Qiu Guolu Simple Rules

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name: qiu-guolu-simple-rules
description: A股邱国鹭「投资中最简单的事」三好龙头打分器：好行业、好公司、好价格，数月亮不数星星 | A-share Qiu Guolu-style simple investing: good industry, good company, good price — count moons, not stars | A株邱国禄「投資で最も単純なこと」：好業種・好企業・好価格で業界龙头をスコアリング
author: Serennity007
license: MIT
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# 🌙 数月亮不数星星｜邱国鹭「三好」A 股龙头打分器

> **行业格局大于个股 α，便宜是硬道理，胜而后求战。**

本技能把邱国鹭《投资中最简单的事》里的核心思想机械化落地到 A 股：不追热点、不猜题材，只按“好行业、好公司、好价格”三把尺子，从沪深300或自定义股票池中找出各行业龙头（“月亮”），输出结构化 CSV 供进一步定性研究。

## 3 维打分（满分 100）

| 维度 | 核心问题 | 代理指标 | 权重 |
|---|---|---|---|
| 1. 好行业 | 行业格局是否清晰？龙头有没有溢价？ | 同行业内按市值排名，前 3 名得分 | 25 |
| 2. 好公司 | 公司是否具备持续竞争优势？ | 近 5 年 ROE 均值与稳定性；营收增速近似市占率逻辑 | 40 |
| 3. 好价格 | 当前估值是否处于历史低位？ | PE/PB 历史估值分位 | 35 |

> “数月亮不数星星”——脚本直接按行业市值排序，只给各行业前 3 名龙头行业分；非龙头默认行业分为 0，避免在二三线标的上浪费研究精力。

## 使用方法

```bash
pip install akshare pandas

# 默认用沪深300成分股作为股票池
python scripts/screen.py --pool hs300 --top 20 --out qiu_result.csv

# 或用自定义股票池（推荐先小样本验证）
python scripts/screen.py --codes 600519,000858,600036 --out qiu_result.csv
```

参数说明：

- `--pool`: 股票池，目前支持 `hs300`。
- `--codes`: 逗号分隔的自定义股票代码，优先级高于 `--pool`。
- `--top`: 终端展示前 N 名（默认 20）。
- `--out`: CSV 输出路径（默认 `qiu_result.csv`）。
- `--sleep`: 每只股票间隔秒数（默认 0.3，用于防接口限流）。

## 分析流程（配合 AI 使用）

1. **跑初筛**：运行 `screen.py` 得到候选龙头名单与三好得分。
2. **读原则**：对照 `references/qiu_principles.md`，用“胜而后求战、逆向投资、便宜是硬道理、行业格局大于个股 α”做自我检查。
3. **定性验证**：对高分龙头逐一判断——行业格局是否真正清晰、ROE 稳定性是否来自护城河、当前低估值是否反映短期情绪还是长期恶化。
4. **仓位与纪律**：只在能力圈内、安全边际充足时下注；看不懂的“星星”坚决放弃。

## 数据来源与降级策略

- 数据来自 `akshare` 公开接口（东方财富/同花顺/腾讯/新浪）。
- 脚本启动时默认禁用系统代理，避免 `127.0.0.1:7890` 等本地代理阻断数据源。
- 估值与市值优先使用 `stock_value_em` 获取历史 PE/PB 与总市值；失败时降级到 `stock_zh_a_spot_tx` 获取当前估值（此时无法计算历史分位）。
- 财务指标优先使用 `stock_financial_analysis_indicator`；若营收增速等关键字段缺失，自动用新浪利润表补充；整体失败则降级到新浪三大报表手工计算 ROE 与营收增速。
- 行业映射优先使用最新一期 `stock_yjbb_em` 业绩报表中的“所处行业”。
- 所有网络调用均带 3 次指数退避重试，调用间 `time.sleep(0.15)` 防限流。

## 配套文件

- `references/qiu_principles.md` — 邱国鹭《投资中最简单的事》核心原则：胜而后求战、逆向投资、便宜是硬道理、行业格局大于个股 α。

## 免责声明

本技能仅供学习研究，不构成投资建议。历史财务指标与估值分位不代表未来表现，任何筛选结果都必须经过自己对行业格局与生意模式的理解二次确认。投资决策应建立在独立研究、充分安全边际与自身风险承受能力之上。