中国A株分析 Skill

価値投資理論に基づいた中国A株分析ツールで、低頻度取引の一般投資家を対象としています。

活用場面

ユーザーが以下の操作を要求した場合に、この Skill を呼び出します。

• 特定のA株を分析する
• 条件に合致する銘柄をスクリーニングする
• 複数の銘柄または業界内の銘柄を比較する
• 株価のバリュエーションまたは本質的価値を計算する
• 株式の財務健全性を確認する
• 財務上の異常リスクを検出する

前提条件

Python環境の要件

pip install akshare pandas numpy

依存関係の確認

分析を実行する前に、まず akshare がインストールされているか確認します。

python -c "import akshare; print(akshare.__version__)"

インストールされていない場合は、インストールを促します。

pip install akshare

コアモジュール

1. Stock Screener (株式スクリーナー)

条件に合致する銘柄をスクリーニングします。

2. Financial Analyzer (財務分析器)

個々の銘柄の詳細な財務分析を行います。

3. Industry Comparator (業界比較)

同業種間の横断的な比較分析を行います。

4. Valuation Calculator (バリュエーション計算機)

本質的価値の測定と安全域の計算を行います。

ワークフロー 1: Stock Screening (株式スクリーニング)

ユーザーが株式のスクリーニングを要求した場合に使用します。

ステップ 1: スクリーニング条件の収集

ユーザーにスクリーニング条件を尋ねます。以下のオプションを提供し、ユーザーが選択またはカスタマイズできるようにします。

バリュエーション指標：

• PE (株価収益率): 例：PE < 15
• PB (株価純資産倍率): 例：PB < 2
• PS (株価売上高倍率): 例：PS < 3

収益性：

• ROE (自己資本利益率): 例：ROE > 15%
• ROA (総資産利益率): 例：ROA > 8%
• 売上総利益率: 例：> 30%
• 純利益率: 例：> 10%

成長性：

• 売上高成長率: 例：> 10%
• 純利益成長率: 例：> 15%
• 連続成長年数: 例：>= 3年

配当：

• 配当利回り: 例：> 3%
• 連続配当年数: 例：>= 5年

財務安全性：

• 負債比率: 例：< 60%
• 流動比率: 例：> 1.5
• 当座比率: 例：> 1

スクリーニング範囲：

• 全A株
• 滬深300構成銘柄
• 中証500構成銘柄
• 創業板/科創板
• ユーザー定義リスト

ステップ 2: スクリーニングの実行

python scripts/stock_screener.py \
    --scope "hs300" \
    --pe-max 15 \
    --roe-min 15 \
    --debt-ratio-max 60 \
    --dividend-min 2 \
    --output screening_result.json

パラメータの説明：

• --scope: スクリーニング範囲 (all/hs300/zz500/cyb/kcb/custom:600519,000858,...)
• --pe-max/--pe-min: PE の範囲
• --pb-max/--pb-min: PB の範囲
• --roe-min: 最低 ROE
• --growth-min: 最低成長率
• --debt-ratio-max: 最大負債比率
• --dividend-min: 最低配当利回り
• --output: 出力ファイルパス

ステップ 3: 結果の提示

screening_result.json を読み込み、表形式でユーザーに提示します。

ワークフロー 2: Stock Analysis (個別銘柄分析)

ユーザーが特定の銘柄の分析を要求した場合に使用します。

ステップ 1: 株式情報の収集

ユーザーに以下を尋ねます。

1. 株式コードまたは名称
2. 分析の深さのレベル：
   • 概要レベル：主要指標 + 投資結論（1ページ）
   • 標準レベル：財務分析 + バリュエーション + 業界比較 + リスク警告
   • 詳細レベル：完全な調査レポート、過去データの追跡を含む

ステップ 2: 株式データの取得

python scripts/data_fetcher.py \
    --code "600519" \
    --data-type all \
    --years 5 \
    --output stock_data.json

パラメータの説明：

• --code: 株式コード
• --data-type: データ型 (basic/financial/valuation/holder/all)
• --years: 取得する過去データの年数
• --output: 出力ファイル

ステップ 3: 財務分析の実行

python scripts/financial_analyzer.py \
    --input stock_data.json \
    --level standard \
    --output analysis_result.json

パラメータの説明：

• --input: 入力株式データファイル
• --level: 分析の深さ (summary/standard/deep)
• --output: 出力ファイル

ステップ 4: バリュエーションの計算

python scripts/valuation_calculator.py \
    --input stock_data.json \
    --methods dcf,ddm,relative \
    --discount-rate 10 \
    --growth-rate 8 \
    --output valuation_result.json

パラメータの説明：

• --input: 株式データファイル
• --methods: バリュエーション方法 (dcf/ddm/relative/all)
• --discount-rate: 割引率(%)
• --growth-rate: 永続成長率(%)
• --margin-of-safety: 安全域(%)
• --output: 出力ファイル

ステップ 5: レポートの生成

分析結果を読み込み、templates/analysis_report.md テンプレートを参照して、中国語の分析レポートを生成します。

レポートの構成（標準レベル）：

1. 会社概要：基本情報、主な事業
2. 財務健全性：貸借対照表分析
3. 収益性：デュポン分析、利益率の推移
4. 成長性分析：売上高/利益の成長トレンド
5. バリュエーション分析：DCF/DDM/相対バリュエーション
6. リスク警告：財務異常の検出、株主の株式売却
7. 投資結論：総合評価、運用アドバイス

ワークフロー 3: Industry Comparison (業界比較)

ステップ 1: 比較対象の収集

ユーザーに以下を尋ねます。

1. 対象株式コード（複数可）
2. または：業界分類 + 比較数

ステップ 2: 業界データの取得

python scripts/data_fetcher.py \
    --codes "600519,000858,002304" \
    --data-type comparison \
    --output industry_data.json

または、業界別に取得します。

python scripts/data_fetcher.py \
    --industry "白酒" \
    --top 10 \
    --output industry_data.json

ステップ 3: 比較の生成

python scripts/financial_analyzer.py \
    --input industry_data.json \
    --mode comparison \
    --output comparison_result.json

ステップ 4: 比較表の提示

ワークフロー 4: Valuation Calculator (バリュエーション計算)

ステップ 1: バリュエーションパラメータの収集

ユーザーにバリュエーションパラメータを尋ねます（またはデフォルト値を使用します）。

DCFモデルパラメータ：

• 割引率 (WACC): デフォルト10%
• 予測期間: デフォルト5年
• 永続成長率: デフォルト3%

DDMモデルパラメータ：

• 要求収益率: デフォルト10%
• 配当成長率: 過去データを使用して推定

相対バリュエーションパラメータ：

• 比較基準: 業界平均 / 過去平均

ステップ 2: バリュエーションの実行

python scripts/valuation_calculator.py \
    --code "600519" \
    --methods all \
    --discount-rate 10 \
    --terminal-growth 3 \
    --forecast-years 5 \
    --margin-of-safety 30 \
    --output valuation.json

ステップ 3: バリュエーション結果の提示

Financial Anomaly Detection (財務異常の検出)

分析プロセス中に、以下の異常シグナルを自動的に検出します。

検出項目

1. 売掛金異常

   • 売掛金増加率 > 売上高増加率 × 1.5
   • 売掛金回転日数大幅増加

2. キャッシュフロー乖離

   • 純利益は継続的に増加しているが、営業キャッシュフローは減少している
   • 現金収入比 < 80%

3. 在庫異常

   • 在庫増加率 > 売上高増加率 × 2
   • 在庫回転日数大幅増加

4. 売上総利益率異常

   • 売上総利益率変動 > 業界平均変動 × 2
   • 売上総利益率が同業他社と大きく乖離

5. 関連当事者間取引

   • 関連当事者間取引の割合が高すぎる（> 30%）

6. 株主の株式売却

   • 大株主による最近の株式売却の発表
   • 経営陣による集中的な株式売却

リスクレベル

• 🟢 低リスク：明らかな異常なし
• 🟡 中リスク：1〜2項目の軽微な異常
• 🔴 高リスク：複数の異常または重大な異常

A-Share Specific Analysis (A株特有の分析)

政策感応度

業界分類に基づいて、政策関連のヒントを提供します。

• 不動産：住宅は投機対象ではないという政策
• 新エネルギー：補助金政策の変更
• 医薬品：集中購買政策の影響
• インターネット：独占禁止、データセキュリティ

株主構成分析

1. 支配株主の種類（国有企業/民間企業/外資）
2. 株式集中度
3. 最近の増減資状況
4. 担保割合

Output Format

JSON出力形式

すべてのスクリプトは、後続の処理を容易にするために JSON 形式で出力します。

{
  "code": "600519",
  "name": "貴州茅台",
  "analysis_date": "2025-01-25",
  "level": "standard",
  "summary": {
    "score": 85,
    "conclusion": "低估",
    "recommendation": "建议关注"
  },
  "financials": { ... },
  "valuation": { ... },
  "risks": [ ... ]
}

Markdownレポート

構造化された中国語の Markdown レポートを生成します。templates/analysis_report.md を参照してください。

Error Handling

ネットワークエラー

akshare のデータ取得に失敗した場合、ユーザーに以下を促します。

1. ネットワーク接続を確認する

(原文はここで途切れています)