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Financial Report Automator

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自动生成季度财务报告，包含股息调整后的总回报计算，适用于股票业绩报告、季度财报等的生成。

财务报告自动化器

功能概述

财务报告自动化器是一项面向实际任务的技能，主要用于季度股票业绩报告采用按红利调整的总回报率；What it Does.；

核心要点

Paress CSV 价格数据( Yahoo Finance export格式). 计算价格 ret。
它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。

使用与执行

该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；

结果检查与注意事项

若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。

财务报告自动化工具

生成季度股票表现报告，包含股息调整后的总回报率。

功能说明

解析 CSV 格式的价格数据（Yahoo Finance 导出格式）
计算价格回报率（基于原始收盘价）和总回报率（基于经股息调整的收盘价）
生成结构化季度报告：起始/结束价格、回报率、最高/最低价、平均成交量、已支付股息

关键修复（v1.0.1）

此前版本使用原始收盘价计算回报率，导致对 AAPL 等派息股票的回报率估算偏低。v1.0.1 引入以下改进：

列名标准化 — 自动适配大小写混合的 CSV 表头（例如将 Date 统一为 date）
调整后收盘价计算 — 基于股息进行历史价格反向调整，使总回报率准确反映股息再投资效果
区分 price_return 与 total_return — 同时输出两项指标，确保透明性
股息追踪支持 — dividend 列为可选；若缺失则默认为 0

使用方法

作为 Python 模块使用

from scripts.stock_analyzer import StockAnalyzer

analyzer = StockAnalyzer(data_path="finance/AAPL.csv")

# 30 日总回报率（含股息调整）
print(analyzer.calculate_returns(30))

# 仅 30 日价格回报率（不含股息）
print(analyzer.calculate_returns(30, use_adj=False))

# 生成完整季度报告
report = analyzer.generate_quarterly_report(quarter=2, year=2026)
print(report)

命令行接口（CLI）

python3 scripts/stock_analyzer.py

预期 CSV 格式

Date,Close,Volume,Open,High,Low
01/02/2026,$269.77,21755774,$272.05,$277.82,$269.11

可选列：

dividend — 除息日每股派息金额
adj_close — 预先计算好的调整后收盘价（若存在，则覆盖内部计算结果）

报告输出示例

{
  "quarter": "Q2 2026",
  "start_date": "2026-04-01",
  "end_date": "2026-06-30",
  "start_price": 223.0,
  "end_price": 235.5,
  "price_return_pct": 5.61,
  "total_return_pct": 6.12,
  "dividends_per_share": 0.25,
  "highest_price": 240.0,
  "lowest_price": 218.5,
  "average_volume": 35000000
}