chore: 更新2026-09-11股票估值每日台账

Cai

8 hours ago 22384865fbdb92c4ce603c137b1cac52ab6450ba

 ai-valuation-analyst/tools/rank_semiconductor_valuations.py

@@ -24,7 +24,7 @@
    "所属行业",
    "收盘价",
    "基准区间",
    "低于基准下沿",
    "估值位置偏离",
    "原判定",
    "泡沫判定",
    "高于基准上沿",
@@ -56,12 +56,27 @@
    return "—" if number is None else f"{number:+.2f}%"


def below_base_low_pct(row: dict[str, str]) -> float | None:
def valuation_position(row: dict[str, str]) -> tuple[int, float, str] | None:
    close = as_float(row.get("close", ""))
    low = as_float(row.get("base_low", ""))
    if close is None or low is None or low <= 0:
    high = as_float(row.get("base_high", ""))
    if close is None or low is None or high is None or low <= 0 or high <= low:
        return None
    return (low - close) / low * 100.0
    if close < low:
        discount = (low - close) / low * 100.0
        return 0, discount, f"低于下沿 {discount:.2f}%"
    if close <= high:
        midpoint = (low + high) / 2.0
        deviation = (close - midpoint) / midpoint * 100.0
        if deviation < -0.005:
            display = f"低于中枢 {abs(deviation):.2f}%"
        elif deviation > 0.005:
            display = f"高于中枢 {deviation:.2f}%"
        else:
            display = "位于中枢 0.00%"
        return 1, deviation, display
    premium = (close - high) / high * 100.0
    return 2, premium, f"高于上沿 {premium:.2f}%"


def display_industries(value: str) -> str:
@@ -129,7 +144,7 @@
                "所属行业": display_industries(source["industries"]),
                "收盘价": "—",
                "基准区间": "—",
                "低于基准下沿": "—",
                "估值位置偏离": "—",
                "原判定": "特殊结论",
                "泡沫判定": "不适用",
                "高于基准上沿": "—",
@@ -147,14 +162,14 @@
        low = as_float(current["base_low"])
        high = as_float(current["base_high"])
        premium = as_float(current["bubble_premium_pct"])
        discount = below_base_low_pct(current)
        position = valuation_position(current)
        output = {
            "代码": source["ticker"],
            "公司": source["company"],
            "所属行业": display_industries(source["industries"]),
            "收盘价": "—" if close is None else f"{close:.2f}",
            "基准区间": "—" if low is None or high is None else f"{low:.2f}—{high:.2f}",
            "低于基准下沿": "—" if discount is None else f"{discount:.2f}%",
            "估值位置偏离": "—" if position is None else position[2],
            "原判定": current["label"],
            "泡沫判定": current["bubble_status"],
            "高于基准上沿": "—" if premium is None else f"{max(0.0, premium):.2f}%",
@@ -165,7 +180,11 @@
            "相对MA60": signed_pct(current["distance_to_ma60_pct"]),
            "正式报告": report_path,
        }
        key = (0, float("inf") if discount is None else -discount, source["ticker"])
        if position is None:
            key = (3, float("inf"), source["ticker"])
        else:
            zone, metric, _ = position
            key = (zone, -metric if zone == 0 else metric, source["ticker"])
        ranked.append((key, output))

    ranked.sort(key=lambda item: item[0])
@@ -180,9 +199,10 @@
        "# 半导体股票估值排序",
        "",
        f"- 价格日：{'、'.join(trade_dates)}；半导体研究证券共{len(rows)}只。",
        "- 排序：按 `低于基准下沿 = (基准下沿-收盘价)/基准下沿` 从高到低排列，数值越大表示相对基准下沿越便宜；无法计算的特殊结论置于末尾。",
        "- 排序：低于下沿 → 基准区间内 → 高于上沿 → 特殊结论。低于下沿按折价从大到小；区间内按相对中枢偏离从低到高；高于上沿按溢价从小到大。",
        f"- 分布：偏低{label_counts['偏低']}只、基本合理{label_counts['基本合理']}只、偏贵{label_counts['偏贵']}只、明显偏贵{label_counts['明显偏贵']}只、特殊结论{label_counts['特殊结论']}只。",
        "- “低于基准下沿”为正表示收盘价低于下沿，为负表示收盘价高于下沿；该字段是价格位置比较，不代表经营风险已经消除。",
        "- “估值位置偏离”分段计算：低于下沿用 `(下沿-收盘价)/下沿`；区间内用 `(收盘价-区间中枢)/区间中枢`；高于上沿用 `(收盘价-上沿)/上沿`。",
        "- 该排序只比较当前价格在既定合理区间中的位置，不代表经营风险已经消除，也不把不同公司的估值区间置信度视为完全相同。",
        "- “高于基准上沿”为0表示没有超过基准合理区间上沿；泡沫原因除价格位置外属于最可能解释，不是已经证实的资金因果。",
        f"- 输入：`全部行业调研标的估值覆盖清单.csv` SHA-256 `{sha256(COVERAGE_PATH)}`；`../估值台账/latest.csv` SHA-256 `{sha256(LATEST_PATH)}`。",
        "- 合理区间是条件化估值，不是目标价、交易指令或收益承诺。",