Turtle Investment Framework

龟龟投资框架 (Turtle Investment Framework)

AI 辅助的 A 股/港股/美股基本面分析系统。混合架构：Python 脚本完成确定性数据采集，LLM 提示词驱动定性分析与多因子评估。
当前版本：v2.0-beta — PDF-first 单 Agent 架构 + 独立估值模块 + Pre-flight 合并 + 实战验证。详见 CHANGELOG_V2.md。

核心功能

系统架构 (v2.0)

v2.0 采用 共享模块 + 策略专属模块 的分层架构，定性分析可独立运行或被不同策略复用。

龟龟策略完整流程

独立商业分析流程（PDF-first 单 Agent）

各阶段角色

- Phase 0 — 调用 /download-report 命令自动搜索并下载最新年报 PDF
- Phase 1A — tushare_collector.py 通过 Tushare Pro API 采集结构化数据，输出 data_pack_market.md（含 §1–§17 共 17 个数据段）
- Phase 1B — Agent 执行 WebSearch 补充治理/行业/子公司等非结构化信息
- Phase 2A — pdf_preprocessor.py 使用关键词匹配定位年报 7 个目标章节，输出 pdf_sections.json
- Phase 2B — Agent 从 PDF 章节中精确提取附注数据
- Phase 3 — 定性分析（PDF-first 单 Agent）+ 定量分析（含 Pre-flight Step 0）+ 估值（龟龟专属），输出 MD + HTML 双格式报告

快速开始

环境要求

- Python >= 3.10
- Tushare Pro 账号及 API Token
- （可选）pdfplumber 用于 PDF 解析
- （内置）/download-report 命令用于自动下载年报

安装

首次安装：

更新已有项目：

init.sh 会自动完成：
1. 查找系统中 Python >= 3.10，创建 .venv
2. 安装 requirements.txt 中的依赖
3. 检查 TUSHARE_TOKEN 环境变量
4. 运行测试验证环境

配置 Tushare Token

或者直接设置环境变量：

使用方法

单股分析

在 Claude Code 中使用 slash command：

/turtle-analysis 自动执行 Phase 0 → 1A → 1B → 2A → 2B → 3 完整流程。
/business-analysis PDF-first 单 Agent 定性分析（年报 PDF + Tushare 数据）。
/valuation 独立估值分析，需先运行 /business-analysis（依赖定性报告 + 市场数据）。

数据采集（仅 Phase 1A）

输出 Markdown 包含以下数据段：

年报解析（仅 Phase 2A）

提取的 7 个目标章节：

批量选股（龟龟选股器）

Jupyter Notebook

Notebook 包含 7 个 Cell：初始化 → Tier 1 过滤 → 排名 → Tier 2 分析 → 评分 → 导出 → 个股详情，附 matplotlib 可视化图表。

项目结构

分析框架详解

定性分析（共享模块，6 维度）

v2.0-beta 的定性分析采用 PDF-first 单 Agent 架构：年报 PDF 直接载入 1M context 作为主数据源，Tushare 仅作历史序列补充。单 Agent 模式在交叉验证上优于多 Agent 拆分，所有维度共享同一 context 消除信息孤岛。

D2 护城河分析（v2.0 重大升级）：6 步结构化分析 — 行业地图 → 量化验证（ROE 门槛 8/15/25%）→ 双框架分析（非技术+技术 × 供给/需求/规模）→ 虚假优势辨析 → 竞对对比表 → 可持续性监控锚点

四因子模型（龟龟策略专属）

在定性分析基础上，龟龟策略增加穿透回报率计算和估值：

因子 2：穿透回报率粗算
- 从 §17.2 读取 C/B/M/N/OE 等参数 +…