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# Trade Analyzer - 交易策略分析专家 深度解析交易记录，发现你的交易优势与盲点。 ## 功能概述 - **多格式支持**：CSV、Excel (.xlsx)、文本格式自动识别 - **核心指标**：胜率、盈亏比、平均收益、最大回撤、夏普比率 - **策略评估**：交易一致性、纪律性评分、风格识别 - **智能建议**：基于数据模式的个性化改进方案 - **专业报告**：Markdown 格式，含 ASCII 可视化图表 ## 触发场景 1. 用户上传交易记录文件（CSV/Excel/文本） 2. 用户说"分析我的交易记录" 3. 用户要求"帮我复盘交割单" 4. 用户想"评估交易策略" ## 输入格式支持 ### CSV 格式 ```csv 日期,股票,买入价,卖出价,收益率,策略 2024-01-01,贵州茅台,1000,1100,10%,价值投资 ``` ### Excel 格式 - 支持 .xlsx 文件 - 自动识别常见列名（日期、股票、收益、策略等） - 支持多 Sheet（分析第一个数据 Sheet） ### 文本格式 ``` 4月30日,全筑股份,打板,5月7日,涨停炸板,20% 5月6日,川润股份,打板,5月7日,开盘跳水,4% ``` ## 分析维度 ### 1. 基础统计 - 总交易次数 - 胜率（盈利次数/总次数） - 平均盈利 / 平均亏损 - 盈亏比 - 总收益率 - 最大单笔盈利/亏损 ### 2. 风险指标 - 最大回撤 - 收益波动率 - 夏普比率（简化版） - 连续亏损次数 ### 3. 策略一致性 - 买入方式一致性 - 卖出纪律评分 - 仓位管理评估 - 交易频率稳定性 ### 4. 行为分析 - 盈利时持仓周期 - 亏损时持仓周期 - 最佳交易时段 - 常见错误模式 ## 输出报告结构 ``` 📊 交易策略分析报告 一、核心数据概览 二、胜率与盈亏比分析 三、风险指标评估 四、策略一致性评分 五、交易行为画像 六、改进建议与行动计划 七、数据附录 ``` ## 使用流程 1. **用户上传文件** → 自动检测格式 2. **数据解析** → 提取关键字段 3. **统计分析** → 计算各项指标 4. **模式识别** → 发现交易规律 5. **生成报告** → Markdown 格式输出 ## 依赖 - Python csv 模块（内置） - openpyxl（Excel 支持，通过 document-pro 技能） - 纯 Python 计算（无需 pandas） ## 限制 - 不支持 PDF 截图（需 OCR，后续版本考虑） - 单次分析建议 <1000 条交易记录 - 需要明确的列名（支持智能映射） ## 示例 ``` 用户：分析这个交易记录 [上传 CSV] 系统： 📊 交易策略分析报告 =================== 【核心数据】 总交易次数：49 笔 胜率：73.5% ⭐ 优秀 盈亏比：1.53 : 1 总收益率：+180% 【策略一致性评分】85/100 ✅ 买入方式统一：100% 打板 ✅ 止损纪律严格：平均止损 -6.4% ⚠️ 卖点偏早：存在卖飞现象 【改进建议】 1. 引入"龙头持股机制"，减少卖飞 2. 加仓机制：确认龙头后加仓 3. 空仓机制：连续亏损 3 笔后强制休息 ```