自选股分析师评级异动每日提醒

原文要点

作者Daniel Shashko的免费n8n模板：每工作日早晨定时运行，把逗号分隔自选股逐只拆分校验，从n8n Data Table读昨日快照；用OpenAI聊天节点调用自托管Yahoo Finance MCP服务器（需1.3.0的--http模式，旧版仅stdio）取分析师平均目标价、一致评级、分析师数和现价，规范化后与快照比较，目标价漂移超阈值或评级变化即标异动；所有快照回写analyst_watch表，有异动汇总一条Markdown发Telegram，无变化静默退出。该MCP服务器开源免密钥，暴露13类工具，且因跑在本地，n8n Cloud无法连接，必须自托管n8n。

这次做成什么

搭建一个工作日早晨自动运行的自选股分析师评级异动提醒：只有目标价漂移超过阈值或一致评级变化才收到一条Telegram汇总，平时完全静默。

准备什么

• 一台可长期开机的自托管n8n实例（n8n Cloud连不上本地MCP服务器）
• Node.js环境可执行npx，用于启动yahoo-finance-mcp-server
• OpenAI API密钥并在n8n中配置好凭据
• Telegram机器人Token和已获取的本人chat ID
• 在n8n中预建名为analyst_watch的Data Table，含ticker、seen_on、mean_target、consensus、price列

具体怎么做

1. 启动Yahoo Finance MCP服务器

   在n8n宿主机（或同网络机器）终端运行：npx -y yahoo-finance-mcp-server@1.3.0 --http --host 0.0.0.0 --port 8931。保持进程常驻（可用tmux或systemd），然后在n8n容器/主机内curl http://localhost:8931 确认可达。注意1.3.0才支持--http，更早版本只有stdio模式，n8n的MCP Client Tool节点连不上。

2. 建Data Table和设置参数

   在n8n左侧Data tables新建表analyst_watch，添加五列：ticker（文本）、seen_on（日期）、mean_target（数字）、consensus（文本）、price（数字）。在工作流的设置节点里填入三个值：watchlist填逗号分隔代码如"AAPL,MSFT,NVDA"，mcpUrl填http://localhost:8931（容器部署时用宿主机内网地址），driftThreshold填漂移百分比如5表示目标价变动超5%才算异动。

3. 配置AI取数与比较链路

   工作流按Schedule Trigger（cron设为工作日早晨，如0 8 * * 1-5）→拆分watchlist并校验每个ticker格式→Data Table读取各ticker的最近一条快照→OpenAI聊天节点挂MCP Client Tool（URL指向你的MCP服务器），提示词要求返回该股票的分析师平均目标价、一致评级、分析师数和现价→Code节点把返回数字规范化（评级统一成BUY/HOLD/SELL等固定词表）并与昨日快照比较→所有ticker的新快照upsert回analyst_watch。

4. 配置异动汇总与Telegram发送

   比较节点后接IF分支：有异动时用一个汇总节点把全部变动股票拼成一条Markdown消息（每只股票一行：代码、旧目标价→新目标价、评级变化），交给Telegram节点发送到你设置节点里填的chat ID；无异动分支直接结束，不发送任何消息。先用一只明显有数据的股票手动执行一次，确认表格写入和消息格式。

可直接复制的材料

你是股票数据提取助手。请使用可用的Yahoo Finance工具查询股票 {{$json.ticker}} 的以下信息：
1. 分析师平均目标价（mean price target）
2. 分析师一致评级（consensus rating）
3. 覆盖该股票的分析师数量
4. 当前市价

严格要求：
- 只输出一个JSON对象，不要输出任何其他文字或Markdown代码块标记。
- 字段名固定为：mean_target（数字）、consensus（字符串，统一映射为 STRONG_BUY、BUY、HOLD、SELL、STRONG_SELL 之一）、analyst_count（整数）、price（数字）。
- 如果某项数据查不到，对应字段填 null，不要编造数值。
- 金额一律用股票交易货币的数字，不带货币符号。

// 输入：当前快照 current 与昨日快照 prev（可能为null）
const DRIFT = 5; // 漂移百分比阈值，与设置节点保持一致
const out = [];
for (const item of $input.all()) {
  const { ticker, current, prev } = item.json;
  let moved = false, reasons = [];
  if (prev && prev.mean_target != null && current.mean_target != null) {
    const drift = Math.abs((current.mean_target - prev.mean_target) / prev.mean_target) * 100;
    if (drift >= DRIFT) { moved = true; reasons.push(`目标价 ${prev.mean_target} → ${current.mean_target}（漂移${drift.toFixed(1)}%）`); }
  }
  if (prev && prev.consensus && current.consensus && prev.consensus !== current.consensus) {
    moved = true; reasons.push(`评级 ${prev.consensus} → ${current.consensus}`);
  }
  out.push({ json: { ...current, ticker, moved, reason: reasons.join('；') } });
}
return out;

输入与输出示例

本站虚构演示，非原作者运行结果；数字为示意。

输入

watchlist="AAPL,MSFT"，driftThreshold=5；昨日快照：AAPL mean_target=240 consensus=BUY，MSFT mean_target=500 consensus=HOLD；今日取回：AAPL mean_target=258 consensus=BUY analyst_count=38 price=236.5，MSFT mean_target=505 consensus=HOLD analyst_count=45 price=498.2

对应输出

AAPL漂移=(258-240)/240=7.5%≥5%标异动，MSFT漂移1.0%不标。Telegram收到一条Markdown：📊 分析师异动提醒\n• AAPL：目标价 240 → 258（漂移7.5%）；评级 BUY 维持\n两条新快照均已upsert进analyst_watch，MSFT静默无消息。

做完检查这些

• analyst_watch表中每只自选股每天恰好新增或更新一行，seen_on为当天日期
• 目标价漂移低于阈值且评级不变时，Telegram不收到任何消息
• 漂移超阈值或评级变化时，所有异动股票合并为一条Telegram消息而不是逐条刷屏
• 首次运行（无昨日快照）只写基线、不产生异动提醒
• MCP服务器进程重启后工作流仍能正常取数

容易卡住的地方

• 必须是自托管n8n：MCP服务器跑在本地，n8n Cloud实例网络不可达
• yahoo-finance-mcp-server必须1.3.0及以上并用--http启动，旧版stdio模式n8n的MCP Client Tool无法连接
• n8n跑在Docker里时localhost指向容器自身，mcpUrl要用宿主机内网IP或host.docker.internal
• 首次运行没有历史快照，所有股票都不会触发异动，需第二天才有对比基线
• Yahoo Finance免费数据可能缺小盘股的分析师覆盖，提示词里已要求填null而非编造