用自然语言做 SEC 营收成长股初筛

原文要点

原工作流由 Telegram 消息或每周定时触发，用 GPT-5 把自然语言解析成排序与阈值（如季度营收下限、增长上限、条数）。自动选取 XBRL frames 覆盖较稳的最近季度及去年同期，从 SEC XBRL frames API 拉两期营收并下载 ticker 映射表解析 CIK；过滤排名，无结果就回“没找到”。入围者再从 Yahoo Finance 取现价与 1 日/5 日涨跌，由 GPT-5 为每家写多空各一句，Telegram 发简表加 TXT 明细附件，并把运行记录追加到 Google Sheets。模板免费。

这次做成什么

搭一条自然语言选股初筛练习流：Telegram 发一句话→GPT-5 解析阈值→SEC 两期营收联表过滤排名→Yahoo 补行情→GPT-5 写多空点评→Telegram 简表+TXT 附件→Sheets 留痕。

准备什么

• n8n 云端或自托管实例
• 用 @BotFather 创建的 Telegram 机器人及 n8n 凭据，先给机器人发过一条消息
• OpenAI 凭据且可用 gpt-5 模型（两个 GPT-5 节点都用）
• 合规的 SEC User-Agent 字符串（公司名+邮箱），SEC 要求标识调用方
• Google Sheets OAuth2 凭据和目标表格（用于运行日志）

具体怎么做

1. 建机器人与配置

   在 @BotFather 创建机器人拿 token，n8n 建 Telegram 凭据，用私人测试号给机器人发一条消息取得 chat ID。Config 节点填入 SEC User-Agent（如 MyResearch admin@example-test.com）、admin_chat_id（定时跑时结果发到该聊天）、默认阈值 min_quarterly_revenue_musd、max_growth_pct、default_count 和每周定时时间。

2. 解析自然语言

   Telegram Trigger 收到文本后先归一化（去首尾空格、空消息回用法提示），交给第一个 GPT-5 节点按提示词解析成 JSON：sort_order、min_quarterly_revenue_musd、max_growth_pct、count。解析失败或缺字段时回落到 Config 默认值，并把实际采用的阈值写进后续消息让用户知道。

3. SEC 取数与过滤

   计算 XBRL frames 覆盖稳定的最近季度与去年同期（避开刚换季报期覆盖不全的窗口），分别请求 SEC XBRL frames 的公司概念营收数据，再下载 SEC 公司 ticker 映射表把 CIK 解析成可交易 ticker。两期数据按 CIK 关联，计算同比增速，剔除低于营收下限或高于增长上限的，按 sort_order 排名截取 count 条；结果为空时直接给 Telegram 回“没找到符合条件的公司”并终止。

4. 行情、点评与输出

   对入围 ticker 逐个从 Yahoo Finance 取现价、1 日与 5 日涨跌幅。第二个 GPT-5 节点为每家公司写一句看多理由和一句看空风险。格式化两条输出：Telegram 简表（排名、ticker、季度营收、增速、现价）和一份含全部数字的 TXT 明细，TXT 以文档形式上传 Telegram，最后向 Google Sheets 追加一行运行日志（时间、输入原文、采用阈值、命中数、入围 ticker 列表）。

可直接复制的材料

你是选股条件解析器。把用户的自然语言需求解析成 JSON，只输出 JSON：{"sort_order": "growth_desc|revenue_desc", "min_quarterly_revenue_musd": 数字, "max_growth_pct": 数字, "count": 整数}。规则：用户提到“营收至少/超过X亿”时 min_quarterly_revenue_musd=X*100；提到“增长不超过/低于X%”时 max_growth_pct=X；提到“前N个/找N家”时 count=N；未提及的字段输出 null，由系统填默认值（min_quarterly_revenue_musd=100，max_growth_pct=50，count=10，sort_order=growth_desc）。单位一律换算成百万美元。用户输入：{telegramText}

你是股票简评写手。基于以下数据为每家公司写两句话：一句看多理由（bull），一句看空风险（bear），各不超过50个中文字，只基于给定数字，不得编造未提供的业务信息。输出 JSON 数组：[{"ticker": "代码", "bull": "...", "bear": "..."}]。数据：{candidatesJson}，字段含 ticker、季度营收(百万美元)、同比增速%、现价、1日涨跌%、5日涨跌%。

{
  "sheetTab": "Run Log",
  "columns": ["runAt", "inputText", "sort_order", "min_quarterly_revenue_musd", "max_growth_pct", "count", "quarterUsed", "hitCount", "tickers"],
  "exampleRow": ["2026-10-07T08:00:00Z", "帮我找季度营收超5亿、增长低于30%的前5家", "growth_desc", 500, 30, 5, "2026Q2 vs 2025Q2", 5, "AAA,BBB,CCC,DDD,EEE"]
}

输入与输出示例

本站虚构演示，ticker、数字与点评均为示例，未实际调用 SEC/Yahoo。

输入

Telegram 发送：“帮我找季度营收超5亿美元、同比增长不超过30%的前5家公司，按增速排序”。

对应输出

GPT-5 解析 {"sort_order":"growth_desc","min_quarterly_revenue_musd":500,"max_growth_pct":30,"count":5}。筛选后 Telegram 简表：
1. AAA 营收820M 增速+22% 现价45.10（1日+0.8%/5日-1.2%）
2. BBB 营收610M 增速+18% 现价32.55（1日-0.3%/5日+2.1%）
并附 TXT 明细文档。AAA 点评：bull=增速22%且5日回调后估值压力释放；bear=营收规模尚小，增速持续性待验证。Run Log 追加一行记录本次阈值与命中数 5。

做完检查这些

• 发空消息或无法解析的句子时，机器人回用法提示并采用默认阈值，不中断流程
• 阈值解析后，Telegram 回复中能看到实际采用的营收下限、增长上限和条数
• 筛选结果为空时收到“没找到”消息，流程不再请求 Yahoo Finance
• TXT 附件中的公司数、营收、增速与 Telegram 简表完全一致
• Run Log 每轮追加一行，inputText 与命中列表和当次发送内容对应

容易卡住的地方

• SEC 要求带公司名和邮箱的 User-Agent，缺了可能被限流或拒绝
• 季报切换初期 XBRL frames 覆盖不全，原文特意选覆盖较稳的季度，别硬取最新季度
• Yahoo Finance 为非官方接口，个别 ticker 可能取不到行情，要做空值兜底
• 两个 GPT-5 节点都需要 gpt-5 访问权限，OpenAI 按用量计费
• 结果是数据初筛与 AI 点评，不构成投资建议；营收口径依赖 XBRL 标注质量