我们已经使用股票分析app进行股票分析了几个月，最近对分析引擎进行了深度审计，找到了一些尴尬的bug并修复了它们。分享给大家以实现透明度和作为那些建造类似工具的人提供可能参考用的机会。

最糟糕的那些问题:

1.斐波那契级别是数学误差
支持/阻力水平使用两个不同的公式计算而恰到好处地产生了相同的数值。结果：在支持和阻力水平上同时出现了同一价格水平。克劳斯克隆错误的典型行为，因为输出看起来很合理。

2.亏损公司被评为"卓越"
负ROE和负边距的公司获得了健康评分81/100。用以下方式修复：负ROE → -15点，负边距 → -10点。

3.长期蒙特卡罗场景是倒置的
"基础"场景表明比"乐观"场景更好的回报率。这是由历史漂移取代基本性的漂移而导致的，导致百分率范围的错误聚集。

4.2年CAGR使用了3年回顾
我们使用的是iloc[0](最老的数据点，约为三年前的日期)与指数1/2(假设为两年)。修复到iloc[-504](504个交易日大约为两年后的日期)。

其他修复：

  • PE比率为负则显示为"便宜"的估值
  • "接近死亡叉"同样当作了确认的死亡叉在指导建议
  • 分析师价格目标返回六位小数($892.119284而不是$892.12)
  • ROE>50%现以上下文说明“可能由于股息返券而进行放大”
  • 盘点/Weaknesses上限提高自5至7

所学会的经验教训：
在未获利公司、股价在52周内达到高点/低点和非美股的背景下始终测试极值情况。大多数bug只有当我们手动跨多个实时代币对比输出时才会出现在测试中。

如果你还想要，可以检查：-股票分析app-