用 DuckDB 搭建自动财报分析器：从原始 CSV 到投资报告，全程一键生成
很多金融从业者和量化爱好者每天都在重复同一套动作：打开十几张 Excel，手动核对数字，写一堆 VLOOKUP 和公式，最后拼出一份财报分析。这套流程耗时 2-3 小时，且极易出错。
今天用 DuckDB 把整个流程自动化——从原始财报数据到可分享的分析报告，全程一条 SQL 搞定，耗时从 2 小时降到 30 秒。
一、场景定义：你需要分析什么
假设你持有以下原始数据文件（CSV 格式）：
income_statement/*.csv：利润表（日期、股票代码、营收、净利润、毛利率等）balance_sheet/*.csv：资产负债表（日期、股票代码、总资产、总负债、净资产等）stock_quotes/*.csv：每日行情（日期、股票代码、收盘价、成交量等）
目标输出：每只股票的季度关键指标 + 同比/环比变化 + 简单的估值判断信号。
传统方案需要用 Excel 或 Python pandas 写十几行代码来处理，而 DuckDB 可以做到"数据在哪里，SQL 就在哪里跑"——不需要先把所有文件加载到内存，直接对磁盘上的文件执行分析。
二、核心代码：一条 SQL 搞定全链路
import duckdb
from datetime import datetime
# 连接 DuckDB（内存模式，也可换成持久化数据库）
con = duckdb.ATTACH (":memory:")
# 1. 直接读取 CSV（支持 glob，一次读多文件）
con.execute("""