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。

数据流向架构

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("""
---

## 本文信息

| 项目 | 内容 |
|------|------|
| DuckDB 版本 | v1.5.x（部分功能基于 v2.0 Preview） |
| 最后验证 | 2026-09-12 |
| 测试环境 | Linux / x86_64 / 16GB RAM |
| 官方文档 | [DuckDB Documentation](https://duckdb.org/docs/) |
| GitHub | [pengzz9527/duckdb-blog](https://github.com/pengzz9527/duckdb-blog) |

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