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证券分析

tencent_skillhub · 1.0.0 · 下载量 127 · 热度分 37.0

产品介绍

模板驱动的证券估值建模工作流(十一章底稿 + DCF 计算引擎)。当用户要求「做估值模型 / 算 DCF / 算内在价值 / 算 WACC / 敏感性分析 / 反向 DCF / 建财务预测模型 / 填估值底稿 / 按深度分析框架逐章分析某标的」时触发;**成长股专项**(判断成长可持续性 / 增长是否创造价值 / 成长股贵不贵 / 增长质量 / PEG / 边际 ROIC / 护城河耐久性)同样触发。方法论:**Step 0 判定视角(成长视角先做林奇六分类路由 + 芒格能力圈三问)** → 业务与商业模式拆解(成长股附增长质量六项归因 + 资金来源 + 单位经济 + 研发产出)→ 管理层讨论与分析及公司治理观察(强制读最近三年中报与年报的第三节/第四节 + 四类公告扫描)→ 历史财务与盈利质量(成长股附边际 ROIC)→ 资本开支与再投资 → WACC 测算与交叉检验 → 5–10 年财务预测(显式期由分类与护城河年限决定)→ DCF 价值桥 → 三情景 / 双因素敏感性 / 反向 DCF / 隐含 TAM 份额反解 → 相对估值与历史分位交叉验证(成长股附 PEG 与三条警告)→ 风险、资本配置与催化剂(成长股附反证清单 + 增长陷阱 + 跟踪指标包)→ 决策规则与跟踪清单。成长股全套细则见 `references/growth-playbook.md`(费雪 · 林奇 · 芒格三源合一,行业门 G1–G10;**§十八 DCF 角色重定位**:DCF=价值下限、市场价−DCF=期权定价,工具链 = `--reverse-tam` 份额反解 + `decision_tree` 决策树 + 局限性声明)。全部计算由 scripts/dcf_engine.py(零依赖纯标准库)完成,LLM 不心算;A股/港股/美股标的先跑 scripts/fetch_reports.py(Playwright 年报下载,首选数据源)取定期报告 PDF + MD&A 原文 + 公告分类,手工提取三表数字,失败时降级到 westockdata MCP;交付时用 scripts/md_to_pdf.py 强制生成美观的 PDF(浏览器主通道 + reportlab 兜底,零安装)。每次使用后复盘沉淀到 references/learnings.md,验证 ≥2 次的规律才固化进正文。**v1.8 起内置三层记忆治理**(HOT 速查表 ≤200 行 / WARM 近期复盘 / COLD 归档 + `learnings_audit.py` 机械体检),核心原则第 10 条要求「用户纠正当场记录」,且已固化规律必须落地到可执行物(引擎/质检器/正文)而不只是写进 learnings。不适用于:纯技术面、短线择时、宏观策略、政策解读(见「边界」表)。

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分类:业务 & CRM 营销
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