股票价值投资分析助手 (stock-value-invest-guide)
一个「能算、能查、还能把脉」的价值投资分析助手。
- 方法论:邱国鹭《投资中最简单的事》「三好原则」(好行业 × 好公司 × 好价格)+ 帕特·多尔西《股市真规则》护城河框架 + 安全边际思想。
- 量化层:反向 DCF、EPV、情景概率加权、杜邦分解、ROIC vs WACC、Piotroski F-Score、Beneish M-Score、Altman Z-Score、盈余质量、5–10 年时间序列。
- 定性层:护城河来源与宽度、管理层与资本配置、波特五力、行业生命周期、逆向投资、定价权。
- 大师把脉(可选):巴菲特 / 芒格 / 段永平单视角或三方会诊。
- 覆盖市场:A 股 / 港股 / 美股。
- 护栏:一票否决(含 M/Z-Score,
applicable=True才生效)+ 交卷前自检(数据复验 + 反向 7 问 + 量化层一致性)。
⚠️ 仅作投资思考框架,不构成任何投资建议。详见 SKILL.md 免责声明。
快速开始
把整个目录放入你的 Skill 目录(如 .codebuddy/skills/stock-value-invest-guide/),然后对话中直接说:
分析一下贵州茅台(600519),用价值投资框架看看值不值得买。
或直接触发量化取数(可选):
cd scripts
python fetch_stock_data.py --symbol 600519 --market A
python fetch_stock_data.py --symbol 0700.HK --market HK
python fetch_stock_data.py --symbol AAPL --market US
请大师把脉:
再用巴菲特和段永平的视角把把脉茅台。
工作流(Skill 内部)
用户输入 → 前置取数校验(5项铁律) → 行业(30%)/公司(35%)/估值(25%)/逆向+定价权(10%)
→ 〔可选〕大师视角 → 综合评分 + 一票否决 → 报告初稿 → 交卷前自检 → 交付
评分与结论矩阵、一票否决项、自检三关见 SKILL.md。
目录结构
stock-value-invest-guide/
├── SKILL.md # 主入口:方法论/流程/评分/否决/自检
├── README.md # 本文件
├── LICENSE.txt # MIT
├── _meta.json # 发布元数据
├── references/ # 9 个参考手册
│ ├── three-good-principles.md
│ ├── moat-analysis.md
│ ├── financial-quality-models.md
│ ├── valuation-models.md
│ ├── industry-framework.md
│ ├── data-verification-protocol.md
│ ├── time-series-analysis.md
│ ├── contrarian-pricing-power.md
│ └── masters-perspectives.md
├── scripts/ # 可选加速器(缺失则 LLM 基于现有数据继续分析)
│ ├── fetch_stock_data.py # yfinance + AkShare 双引擎取数
│ └── value_models.py # 8 大类量化模型库
└── templates/
└── analysis-report.md # 报告模板
可选依赖
脚本非硬依赖。若要用自动取数/算模型:
pip install yfinance akshare pandas numpy
库未安装或网络受限时,Skill 会优雅降级:基于用户上传的财报/数据或联网搜索继续分析,并在报告首页标注「数据降级」。
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