portfolio-review

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description	AI Berkshire skill: 组合管理：从"研究公司"到"管理组合". Source: skills/portfolio-review.md.

Codex adapter note

This skill is generated from skills/portfolio-review.md so Claude Code and Codex users share one canonical workflow.

• Treat $ARGUMENTS as the user's request in the current Codex thread.
• When the source mentions Claude-only surfaces such as Task, Agent, WebSearch, Bash, Read, or Write, use the closest Codex capability available in this session: subagents when available, web search when needed, shell commands for local tools, and normal file edits for workspace files.
• Use shared project tools from tools/ in this repository. Prefer running commands from the repository root with paths like python3 tools/financial_rigor.py ...; if the current thread starts outside the repo, locate the actual checkout path first instead of assuming a fixed home-directory path.
• Before starting research, run the date command to confirm today's date; treat it as the baseline for "latest" data and state the data cutoff date in the report header. Never assume the current date from training data.
• Preserve the research quality rules from AGENTS.md: cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps.

组合管理：从"研究公司"到"管理组合"

对 $ARGUMENTS 执行投资组合审视与优化。

支持输入格式：

• 持仓清单，例如：腾讯30%, 美团20%, 茅台20%, 英伟达15%, 现金15%
• 或：腾讯 500股 @480港元, 美团 1000股 @130港元, ...
• 或：我的持仓（如果已有保存的组合文件 reports/portfolio-latest.md）

"分散投资是对无知的保护。如果你知道自己在做什么，分散投资就没有意义。" —— 巴菲特

"我这辈子见过的真正好的投资机会，十个手指就数得完。" —— 李录

设计理念

研究公司只是投资的一半。另一半是组合层面的决策：

• 买多少？（仓位）
• 用什么钱买？（资金来源——新钱还是换仓）
• 和已有持仓是否冲突？（相关性）
• 最优组合长什么样？（机会成本）

巴菲特从不孤立地看一只股票——他总是在想"这是不是我能做的最好的事？"

执行流程

第一步：解析持仓

从输入中解析出当前持仓，标准化为以下格式：

标的	代码	持仓量	成本价	现价	市值	占比	盈亏

如果输入只有比例没有金额，按比例分析即可。

同时检查是否存在已有的组合文件（reports/portfolio-latest.md），如有则读取并更新。

第二步：获取最新数据

使用 Task 工具启动后台 Agent，通过 WebSearch 为每个持仓并行获取：

1. 当前股价和估值指标（PE、PB、股息率）
2. 最近一个季度的关键财务变化
3. 近期重大事件
4. 分析师一致预期（前瞻PE、目标价）

对每个持仓使用 tools/financial_rigor.py verify-valuation 校验估值数据。对每只持仓标注信息丰富度（A/B/C级），C级持仓的分析结论标注低置信度。

第三步：单仓位体检

对每个持仓进行快速健康检查：

标的	当前PE	买入逻辑是否变化	论文健康度	仓位建议
腾讯	18x	未变化	8/10	合理
美团	25x	竞争加剧	6/10	偏高，考虑减仓

对每个持仓回答：

• 如果今天没有持仓，你还会在当前价格买入吗？
• 如果明天不能交易，持有5年你舒服吗？
• 买入论文还完整吗？

段永平："如果你不想持有一只股票10年，那就一天也不要持有。"

第四步：组合层面分析

4.1 集中度分析

指标	当前值	建议范围	判断
第一大持仓占比		<40%
前三大持仓占比		50-80%
总持仓数量		5-15只
现金占比		10-30%（视市场环境）

李录的标准：3-5只核心持仓，前3占80%+。但这要求每一只都研究透彻。

巴菲特的标准：核心持仓不超过10只，但允许更多卫星仓位。

4.2 相关性检查

识别持仓之间的隐性关联：

持仓A	持仓B	相关类型	风险
腾讯	快手	同属中国互联网	监管风险共振
英伟达	台积电	AI供应链上下游	AI Capex同向波动
美团	拼多多	同属中国消费	宏观消费同向波动

检查清单：

• 是否有超过50%的仓位暴露在同一个主题/行业？
• 是否有超过50%的仓位暴露在同一个国家/货币？
• 如果中美关系恶化，组合会亏多少？
• 如果全球经济衰退，组合会亏多少？

4.3 机会成本分析

这是巴菲特最核心的思维方式——每一块钱都应该放在回报最高的地方。

将所有持仓按"预期年化回报"排序：

排名	标的	当前占比	预期年化回报	确定性	预期回报×确定性
1
2
...

预期回报估算方法（使用 tools/financial_rigor.py three-scenario 计算）：

• 简化公式：预期年化 ≈ FCF Yield + 预期增速（主要方法）
• 价值型验证：安全边际回归 + 利润增速 + 股息率
• 成长型验证：利润增速 × 合理PE的变化

关键问题：排名最后的持仓，预期回报是否高于现金（无风险利率~4%）？如果不是，应该卖出换成现金。

4.4 压力测试

情景	假设	组合预计影响	最大回撤
全球衰退	企业盈利下降20-30%
中美冲突升级	中概股折价50%
利率飙升	10年期国债→6%
科技泡沫破裂	科技股PE压缩40%

对每个情景做定性+粗估评估（基于各持仓的行业属性和历史估值波动范围）：

• 哪些持仓受冲击最大？大致影响方向和量级范围
• 组合整体是否能承受？
• 是否需要对冲？

第五步：优化建议

5.1 调仓建议

基于以上分析，给出具体的调仓建议：

动作	标的	当前占比	建议占比	理由
加仓
减仓
清仓
新建仓
不动

5.2 寻找替代标的

如果组合中有"不如现金"的仓位，或者现金占比过高，建议使用 /industry-research 或 /investment-checklist 对感兴趣的行业/公司进行系统筛选，而非在本Skill内直接推荐个股。

5.3 现金管理

当前现金占比	建议现金占比	理由

巴菲特：目前持有$3,820亿现金，占比超过总资产的25%——当找不到好机会时，现金是最好的仓位。

第六步：输出组合报告

报告结构

一、组合概览（持仓表格+饼图描述）
二、单仓位体检（每个持仓的健康状态）
三、组合分析
   - 集中度：是否过度分散/集中？
   - 相关性：隐性关联和风险共振
   - 机会成本：排名最低的仓位是否值得持有？
   - 压力测试：极端情景下的回撤预估
四、调仓建议（具体操作+理由）
五、下次审视时间和关注重点

结论必须明确回答

1. 组合整体健康度：优秀 / 良好 / 需要调整 / 问题严重
2. 最应该做的一件事是什么？（加仓X / 减仓Y / 不动）
3. 当前最大风险是什么？

第七步：保存组合文件

将组合信息写入 reports/portfolio-latest.md，包含：

• 最新持仓表
• 本次审视日期和结论
• 调仓记录（追加）
• 下次审视提醒

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关键原则

• 每一块钱都有机会成本 — 持有一只平庸的股票，成本是错过了一只优秀的
• 集中不是风险，无知才是 — 持有3只你深度理解的股票，比持有30只你一知半解的安全
• 现金是一种仓位 — 找不到好机会时，持有现金不丢人
• 组合层面 > 个股层面 — 一只好股票在错误的仓位上也会拖累你
• 定期审视，但不要过度交易 — 每季度审视一次足够，不要每天盯盘调仓