comparable-company-analysis

name	comparable-company-analysis
description	金融领域的可比公司分析工具，通过行业分析法对目标公司与可比公司整合经营指标、估值倍数和统计基准比较。支持A股、港股、美股市场的上市公司分析。输入单一公司问句后，调用可比公司接口并生成主题化Excel报告。适用于快速对比目标公司与同业在经营、财务、估值维度的差异。数据查询优先使用 gildata-aidata 服务。

可比公司分析技能 (Comparable Company Analysis)

概述

本技能专注于上市公司同业对比与估值定位。当用户提供单一目标公司时，自动通过行业分析法筛选可比公司，整合经营指标、财务比率与估值倍数，生成标准化的《可比公司分析 Excel 报告》，辅助快速判断目标公司在同业中的相对地位与估值高低。

核心触发条件

• 用户询问“帮我做个XX公司的可比公司分析”、“XX公司和同行比怎么样”、“XX公司估值贵不贵”。
• 用户需要快速对比目标公司与同业在经营、财务、估值维度的差异。
• 涉及跨市场（A股、港股、美股）上市公司的横向对比需求。

数据工具集 (gildata-aidata)

工具名称	核心作用	关键参数
FinancialRatioComparison	财务比率对比	获取ROE、毛利率、净利率、资产负债率等核心比率
ValueAnalysisComparison	估值倍数对比	获取PE、PB、PS、EV/EBITDA等估值指标
FinancialDataComparison	财务数据对比	获取营收、净利润、总资产、净资产等绝对值数据
MarketPerformanceComparison	市场表现对比	获取涨跌幅、换手率、总市值、流通市值等行情指标

工作流程

1. 意图解析：提取用户输入的目标公司名称或股票代码（支持A股、港股、美股）。
2. 并行查询：
   • 调用 FinancialRatioComparison 获取同业财务比率。
   • 调用 ValueAnalysisComparison 获取同业估值倍数。
   • 调用 FinancialDataComparison 获取同业核心财务数据。
   • 调用 MarketPerformanceComparison 获取同业市场表现。
3. 数据清洗与统计：
   • 将多维度数据整合为统一的数据集。
   • 计算统计基准：行业均值 (Mean)、行业中位数 (Median)、最大值/最小值。
   • 计算目标公司的行业分位数 (Percentile)，直观展示其相对位置。
4. Excel 报告生成：
   • 使用 Python (pandas + openpyxl) 生成结构化 Excel 文件。
   • 报告包含多个 Sheet：估值倍数对比、财务比率对比、经营数据对比、市场表现对比、同业排名定位。
   • 对关键指标进行条件格式高亮（如目标公司估值显著高于/低于行业均值）。
5. 交付与解读：
   • 将生成的 Excel 报告发送给用户。
   • 提供简短的文字解读，指出目标公司的核心优势与潜在风险（如“估值溢价明显但成长性不足”）。

报告输出结构 (Excel)

Sheet 名称	内容说明	核心指标示例
01_估值倍数对比	PE, PB, PS, EV/EBITDA 及统计基准	目标公司PE vs 行业中位数
02_财务比率对比	ROE, 毛利率, 净利率, 资产负债率	盈利能力与杠杆水平
03_经营数据对比	营业收入, 净利润, 总资产, 净资产	规模体量与成长性
04_市场表现对比	总市值, 流通市值, 涨跌幅, 换手率	资金关注度与流动性
05_同业排名定位	目标公司在可比公司中的百分位排名	综合竞争力雷达图数据

使用示例

• “帮我分析一下贵州茅台的可比公司，看看它估值高不高。”
• “对比一下腾讯控股和港股互联网同行的财务指标。”
• “做个苹果(AAPL)的可比公司分析Excel报告。”
• “XX公司和同业比，ROE处于什么水平？”

注意事项

• 确保生成的 Excel 文件格式规范、数据准确，便于用户直接用于投研汇报。
• 对于港美股公司，若专用对比接口受限，可通过分别查询个股数据后在 Python 中手动聚合对比。
• 在文字解读中，必须结合行业特性（如科技股看成长、银行股看PB），避免机械对比。
• 所有数据查询必须基于最新可得财务期（通常为 TTM 或最近一期年报/季报）。