retainedearningscheck

name	RetainedEarningsCheck
description	留存收益质量检验工作流。处理 @留存 [公司] 和 @REM [公司] 指令。 所有 L3/L4/L5/L6 分析强制内嵌调用本工作流（在估值结论之前）。 基于巴菲特一元测试（REM），计算五项核心指标：留存收益乘数/ROE/DFR/CapEx效率/FCF转化率。 直接调用 Python 工具，全程不询问用户参数，A股双源交叉验证。 **不适用场景：** - 刚上市不足3年的公司（历史数据不足） - 无收益的纯亏损早期公司（REM分母为零）

RetainedEarningsCheck Workflow v3.0 — 留存收益质量检验

适用：@留存 [公司] | @REM [公司] | 所有 L3/L4/L5 分析必须内嵌调用

理论来源：巴菲特历年股东信（1979/1983/1984/1985/1986）
核心思想：每一美元的保留收益至少应转化为一美元的市场价值；
没有新增资本投入的情况下能稳定提高现金产出能力，才是好企业。

v3.0 行为规范：触发本 Workflow 后，直接调用 Python 工具拉取近 10 年数据，
全程无需追问用户任何参数；A 股自动启用 yfinance + akshare 双源交叉验证。

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⚠️ CRITICAL CONSTRAINTS（全程遵守）

❌ NEVER 询问用户参数（ticker 从上下文自动推断）
❌ NEVER 在 REM 检验完成前输出估值结论
❌ NEVER 用训练数据中的历史价格替代实时拉取
❌ NEVER REM < 1 时静默处理——必须在报告最顶部打红色警告
❌ NEVER 因数据暂时不可用就切换为问答模式（应告知具体错误并提示安装依赖）

执行顺序（固定，不得调换）：

1. 运行 tools/retained_earnings_check.py（自动数据拉取）
2. 输出巴菲特一元测试结果（Pass/Fail）
3. 若 Fail → 在报告顶部插入红色警告块（见模板）
4. 输出五项指标评分卡
5. 输出综合评分和管理层建议

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⚠️ 巴菲特一元测试（硬性门控）

"对于股东来说，我们认为将收益保留只有一个合理的理由：
公司所保留的每一美元收益至少应能创造一美元的市场价值。"
— 巴菲特，1984年股东信

$$\boxed{\text{每留存 $1 收益} ;\geq; \text{创造 $1 市值} \quad \Leftrightarrow \quad \text{REM} \geq 1}$$

测试结果	判定	强制动作
REM < 1	🚨 未通过	在所有报告的最显眼位置打红色警告；管理层无权留存利润，应立即分红/回购
REM = 1 ~ 2	⚠️ 及格线	标注"恰好及格，需持续追踪"，深挖是否政策/周期红利驱动
REM > 2	✅ 通过	正常进入后续五项指标评分

此测试必须在任何估值、打分、研报结论之前完成，REM < 1 时输出格式如下：

🚨 巴菲特一元测试：未通过
   REM = [X]x（< 1）
   含义：过去 [N] 年，管理层每留存 1 元利润，
        仅创造了 [X] 元市值，资本在持续被摧毁。
   建议：管理层应停止低效留存，全额分红或回购。
   后续分析：降权处理，所有成长相关论点需提高举证门槛。

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五项核心检验指标

1. 留存收益乘数（REM — Retained Earnings Multiplier）⭐ 最核心

$$\text{REM} = \frac{\text{当前股价} - \text{基期股价（上市或基准年）}}{\text{每股累计留存净利润（同期）}}$$

REM	评级	含义
< 1	❌ 不合格	留存资本在摧毁价值，管理层应分红/回购而非保留
1 – 2	⚠️ 及格	勉强合格，需深挖是否依赖政策红利
2 – 5	✅ 良好	资本有效积累，合理保留
> 5	🌟 优秀	留存资本高效复利，管理层资本配置能力强

注：分母为"每股累计留存净利润" = 累计净利润 / 平均股本 - 每股累计分红

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2. ROE 水平与稳定性

ROE	评级
< 8%	❌ 不合格（保留资本无意义）
8% – 15%	⚠️ 及格下线
15% – 20%	✅ 合格（巴菲特标准线）
> 20%	🌟 优秀

• 同时检查 ROE 趋势（上升/稳定/下滑）
• 对 ROE 做 DuPont 分解，识别是真实盈利能力还是财务杠杆驱动

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3. 分红/募资比（DFR — Dividend to Fundraising Ratio）

$$\text{DFR} = \frac{\text{历史累计分红总额}}{\text{历史累计股权融资总额}}$$

DFR	评级	含义
< 0.5	❌ 差	严重依赖外部输血，内生造血不足
0.5 – 1	⚠️ 一般	轻度依赖融资
1 – 2	✅ 良好	基本自给自足
> 2	🌟 优秀	真正的现金奶牛

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4. 资本支出效率（CapEx Efficiency）

$$\text{CapEx效率} = \frac{\text{累计资本支出}}{\text{税前营业利润增量}}$$

含义：每增加 1 元税前利润，需要投入多少资本支出（越低越好）

投入/增量利润	评级
< 3x	🌟 优秀
3x – 5x	✅ 美国企业平均水平
5x – 15x	⚠️ 低于平均
> 15x	❌ 高度资本消耗，增长不值钱

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5. 自由收益率（FCF Quality）

$$\text{FCF转化率} = \frac{\text{自由现金流（FCF）}}{\text{净利润}}$$

FCF转化率	评级
> 80%	🌟 优秀（低维护性资本需求）
60% – 80%	✅ 良好
40% – 60%	⚠️ 一般
< 40%	❌ 利润质量差，受限收益比例高

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综合评分卡（100分制）

指标	权重	评分规则
REM（留存收益乘数）	35%	<1=0分, 1-2=15分, 2-5=25分, >5=35分
ROE水平与稳定性	25%	<8%=0分, 8-15%=10分, 15-20%=20分, >20%=25分
DFR（分红/募资比）	20%	<0.5=0分, 0.5-1=8分, 1-2=15分, >2=20分
CapEx效率	10%	>15x=0分, 5-15x=4分, 3-5x=7分, <3x=10分
FCF转化率	10%	<40%=0分, 40-60%=4分, 60-80%=7分, >80%=10分

总分判断：

• 80-100：🌟 资本配置优秀，管理层值得信赖，可加大留存
• 60-79：✅ 合格，关注趋势变化
• 40-59：⚠️ 需深挖，部分指标存在瑕疵
• < 40：❌ 不合格，管理层应减少留存，加大回报股东

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数据获取方案（v2.0 — 默认无交互，双源验证）

方案A：Python 自动化（默认推荐，无需任何追问）

# ★ 直接运行，默认拉取近 10 年数据，全程无交互
python tools/retained_earnings_check.py --ticker 600519.SS
python tools/retained_earnings_check.py --ticker AAPL
python tools/retained_earnings_check.py --ticker 3690.HK

# 指定数据年限（5 年 / 10 年）
python tools/retained_earnings_check.py --ticker 600519.SS --years 5
python tools/retained_earnings_check.py --ticker AAPL --years 10

# 保存报告到 10-研究报告输出/
python tools/retained_earnings_check.py --ticker 600519.SS --save

# JSON 格式输出（供其他脚本调用）
python tools/retained_earnings_check.py --ticker AAPL --json

双源验证逻辑（自动执行）：

股票类型	主数据源	验证源	验证项目
A 股 (.SS/.SZ)	yfinance	akshare	ROE均值、当前股价、基期股价、分红
港股 (.HK)	yfinance	—	单源，标注
美股	yfinance	—	单源，标注（yfinance 上限约 4 年年报）

双源偏差 ≤15% → 取均值，标注 ✅双源吻合
双源偏差 >15% → 仍取均值，但标注 ⚠️双源差异（需人工核查）

数据窗口说明：

• A 股 akshare：支持 10 年历史财务数据 ✅
• 美股 yfinance：年报财务数据上限约 4 年（价格可取 10 年）⚠️
• DFR（分红/募资比）：两大数据源均无融资记录，需手动补充

方案B：手动录入（仅限 IPO 级别长跨度或数据源均不可用时）

python tools/retained_earnings_check.py --manual

不会自动询问：只有明确传入 --manual 时才进入手动录入流程。

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调用规则（嵌入所有分析流程）

⚡ AI 执行原则（无追问）

触发本 Workflow 时，AI 应直接执行以下固定步骤，不得询问用户任何参数：

1. 识别标的代码（从上下文推断，优先 .SS/.SZ/.HK/美股 ticker）
2. 运行 python tools/retained_earnings_check.py --ticker <CODE> --years 10 --save
3. 若运行失败（无 yfinance/akshare），直接告知用户原因，提示安装依赖，不切换为问答模式

强制嵌入场景

• ✅ @分析 → 在"资本配置质量"章节自动运行留存收益检验
• ✅ @估值 → 在计算内在价值前先过留存收益检验
• ✅ @打分 → Q(Quality)维度中 REM 和 DFR 强制计入
• ✅ @护城河 → 护城河可持续性必须有 REM 背书
• ✅ @L4/@L5/@L6 → 全量五项指标 + 历史分年拆解

快速参考（L1/L2 调用）

• 只计算 REM + ROE 两项，30秒得出初步判断
• 口头结论格式：留存收益乘数 [X]x，ROE均值 [X]%，[合格/不合格/优秀]

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典型案例参考（截至文章发布时间基准）

公司	REM	ROE均值	DFR	CapEx效率	综合评级
万华化学	4.9x ✅	27.7% 🌟	2.4x 🌟	4.3x ✅	优秀（≈85分）
海螺水泥	1.3x ⚠️	16.4% ✅	3.7x 🌟	政策驱动⚠️	良好（≈65分）
京东方	~0 ❌	负值 ❌	0.18x ❌	62x ❌	不合格（<20分）
比亚迪	19.6x🌟	11% ⚠️	0.1x ❌	33x ❌	市场买远景⚠️（混合）
伊利股份	11x 🌟	19% ✅	2.0x 🌟	6x ⚠️	优秀（≈80分）
青岛啤酒	7.5x 🌟	10% ⚠️	2.0x 🌟	5.4x ⚠️	良好（≈70分）
张裕	0.66x ❌	18%↓10% ⚠️	5.5x 🌟	16x ❌	不合格（≈35分）

警示：比亚迪高 REM 来自市场为远景买单，而非管理层资本效率；DFR 和 CapEx 效率均不合格，与京东方的差距在于市场预期，而非当期基本面。

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致命陷阱提示

1. "增收不增利"型公司：京东方、比亚迪（截至文章时）— 收入高增长，利润却不随之增长，高资本支出换来的是"规模幻觉"
2. 政策红利型改善：海螺水泥供给侧改革前后分段分析，景气顶点需降低权重
3. 基期选择偏差：选定估值洼地或高峰期作为基期，会严重扭曲 REM
4. 会计商誉 vs 经济商誉：资本支出产生的会计商誉不等于经济价值，注意区分
5. 通胀侵蚀：资本密集型行业的"受限收益"在高通胀环境下被严重高估

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输出格式模板

留存收益质量检验报告 — [公司名] [检验日期]
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基期：[年份]  当前：[年份]  复权基价：[X元]  现价：[X元]

核心指标
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① 留存收益乘数 (REM)：[X]x    → [🌟/✅/⚠️/❌]
② ROE 均值/趋势：[X]% / [↑↓→]  → [🌟/✅/⚠️/❌]
③ 分红/募资比 (DFR)：[X]x    → [🌟/✅/⚠️/❌]
④ CapEx 效率：[X]x (每元增量利润投入)  → [🌟/✅/⚠️/❌]
⑤ FCF 转化率：[X]%           → [🌟/✅/⚠️/❌]

综合得分：[XX/100]   综合评级：[优秀/良好/及格/不合格]

管理层资本配置建议：
[基于综合评分，给出具体建议：继续留存/加大分红/停止扩张/其他]

关键风险提示：
[1-3条最重要的风险]
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存入 10-研究报告输出/[YYYY-MM-DD]-REM-[标的].md