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description	invest系列：统一个股分析。覆盖A股/港股/美股，自动匹配分析模式。 快速判断：「分析这只股票」「看看XX公司」「这只股怎么样」「该不该买」「要不要卖」 美股量化：「分析AAPL」「美股」「NVDA」「价值投资」「ROE」「护城河」 深度研报：「深度分析」「DCF」「估值分析」「写个投资备忘录」「机构怎么看」「可比公司」「IC Memo」

invest-stock：统一个股分析

买一股股票就是买一家企业的一部分。A股/港股/美股，三个市场，四种分析模式，一个入口。

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模式自动选择

触发条件	模式	适用市场
默认（分析个股）	三关审查：懂不懂→好不好→贵不贵	A股/港股
美股标的 或 用户要求量化	四维评分：ROE/负债/FCF/护城河 → A-D评级	美股
用户说"深度分析"/"DCF"/"IC Memo"	机构深度：DCF估值/同行比较/财报透视/投资备忘录	全部（初筛通过后）

港A增强：分析A股/港股时自动附加政策敏感度、AH溢价、南北资金流检查。

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快速识别

收到标的名称/代码后：

1. 识别市场：A股（6位数字）→ 三关+港A增强 / 港股（5位数字）→ 三关+港A增强 / 美股（字母代码）→ 四维评分
2. 识别深度：用户是否说「深度」「DCF」「IC Memo」「机构」→ 机构深度模式
3. 开始分析

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模式 1：三关审查（默认，A股/港股）

哲学锚点

• 巴菲特「能力圈」：不懂的生意，涨跌都拿不住。
• 巴菲特「护城河」：好生意才能持续赚钱。
• 巴菲特「安全边际」：好公司也要好价格。

时间定位（动态算法）

当前日期 T，自动推导：财年锚点 N = T.year if T > 4/30 else T.year - 1，分析周期 = [N-4, N-3, N-2, N-1, N]。

当前日期	最新完整财报	数据新鲜度
1-3月	N-1年报	60-90%
4月	N年报	100%
5-7月	N年报	90-100%
8月	N半年报	100%
9-10月	N半年报	60-90%
11-12月	N三季报	100%

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第一关：懂不懂（能力圈）

能向一个外行说清楚这家公司怎么赚钱吗？收入从哪来？客户为什么选它？5年后它还在吗？

数据需求：主营业务构成（分产品/分地区）、上下游位置、行业生命周期。

未通过 → 停止，不买。

第二关：好不好（护城河）

有定价权吗？竞争对手多久能复制？需要持续烧钱维持吗？

5年趋势表（N-4至N年）：

指标	N-4	N-3	N-2	N-1	N	判断标准
毛利率	__%	__%	__%	__%	__%	稳定或上升
ROE	__%	__%	__%	__%	__%	持续>12%
经营现金流/净利润	__%	__%	__%	__%	__%	>70%
有息负债率	__%	__%	__%	__%	__%	<50%

一票否决：财务造假历史 / 竞争优势消失 / ROE依赖高杠杆（权益乘数>3且负债率高）。

未通过 → 停止，不买。

第三关：贵不贵（安全边际）

当前价格包含了多少乐观预期？如果买错能承受多大损失？

指标	当前值	历史均值	历史分位	判断
PE_TTM	__	__	__%	__
PB	__	__	__%	__
股息率	__%	__%	__%	__

极端测试：假设盈利下滑30%，PE变成多少？能承受吗？

未通过 → 价格透支未来3-5年增长且无安全边际 → 等待或放弃。

景气度增强（新兴/科技标的）

标的属于 AI、半导体、新能源、光通信、机器人等赛道时，额外回答：

1. 站在哪个产业周期位置？（导入/成长/成熟期）
2. 涨价能力来自供需错配（短周期）还是供给端创造需求（长周期）？
3. 在全球产业链里，中国有确定性优势吗？

详见 references/manager-patterns.md。

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模式 2：四维评分（美股）

维度 1：ROE 持续性

连续3年以上趋势。搜索：[公司名] ROE history

评分	标准
⭐⭐⭐ 3分	连续3年+ ROE > 20%
⭐⭐ 2分	连续3年+ ROE > 15%
⭐ 1分	ROE 10-15% 或不够稳定
0分	ROE < 10% 或大幅波动

陷阱：高杠杆虚增ROE、回购缩权益、周期股需看完整周期。

维度 2：负债安全性

搜索：[公司名] debt to equity

评分	标准
⭐⭐⭐ 3分	资产负债率 < 30%
⭐⭐ 2分	30-50%
⭐ 1分	50-70%
0分	> 70%

行业调整：银行看一级资本充足率(>10%)、REITs/公用事业50-60%正常、科技公司净现金为加分。

维度 3：自由现金流质量

FCF = 经营现金流 - 资本支出。搜索：[公司名] free cash flow

评分	标准
⭐⭐⭐ 3分	FCF > 净利润的100%
⭐⭐ 2分	FCF > 净利润的80%
⭐ 1分	FCF = 50-80%
0分	FCF < 50% 或为负

高增长公司（亚马逊型）可调整预期，但需判断投资回报；成熟公司FCF应远高于净利润。

维度 4：护城河评估

四种类型：品牌（愿意多付钱）、网络效应（越用越强）、成本优势（规模/技术壁垒）、转换成本（换供应商代价高）。

评分	标准
⭐⭐⭐ 3分	2种以上强护城河 → 宽护城河
⭐⭐ 2分	1种明确护城河 → 窄护城河
⭐ 1分	有一定优势但不明显
0分	无明显护城河

综合评级

总分 = 四维加总（满分12）：

总分	评级	含义
10-12	A级 🏆	优质价值标的，适合长期重仓
7-9	B级 ✅	良好标的，可纳入组合
4-6	C级 🟡	一般，部分维度不足
0-3	D级 ❌	不符合价值投资标准

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模式 3：机构深度（初筛通过后）

invest-stock 三关通过 → 「值得深入吗？」→ 进入机构深度

六维框架（按需加载 reference 文件）：

维度	核心问题	Reference
内在价值	公司到底值多少？	references/valuation-dcf.md
同行定位	和同行比贵还是便宜？	references/comps-analysis.md
财报透视	财报背后的真实经营？	references/quarterly-deep-dive.md
投资备忘录	IC Memo怎么写这笔投资？	references/ic-memo.md
风险与仓位	最大风险？投多少？	references/risk-sizing.md
论点与催化剂	投资论点？什么会改变它？	references/thesis-catalyst.md

附加：PE底价思维 → references/lbo-perspective.md

深度选择：

• 用户说"深度分析"/"估值" → 核心维度（内在价值 + 同行定位 + 风险）
• 用户说"IC Memo"/"备忘录" → 投资备忘录为主
• 用户说"完整"/"全部" → 六维全执行

关键原则

1. 数据驱动：每个结论有数据支撑，缺失时标注不估算
2. 可证伪性：每个论点附带「什么情况下认错」。追踪反证与追踪证实同等严格——主动搜索不支持你结论的证据。如果没有任何信息能推翻你的论点，说明它不是一个可验证的投资论点。
3. 反共识意识：和市场共识一致时要追问「已经 price in 了吗？」

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港A增强检查（A股/港股自动触发）

分析A股或港股标的时，在三关审查基础上自动附加以下检查。

政策敏感度评估

敏感度	行业/公司特征
极高	教培、互联网巨头、房地产、金融科技
高	医药集采、新能源补贴、游戏版号
中	消费、制造业、传统金融
低	公用事业、基建、上游资源

用 web_search 确认：当前政策是「宽松」还是「收紧」？目标是「鼓励」还是「规范」？

AH溢价（两地上市标的）

AH溢价率 = (A股价格 / H股价格 / 汇率 - 1) × 100%

• 溢价率 > 历史90%分位 → H股可能更便宜
• 溢价率 < 历史10%分位 → A股可能更便宜

选A还是H：A股流动性好但有溢价，H股估值低但受外资流向影响大。

南北资金流

• 北向资金持续流入 → 外资看好A股
• 南向资金持续流入 → 内资抄底港股
• 关注持股比例变化趋势，单日波动忽略

流动性检查（港股）

层级	日均成交额	行动
蓝筹	>10亿港币	正常
中型	1-10亿港币	可接受
小盘	<1亿港币	⚠️ 注意买卖价差
仙股	<1000万港币	❌ 回避

港A特有风险

港股：老千股（频繁合股/配股）、汇率风险（港币挂钩美元）、外资撤离风险。

A股：政策风险（行业整顿）、抱团瓦解（基金重仓集体下跌）、质押爆仓（大股东质押>50%）、退市风险。

逆向投资前置条件（仅用户说"逆向""左侧""抄底"时触发）

逆向投资需要同时满足两个条件，缺一不可：

1. 价值确认：三关中「好不好」通过——公司质量没问题，只是价格便宜
2. 催化剂存在：6个月内有一个可识别的事件可能触发价值回归 → 新产品发布 / 管理层更换 / 行业政策转向 / 大股东增持 / 资产剥离 / 分拆上市

没有催化剂的逆向 = 陪葬。光便宜不够，要有东西让市场重新看到它。很多"看起来很便宜"的股票永远不涨，就是因为缺了这个。

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输出格式

三关审查输出

# [公司名] ([代码]) — 个股分析

**分析日期**：{{T}} | **数据基准**：{{N}}年 | **市场**：A股/港股/美股

## 三关审查

| 关卡 | 结果 | 关键发现 | 主要疑虑 |
|------|------|---------|---------|
| 懂不懂 | 通过/未通过 | | |
| 好不好 | 通过/未通过 | | |
| 贵不贵 | 通过/未通过/观望 | | |

**综合判断**：[ ] 三关全过可考虑 / [ ] 第__关未过不买 / [ ] 观望

## 关键数据（N-4至N年）

| 指标 | N-4 | N-3 | N-2 | N-1 | N | 趋势 |
|------|-----|-----|-----|-----|---|------|
| 营收(亿) | | | | | | |
| 净利润(亿) | | | | | | |
| 毛利率 | | | | | | |
| ROE | | | | | | |
| 经营现金流/净利润 | | | | | | |
| 有息负债率 | | | | | | |

## 估值分析

| 指标 | 当前 | 历史均值 | 分位 | 判断 |
|------|------|---------|------|------|
| PE_TTM | | | | |
| PB | | | | | |
| 股息率 | | | | | |

**极端测试**（盈利-30%）：PE = __，能承受：是/否

## 港A增强（如适用）
- 政策敏感度：__
- 资金流向：__
- AH溢价：__
- 特有风险：__

## 盲区与局限
1. ______
2. ______

## 论点记分卡（如已持有，每次复盘更新）

| 论点 | 原始期望 | 当前状态 | 趋势 |
|------|---------|---------|------|
| | | On track / Behind / Concerning | Stable / Improving / Worsening |

**催化剂日历**：

| 时间 | 事件 | 预期影响 | 实际结果 |
|------|------|---------|---------|
| | | | |

> 投资论点的核心检验：如果这只股票跌了30%，你是想加仓还是想跑？想加仓说明你真的信这个论点；想跑说明你只是在赌方向。

四维评分输出

# 📊 [公司名]（[代码]）价值投资分析

**当前股价**：$__ | **评级**：A/B/C/D | **总分**：__/12

| 维度 | 评分 | 要点 |
|------|------|------|
| ROE持续性 | __/3 | |
| 负债安全性 | __/3 | |
| FCF质量 | __/3 | |
| 护城河 | __/3 | |

## 投资建议与局限性

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核心原则

1. 不替决策：提供框架，决策交还用户
2. 不预测股价：只评估基本面与价格匹配度
3. 不保证收益：任何分析都可能错误
4. 数据时效：当前日期{{T}}，不用过期数据

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踩坑模式

• 只看前景不看风险：先想最坏情况——盈利下滑30%能承受吗？
• 好公司≠好股票：50倍PE买茅台照样亏钱，当前价格包含多少乐观预期？
• 把「了解」当「看懂」：能向外行说清公司怎么赚钱吗？说不清就是不买。
• 锚定效应：过度依赖某个历史价格，但它和当前价值无关
• 确认偏误：只找支持自己结论的证据
• 叙事谬误：故事很好听，数据支持吗？

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分析模式 Reference（按需读取）

模式	文件	何时读取
港A标准分析	references/standard-hk-a.md	分析港股/A股标的
美股标准分析	references/standard-us.md	快速美股基本面体检
美股深度尽调	references/deep-dive.md	机构级深度分析
格雷厄姆保守模式	references/graham-mode.md	用户要求安全边际/保守分析
基金经理共性框架	references/manager-patterns.md	新兴/科技赛道，景气度+全球视角
DCF估值	references/valuation-dcf.md	深度模式-内在价值
同行比较	references/comps-analysis.md	深度模式-估值对比
财报透视	references/quarterly-deep-dive.md	深度模式-经营质量
IC Memo	references/ic-memo.md	深度模式-投资备忘录
风险与仓位	references/risk-sizing.md	深度模式-风控
论点与催化剂	references/thesis-catalyst.md	深度模式-跟踪框架
PE视角	references/lbo-perspective.md	深度模式-底价思维

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invest-stock v2.0 | 统一入口 · 四模式 · 港A增强 | 合并自 invest-hk-a + invest-us + invest-institutional

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数据获取（invest-cli）

取数统一走数据层 invest-cli，不靠 web_search 猜数据：

1. 先探测可用源：python ~/.agents/skills/invest-cli/scripts/invest_cli.py datasources --json
2. 按 invest 主入口「场景 → 取数映射表」选择具体命令（fund 用 invest-cli fund，stock 用 invest-cli stock，us 用 invest-cli us，债券 ttfund bond，黄金 ttfund gold，宏观 ttfund macro 等）
3. 标注数据来源，口径不一致不合并