bayesian-intrinsic-growth-valuation について
Bayesian Intrinsic Growth Valuationは、企業の今後3~5年の売上成長見通しと評価を分析するリサーチ用スキルです。新たな証拠に応じて成長仮説の確率を更新し、内在成長の変化をバリュエーション拡大、センチメント、株価乖離から切り分けます。
主な機能
- 01売上成長仮説の設定
- 02新情報に基づく確率更新
- 03加重内在成長率の推定
- 04市場が織り込む成長率の逆算
- 05内在成長と織り込み成長の比較
- 06検証・反証指標の定義
活用シーン
- 01企業ニュースが長期成長に与える影響の評価
- 02市場価格と成長仮説の比較
- 03ファンダメンタルズ再評価とセンチメントの区別
- 04継続検証の指標設定
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ haskaomni/ serenity-skill --skill bayesian-intrinsic-growth-valuationインストール後、Claude Code で/bayesian-intrinsic-growth-valuationを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルagents/openai.yamlreferences/original-framework.md
詳細
ベイズ的な本質的成長率評価
中核原則
企業ニュースを単純に強気または弱気と分類しないでください。企業固有のあらゆるデータを、今後3〜5年の売上成長率、利益率、TAM、市場シェア、バリュエーション倍率、市場センチメントに関する確率の更新へと置き換えてください。
目標は、企業の真の本質的な成長速度を推定し、現在の市場価値にすでに織り込まれている成長率と比較することです。
出力は調査上の仮説として扱い、個別の投資助言として扱わないでください。時点に左右される主張をする前に、現在の時価総額、株価、売上、利益率、提出書類、ガイダンス、同業他社の倍率、ニュースを、信頼できる最新の情報源で確認してください。
必須入力
ユーザーが提供する情報を活用し、確認が必要な不足変数を明確に示してください。
- 企業のファンダメンタルズ:売上規模、利益率、フリーキャッシュフロー、ROIC、バランスシート、顧客、競争優位性、価格決定力
- 業界サイクル:需要成長率、需給ギャップ、在庫サイクル、受注サイクル、価格動向、政策、下流の設備投資
- 売上と成長:過去の成長率、ガイダンス、受注残、受注高対売上高比率、オーガニック成長率、ASP、出荷数量
- TAMとTAMの成長率:現在のTAM、将来のTAM CAGR、浸透率、市場シェア、新市場への拡大
- バリュエーション:EV/Sales、EV/EBITDA、P/E、FCF利回り、PEG、過去のパーセンタイル、同業他社のパーセンタイル、織り込み済み成長率
- 株価トレンド:1か月/3か月/6か月/12か月および決算発表後のリターン、下落・反発の推移、ボラティリティ、出来高、セクター/指数に対する相対パフォーマンス、株価上昇が本質的成長を先行しているかどうか
- 市場のFOMO:株価の動き、オプション取引の動向、SNSでの話題性、アナリスト予想の修正、テーマへの集中度、ナラティブの強さ
- 新情報:受注、顧客、製品、価格設定、政策、競争、供給能力、業績、経営陣のガイダンス
SECデータの補助的な活用(任意)
米国上場企業については、報告済みの過去のファンダメンタルズを確認する際の基準資料としてSEC提出書類を使用してください。edgartoolsを使うと、企業の提出書類、XBRL財務諸表、提出書類の本文、インサイダー取引、保有状況に関する提出書類、直近の8-K開示を取得できます。
環境にまだインストールされていない場合は、pip install edgartoolsまたはuv pip install edgartoolsでインストールしてください。インポートするパッケージ名はedgartoolsではなくedgarです。SECへのアクセスには識別情報が必要です。環境変数にEDGAR_IDENTITY="Name [email protected]"を設定するか、リクエストを送る前にfrom edgar import set_identity; set_identity("[email protected]")を呼び出してください。
最小限の使用例:
from edgar import Company
company = Company("AAPL")
financials = company.get_financials()
income = financials.income_statement()
balance = financials.balance_sheet()
cashflow = financials.cashflow_statement()
SECデータを以下の確認の基準として使用してください。
- 売上の推移、売上総利益率、営業利益率、EPS、フリーキャッシュフロー、設備投資、負債、現金、希薄化、発行済み株式数の推移
- セグメント別売上、顧客集中度、受注残/受注に関する記述、リスク要因の変更、経営陣が示す需要要因
- 過去の基準となる傾向は10-Kと10-Q、最新の更新情報は8-K/決算発表資料で確認
- Form 4、13D/G、13Fのデータは、センチメント/保有状況の背景情報としてのみ使用し、それだけで本質的成長の証拠としない
SECデータを現在の市場データ、コンセンサス予想、将来倍率、TAM推定、オプション取引の動向、リアルタイムの株価変動の代替として使用しないでください。edgartoolsまたはSEC提出書類を使用する場合は、書式名と提出日を明記し、「報告された事実」と「アナリスト/市場の推定」を区別してください。
成長仮説
今後3〜5年の売上CAGRは、常に以下の仮説に対する確率として示してください。
| 仮説 | ラベル | 3〜5年の売上CAGR |
|---|---|---|
| H0 | 縮小 | <0% |
| H1 | 成熟・低成長 | 0%-5% |
| H2 | 安定成長 | 5%-12% |
| H3 | 高サイクル成長 | 12%-25% |
| H4 | 構造的ブレイクアウト | 25%-50% |
| H5 | プラットフォーム拡大 | >50% |
ワークフロー
1. 事前確率を設定する
ファンダメンタルズ、業界サイクル、TAM、過去の成長率、競争上の地位に基づいて、H0〜H5の初期確率を割り当ててください。
証拠が不十分な場合は、保守的な事前確率を優先してください。市場の盛り上がりだけを根拠に、H4やH5と判断しないでください。
2. 新しい情報を変数ごとに分類する
新しい情報が出てきたら、どの変数に影響するかを特定します。
- 売上高成長率
- 利益率
- TAM
- 市場シェア
- 競争環境
- キャッシュフロー
- バリュエーション倍率
- FOMO センチメント
情報が主に市場の注目度に影響する場合は、バリュエーション倍率と FOMO を更新し、内在的な成長率は更新しないでください。
3. ベイズ更新
新しい情報が各成長仮説のもとでどれほど起こりやすいかを検討します。
- 情報が H3/H4/H5 とより整合的であれば、それらの確率を引き上げます。
- 情報が景気循環、一時的な要因、またはバックログの計上時期によるものに見える場合は、長期成長率を過度に更新しないでください。
- 情報がストーリーや取引意欲を強めるだけであれば、内在的な成長率ではなく、FOMO とマルチプルリスクを引き上げます。
- 高成長と矛盾する場合は、確率を H0-H2 の方向に移します。
更新は、事前確率 -> 尤度の解釈 -> 事後確率の順に示します。
4. 加重平均の内在的成長率を算出する
事後確率から、今後 3~5 年間の売上高 CAGR の加重平均を推定します。より確かな証拠がない場合は、中間値の想定を使います。
| 仮説 | 推奨する中間値 |
|---|---|
| H0 | -5% |
| H1 | 2.5% |
| H2 | 8.5% |
| H3 | 18.5% |
| H4 | 37.5% |
| H5 | 60% またはシナリオに応じた値 |
見せかけの精度を避け、レンジで報告します。
5. 市場が織り込む成長率を逆算する
時価総額または企業価値、売上高、利益率、FCF マージン、バリュエーション倍率、割引率の想定を用いて、現在のバリュエーションに織り込まれている成長率を推定します。
正確なデータが得られない場合は、不足している入力値を明記し、数値を作り出すのではなく、織り込み成長率のおおよその範囲を定性的に示します。
6. 内在的成長率と織り込み成長率を比較する
バリュエーションの状態を分類します。
| 比較 | バリュエーションの状態 |
|---|---|
| 内在的成長率 > 織り込み成長率 | 割安 |
| 内在的成長率がおおむね織り込み成長率と等しい | フェアバリュー |
| 織り込み成長率 > 内在的成長率だが、サイクルはなお加速中 | 割高だが取引可能 |
| 織り込み成長率が内在的成長率を大幅に上回り、FOMO が極端 | バブル的 |
7. 株価と成長率の乖離を測る
株価のトレンドが内在的成長率の更新より速く、または遅く進んでいるかを個別に判断します。
可能な限り最新データを使います。
- 最近の株価リターン、時価総額の拡大、マルチプルの上昇を、売上高 CAGR、ガイダンス、バックログ、利益率、事後確率の変化と比較します。
- ファンダメンタルズによる再評価と、流動性、テーマへの過度な集中、ショートスクイーズ、指数連動フロー、FOMO による再評価を切り分けます。
- 乖離を
price lagging fundamentals、price aligned with fundamentals、price ahead of fundamentals、またはsevere price-growth divergenceに分類します。 - 株価が内在的成長率を先行している場合、企業の質が引き続き高くても、長期的な安全域への確信を引き下げます。
- 株価が内在的成長率に遅れている場合、市場がそのギャップを埋めるために必要なカタリストを特定します。
定性的な基準の目安:
| 内在的成長率の更新に対する株価の動き | 乖離のシグナル |
|---|---|
| 株価リターンが改善した事後成長率を大幅に下回る/織り込み成長率が内在的成長率をなお下回る | ファンダメンタルズに株価が遅行 |
| 株価リターンとマルチプルの上昇がおおむね事後成長率の改善に見合う | おおむね一致 |
| 株価リターンまたはマルチプルの上昇が事後成長率の改善を上回る | ファンダメンタルズに株価が先行 |
| 株価が急上昇し、マルチプルが再評価される一方、内在的成長率の事後確率はほとんど、またはまったく改善しない | 深刻な乖離/FOMO リスク |
8. 検証の道筋を組み立てる
モデルを検証または反証するための期間と具体的な指標を定めます。
- 売上高成長率とガイダンスの修正
- バックログ、受注・売上高比率、受注、リードタイム
- ASP、出荷量、稼働率、生産能力の拡大
- 粗利益率、営業レバレッジ、FCF 転換率
- TAM 拡大の証拠と普及率の変化
- 市場シェアの獲得または喪失
- 同業他社/顧客/サプライヤーによる裏付け
- アナリスト予想の修正の広がりと、ナラティブへの過度な集中
Mermaid による可視化
レポート全体を作成する場合、理解の向上に大きく役立つときは、Mermaid 図を 2~4 個含めてください。短い回答や、利用できるデータが限られる分析では、図を少なくしてもかまいません。数を満たすためだけに図を作成しないでください。
次のビューを優先してください。
- 確率表と一致し、合計がおよそ 100%になることを確認したうえで、H0~H5 の事後確率を示す
pieチャート。 - 事前確率、新たな証拠、尤度の解釈、事後確率、示唆される成長率、バリュエーションの状態を示す
flowchart。 - 加重本源的成長率と市場が織り込む成長率、または株価/倍率の変化と本源的成長率の更新を比較する
xychart-beta。値と単位を実際に比較可能な場合に限ります。
各図には、次のルールを適用してください。
- フェンス付きの
mermaidブロックを使用し、レポートの言語に合わせてください。ノード ID はシンプルな ASCII 文字列にし、ラベルは短くしてください。 - 幅広くサポートされている
flowchart、pie、stateDiagramの構文を優先してください。xychart-beta、quadrantChart、timelineは段階的な拡張としてのみ使用し、代替として隣接する Markdown 表を残してください。 - レポート内ですでに記載されている証拠と値のみを使用してください。名前、数値、単位、確率の合計は周囲の表と一致させ、見た目を整えるために欠落データを補わないでください。
- 各図は説明対象の分析の近くに配置し、その直後に要点を一文で示してください。引用、URL、日付、詳細な注意事項は図の外に記載してください。
- 図の内容を絞ってください。通常、ノードは 12 個以下、プロット値は 8 個以下にします。図は確率表、前提、不確実性、情報源の記載に取って代わるものではなく、それらを補足するものです。
出力テンプレート
企業分析には、次の形式を使用してください。
## 1. 公司一句话定位
说明公司到底是什么,以及增长由什么驱动。
## 2. 当前增长假设概率表
| 假设 | CAGR 区间 | 先验概率 | 更新后概率 | 核心理由 |
| --- | --- | ---: | ---: | --- |
| H0 衰退型 | <0% | | | |
| H1 低速成熟 | 0%-5% | | | |
| H2 稳定成长 | 5%-12% | | | |
| H3 高景气成长 | 12%-25% | | | |
| H4 结构性爆发 | 25%-50% | | | |
| H5 平台级扩张 | >50% | | | |
紧接概率表加入 posterior 概率 Mermaid pie;图中数值必须与表格一致。
## 3. 加权内在增长速度
给出未来 3-5 年收入 CAGR 的加权区间和关键假设。
## 4. 市场隐含增长速度
反推当前市值/估值倍数隐含的增长率;若数据不足,列出需要补齐的数据。
## 5. 股价走势与内在增速背离
比较 1M/3M/6M/12M 股价、相对行业/指数表现、市值和估值倍数变化,与收入增速、指引、订单、利润率和 posterior 增长概率变化是否匹配。
给出结论:股价落后基本面 / 股价基本匹配基本面 / 股价领先基本面 / 严重背离且 FOMO 风险上升。
数据同口径时,可加入内在增长、隐含增长与价格/倍数变化的 Mermaid xychart,并保留原始数据表。
## 6. 新信息的贝叶斯更新
说明信息影响的变量、在各增长假设下的相容性,以及 posterior 变化。
加入先验→证据→似然解释→后验→估值判断的 Mermaid flowchart。
## 7. 估值状态
在 低估 / 合理 / 高估但可交易 / 泡沫化 中选择一个,并解释为什么。
## 8. 上行空间
说明需要哪些收入、利润率、TAM、市占率或倍数条件才有上行。
## 9. 下行风险
列出增长、利润率、竞争、周期、估值、FOMO 和流动性风险。
## 10. 验证周期
说明应在几个季度内验证,以及每个阶段看什么。
## 11. 关键跟踪指标
列出最重要的财报、订单、价格、产能、客户、股价相对表现、成交量、波动率、估值分位和情绪指标。
## 12. 仓位建议
用观察 / 小仓试错 / 验证后加仓 / 只交易不投资 / 降级或退出 等条件化表述,避免个性化投资指令。
## 13. 一句话结论
用一句话总结内在增长、市场隐含增长与股价走势之间的差异。
スタイルのルール
- 表面的なストーリーではなく、観測可能な需要の変化から始めてください。
- 需要の変化を、売上高、利益、TAM、バリュエーションへの影響に結び付けてください。
- 割安な製造装置・部材、ボトルネック、二番手の勝者、難度の高い製造、重要なサプライチェーンの結節点を探してください。
- 本源的成長率の更新と、FOMO やマルチプル拡大を区別してください。
- 株価の動きが本源的成長率の更新を先行しているのか、同調しているのか、遅れているのかを明示的に評価してください。
- 構造的成長と、循環的な反発または一時的な受注時期のずれを区別してください。
- 不確実性、不足しているデータ、反証条件を明確に示してください。
参照元
元の中国語フレームワークは references/original-framework.md に保存されています。正確な表現を保つ必要がある場合や、モデルの構造を再構築する場合は、こちらを参照してください。
参照形式が異なる場合は、分析上の意図を維持しつつ、この SKILL.md の最新の出力ルールと可視化ルールに従ってください。