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earnings-review

earnings-review

github.com/xbtlinデータ・データベース16.9k198 回インストール1 日前に更新
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earnings-review について

earnings-reviewは、企業の決算資料や説明会を精読する投資調査スキルです。一次資料の照合、経営陣の発言や約束の追跡、注記の確認を行い、監査を経た結論重視のレポートを作成します。

主な機能

  1. 01一次資料の取得と評価
  2. 02財務データの抽出と照合
  3. 03経営陣の発言と約束の分析
  4. 04注記と異常シグナルの確認
  5. 05過去の推移と会社見通しの比較
  6. 06分析レポートの作成と監査

活用シーン

  1. 01企業の四半期・年次決算の分析
  2. 02経営陣の過去の約束と実績の比較
  3. 03キャッシュフロー、負債、注記のリスク確認

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/xbtlin/ai-berkshire --skill earnings-review

インストール後、Claude Code で/earnings-reviewを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Codex アダプターに関する注記

このスキルは skills/earnings-review.md から生成されており、Claude Code と Codex のユーザーが同じ標準ワークフローを共有できるようになっています。

  • $ARGUMENTS は、現在の Codex スレッドにおけるユーザーのリクエストとして扱います。
  • ソースに Task、Agent、WebSearch、Bash、Read、Write など Claude 専用の機能が記載されている場合は、このセッションで利用できる最も近い Codex の機能を使います。利用できる場合はサブエージェントを使い、必要に応じてウェブ検索を行い、ローカルツールにはシェルコマンドを使い、ワークスペース内のファイルは通常のファイル編集で対応します。
  • このリポジトリの tools/ にある共有プロジェクトツールを使います。リポジトリのルートから python3 tools/financial_rigor.py ... のようなパスを指定してコマンドを実行することを推奨します。現在のスレッドがリポジトリ外で開始された場合は、固定のホームディレクトリパスを決めつけず、実際のチェックアウト先を先に確認してください。
  • 調査を開始する前に date コマンドを実行して今日の日付を確認します。「最新」のデータの基準とし、レポートのヘッダーにデータの基準日を記載してください。学習データから現在の日付を推測してはいけません。
  • AGENTS.md の調査品質ルールを守ります。財務データを複数の情報源で照合し、評価や計算には正確な算術ツールを使い、不確実性や情報源の不足を明確に示してください。

财报精读:一手资料深度解读

对 $ARGUMENTS 进行财报精读分析。

支持输入格式:公司名 季度,例如:腾讯 2025Q4、PDD 2025年报、美团 最新(默认读取最近一期)

"我从不看卖方研报,只读原始财报。" —— 李录

"我每天读500页。知识就是这样积累的,像复利一样。" —— 巴菲特

设计理念

大多数AI投研工具依赖二手信息(新闻、研报摘要、数据网站)。但巴菲特和李录的核心能力是读一手资料——年报、季报、电话会纪要。

二手信息的问题:

  • 被筛选过——分析师选择性呈现对其观点有利的数据
  • 有时滞——等别人消化完,alpha已经没了
  • 缺乏语境——"收入增长15%"脱离了管理层对增长质量的讨论

本Skill直接解读一手资料,关注巴菲特和李录真正会看的内容。

执行流程

前置步骤:资料可得性评级
等级特征影响
A级获取到完整原文(10-K/年报/电话会纪要)正常执行全部步骤
B级仅获取到部分原文或第三方汇总标注"非原始来源",降低附注分析权重
C级仅有新闻报道和数据网站摘要聚焦核心财务数据变化,跳过附注挖掘,标注"一手资料不足"
第一步:获取一手资料

使用 Task 工具启动多个后台 Agent 并行获取以下原始材料:

  1. 财报原文:从公司IR页面、SEC EDGAR(美股10-K/10-Q)、港交所披露易(港股)、巨潮资讯网(A股)获取
  2. 业绩电话会纪要/录音:从 Seeking Alpha、公司IR页面、雪球等获取
  3. 管理层致股东信(如有年报):完整阅读
  4. 投资者日/分析师日材料(如近期有)

如果无法获取完整原文,按 skills/financial-data.md 规范使用标准数据源拼凑(美股:macrotrends+stockanalysis;港股:aastocks+macrotrends;A股:东方财富+巨潮资讯;台股:FinMind tools/twstock_data.py+Goodinfo),但必须标注"非原始财报,来自第三方汇总",且关键数据两源误差>1%须标记。

第二步:核心财务数据提取与验证
2.1 收入与利润表
指标本期上期YoY变化管理层指引是否达标

必须覆盖:

  • 总收入及分业务/分地区收入拆解
  • 毛利润、毛利率变化
  • 经营利润、经营利润率变化(区分GAAP和Non-GAAP)
  • 净利润(注意非经常性损益的影响)
  • EPS(基本 vs 稀释)
2.2 现金流表(巴菲特最看重)
指标本期上期变化关注点

必须覆盖:

  • 经营性现金流 vs 净利润的比率(>100%为佳,<80%需警惕)
  • 资本开支及其构成(维护性 vs 扩张性)
  • 自由现金流 = 经营现金流 - 资本开支
  • 回购金额、分红金额
  • 现金及等价物期末余额
2.3 资产负债表健康度

必须覆盖:

  • 现金+短期投资 vs 有息负债
  • 净现金/净负债变化趋势
  • 应收账款周转天数变化(是否在放松信用条件冲收入?)
  • 存货周转天数变化(是否在积压?)
  • 商誉及无形资产占比(是否有减值风险?)

数据验证:使用 tools/financial_rigor.py 对关键数据进行校验:

# 收入和净利润交叉验证(至少2个来源)
python3 tools/financial_rigor.py cross-validate \
  --metric "revenue" --values 108.3e9 107.9e9 --sources "公司财报" "Yahoo Finance"

# 市值校验
python3 tools/financial_rigor.py verify-market-cap \
  --price 101 --shares 1.488e9 --reported 1.44e11 --currency USD

# 估值指标验算
python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation \
  --price 101 --eps 9.6 --bvps 26.5 --fcf-per-share 10.2
第三步:管理层讨论精读(MD&A)

这是巴菲特和李录花最多时间的部分。不是看数字,是听管理层怎么说。

3.1 管理层语气分析

逐段阅读管理层讨论/电话会发言,标注以下信号:

信号类型具体表现示例
🟢 坦诚信号主动承认问题、给出具体原因"本季度利润率下降主要因为我们在X领域的投入超出预期"
🟢 清晰信号战略表述具体、有量化目标"我们计划在未来12个月将X业务的市场份额从15%提升到20%"
🔴 模糊信号大量使用"我们相信"、"长期来看"等没有实质内容的话"我们对未来充满信心"
🔴 转移信号回避直接问题、用其他话题带过被问利润率时转谈收入增速
🔴 归因外部化把问题全归咎于宏观/行业/竞争对手"由于宏观环境影响..."
3.2 承诺追踪

从上一期财报/电话会中提取管理层的具体承诺,与本期实际情况对比:

上期承诺本期兑现情况评价
"下半年利润率将恢复到X%"实际Y%✅达标 / ❌未达标 / ⚠️部分达标

段永平:"看一个管理层靠不靠谱,最简单的方法就是看他以前说的话做到了没有。"

3.3 关键问题识别

从电话会Q&A环节提取分析师最尖锐的问题,以及管理层的回答质量:

分析师问题管理层回答回答质量(1-5)是否回避
第四步:附注与隐藏信息挖掘

财报附注里藏着管理层不想让你轻易看到的信息:

4.1 必查附注项
  • 关联交易:与大股东/关联方的交易条款是否公允?
  • 股权激励:期权/RSU的稀释效应有多大?行权价是多少?
  • 或有负债:诉讼、担保、承诺等表外风险
  • 会计政策变更:是否改变了收入确认方式、折旧年限等?
  • 分部信息:不同业务的利润率差异,是否有"好业务补贴坏业务"
  • 客户/供应商集中度:前五大客户/供应商占比
4.2 异常信号检测
  • 应收账款增速 > 收入增速(可能在塞渠道)
  • 存货增速 > 收入增速(可能在积压)
  • 经营现金流 < 净利润且差距扩大(利润质量存疑)
  • 资本化开支突然增加(可能在美化利润)
  • 非经常性收益占比突然上升
第五步:与历史数据对比
5.1 趋势分析

将本期关键指标放入至少4个季度(或3年年报)的时间序列中:

指标Q-4Q-3Q-2Q-1本期趋势判断

重点关注:

  • 利润率是在改善还是恶化?
  • 收入增速是在加速还是减速?
  • 现金流质量是在提升还是下降?
  • 资本开支强度是在增加还是减少?
5.2 与管理层指引对比
指标管理层此前指引实际结果偏差解读
第六步:输出精读报告
报告结构
一、核心数据速览(一页表格)
二、本期最重要的3个变化(不超过500字)
三、管理层语气与承诺追踪
四、附注中的隐藏信息
五、关键问题(电话会Q&A精选)
六、与投资论文的关系(如有持仓)
七、结论:这份财报改变了什么?
结论必须明确回答
  1. 这份财报是超预期、符合预期、还是低于预期?(不能说"基本符合"然后列一堆两面话)
  2. 对投资论文的影响:强化 / 无影响 / 削弱 / 破裂
  3. 需要关注的下一个催化剂是什么?
  4. 如果你已持有,该加仓/持有/减仓?
第七步:保存报告

将报告写入 reports/{公司名}-earnings-{期间}.md,例如 reports/腾讯-earnings-2025Q4.md

第八步:数据抽检(准出流程)

报告写入后,执行数据抽检,通过方可发布:

# Step 1 — 提取抽检清单
python3 tools/report_audit.py extract \
  --report reports/{公司名}-earnings-{期间}.md

# Step 2 — 对清单每项从可靠信源取数(参见 skills/financial-data.md)

# Step 3 — 输出准出/打回判决
python3 tools/report_audit.py verdict \
  --results '<填好的JSON>' \
  --report {报告文件名}

【准出】 全部通过 → 发布;【打回】 有不通过 → 修正后重审。

关键原则

  • 读原文,不读摘要:尽一切可能获取一手资料
  • 看变化,不看绝对值:趋势比数字本身重要
  • 听语气,不只听内容:管理层怎么说和说了什么一样重要
  • 查附注,不只看正文:魔鬼藏在细节里
  • 给结论,不做汇总:精读的目的是形成判断,不是复述财报

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