industry-funnel

Codex アダプターに関する注記

このスキルは skills/industry-funnel.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しています。

• $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 機能を使用します。利用可能な場合はサブエージェント、必要に応じてウェブ検索、ローカルツールにはシェルコマンド、ワークスペース内のファイルには通常のファイル編集を使用してください。
• 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用します。リポジトリのルートから python3 tools/financial_rigor.py ... のようなパスでコマンドを実行してください。現在のスレッドがリポジトリ外で始まっている場合は、固定のホームディレクトリパスを仮定せず、まず実際のチェックアウト先を見つけてください。
• 調査を始める前に date コマンドを実行して今日の日付を確認し、「最新」データの基準としてください。レポートのヘッダーにデータの基準日を明記してください。トレーニング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ってください。財務データを相互検証し、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。

業界ファネル選別：全市場から 3 社を選ぶバリュー投資プロセス

$ARGUMENTS の業界／テーマに対して、全市場のスキャンから段階的に絞り込み、最終候補 3 社を選ぶファネル型のバリュー投資選別を実施します。

適用シーン

業界や投資テーマ（例：「AI コンピューティング」、「革新的医薬品」、「ロボット」）を指定し、次のことを目指す場合に使用します。

1. 重要な候補を漏らさない（A 株、香港株、米国株、未上場候補を含む）
2. 統一基準で「ストーリー株」や質の低い企業を除外する
3. 真に深掘りする価値のある有力企業 3 社に注力する
4. 各段階に明確な採用／除外基準を設け、振り返りと追跡を可能にする

industry-research との違い：

• industry-research は産業チェーンの構造と全体像、各セグメントの分析を重視します
• industry-funnel は個別銘柄の選別ファネルを重視し、全市場から段階的に 3 社を選びます

両者は相互に補完できます。まず industry-research で産業チェーンの全体像を把握し、その後 industry-funnel で銘柄を選別します。

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ファネル構造の概要

第一层：全市场扫描     30-60 家   （活跃度+涨幅+市值前 30 的并集）
        ↓ 价值投资 5 条硬指标
第二层：粗筛             ≤ 10 家   （5 条全部及格 + 护城河 ★★★ 以上）
        ↓ 精细分析
第三层：精细分析          ≤ 10 家  （每家 300-500 字结构化分析）
        ↓ 终选
第四层：四大师深度分析     3 家     （每家 800-1200 字，巴芒段李四视角）
        ↓
输出：投资建议 + 操作信号 + 仓位建议

各段階で「除外した銘柄」には、必ず除外理由を残してください。ブラックボックスにしてはいけません。

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第一步：全市場スキャンの入口

1.1 アクティブ銘柄の定義（3 種類の和集合）

A 類 — 取引活発度：

• 直近 30 日の日平均売買代金が業界上位（A 株／香港株／米国株ごとに上位 30 社）

B 類 — 値上がり率ランキング：

• 直近 30 日の値上がり率上位 20 社
• 直近 90 日の値上がり率上位 20 社
• 上記 2 つの和集合

C 類 — 時価総額基準：

• 業界内の時価総額上位 30 社（株価の騰落を問わない）

最終スキャン対象 = A ∪ B ∪ C。想定は 30〜60 社です。

1.2 必ず調査する市場

市場	推奨情報源
A 株（上海・深圳）	同花顺／东方财富の業界セクター、通达信
香港株	富途／同花顺の香港株情報、HKEX の業界分類
米国株	NASDAQ／NYSE の業界 ETF 保有銘柄、Yahoo Finance
国際市場	日本・韓国・台湾・欧州の関連企業を漏らさない（特に半導体、電子機器）
未上場企業	「将来の IPO 候補」小節を設け、最新の評価額と IPO の予想時期を明記

1.3 出力形式

会社名	コード	市場	時価総額	主力事業の概要	業界売上比率	選定区分（A/B/C）

重要なセルフチェック：

• 業界売上比率が 30% 未満の「関連銘柄」は慎重に扱い、「純粋な関連銘柄ではない」と明記する
• 中国／アジア市場の企業を、英語の資料が少ないという理由で漏らさない
• AI が大企業を好むために、小型株を漏らさない

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第二步：バリュー投資の 5 つの必須指標による一次選別 → 10 社以下

第一步で抽出した 30〜60 社に、5 つの必須指標を 1 社ずつ適用します。

2.1 5 つの必須指標

#	指標	合格基準	条件付き緩和	データソース
1	PE 評価	妥当（過去のレンジ、同業他社と比較）	高成長なら PEG < 1.5 まで緩和可能	財務諸表＋wind／同花顺
2	ROE	> 15% または直近 3 年で改善傾向	設備集約型の業界では緩和可能	財務諸表
3	営業キャッシュフロー	プラスで、純利益の > 70%	—	財務諸表
4	負債比率	< 60%	公益事業／電力は 70% まで緩和可能	財務諸表
5	競争優位性の簡易評価	★★★ 以上	—	定性的判断

競争優位性の 5 類型：

• ブランド／価格決定力
• スイッチングコスト／顧客ロイヤルティ
• ネットワーク効果
• 規模の経済
• 技術／ライセンス／資源の参入障壁

2.2 出力形式

会社	PE	ROE	キャッシュフロー／純利益	負債比率	競争優位性	総合評価	採用／除外	除外理由

採用ルール：

• 5 項目すべて合格 → そのまま採用
• 4 項目合格＋1 項目が基準に近い → 黄色で示して採用
• 4 項目未満 → 除外し、理由を明記

目標：採用は 10 社以下とします。採用数が多すぎる場合（> 12）は、競争優位性の基準を ★★★★ に引き上げて再選別してください。

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第三步：詳細分析（10 社以下、各社 300〜500 字）

一次選別で採用した企業を、1 社ずつ構造化して分析します。

3.1 各社の分析テンプレート

## {公司名}（{代码}）

**一句话商业模式**：
（卖什么、卖给谁、怎么收钱）

**财务质量**：
- 收入增速 / 利润增速 / 毛利率 / ROE / 现金流
- 关键变化（近 1-2 年最重要的财务转折点）

**护城河深度**：
- 主要护城河类型 + 具体证据
- 护城河 5 年后是否还在的简要判断

**主要风险（前 3）**：
1.
2.
3.

**估值快评**：
- 当前 PE/PS/EV/EBITDA + 历史区间位置
- 同业对比
- 一句话结论：贵 / 合理 / 便宜

**进入终选 3 家？**：是 / 否（理由）

3.2 最終候補 3 社の選定基準

スコア順に上位 3 社を選ぶのではなく、「投資ポートフォリオの補完性」を基準に選びます。

• 少なくとも 1 社は「確実性が高く、上昇余地が小さい」企業（バフェット型）
• 少なくとも 1 社は「確実性も上昇余地も中程度」の企業（成長型）
• 任意で 1 社は「上昇余地が大きく、リスクも高い」企業（オプション型）

サブセクターに十分優れた企業が 3 社見つからない場合は、無理に数をそろえず、「最終候補 2 社＋要観察 1 社」としてください。

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第四步：4 人の投資家の視点による詳細分析（3 社、各社 800〜1200 字）

最終候補 3 社について、4 人の投資家の視点から詳細分析を行います。

4.1 段永平の視点：事業の本質

• この会社が何をしているのか、一言で定義する
• これは良い事業か？その理由は？
• この会社の「本分」とは何か？経営陣はそこから逸脱していないか？
• ビジネスモデルの「持続性」はどこにあるか？

4.2 バフェットの視点：競争優位性の深掘り

• 5 類型の競争優位性を採点（★1〜5）し、具体的な証拠を挙げる
• 10 年後も競争優位性は保たれているか？
• 現在の買い入れにおける「安全域」はどこにあるか？

競争優位性	強さ	具体的な証拠
ブランド／価格決定力
スイッチングコスト
ネットワーク効果
規模の経済
技術／ライセンスの参入障壁

4.3 マンガーの視点：リスクと失敗パターン

• この会社が最も失敗しやすい要因は何か？（主要な失敗経路を 3 つ挙げる）
• 最悪のシナリオではいくらの価値があるか？（簡易評価）
• 賢い投資家が買わない理由は何か？（逆方向からの論証）
• 倫理／コンプライアンス／経営陣に関するリスクはあるか？

4.4 李录の視点：文明規模のトレンドにおける位置づけ

• この会社が属する分野は「文明規模のパラダイムシフト」か、それとも「一時的なブーム」か？
• 歴史上、最も近い技術革命の類例は何か？
• 10〜20 年後、この会社はどのような終局を迎えるか？
• 勝者総取りの構図か？

4.5 総合推奨度

推荐度：★★★★☆
仓位类型：核心 / 卫星 / 期权 / 观察
建议买入区间：当前价 / 回调 N% / 有耐心等待
建议持仓比例：占该主题仓位 X%
关键监测指标：（这家公司逻辑一旦反转的信号是什么）

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第五步：総合出力

レポートの末尾に以下を統合します：

5.1 终选 3 家组合表

公司	类型	推荐度	建议仓位	核心逻辑	关键风险
A	核心	★★★★★	50-60%
B	卫星	★★★★☆	25-35%
C	期权	★★★☆☆	5-15%

5.2 行业级 ETF 替代

如果不想选股，列 1-3 个相关 ETF（A 股/港股/美股）。

5.3 整体行业位置判断

• 行业 PE/PB 历史分位
• 资金流向（北向、ETF 申赎、卖方覆盖密度）
• 整体处于"早期/扩张/成熟/衰退"哪个阶段

5.4 信息充分度自评（必填）

维度	等级	说明
公司财务数据完整性	A/B/C
估值数据时效性	A/B/C
行业格局判断	A/B/C
管理层信息	A/B/C

A = 数据充分可信；B = 部分缺失但不影响主结论；C = 缺失较多，结论需谨慎。

5.5 待更新数据点

明确列出：哪些数据是估计值、哪些数据需要后续核实、哪个季度财报需要重点跟踪。

5.6 资料来源清单

每个数据/结论的来源链接，分类列出（财报、研报、新闻、行业报告）。

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AI 研究偏见自觉（重要）

漏斗筛选过程中，AI 容易踩的坑：

偏见	表现	应对
龙头偏好	大市值公司资料多、分析篇幅长，看起来"更好"	按硬指标和护城河打分，不按报告篇幅排序
英文偏好	美股资料丰富，A 股港股容易被低估	必须中英文都搜，A/H 公司不能漏
故事偏好	高涨幅 + 媒体热度 = 看起来更好的"AI 概念股"	区分"AI 收入占比" vs "AI 故事占比"，看真实业务
当下偏好	当前财务好的公司容易入选，可能错过转型期黑马	第二层粗筛允许"趋势改善"作为放宽条件
上市偏好	只看上市公司可能错过赛道最好的玩家	必须列"未来 IPO 候选"，标注估值与时间窗

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输出要求

1. 报告位置：reports/{行业名}-funnel-{YYYYMMDD}.md（行业报告放 reports/ 根目录）
2. 语言：中文
3. 风格：直接、犀利、不说废话
4. 数据：所有数据标注来源；估计值标"估计"
5. 不预设立场：先摆数据 → 推逻辑 → 出结论
6. 正反两面：每个核心判断附反面论据
7. 每层留淘汰记录：被淘汰的公司也要留名字+理由

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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（15% 随机抽样）
python3 tools/report_audit.py extract \
  --report <报告文件路径>

# 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 → 报告可发布；【打回】 有不通过 → 修正后重审。

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后续动作

漏斗终选 3 家后，对每家可单独执行：

• /investment-team —— 完整四大师并行深度研究（独立子目录 + 5 文档）
• /investment-checklist —— 巴菲特买入前 checklist 系统过一遍
• /management-deep-dive —— 管理层纵深研究

industry-funnel 是入口，后续 skill 是深挖。