investment-research

Codex アダプターに関する注記

このスキルは skills/investment-research.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ます。

• $ARGUMENTS は、現在の Codex スレッドにおけるユーザーの依頼として扱います。
• 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可能な最も近い Codex の機能を使用します。利用可能であればサブエージェント、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/ にある共通プロジェクトツールを使用してください。python3 tools/financial_rigor.py ... のようなパスを指定し、リポジトリのルートから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の外から始まっている場合は、固定のホームディレクトリのパスを想定せず、まず実際のチェックアウト先を特定してください。
• 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扱い、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 に記載された調査品質の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用し、不確実性や情報源の欠落を明確に示してください。

投资研究：巴菲特-芒格-段永平-李录 四大师综合分析框架

对 $ARGUMENTS 进行系统化投资研究分析。

研究框架

基于巴菲特、芒格、段永平、李录四位投资大师的方法论，按以下七个模块顺序执行研究：

前置步骤：AI研究偏见自觉（必须执行）

在开始研究前，先评估该公司的"AI可研究性"，识别潜在的数据偏见：

信息丰富度评级：

等级	特征	AI研究陷阱	应对策略
A级（信息充裕）	上市多年、券商覆盖多、媒体报道密集	共识过强，AI输出趋同于市场定价，alpha有限	重点做反面检验：聪明人为什么不买？被忽略的风险是什么？
B级（信息适中）	上市1-3年、覆盖有限、部分数据需推算	AI可能用"合理推测"填补空白，看起来完整实则虚假确定性	每个推算数据标注置信度，区分"有据推算"和"凭空填充"
C级（信息稀缺）	刚上市/冷门股/新兴市场、几乎无覆盖	AI会因资料不足而过度保守，误判为"看不清=不好"	用第一性原理提问（见下方），从有限信息中提取商业本质

C级公司的第一性原理研究法： 当公开资料不足时，不要试图拼凑出"看起来完整"的报告，而是聚焦以下底层问题：

1. 客户是谁？为什么付钱？有没有替代选择？
2. 复购靠什么驱动？是习惯、锁定、还是持续创造新价值？
3. 竞争对手拿100亿能复制这门生意吗？
4. 管理层做过什么关键决策？这些决策反映了什么判断力和价值观？

偏见自查清单（研究全程保持警惕）：

• 我的"确定性"感受是来自生意本质，还是来自资料数量？
• 如果把这家公司的资料量减少一半，我的结论会变吗？
• AI输出的分析是否与市场共识高度雷同？如果是，我的信息优势在哪？
• 是否存在"公开资料很少但生意本质极好"的可能性被低估了？

将信息丰富度评级结果写入报告开头，并在最终结论中注明"AI研究置信度"与"实际投资确定性"的区别。

第一步：数据收集

データソースの要件：skills/financial-data.md を参照してください。すべての財務データは、独立した2つの情報源から取得する必要があります。誤差が1％を超える場合は明記してください。

• 米国株：macrotrends（主）+ stockanalysis（副）
• 香港株：aastocks（主）+ macrotrends ADR（副）
• 中国A株：东方财富（主）+ 巨潮资讯（副）

Task ツールを使ってバックグラウンド Agent を起動し、ウェブから以下のデータを収集します。

1. 収益構成：直近の会計年度および直近4四半期のセグメント別収益、成長率、粗利益率
2. 財務指標：過去5年間の収益、純利益、粗利益率、営業利益率、フリーキャッシュフロー、現金準備高
3. 競争環境：市場シェア、主要競合他社との比較
4. ビジネスモデルと堀：中核的な競争優位性の源泉
5. 技術力：中核技術スタック、研究開発投資
6. 経営陣：創業者／CEO の経歴、持株比率、重要な意思決定の記録
7. 業界の見通し：TAM（総アドレス可能市場）、成長予測
8. リスク要因：地政学、規制、サプライチェーンなど
9. 現在のバリュエーション：時価総額、PE、PS、PEG、EV/Revenue
10. 強気派と弱気派の主な論点

データの相互検証（必須。財務厳密性ツールを使用）

データ収集後、必ず tools/financial_rigor.py を呼び出して主要データをプログラムで検証し、LLM の暗算による誤差を防いでください。

必ず検証するデータ項目：

• 発行済株式総数（取引所、Yahoo Finance、StockAnalysis など、少なくとも2つの情報源で確認）
• 現在の株価と時価総額（株価×発行済株式総数を手計算し、報告された時価総額と比較して、単位の誤りを防止）
• 直近会計年度の収益と純利益（会社の年次報告書と、少なくとも1つの第三者情報源で確認）
• 現金準備高とネットキャッシュ（現金＋短期投資－総負債。定義の違いに注意）
• 経営陣の持株比率（経済的持分と議決権を区別し、AB株構造に注意）

必須の検証手順（Bash でツールを呼び出す）：

Step 1 — 時価総額の検算（正確な十進演算。浮動小数点演算は使用しない）：

python3 tools/financial_rigor.py verify-market-cap \
  --price {股价} --shares {总股本} --reported {报告市值} --currency {币种}

Step 2 — 主要データの複数情報源による相互検証：

python3 tools/financial_rigor.py cross-validate \
  --field {字段名} --values '{"来源1": 数值, "来源2": 数值}' --unit {单位}

収益、純利益、現金準備高について、それぞれ実行します。

Step 3 — バリュエーション指標の正確な検算（PE/PB/ROE/FCF Yield など）：

python3 tools/financial_rigor.py verify-valuation \
  --price {股价} --eps {EPS} --bvps {每股净资产} --fcf-per-share {每股FCF} --dividend {每股股息}

検証ルール：

1. 主要データ項目ごとに、独立した情報源を少なくとも2つ使用します。
2. 情報源間に差異がある場合は、会社の年次報告書／取引所のデータを優先し、差異の理由を明記します。
3. 計算を含むすべてのデータはツールで検算する必要があります。LLM による暗算は禁止です。
4. ツールの出力結果を、レポートの付録「主要データの相互検証記録」にそのまま挿入します。
5. ツールが ❌ 大幅な乖離を報告した場合は、原因を調査してからでなければ分析を続行できません。

よくある誤りの防止：

• 時価総額の単位：香港ドル億、人民元億、米ドル億の違いにより、ゼロを1つ付け忘れたり、余分に付けたりしやすいです。
• FCF の定義：設備投資の定義は情報源によって異なる場合があります（リースや買収などを含むかどうか）。
• 負債の定義：オペレーティングリース負債を含むかどうか。
• 持株比率：AB株企業では、経済的持分と議決権は一致しません。

第二步：生意本质分析 — 段永平"对的生意"

分析要点：

• このビジネスの本質を一文で定義します。
• 収益構成を分解します（図表）。
• 収益力の過去5年間の推移を示します（図表）。
• ビジネスモデルのキャンバス：一回限りの販売か、サブスクリプション／リピート購入か。ハードウェアか、ソフトウェアか、プラットフォームか。
• エコシステムの定着度／顧客のロックインの強さ
• 粗利益率の水準を同業他社と比較し、高い／低い理由を説明します。
• 営業レバレッジを分析します。
• 段永平式の問い：このビジネスの優れた点は何ですか。一文で説明するなら、何でしょうか。

第三步：护城河评估 — 巴菲特"经济护城河"

5種類の堀を一つずつ検証します。

护城河类型	验证方法
ブランド／価格決定力	販売数量を落とさずに値上げできますか？
スイッチングコスト	顧客が競合製品に乗り換える際のコストはどれくらいですか？
ネットワーク効果	ユーザーが増えるほど製品は良くなりますか？
規模の経済	規模がもたらすコスト優位性はどれくらいですか？
技術／特許の障壁	技術面で何年先行していますか？模倣される可能性はありますか？

堀の推移を分析します。過去5年間で広がったのか、狭まったのか。今後5年間を予測します。

バフェット式の問い：10年後もこの堀は残っていますか？何が堀を崩す可能性がありますか？

第四步：逆向思考与风险清单 — 芒格"反过来想"

• 列出"这家公司可能失败的所有路径"（表格：路径/概率/影响程度）
• 历史类比：找到历史上处于相似位置的公司，结局如何？
• 跨学科分析：用网络效应理论、技术采纳曲线、竞争博弈等模型交叉验证
• 偏误自查：叙事偏差、锚定效应、幸存者偏差
• 收集空方核心论点

芒格式追问：我最可能在哪里犯错？聪明人为什么会不买/做空这家公司？

第五步：管理层评估 — 段永平"对的人" + 巴菲特"管理层诚信"

• CEO/创始人关键决策复盘（表格：时间/决策/结果/评分）
• 资本配置能力：研发回报率、并购成功率、回购时机
• 股东利益一致性：管理层持股、薪酬结构、减持记录
• 组织能力：团队稳定性、关键人才风险
• 企业文化特征

段永平式追问：如果CEO退休，这家公司还能保持竞争力吗？

第六步：行业与文明趋势 — 李录"文明演进框架"

• 判断所在行业是否处于"文明级范式转移"
• 历史技术革命类比（蒸汽机/电力/互联网/AI）
• TAM增长曲线与天花板分析
• 公司在产业价值链中的位置
• 技术路线风险
• 客户/供应商集中度分析

李录式追问：站在20年后回看，这家公司是"这个时代的标准石油"还是"昙花一现的3Com"？

第七步：估值与安全边际 — 巴菲特"内在价值" + 段永平"对的价格"

• 当前市场定价（关键估值指标表格）—— 必须通过工具验算
• 反向DCF：当前股价隐含了什么增长预期？
• 三情景估值 —— 必须通过工具精确计算，禁止心算：

python3 tools/financial_rigor.py three-scenario \
  --price {股价} --eps {EPS} --shares {总股本亿} \
  --growth {乐观增速} {中性增速} {悲观增速} \
  --pe {乐观PE} {中性PE} {悲观PE} --years 3 --currency {币种}

• 与自身历史估值对比
• 与同行估值对比

长期折现估值（十年尺度，必须执行）

角色分工（硬约束，禁止混用）：

工具	回答的问题	不是什么
三年三情景（financial_rigor.py three-scenario）	"贵不贵"——相对内在价值/历史/同行，当前价有没有安全边际	重仓裁决、一票否决
十年折现（terminal_value.py）	仓位压力测试——在声明的 r 下，十年期望 IRR 能否覆盖资本成本；用于组合仓位上限/是否值得加大仓位的压力测试	买入/持有/回避的唯一否决票

三年三情景回答"贵不贵"；十年折现回答"在声明的折现率下，仓位能不能加到多重"。十年基准 IRR 低于 r，只能收紧仓位建议，不得单独把最终决策改成回避/观望。 最终买/持/回避必须由生意质量、护城河、管理层、风险、文明趋势与估值六个维度并列得出，十年模型只是估值维度里的压力测试输入。

方法论一致性优先于"调低 r 去买"：敏感性和翻转检查是为了暴露"结论买的是公司还是折现率"，禁止为了迎合 thesis 或主观买入冲动而把 r 调出币种合理区间。

凡是给出十年期 IRR 或终值倍数的研究，必须走这套流程，用 tools/terminal_value.py。

终值倍数只有一个合法来源——永续增长模型，不许用同业类比：

$$PE_{终值} = \frac{1 - g/ROIC}{r - g}$$

"帝亚吉欧 13 倍所以茅台给 16 倍"是循环论证：用别人今天的价格，证明我假设的价格合理。市场今天整体贵，类比法就把这份贵原封不动搬到十年后。

Step 1 — 定三个输入，逐个写出理由（这一步全是判断，不是计算，必须在报告里交代）：

输入	怎么定	常见错误
r 资本成本	无风险利率 + β × ERP。币种必须与现金流一致：人民币口径 6%–9%（主用 8%），美元/港元口径 9%–11.5%（主用 10%）	跟着国债利率跑。中国国债 1.70% 折出来的 PE 会到 50 倍以上，那不是估值是放大偏见
ROIC 稳态增量资本回报	夹在存量 ROIC（含不上表的无形护城河，偏高）与派息反解的隐含增量 ROIC（假设 capex 回报为零，偏低）之间	直接用存量 ROIC。等于假设新投的每块钱都能复制建立微信时的回报
g 永续增速	不是未来十年增速（那已在终值利润里），是终值年之后到永远。硬天花板是长期名义 GDP：人民币口径基准档 ≤2%，美元口径 ≤4%	用美元的 g 配人民币的 r。3% 名义增长在美国是 0.5% 实际（保守），在中国是 2% 实际（激进）

g 不随 r 变——g 是对终值年之后经济的判断，r 是你要求的回报，两件独立的事。做敏感性时只动 r。

Step 2 — 三条硬约束准出检查（不通过不许把估值写进报告）：

python3 tools/terminal_value.py audit \
  --currency {CNY|USD|HKD} --r {资本成本} --roic {稳态ROIC} \
  --g {悲观g},{基准g},{乐观g} --rf {无风险利率} --beta 1.0 \
  --discrete-risks "{风险名}:{情景|尾部档|概率|未建模},..."

三条检查的内容与打回条件：

#	检查	打回条件
C1	r 与 g 必须同币种	r 落在别的币种区间、或基准档 g 超过本币上限。工具会直接指出"这是 USD 的量级——r 用了本币而 g 用了外币"
C2	分母 r−g ≥ 5 个百分点	任一档不足 5pct。分母越窄 g 动一点点估值就翻天；分母 ≤0 直接判模型失效。确实要做上行/下行情景时加 --upside-only 显式声明，但报告里必须写明"这是情景不是估值"
C3	离散风险不得进 r 或 β	任一风险归属写成 折现率/r/beta 一律打回。退市、VIE 失效、地缘断供、监管重击必须归 情景 或 尾部档。β 偏离 1.0 必须给 --beta-justification

C3 为什么是硬的：抬 r 三个百分点，对第 10 年现金流的惩罚是第 1 年的 2.6 倍；而退市风险是大致均匀甚至前置的年度危害率。用折现率处理离散风险，会系统性地把风险的时间分布搞反。 正确做法是单列一个尾部情景档并给它一个概率。

C1/C2/C3 的完整论证见 reports/7公司10年投资价值横评-确定性调整后回报-20260814.md 第 3.4–3.6 节——三条都是那份报告实际踩过的坑。

Step 3 — 出数（准出后才能跑）：

# 单点退出 PE，打印完整算式（留存率/分子/分母全部展开，便于报告引用）
python3 tools/terminal_value.py pe --roic {ROIC} --g {g} --r {r}

# 从零算 IRR
python3 tools/terminal_value.py irr \
  --profit {终值年利润} --mcap {今日市值} --pe {退出PE} \
  --years 10 --payout {股息率-稀释率}

多公司横评时把参数写成 JSON 传 --config，再用 table / sweep / check。

Step 4 — 报告里必须写出的五件事：

1. r 取值、币种、以及配对的 g 上限。不写明 r 就报 IRR，报的是自己的偏好。

2. r±2pp 敏感性与结论是否翻转（硬约束，写买入/持有/回避之前必须跑）：

   # 内置预设公司（腾讯/阿里巴巴/拼多多/贵州茅台/泡泡玛特/美团/MiniMax）
   python3 tools/terminal_value.py flip \
     --name {预设公司名} --r {基准r} --delta 0.02 \
     --currency {CNY|USD|HKD} --g-shift {币种平移} --rf {无风险利率}
   
   # 新公司：内联参数（字段含义同下方 --config）
   python3 tools/terminal_value.py flip \
     --name {公司名} --roic {稳态ROIC} --g {悲观g},{基准g},{乐观g} \
     --p {悲观概率},{基准概率},{乐观概率} --irr10={悲观},{基准},{乐观} --k {股息率-稀释率} \
     --r {基准r} --delta 0.02 --currency {CNY|USD|HKD} --g-shift {币种平移} --rf {无风险利率}
   
   # 新公司：或写成 JSON 传 --config（多家公司可写在同一文件，--name 取其中的键）
   python3 tools/terminal_value.py flip --config {配置.json} --name {公司名} \
     --r {基准r} --delta 0.02 --currency {CNY|USD|HKD} --g-shift {币种平移} --rf {无风险利率}
   

   --config 文件格式（与内置预设字段一致，k 可省略，默认 0）：

   {
     "某公司": {
       "roic": 0.18,
       "g": [0.015, 0.030, 0.040],
       "p": [0.35, 0.50, 0.15],
       "irr10": [-2.0, 8.0, 14.0],
       "k": 0.01
     }
   }
   

   字段	含义
   roic	2036 稳态增量 ROIC（Step 1 的判断值），小数
   g	悲观/基准/乐观三档永续增速（平移前的原始口径），小数；币种换算用 --g-shift 显式表达
   p	三档概率，和为 1
   irr10	在 r=10%、原始 g 下三档的十年 IRR（百分数，如 8.0 表示 8%），是换算其他 r 的锚点；用 Step 3 的 pe + irr 按 r=10% 逐档算出。内联时用等号写法 --irr10=-2,8,14（首项为负时必须）
   k	股息率 − 稀释率，年化小数

   • --currency 必填，与 Step 2 audit 用同一币种。工具按 CURRENCY_BANDS（人民币 6%–9%，美元/港元 9%–11.5%，同 audit C1）判定每一档：区间外的档位标"区间外，仅供参考"，不参与翻转判定；基准 r 本身在区间外直接【打回】。
   • 必须同时报告 r−2pp / r / r+2pp 三档的期望 IRR，以及每一档相对"期望 IRR ≥ r"（覆盖资本成本）是否通过压力测试；区间外档位照抄"仅供参考"标注，不得用区间外档位的"通过"论证买入。
   • 必须显式写出：结论是否在币种合理区间内随 Δr 翻转。 若 ±2pp 两侧都落在区间外（工具会提示"区间内只有基准一档参与判定"），再用 --delta 0.01 在区间内复核一次，两次结果都写进报告。若翻转，报告须标明"本结论对折现率敏感，仓位建议须降级；不得把单一基准 r 下的未通过当作买入否决"。
   • 多公司横评时，另用 sweep 检验排序稳定性；绝对数字受 r 支配，排序才是稳健结论。

3. 每一档的 r−g 分母宽度，凡低于 5pct 的必须标注"仅作情景参考"。

4. 未建模的离散风险清单（audit 里标 未建模 的），写进"限制"章节。

5. 分歧对账块（Reconciliation，条件强制）：当十年压力测试结论（期望 IRR 相对 r）与三年三情景的"贵不贵"、或与仓库内既有 thesis / 本报告前六步综合倾向方向不一致时，报告必须单独开一节「估值分歧对账」，写清：

   • 分歧双方各依据什么（三年安全边际 vs 十年 r 下 IRR）；
   • 哪一边是定价判断、哪一边是仓位压力测试；
   • 最终买/持/回避如何综合六个维度得出，禁止用十年未覆盖 r 一票否决其他维度与 thesis 证据；
   • 若选择维持买入/持有，须说明仓位上限如何被十年压力测试收紧（而非假装十年模型不存在）。

巴菲特式追问：这个 r 如果错 2 个百分点，我的结论会翻转吗？如果会，我的结论买的是公司还是折现率？（用 flip 的输出直接回答，禁止口头带过。）

段永平式追问：如果股市明天关闭5年，你愿意以这个价格持有吗？

第八步：综合决策备忘录

汇总表格（六个维度并列；估值一格须同时反映三年"贵不贵"与十年仓位压力测试，禁止只填十年 IRR 相对 r 的通过/未通过）：

维度	结论	信心度
生意质量（段永平）
护城河（巴菲特）
管理层（段永平+巴菲特）
最大风险（芒格）
文明趋势（李录）
估值（巴菲特+段永平）	三年：… / 十年压力测试：…（附 flip 是否翻转）

估值解除语（硬约束）：上表估值维度不是最终决策的唯一裁决。十年折现未覆盖 r，只能下调仓位建议，不得单独把空仓者/持仓者策略改成"回避/观望"。若十年结论与三年/thesis 分歧，必须已完成第七步的「估值分歧对账」块。

最终决策表格：

策略	建议
空仓者
持仓者
卖出信号
加仓信号

四位大师模拟点评（硬约束：先读原文，禁止发明引语）

写巴菲特 / 芒格 / 段永平 / 李录的模拟点评之前，必须对每位大师执行：

1. Read 原始出处：优先读本仓库内与该公司相关的一手材料（如 reports/.../段永平雪球发言-*.md、大师公开信/演讲摘录、已引用的权威转载）；若仓库无存档，用公开可核验来源（雪球原文、股东信、访谈实录）并在点评下标注 URL 或文件路径。
2. 引用原话：每位至少给出 1 条可核验原话（短引 + 出处），模拟点评只能是对该原话立场的延伸，不得换成相反立场。
3. 禁止发明引语：不得捏造大师未说过的句子，不得用大师名字给与其公开立场相反的结论背书。
4. 冲突处理：若模拟点评为迎合本报告"观望/回避"而写出的立场，与已 Read 到的原话相反，必须二选一——(a) 改正点评使其与原话一致，或 (b) 在报告中显式标注「与大师公开立场冲突：原话=…；本报告估值压力测试=…」，禁止静默歪曲。
5. 读不到就不代言：若某位大师对该公司/该议题无足够原文可 Read，写「资料不足，不模拟代言」，不得凭训练语料编一段"听起来像"的点评。

输出要求

1. 所有分析必须有数据支撑，附数据来源
2. 使用 Markdown 表格呈现关键数据
3. 每个模块末尾必须有对应大师的"追问"
4. 最终将完整报告写入 ~/[公司名]投资研究报告.md
5. 结论要明确，不回避给出买入/观望/回避的建议
6. 估值部分必须给出具体的价格区间
7. 报告开头必须包含"信息丰富度评级"（A/B/C）和"AI研究局限性声明"
8. 报告结尾必须区分"AI分析置信度"与"投资确定性"——前者取决于资料量，后者取决于生意本质。明确告知读者：本报告的哪些结论基于充分数据，哪些基于有限信息的推理
9. 如果公司属于C级（信息稀缺），报告末尾必须列出"需要一手验证的问题清单"——建议读者通过田野调查、产品体验、供应链访谈等方式补充AI的盲区

数据抽检（准出流程）

报告写入文件后，必须执行数据抽检，通过后方可发布：

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>

输出 JSON 模板，每项含 fetched_value（待填）。

Step 2 — 取数核验： 对清单中每个数据点，按 skills/financial-data.md 规范从可靠信源取数 （美股：macrotrends+stockanalysis；港股：aastocks+macrotrends；A股：东方财富+巨潮资讯）， 填入 fetched_value / fetched_source / fetched_value2 / fetched_source2。

Step 3 — 输出判决：

python3 tools/report_audit.py verdict \
  --results '<填好的JSON>' \
  --report <报告文件名>

• 【准出】：所有抽检点偏差 ≤ 1% → 报告可发布
• 【打回】：任意点偏差 > 1% → 修正对应数据后重新抽检，直到准出

Step 4 — 估值口径复检（含十年折现估值的报告必须执行）：

如果报告里出现了十年期 IRR 或终值倍数，把最终定稿用的参数再跑一遍 audit，确认写进报告的数字与准出时的一致：

python3 tools/terminal_value.py audit \
  --currency {币种} --r {r} --roic {ROIC} --g {三档g} --rf {无风险利率} \
  --beta {β} --discrete-risks "{风险归属清单}"

• 【准出】（退出码 0）→ 报告可发布
• 【打回】（退出码 1）→ 修正后重跑，直到准出

这一步不能跳过的原因：第七步的 audit 是在算数之前做的，而写报告的过程中经常会回头调 g 或 r。准出前的最后一次 audit 才是对报告负责的那一次。