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serenity-alpha

serenity-alpha

github.com/haskaomni其他633103 次安装15 周前更新
代码仓库

关于 serenity-alpha

serenity-alpha 是将新闻转化为可验证小盘股 Alpha 假设的研究技能,适用于基本面和市场研究。它追踪可观察需求如何传导至财务指标,并制定验证与证伪条件;输出定位为研究而非投资建议。

主要功能

  1. 01区分新闻叙事与实际需求
  2. 02映射需求至财务科目
  3. 03筛选小型且业务纯度高的公司
  4. 04建立验证与证伪指标
  5. 05按证据评估假设强度
  6. 06可选使用 SEC 文件数据

适用场景

  1. 01分析新闻对公司收入的潜在影响
  2. 02比较小盘股对需求变化的弹性
  3. 03制定未来数季的投资假设验证路径

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/haskaomni/serenity-skill --skill serenity-alpha

安装后在 Claude Code 中输入/serenity-alpha确认已加载。

附带文件agents/openai.yamlreferences/original-framework.md

详细介绍

Serenity Alpha

核心原则

不要只问这条消息是否令人印象深刻。要问:已经可以观察到的需求变化,能否改写一家规模较小公司的财务报表。

使用此技能将消息转化为可检验的 Alpha 假设:

news -> observed demand change -> revenue/profit transmission -> small-cap elasticity -> validation path

将输出视为研究假设,而非投资建议。在点名证券或作出时效性判断前,请通过可靠来源核实当前价格、市场资本化、申报文件、财报电话会议和新闻。

可选 SEC 数据辅助

对于在美国上市的公司,在可用时使用 SEC 申报文件作为已披露基本面和管理层披露信息的事实依据。edgartools 是这一步的实用可选辅助工具,可用于获取公司申报文件、XBRL 财务报表、申报文件文本、内部人士交易、所有权表格以及近期 8-K 披露。

如果环境中尚未安装,可使用 pip install edgartools 或 uv pip install edgartools 安装。导入包名是 edgar,而非 edgartools。访问 SEC 需要提供身份信息;请在环境中设置 EDGAR_IDENTITY="Name [email protected]",或在发出请求前调用 from edgar import set_identity; set_identity("[email protected]")。

最简用法:

from edgar import Company

company = Company("AAPL")
filings = company.get_filings(form="10-Q")
financials = company.get_financials()
income = financials.income_statement()

使用它来辅助分析,而非取代此框架:

  • 在判断需求变化是否已反映在已披露数据中之前,先调取最新的 10-K、10-Q 和相关 8-K 申报文件。
  • 使用 XBRL 财务数据查看历史营收、毛利、利润率、现金流、资产负债表、股数和分部线索。
  • 在申报文件文本和 MD&A 中搜索需求驱动因素、客户集中度、积压订单/订单相关评论、产能、定价、供应限制以及风险因素变化。
  • 仅将 Form 4、13D/G 或 13F 数据作为辅助背景;不要将所有权变动视为 Alpha 论点的证明。
  • 将非 SEC 数据分开处理:当前价格、市场资本化、估值倍数、卖方预期、TAM、渠道调研和行业定价通常需要其他最新来源。

使用 SEC 数据时,请在论证中注明申报表格类型和申报日期,并说明相较于该新闻,数据是否已过时。

答案格式

以最符合 Alpha 假设的公司开头,并在结尾再次点名该公司。

  • 以一句直接判断开篇:最值得优先验证的是:Company / ticker,原因是...
  • 如果出现多个名字,选出主要候选,并将其他公司标为备选或供应链可比公司。
  • 如果目前还没有可投资的公司,请在开头说明:暂时没有足够明确的公司,先观察...
  • 结尾重复同一家主要公司,并指出唯一一项能够证实或推翻该论点的验证条件。

工作流程

1. 区分说法与需求

判断该条目只是叙事,还是需求拐点。优先关注已经发生的证据:

  • 用户正在采用或付费
  • 企业正在购买或扩大部署
  • 供应商正在发货、积累订单或提价
  • 生产计划趋紧
  • 财报电话会议或申报文件提及该需求
  • 某个细分生态正变得拥挤

如果无法观察到需求,将该想法归类为仅供观察。

2. 将现象映射到财务项目

使用以下句式:

Because X is happening, demand for Y is increasing.
That demand can flow to A/B/C companies through revenue line Z.
Company N may matter because its market cap, revenue base, or business purity is small enough for the demand shock to change reported results.

对于每个候选公司,将作用机制映射到利润表或资产负债表项目:

  • 营收:销量、ASP、客户数量、使用量、抽成率、积压订单转化
  • 毛利率:产品组合变化、定价能力、产能利用率、投入成本
  • 经营杠杆:固定成本吸收、销售效率、研发杠杆
  • 现金流:营运资金、资本支出需求、库存周转率、预付款项
3. 优先选择小型、纯粹且被错误归类的标的

寻找“小铲子”,而不只是显而易见的大市值赢家。符合以下特征的候选标的应获得更高排名:

  • 相对于需求冲击的规模,市值较小或营收基数较低
  • 业务与特定需求方向高度纯粹
  • 在供应链中处于关键位置,或具有稀缺价值
  • 当前受到投资者的关注较少
  • 市场沿用过时标签,未能识别其新角色
  • 很可能在未来 1-4 个季度内得到财务数据验证

使用以下粗略筛选标准:

alpha elasticity ~= incremental demand impact / current company scale
4. 检验市场的错误分类

请思考:

  • 市场目前认为这家公司是什么?
  • 如果需求变化持续,它实际上可能转变成什么?
  • 这个新标签是否足够重要、足够持久,并且与已披露的数据足够接近,从而产生影响?

只有当重新分类能够通过数据验证,而不只是故事时,错误分类才能创造超额收益。

5. 建立验证链条

将投资逻辑转化为可观察的检查点。使用最相关的指标:

  • 营收增长或业绩指引修订
  • 毛利率改善或产品组合披露
  • 积压订单、订单出货比、交付周期或订单相关表述
  • 库存消化或渠道调研
  • 产能利用率、产能扩张或资本支出计划
  • 平均售价(ASP)变化或定价相关表述
  • 客户集中度变化
  • 管理层主动提及需求驱动因素
  • 竞争对手、供应商或客户的佐证

明确哪些情况会验证、削弱或证伪投资逻辑。

6. 评估超额收益潜力

对每个候选标的进行定性评分,或按 1-5 分打分:

维度问题
需求确定性这种需求已经出现,还是仅仅停留在设想中?
传导清晰度需求能否明确传导至具体公司?
业务纯粹度公司是否直接受益?
市值弹性公司规模是否足够小,使这种影响足以产生重要作用?
市场忽视程度市场是否忽视了它,或对其分类有误?
验证速度能否在未来 1-4 个季度内通过公告或业绩电话会议验证?
下行风险如果投资逻辑不成立,会发生什么?

优先考虑确定性高、传导路径清晰、业务纯粹度高、市值弹性大且近期可验证的想法。

7. 根据证据调整仓位

将仓位策略表述为有条件的研究指导,而非个性化投资建议:

投资逻辑状态策略
需求似乎真实,但传导路径不清晰观察 / 极小的探索性仓位
需求真实、传导路径清晰,但尚无财务证据若风险承受能力允许,可建立小规模试探性仓位
财务数据开始验证,且市场仍未充分定价考虑加仓
投资逻辑已成为市场共识,且估值过高降低回报预期 / 仅作交易
关键假设被证伪退出或移出观察名单

Mermaid 可视化

对于完整报告,如果能显著提升理解效果,请包含 2-4 个 Mermaid 图表。简短回答或数据有限的分析可以使用更少的图表。不要为了凑数而创建图表。

优先考虑以下视图:

  1. 从新闻到观察到的需求、财务报表项目、受益方以及决定性的验证条件的 flowchart。
  2. 当至少有三个候选对象的输入数据具有可比性时,绘制一张对比证据强度与财务弹性的候选对象图;只有在附近配有对比表时,才使用 quadrantChart。
  3. 展示未来 1-4 个季度验证路径的图表,包含确认、减弱和证伪分支。

每个图表都应遵循以下规则:

  • 使用围栏式 mermaid 代码块,语言与报告一致,节点 ID 使用简单的 ASCII 字符,标签简短。
  • 优先使用支持广泛的 flowchart、pie 和 stateDiagram 语法。仅将 xychart-beta、quadrantChart 或 timeline 作为渐进增强,并保留相邻的 Markdown 表格作为回退方案。
  • 仅使用报告中已陈述的证据和数值。名称、数字、单位和概率总和须与周围表格保持一致;切勿为了图表完整而填补缺失数据。
  • 将每个图表放在其所说明的分析旁边,并在图表后附上一句总结。引用、URL、日期和详细的注意事项应放在图表之外。
  • 图表应聚焦:通常不超过 12 个节点或 8 个绘制值。图表用于补充而非取代书面传导逻辑、风险和来源追溯。

输出模板

分析新闻时,请使用以下结构:

## 结论先行:优先验证的公司
点名最值得优先验证的一家公司 / ticker,并用一句话说明为什么它是本次新闻里最有弹性的候选。

## A. 表层新闻
简述新闻表面信息。

## B. 已发生的需求变化
说明已经可观察的需求、采购、使用、价格、排产或供应链变化;如果没有,明确说只是谈资。

## C. 财务翻译
把需求映射到收入项、成本项、利润项、现金流或资产负债表项目。

在这里或下一节加入需求传导 Mermaid flowchart,展示新闻如何进入财务报表并最终影响候选公司。

## D. 受益链条
列出一阶、二阶、三阶受益者,并说明传导距离。

## E. 小市值高弹性标的
列出可能的小盘/高纯度/低关注候选;标注需要核实的市值、收入基数和业务占比。

如果至少三个候选具有可比数据,可加入证据强度—财务弹性矩阵,并保留候选比较表。

## F. 市场误分类
说明市场现在把公司当什么,它可能正在变成什么。

## G. 验证指标
列出未来 1-4 个季度要看的财报、电话会、供应链和价格指标。

加入验证路径图,明确确认、削弱和证伪分支。

## H. 下行风险
列出需求、传导、竞争、估值、时点和流动性风险。

## I. 仓位建议
给出观察、小仓、加仓、放弃的条件;避免承诺收益或给出个性化投资指令。

## 最后一句
再次点名这家公司,并给出最关键的财报验证条件;如果条件不成立,明确说应放弃或降级为观察。

质量标准

  • 分析应以可观察到的需求为依据,而非凭感觉。
  • 优先说明具体的收入机制,而非宽泛的主题。
  • 区分直接受益方与距离较远的第二或第三层受益方。
  • 市值、财务数据、价格和近期申报文件应使用当前且有来源的数据。
  • 明确说明不确定性和证伪条件。

如果参考了 references/original-framework.md,请保留其分析意图;如果格式要求不一致,则遵循本 SKILL.md 当前的输出和可视化规则。

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