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Codex adapter note

This skill is generated from skills/investment-research.md so Claude Code and Codex users share one canonical workflow.

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• When the source mentions Claude-only surfaces such as Task, Agent, WebSearch, Bash, Read, or Write, use the closest Codex capability available in this session: subagents when available, web search when needed, shell commands for local tools, and normal file edits for workspace files.
• Use shared project tools from tools/ in this repository. Prefer running commands from the repository root with paths like python3 tools/financial_rigor.py ...; if the current thread starts outside the repo, locate the actual checkout path first instead of assuming a fixed home-directory path.
• Before starting research, run the date command to confirm today's date; treat it as the baseline for "latest" data and state the data cutoff date in the report header. Never assume the current date from training data.
• Preserve the research quality rules from AGENTS.md: cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps.

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：

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

数据源规范：参见 skills/financial-data.md。所有财务数据必须来自两个独立来源，误差>1%须标记。

• 美股：macrotrends（主）+ stockanalysis（副）
• 港股：aastocks（主）+ macrotrends ADR（副）
• A股：东方财富（主）+ 巨潮资讯（副）

使用 Task 工具启动后台 Agent，从网络收集以下数据：

1. 收入结构：最近财年及近4季度分部收入、增速、毛利率
2. 财务指标：近5年收入、净利润、毛利率、经营利润率、自由现金流、现金储备
3. 竞争格局：市场份额、主要竞争对手对比
4. 商业模式与护城河：核心竞争优势来源
5. 技术能力：核心技术栈、研发投入
6. 管理层：创始人/CEO履历、持股比例、关键决策记录
7. 行业前景：TAM（总可寻址市场）、增长预测
8. 风险因素：地缘政治、监管、供应链等
9. 当前估值：市值、PE、PS、PEG、EV/Revenue
10. 多空双方核心论点

数据交叉验证（必须执行，使用金融严谨性工具）

数据收集完成后，必须调用 tools/financial_rigor.py 对关键数据进行程序化验证，杜绝LLM心算误差。

必须验证的数据点：

• 总股本（从交易所、Yahoo Finance、StockAnalysis 等至少2个源确认）
• 当前股价和市值（手动计算 股价×总股本 并与报告市值对比，防止单位错误）
• 最近财年收入和净利润（从公司年报+至少1个第三方源确认）
• 现金储备和净现金（现金+短期投资-总债务，注意口径差异）
• 管理层持股比例（区分经济权益和投票权，注意AB股结构）

强制验证步骤（使用Bash调用工具）：

Step 1 — 市值验算（精确十进制，非浮点）：

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 — 关键数据多源交叉验证：

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}

对收入、净利润、现金储备分别执行。

Step 3 — 估值指标精确验算（PE/PB/ROE/FCF Yield 等）：

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}

验证规则：

1. 每个关键数据点至少2个独立来源
2. 发现来源间有差异时，优先采用公司年报/交易所数据，并注明差异原因
3. 所有涉及计算的数据必须通过工具验算，禁止LLM心算
4. 工具输出结果直接嵌入报告附录"关键数据交叉验证记录"
5. 如果工具报告 ❌ 偏差过大，必须排查原因后才能继续分析

常见错误防范：

• 市值单位：港币亿 vs 人民币亿 vs 美元亿，容易漏写/多写一个零
• FCF口径：不同来源对资本支出的定义可能不同（是否含租赁、收购等）
• 债务口径：是否包含经营租赁负债
• 持股比例：AB股公司的经济权益 ≠ 投票权

第二步：生意本质分析 — 段永平"对的生意"

分析要点：

• 用一句话定义这门生意的本质
• 收入结构拆解（图表）
• 5年盈利能力趋势（图表）
• 商业模式画布：一次性销售 vs 订阅/复购？硬件 vs 软件 vs 平台？
• 生态粘性/客户锁定强度
• 毛利率水平与同行对比，解释为什么高/低
• 经营杠杆分析
• 段永平式追问：这门生意好在哪？如果只能用一句话描述，是什么？

第三步：护城河评估 — 巴菲特"经济护城河"

逐一验证五类护城河：

分析护城河趋势：过去5年变宽还是变窄？未来5年预判。

巴菲特式追问：10年后这条护城河还在吗？什么能摧毁它？

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）

三年三情景回答"贵不贵"，十年折现回答"值不值得重仓"。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）：

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：

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 — 报告里必须写出的四件事：

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. 至少两档 r 的敏感性，以及排序在各档下是否稳定。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。

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？

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：

最终决策表格：

四位大师的模拟点评（用引用格式）。

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。