自洽性投票法分析

要解决什么问题

个股或公司分析往往被单一框架绑架：只看 PE 就下结论、或只盯行业叙事忽略现金流。路径越窄，确认偏误和「叙事依赖型错误」越容易在结论里占上风。财务预测、建仓/减仓判断这类容错率低的场景，更需要多条互不引用的推理链先各自落地，再汇总，而不是先定调再找论据。

技能如何工作

本技能按 三阶段 执行，核心是自洽性投票：同一分析目标走 5 条完全独立的路径，各自给出 看多 / 中性 / 看空、置信度（0–100）与推理过程，再交叉比对与综合输出。

第一阶段 — 独立推理

• 路径 A：基本面财务（报表、估值指标、盈利质量与增长可持续性）
• 路径 B：行业竞争（生命周期、波特五力、护城河与 2–3 年结构趋势）
• 路径 C：宏观与政策（周期、利率/汇率/大宗传导、监管与地缘）
• 路径 D：情绪与资金面（成交、换手、机构持仓、估值分位数、情绪周期）
• 路径 E：风险与逆向（扮演空头、压力测试、列最大风险因子与触发条件）

每条路径不得引用其他路径结论。

第二阶段 — 交叉比对

用表格横向对比判断、置信度、核心逻辑与关键假设；从结论层（是否清晰多数）、推理层（共识与分歧）、假设层（哪条假设最脆弱）三层拆解。僵局时有明确规则：如 4:1 采用多数并说明少数派；3:2 标注分歧；无多数则分析分歧假设；五路全不一致则声明信息不足。

第三阶段 — 综合输出

报告含：综合判断（含投票比例）、三条最多路径支持的核心理由、少数派有价值的反对意见、3–5 个监测指标（含频率）、两条重点风险情景，以及整体置信度与局限说明。置信度需按推理链中不确定步骤数量校准（例如不确定步骤 ≥3 时单路径置信度不应超过 50）。

适用边界与注意点

• 结论不构成投资建议；模型知识有截止日期，需标注财务与市场信息的时效性。
• 不同行业下五条路径的相对权重可能不同，应说明行业特性对可靠性的影响。
• 用户若提供财报、研报等资料，应优先基于用户数据分析；可追加关键数据以提高精度。