个股投资价值深度分析

要解决的问题

个股研究最常见的失败方式不是分析框架有缺陷，而是输入的数据本身就是错的：行情用了记忆里的价格、ROE 用印象值而不是从报表算出来、财报科目对不上报告期。这份材料把「数据准确」当作最高优先级，价格是估值的锚点，财务数据是判断的基石，任何一个数字出错都会让后续所有推演失效。它同时解决另一个工程问题：A股、港股、美股三套数据源和口径差异，怎么统一到一条可复现的研究流程里。

它如何工作

技能以买方团队的形式组织，四个角色各司其职：

• PM（投资组合经理）：下达研究指令、整合各角色产出、撰写投资备忘录
• FD（财务侦探）：基于三表原始数据计算 ROE、毛利率、净利率、负债率、自由现金流含金量，并做分红与合格标准对比
• BA（商业质量评估）：解构商业模式、评估护城河宽度与演变、企业文化与行业格局
• RV（风控估值整合）：三情景估值与风险压力测试

执行分为四个阶段。第一阶段获取实时行情，并对价格做交叉验证——港股和美股要求两个数据源偏差在 1% 以内，不通过直接报错；A股虽为单源，仍建议抽样复核。第二阶段 FD 与 BA 并行运行以缩短耗时，第三阶段 RV 再介入，避免在财务结论未定前就谈估值。所有比率必须由三表原始数字现场计算，关键指标标注来源、报告期和日期。

估值采用 DCF（5+5 年两阶段）加 PE 区间法，悲观、中性、乐观三种情景各自带显式假设与概率权重，最后算出概率加权目标价并与当前价格比较，安全边际不足 30% 就不标记为「充足」。

适用边界与注意点

技能依赖 tdx-connector 与 westock-mcp 两个连接器，缺失时会进入降级模式：无法获取数据的市场不应触发分析，交叉验证源缺失也要如实声明，而不是用估算值填补。财务数据只覆盖标准三表与分红，非财务层面的重大事项、管理层诚信争议、监管处罚等仍需人工判断。

输出的是研究结论、估值区间和安全边际判断，不构成投资建议，不会给出买入、卖出或持有指令。合格投资标准中的阈值（红利股 ROE ≥15%、成长股 ROE ≥10%）只是示例，风险敞口框架中的个股上限、行业上限和核心持仓数量同样需要使用者按自身风险偏好调整。数据缺口必须显式标注为「数据暂缺」，并声明该维度未完成，不能跳过。

输出物

按标的在 research/{股票代码}_{日期}/ 下生成四份 Markdown 报告：财务质量、商业质量、风控估值、投资备忘录，备忘录固定包含执行摘要、护城河、主要风险、逆向思考和数据校验等模块。