财报精读

解决什么问题

多数 AI 投研工具依赖二手信息：新闻稿、研报摘要、数据网站的快照。这些材料经过筛选——分析师倾向于呈现支持自己观点的数字；存在时滞——等别人消化完，alpha 已经消失；缺少语境——「收入增长 15%」脱离了管理层对增长质量的讨论。本技能把分析建立在一手资料上：年报、季报原文、业绩电话会纪要与致股东信，并对关键数据做交叉核验，而不是把第三方汇总当作事实来源。

工作流程

1. 资料可得性评级：先判断手头是完整原文（A 级）、部分原文（B 级，须标注「非原始来源」）还是仅有新闻摘要（C 级，跳过附注分析并明确标注「一手资料不足」）。
2. 并行获取材料：从公司 IR 页面、SEC EDGAR、港交所披露易、巨潮资讯网取财报原文，从 Seeking Alpha、公司 IR 页等取电话会纪要，另读管理层致股东信与投资者日材料。
3. 数据提取与验证：拆解收入（分业务、分地区）、毛利率、GAAP 与 Non-GAAP 经营利润、净利润与稀释 EPS；关注经营现金流与净利润的比率；用 tools/financial_rigor.py 一类的精确计算工具做估值与运算，关键数据两源误差超过 1% 必须标记。
4. 趋势与指引对比：将本期指标放入至少四个季度的时间序列，与管理层此前指引逐项对照偏差，看利润率、收入增速、现金流质量与资本开支强度的方向。
5. 输出精读报告：结论必须明确回答超预期/符合/低于预期、对投资论文的影响（强化/削弱/破裂）、下一个催化剂，以及持有时该加仓/持有/减仓；报告写入 reports/{公司名}-earnings-{期间}.md。
6. 数据抽检：写入后执行准出检查，全部通过才发布，否则打回修正。

适用边界

• 质量依赖一手资料可得性：若只能拿到新闻摘要，报告会降级，技能需明确标注来源缺口。
• 不替代估值建模：聚焦财报文本与财务数据的精读，估值结论需要额外模型支撑。
• 需要网络访问：获取 SEC、披露易、巨潮等原文依赖可用的数据源连接。