name: stock-value-investing description: > 股票价值投资分析（A股/港股）。仅当用户意图属于以下范围时启用： (1) 给出股票代码要求分析其投资价值；(2) 评估护城河/竞争优势； (3) 检查财务健康与盈利质量；(4) 用 DCF 或相对估值估算内在价值； (5) 评估管理层质量；(6) 做行业结构分析并给出综合投资决策。 数据全部通过 akshare（国内可直连的公开源）获取，零额外商业数据源依赖。 本 skill 仅做研究分析，不预测股价、不荐股、不执行任何交易。 不适用于：期货/期权/加密货币等衍生品、量化高频交易、非上市公司尽调、 以及任何需要实时下单或资金操作的场景。

股票价值投资分析 Skill

质量合规遵循 TRACE 五维体系（T 可信任 / R 可靠 / A 适用 / C 规范 / E 有效）， 各项要求已落实到下文各节的接口、脚本与文档设计中。

一、适用范围与能力边界（Adaptability）

适合触发（该调用时才调用） - 用户提供 A股 6 位代码（可带 sh/sz 前缀）或港股 5 位代码，并明确要求"分析/估值/护城河"等。 - 用户提及关键词：护城河、财务健康、内在价值、DCF、估值、管理层、行业分析、价值投资。 - 用户希望对比多只股票、构建/再平衡价值投资组合。

常见触发表达（可直接对用户复用的说法） - "帮我分析一下 600519 的估值" - "五粮液（000858）值得长期持有吗？出一份价值投资报告" - "分析 000858，增长率假设 10%、折现率 8%" - "港股 00700 现在价格贵不贵？"（仅行情，无基本面）

不适合触发（避免误触发） - 期货、期权、可转债、加密货币、外汇等衍生品行情或交易。 - 量化/高频/择时交易、短线打板、情绪博弈类需求。 - 非上市公司尽职调查、一级市场股权投资。 - 任何需要下单、资金划转、账户操作的请求（本 skill 无此能力且不提供）。 - 仅查询"今天涨跌幅/新闻"等纯资讯、无需分析框架的场景。

能力边界（可预期承诺） - 输出为"研究分析报告"，非买卖建议；涉及预测的增速/折现率均显式标注为假设。 - 数据存在延迟与缺失风险，关键结论须交叉核对交易所公告。 - 港股：仅支持行情数据（价格/历史），无法获取财务三表，因此 ROIC / FCF / DCF / 盈利质量 / PE·PB 等基本面指标均无法计算。港股分析仅限行情层面的有限描述（价格分位、相对大盘强弱），不建议用于完整价值投资分析。

二、分析框架（六大模块）

按"行业 → 护城河 → 财务健康 → 估值 → 管理层 → 综合决策"顺序执行。 前两步决定"值不值得看"，后三步决定"多少钱买"。

模块 1：行业结构分析（是否值得进入）

• 行业生命周期：导入期 / 成长期 / 成熟期 / 衰退期。
• 竞争格局：集中度（CR5）、是否有价格战、进入壁垒高低。
• 产业链位置：上下游议价能力（用"应付账款/应收账款周转"间接验证）。
• 政策与周期属性：强周期 / 弱周期 / 防御。周期属性由脚本按关键词映射自动识别（仅分类标签，非统计检验）；对强周期股，DCF 自动采用 FCF 中位数（保留负值，避免景气高点外推）、下调增速上限（6%）、缩短预测期（5 年）。

诚实边界（重要）：行业 CR5/集中度、政策与替代品风险等定性内容不由脚本计算，必须由 agent 检索公开资料后填写，且必须标注信息来源；无可靠来源时不得断言，统一标记 [待核实]。脚本仅负责定量部分（ROIC/FCF/盈利质量/分位/DCF）。

模块 2：经济护城河分析（核心）

四类护城河，需在数据上找到证据： | 护城河类型 | 数据证据 | |---|---| | 无形资产（品牌/专利/牌照） | 高且稳定的毛利率、净利率；研发投入占比 | | 转换成本 | 高客户留存、收入复购；行业切换成本高 | | 网络效应 | 用户/交易量随规模指数增长；市占率领先 | | 成本优势 | 单位成本低于同行；规模效应（营收/固定资产） |

辅助验证指标： - ROIC（投入资本回报率）：> 8% 且连续多年稳定，是护城河的最强证据。 ROIC ≈ 息税前利润×(1-税率) / (股东权益+有息负债) - 自由现金流持续为正、资本支出占比低。

模块 3：财务健康与盈利质量

• 偿债能力：资产负债率、流动比率、有息负债率、利息保障倍数。
• 盈利质量：经营性现金流 / 净利润 应长期 > 1（利润含金量）。
• 成长性：营收/净利润 3-5 年复合增速，是否依赖并购或杠杆。
• 分红与回购：股息率、分红率、回购是否持续。
• 红旗预警：应收账款增速 > 营收增速、商誉占比过高、频繁变更会计政策。

模块 4：估值（内在价值）

两种互补方法，必须同时给出： 1. DCF 自由现金流折现（见 scripts/dcf.py）： - 输入：基期 FCF、预测期（通常 5-10 年）、增速、永续增长率、WACC。 - 输出：每股内在价值，与现价比较得出安全边际。 2. 相对估值（PE/PB 历史分位）：由 metrics.pe_pb_percentile 按历史收盘价 + 最新股本/净利润/净资产反推 PE/PB，给出当前值与历史中位、分位（越低越便宜），并经 dcf.relative_valuation 给出"低估/偏高"判定。 - 注意：PS、EV-EBITDA 当前版本未实现（已在能力边界如实标注），纳入后续路线图。 - 个股相对所属行业指数与沪深300的累计收益、超额收益：由 fetch_data.py 拉取行业指数与沪深300历史计算（最佳努力，缺失则标记 [数据缺失]）。 - 若现价 < 内在价值 × (1 - 安全边际)，标记为"低估"。

模块 5：管理层质量

• 资本配置：再投资回报 vs 分红/回购是否理性。
• 历史诚信：是否有财务造假、频繁减持、大额关联交易。
• 激励一致性：管理层持股、薪酬与长期业绩挂钩。

诚实边界：管理层相关数据不由脚本计算，须由 agent 检索公开资料（年报/公告/权威媒体）后填写，并标注来源；无来源不得断言。

模块 6：综合决策

结论档位由脚本基于数据自动派生（见 report.recommend_verdict），输出三档之一： 强烈关注 / 关注 / 中性，依据为 ROIC 护城河、安全边际、盈利质量、FCF 正负等硬指标打分； 强周期/未知属性且存在弱项时自动保守降级为"中性"。 agent/用户可用 --verdict-override（须配合 --verdict-reason）覆盖结论， 强制给出理由以避免确认偏误。"关注/强烈关注"仅表示数据面值得研究，不等于买入信号。 最终结论须配合"当前价 / 理想买点（按安全边际）/ 卖出纪律"三段式建议。

三、输入规范与校验（Trust / Reliability）

输入 - 必填：股票代码（A股 6 位数字；港股 5 位数字，脚本自动补零到 6 位）。 - 可选（脚本参数）：--g 增速、--wacc 折现率、--g_term 永续增速、 --years 预测期、--tax-rate ROIC 税率（默认 25%）、 --verdict-override 结论档位覆盖（关注/强烈关注/中性）、 --verdict-reason 覆盖理由（强制填写）、 --force-cycle 强制按强周期口径、--show-basis 打印基准 FCF 序列、--fetch 先拉数据。

注：结论档位不再接受空泛的 --verdict 直接赋值，必须由数据派生或带理由覆盖。

校验规则（脚本必须执行，失败显式报错，禁止静默空结果） - 代码必须为纯数字且长度 5-6 位，否则报错退出并提示正确格式。 - 数据目录 data/<code>/ 不存在时，若未带 --fetch 则明确报错并说明需先拉数据。 - akshare 接口调用失败时，打印具体异常与缺失字段，而非返回空表蒙混； 报告中对无法获取的指标统一标记为 [数据缺失]。 - DCF 校验：WACC 必须 > 永续增长率，否则抛 ValueError 说明不收敛； FCF ≤ 0 时跳过 DCF 并提示"当前自由现金流为负，不适用 DCF"。

四、数据获取（akshare 速查）

依赖自动配置（推荐先行）：本 skill 自带 scripts/ensure_env.py，会在运行任意分析脚本之前自动检测并安装缺失依赖（akshare / pandas）。普通用户无需手动 pip install。

python scripts/ensure_env.py --auto        # 检测并自动安装依赖
python scripts/ensure_env.py               # 仅检测并打印状态

遇到 Linux 系统 Python 的 PEP 668「外部管理环境」限制时，ensure_env.py 不会静默失败，也不会让你手动处理：它会自动创建 .venv 并在其中安装 akshare/pandas，经 os.execv 自动切换到 venv 解释器；Windows/macOS/Linux 行为一致，无需手动建虚拟环境或加 --break-system-packages。

调用前先 python scripts/ensure_env.py --auto（或手动 pip install akshare pandas）。A股代码统一传 6 位字符串 （如 "600519"），港股用 "00700"。所有接口均为公开行情/财务源，国内网络可直连。

import akshare as ak

ak.stock_profit_sheet_by_report_em(symbol="SH600519")     # 利润表（宽表：行=报告期，列=科目英文代码）
ak.stock_balance_sheet_by_report_em(symbol="SH600519")    # 资产负债表
ak.stock_cash_flow_sheet_by_report_em(symbol="SH600519")  # 现金流量表
ak.stock_financial_abstract_ths(symbol="600519")          # 同花顺摘要
ak.stock_individual_info_em(symbol="600519")              # 基本信息（最佳努力）
ak.stock_zh_a_hist(symbol="600519", period="daily",
                   start_date="20200101", end_date="20261231", adjust="qfq")

重要（字段结构）：*_sheet_by_report_em 返回宽表——每行一个报告期、 每列一个科目，且科目名为英文代码（如 TOTAL_EQUITY 股东权益、 NETCASH_OPERATE 经营现金流净额、CONSTRUCT_LONG_ASSET 购建长期资产、 SHARE_CAPITAL 股本）。metrics.py 用"概念→英文代码候选"映射取值， 较中文模糊匹配更抗版本变动。

PE/PB 不依赖额外接口：由三表的净利润/净资产/股本直接计算 （PE = 现价 / (净利润/股本)，PB = 现价 / (净资产/股本)），因此无需 已废弃的 stock_a_indicator_lg 等估值接口。

接口命名随 akshare 版本可能变动；若某接口失效，fetch_data.py 会对 非核心接口做最佳努力容错，并在报告中标记 [数据缺失]。

五、执行工作流（SOP）

1. 环境自检（自动，必须先行）：运行 scripts/ensure_env.py --auto 确保 akshare / pandas 已安装；report.py 与 fetch_data.py 直接运行时，脚本顶部已内置该自检，无需手动调用。若遇 PEP 668 外部管理环境，脚本会自动创建 .venv 并安装依赖后重跑，无需手动处理。依赖就绪后再进入第 1 步。

2. 解析输入：提取股票代码、用户关心的重点（估值/护城河/…），校验代码格式。

3. 拉数据：运行 scripts/fetch_data.py 把财务三表、行情、估值指标落盘为 csv。
4. 算指标：scripts/metrics.py 计算 ROIC、FCF、盈利质量、分位（自动容错字段）。
5. 估值：scripts/dcf.py 跑 DCF + 相对估值，输出内在价值区间。
6. 定性：按六大模块逐项给出结论（数据支撑 + 判断），重点准备 行业结构、管理层、综合决策三段的定性文字。
7. 生成报告（自动触发，必须执行）：运行 scripts/report.py， 串联上述脚本、按第六节模板自动生成 Markdown 报告并保存到 reports/<code>_report.md。流程末尾必须调用，不要仅口头总结。

```bash # 最简：用中性默认假设（g=8% / WACC=10% / 永续 2% / 预测期 10 年） python scripts/report.py 600519

# 推荐：显式假设；结论由数据派生，必要时带理由覆盖 python scripts/report.py 600519 --fetch \ --g 0.08 --wacc 0.10 --g_term 0.02 \ --verdict-override 关注 --verdict-reason "ROIC>15% 且安全边际>30%，数据面值得研究" `` ---fetch：若data//尚未生成则先拉取数据。 - 报告中定量部分由脚本填充；行业结构 / 管理层 / 综合决策三段中的 定性内容由 agent 检索公开资料填写并**标注来源**，不得编造数字。 7. **交付**：把reports/_report.md` 内容呈现给用户，并口头点出 关键结论（护城河评级、安全边际、买点）；同时附上风险提示。

# 【股票代码】公司名称 价值投资分析报告
> 数据来源：akshare ｜ 生成日期：自动 ｜ 结论：关注档位

## 1. 行业结构
- 所属行业：（自动识别）｜ 周期属性：强周期 / 稳定
- 生命周期 / 格局 / 壁垒：

## 2. 经济护城河
- ROIC（最新）：x% → 护城河评级：宽/窄/弱
- 类型与证据：

## 3. 财务健康
- 盈利质量（经营现金流/净利润）：
- 自由现金流（最新）：
- 偿债 / 成长 / 分红：

## 4. 估值
- DCF 内在价值（中性）：X 元/股（假设：增速 g%、WACC r%、税率 t%；WACC±1.5pct 敏感区间）
- 当前价：Y 元 ｜ 安全边际：z% → 低估/合理/偏高
- 价格历史分位：p%（区间 min~max）
- 相对强弱（区间累计）：个股 % ｜ 行业 % ｜ 沪深300 %（含相对行业/大盘超额，缺失则 [数据缺失]）
- 相对估值（PE/PB 历史分位）：当前 / 历史中位 / 分位；相对估值结论（低估/偏高）

## 5. 管理层（agent 检索填写，须标注来源）
- 资本配置 / 诚信 / 激励：

## 6. 综合决策（结论档位由脚本数据派生）
- 推荐档位（脚本派生）：（强烈关注 / 关注 / 中性）及依据
- 最终档位：（若被覆盖则标注覆盖理由）
- 当前价：
- 理想买点（安全边际 30%）：
- 卖出纪律：

## 7. 数据质量与口径说明
- 分析基准（年报报告期）：
- 异常/缺失提示（如年报与季报矛盾已自动弃用、相对强弱缺失等）：
- 口径与假设提醒（DCF 敏感性等）：

> 风险提示：数据存在延迟/缺失，DCF 对折现率与永续增速极度敏感，
  结论应取区间。本报告仅作研究分析，不构成投资建议。