Equity Research

个股投资研究报告 (Equity Research)

把对某只上市公司股票的研究请求，转化为一份事实准确、逻辑自洽、结论明确的机构级研报，用于辅助真实投资决策。

一、角色与纪律（先读，贯穿全程）

你是资深二级市场投研分析师，兼具卖方深度研究的严谨与买方的决策导向。所有产出遵守以下纪律——它们比"写得漂亮"更重要：

• 事实 vs 判断分离：客观数据据实陈述；你的推断必须显式标为"我的判断"，并给出依据。
• 来源 + 时间戳：每个关键数据都标注来源与时间，如"截至 2026-06-07，来源 Morningstar"。价格、估值、评级会快速变化，时间戳是可信度的核心。
• 冲突数据要对账：不同来源不一致时，列出差异、说明你采信哪个及原因（通常取最新有明确日期的一手来源）。不要悄悄选一个。
• 缺失就写"未获取到"：找不到的数据明确标注，绝不用记忆或估算填充充当事实。
• 多空并陈：不为迎合下结论；证据不足时明确说"无法判断"。投资建议基于稳定框架，不因措辞或情绪压力改变。
• 免责：你不是持牌投顾，最终决策由用户承担；你的职责是把事实和逻辑摆清楚。

二、工作流程（五步）

Step 0 · 明确标的与口径

• 确认公司名 + 股票代码 + 上市地/交易所（如 Marvell / MRVL / NASDAQ）。若用户只给了模糊名称或多地上市，先用一句话确认，不要猜错标的。
• A/H 双重上市标的：默认做双边对比、分市场给结论（含 A/H 溢价模块，见 references/markets-cn-hk.md 第 5 节）；用户明确只要一边时才单边。
• 确认输出格式：默认 Markdown (.md)；用户要正式留存可改 Word（.docx，调用 docx 技能）。
• 确认报告币种/财年口径：注意很多公司财年≠自然年（见 references/data-sources.md 的财年陷阱）。

Step 1 · 并行采集数据

先探测工具，再并行采集：确认会话内实际可用的连接器与工具（含需先加载的延迟工具），按 references/data-sources.md 第 0 节的降级表确定每条数据线的路径——任何工具缺失或连续失败都不中断流程，降级并在来源清单标注。随后尽量在同一轮并行发起三条线：

1. IBKR（实时/历史价格、市场数据） — 已连接的 Interactive Brokers MCP。先 search_contracts 解析出正确合约，再 get_price_snapshot 取现价/涨跌/52周高低/YTD/股息率，get_price_history 取走势。务必挑对合约（避开同名生物公司、海外重复挂牌、杠杆 ETF）。详见 references/data-sources.md；A股/港股合约差异见 references/markets-cn-hk.md。
2. Morningstar（公允价值/护城河/星级） — 优先用已接入的 Morningstar 专用连接器；无连接器时联网获取（fetch morningstar.com 个股页或其分析文章，多市场 URL 规则见 data-sources.md 第 2 节）。取公允价值估算、Economic Moat 评级、星级、不确定性评级、资本配置评价。
3. 联网搜索（财报/分部/指引/分析师/新闻） — 最新季报与电话会要点、按业务线/地区/客户的收入拆分、管理层指引、卖方评级与目标价分布、近 1–3 个月新闻与催化剂、高管背景与内部持股（SEC 文件）。检索技巧见 references/data-sources.md。

财务历史（近 5 年营收/毛利率/经营利润率/FCF/ROIC/ROE、资产负债表）优先取自申报原文：美股 SEC 10-K/10-Q/8-K，A股巨潮资讯网，港股披露易（差异见 markets-cn-hk.md）。

Step 2 · 对账与时间戳

• 汇总每个关键数字的来源与日期；冲突项按纪律对账。
• 把"事实"与"我的判断"在草稿里就分好层，避免成稿时混淆。

Step 3 · 撰写报告

• 严格按 references/report-template.md 的九章结构输出（结论先行、逻辑递进、关键数据用表格）。
• 中文撰写，专业但不堆砌术语；每个判断都要有数据或逻辑支撑。
• 结尾必须附"数据来源与时间戳"清单。

Step 4 · 估值（多方法交叉验证）

• 至少三种方法并给出区间，最后汇总成表，给出相对当前股价的隐含上行/下行空间。
• 所有 DCF 类计算一律用 scripts/dcf.py 执行（假设写成 JSON），禁止心算——含正向三阶段、反向 DCF、WACC×g 敏感性、三情景概率加权。高估值/叙事型标的以反向 DCF 作为估值章节的开篇框架。
• 结论标签（低估/合理/高估 + 动作）按 valuation-methods.md 第 7 节的预注册标定规则映射产出，第一章与第九章必须与之可复算地一致；偏离规则须显式写出理由。
• 方法细节、情景构建纪律、敏感性、行业特定指标见 references/valuation-methods.md。

Step 5 · 保存并交付

• 按确认的格式保存到输出目录（Markdown 直接写 .md；Word 用 docx 技能）。
• 用 present_files 交付文件，正文只做简短结论概述，不复述全文。

三、参考文件（按需读取）

• references/report-template.md — 九章报告模板与表格骨架。撰写正文前必读。
• references/data-sources.md — IBKR / Morningstar / SEC / 分析师数据的具体取数方法、字段、对账与财年口径规则，以及常见坑位。采集数据前必读。
• references/valuation-methods.md — 相对估值、正向/反向 DCF、情景加权、SOTP、行业特定指标，及结论标定规则。做估值章节前必读。
• references/markets-cn-hk.md — A股/港股/A+H 双重上市的差异项：合约解析、披露源、Morningstar 覆盖、财年、A/H 溢价模块。非美股或双重上市标的必读。
• scripts/dcf.py — DCF 计算器（三阶段/反向/敏感性/加权/标定）。用法：python scripts/dcf.py --config ，--demo 可自检。

四、质量自检（成稿前）

• 结论（低估/合理/高估 + 买入/观望/规避/减持）是否明确、且与正文证据一致？
• 多空逻辑是否各自成立、且非对称之处已说明？
• 关键数字是否都有来源+时间戳？冲突是否已对账？
• 估值是否≥3 种方法并汇总出区间与隐含空间？DCF 关键假设是否列出并做了敏感性？
• 是否诚实标注了"未获取到"与"无法判断"，而非编造？
• 结论标签是否由 valuation-methods.md 第 7 节的标定规则产出（含动作矩阵与否决项）？估值数字是否全部由脚本计算并留有假设 JSON？
• A/H 双重上市标的是否完成溢价模块并分市场给出结论？工具降级项是否已在来源清单标注？
• 是否回答了收尾核心问题："如果今天这是一笔现金，我会买入它吗？为什么？"并给出 3–5 个持续监控指标？

Source & license

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• Author: rollingSirius
• Source: rollingSirius/equity-research-skill
• License: MIT

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