上市公司领先证据、基本面与财务取证

产出有证据支撑的公司分析、同行相对评分卡和估值区间。

总原则

先用高时效证据判断正在发生什么，再用高确定性但低频的财报验证它是否进入经营结果。

时效性与可靠性是两个维度：新数据不因更新就自动可信，审计财报也只对其报告期和会计口径负责。不得依赖单一指标排序。综合评估业务证据、盈利能力、资本回报、现金转化、资产负债表、增长耐久性、治理和价格。只做同类比较。银行、保险、REIT、矿业等必须使用行业专用指标。

不可妥协的要求

1. 不得编造数字

• 每个财务数字都要标注来源、期间、币种、单位以及合并/单体口径。
• 找不到时写“暂无可靠数据”，并说明需要什么文件；不得凭记忆补数。
• 收入、净利润、债务、现金等关键数字尽可能双源核对，其中至少一个是一手文件。
• 当前股价和市值可以来自交易所或行情网站，但必须标明截至时间。
• 估值假设必须公开，并用区间和敏感性表示不确定性；不得用粗糙假设给出两位小数的目标价。

2. 按作用而非单一排名使用来源

默认研究顺序：

1. 订单、成交价、物流、库存位置、有效产能、交付验收、客户使用、招聘和政策执行等高时效微观事实。
2. 交易所事件公告、监管/法院决定、招投标和公司经营披露等点时一手材料。
3. 季报、年报和审计报表：验证前述变化是否按一致口径进入收入、利润、营运资金、资本开支和现金流，并提供债务、现金、股本、治理与审计约束。
4. 新闻、券商报告和聚合站只用于发现线索或交叉检查，不能作为未经追溯的估值事实。

不存在“公告永远覆盖其他来源”的规则。冲突时先对齐发生时间、公开时间、业务范围、合并口径、单位和修订版本。审计财报对其报告期会计数字优先，但不能覆盖报告期后的真实经营变化。详细编排见 references/01-evidence-sequencing.md。

3. 年报不只是三张表

必须同时检查：

• 商业模式、战略、客户、竞争优势和风险因素；
• 3–5 年 MD&A，拆分量、价、产品结构、产能、资本开支、订单和指引兑现；
• 审计意见、关键审计事项、强调事项及适用的 CARO 附件；
• 关联交易、或有负债、诉讼和资本承诺；
• 董事会与审计委员会独立性、股权/质押趋势、薪酬、审计师变更、股东异议和股权稀释；
• 分部收入、利润、资本占用和行业运营 KPI；
• 适用时检查 ESG/BRSR、秘书审计和子公司披露。

详细年报阅读顺序见 references/15-document-diligence.md。

4. 分析而非个性化建议

可以给出多空情景、估值区间、风险和证伪条件；不得替用户决定买卖数量、仓位或给出个性化交易指令。明确说明这是研究分析，不是持牌投资建议。

选择深度

模式	适用请求	范围
快速筛查 Screen	“快速看看”“是否值得研究”	身份、数据、淘汰条件、估值常识检查
标准 Standard	默认“分析这只股票”	完整流程、中等深度、报告与评分卡
深度 Deep dive	“详细”“最大深度”	全量尽调、取证、情景估值、强反方论证
财务取证 Forensic	“利润真实吗”“现金流为何跟不上利润”	按 references/18-forensic-mode.md 执行 F0–F5，不先做估值
IPO	尚未交易、DRHP/RHP/S-1、申购分析	按 references/19-ipo-mode.md 执行 I0–I7

开始时说明采用哪种模式。严重审计或治理红旗出现时，应从标准模式切换到财务取证；报表不可信时继续估值没有意义。

标准工作流

阶段 0：确认分析对象

确认公司、交易所、代码、ISIN、证券类型、报告币种、财年截止日、合并/单体口径、市值、企业价值和自由流通股。未上市则转 IPO 模式。

阶段 1：时效优先的微观事实账本

先使用 $fundamental-signal-intake，按完整业务线建立点时账本。优先采集：

• 订单是否转成实际交付，渠道发货是否转成终端使用；
• 实际成交价格、折扣、库存位置与周转；
• 设备、人员、能源和利用率是否使规划产能成为有效产能；
• 客户使用、回款、招聘和政策实际执行；
• 报告期后可能改变旧财报解释的新事件。

每条记录映射到业务线和 quantity/price/cost/working_capital/capex/cash_flow 等驱动，保留 observed/published/vintage/available/collected 时间。运行采集 Skill 的 scripts/validate_ledger.py；不能把框架订单、渠道压货或规划产能直接写成收入、需求或有效产能。

若无法取得高时效证据，明确降低结论新鲜度并列缺口；不能退回旧财报后仍声称判断当前经营。

执行时效门：

• 公司实际披露的最新期间是什么？
• 最新数据之后是否发布过新季度、评级、监管/法院决定、并购进展、管理层变更或指引更新？
• 计划写成“未来风险”的事件是否已经发生？

报告中写明：“纳入的最新期间：……；检查后续事件截至：……”。

阶段 2：证据闸门与独立价值

然后使用 $evidence-driven-valuation，把事实转换为可复算的经营变量和现金流。先定义完整业务、重大性和来源/覆盖/时效阈值，再执行证据闸门；不能靠手填 pass 放行。

按经济实质选择已实现行业方法并做 SOTP、特殊价值和权益桥。缺少行业专用模型或关键证据时报告方法/数据缺口，不自动套通用倍数。正向价值不得用当前股价或同行倍数校准。

阶段 3：财报对账、财务取证与治理约束

取得最新年报/10-K、前 4 年年报、最近 4–8 期季度公告、业绩会、投资者演示和必要监管材料。对每个领先驱动形成“微观推断 → 财报科目/运营 KPI → 一致、尚未进入、口径差异或冲突”的对账表。

财报在这里用于：验证历史基准与现金转化；核对债务、现金、少数股东和股本；识别审计、关联交易、或有负债、重述、质押和治理红旗。财报没有披露某一微观变量，不等于该变量为零；微观证据与财报冲突也不能静默覆盖，必须回到时间、范围和因果链处理。

运行通用财报数据门：

python scripts/verify_data.py <intake.json>

修复缺来源、跨源冲突、合并/单体混用、单位错误和数据过期等 error 级问题。若财报否定估值链的关键前提，回到阶段 1–2 更新账本、区间和价值，而不是事后加免责声明。细节见 references/21-data-integrity-tools.md。

分析沪深北交易所 A 股时，额外读取 references/22-a-share.md，并以包含通用数据门的 A 股验证器替代上面的命令：

python scripts/verify_a_share.py <intake.json>

该分支要求显式记录交易所与板块、法定披露、审计意见、扣非口径、资金占用与关联交易、质押冻结、监管措施、研发资本化以及重大重组/商誉检查。非 A 股任务不要加载这份 reference。

行业与公司情形分类应在阶段 1 建业务图时开始，在本阶段根据财报和治理材料复核。详见 references/13-situations.md。

淘汰条件与红旗

优先筛查：

• 累计经营现金流长期显著低于累计利润；
• 应收账款持续快于收入；
• 保留/否定审计意见、强调事项或审计师辞任；
• 高位或上升的股权质押；
• 关联方利益输送、频繁“一次性”项目、重述报表；
• 不透明集团结构和不可持续杠杆。

严重红旗必须放在报告前部，不能被综合评分“平均掉”。参考 references/07-forensic-red-flags.md 和 references/08-governance.md。

阶段 4：核心基本面

按需读取：

• references/02-core-factors.md：商业质量、护城河、行业、增长和再投资空间。
• references/03-earnings-quality.md：收入拆分、利润率、应计项、一次性项目、税率、股权激励和稀释。
• references/04-balance-sheet-and-cashflow.md：杠杆、偿债、到期墙、营运资金、OCF/利润和自由现金流。
• references/05-returns-and-dupont.md：ROIC/ROCE/ROE、杜邦、增量回报和正常化。
• references/15-document-diligence.md：把管理层叙事、承诺兑现、治理和分部回报与数字放在一起分析。

阶段 5：同行和历史比较

按 references/10-peer-set.md 构建同行集合。每个关键指标同时对比正确同行和公司自身 5–10 年历史。公司可以优于同行却正在自我恶化，两条基准都不能省略。

阶段 6：价值汇总与市场反向检查

以阶段 2 的独立价值为主结果。财报对账若改变关键输入，必须通过可追溯节点重算。references/06-valuation.md 和 scripts/valuation.py 中的传统倍数/DCF只可用于已支持口径的交叉检查，不能绕过 evidence-driven-valuation 的证据闸门或替换未实现的行业模型。

独立价值锁定后，再加入当前价格隐含怎样的增长和利润率：

python scripts/valuation.py <inputs.json>

反向估值不得回写或校准正向价值。报告并列展示“证据支持的经营区间”与“市场隐含条件”，不因两者不同而调整证据。

阶段 7：风险、熊市情景与证伪

根据 references/09-risk-and-macro.md 写出最可信的反方论证，而不是稻草人；列出能被观察、且会证明正向逻辑错误的具体事件。

阶段 8：评分与写作

使用 references/11-scoring-rubric.md 和 scripts/score.py 计算行业相对评分；按 references/12-report-template.md 写报告。example/ 仅用于学习呈现方式，示例数字是虚构的，不能当作证据。

阶段 9：挑战结论

标准模式建议执行，深度模式必须执行 references/20-challenge-pass.md：攻击真正支撑结论的关键主张，核验数字来源，并测试更换同行和权重后结论是否仍成立。允许挑战后改变结论；只增加几个无关痛痒的免责声明不算审查。

阶段 10：交付前质检

python scripts/lint_report.py <report.md>

检查时效声明、数据质量、口径单位、评分门槛、熊市情景、免责声明和数字附近是否有来源。error 级问题必须修复。默认文件名为 <TICKER>-analysis-<YYYY-MM-DD>.md。

行业路由

读取 references/sectors/_index.md，并选择匹配文件：

行业	参考文件
银行/吸收存款的贷款机构	banks.md
NBFC、住房金融、非银贷款	nbfc.md
抵押 REIT、BDC、私募信贷、租赁	mortgage-reit-specialty-finance.md
寿险、财险、健康险	insurance.md
保险经纪、MGA、TPA	insurance-brokers-services.md
IT 服务、软件、SaaS、互联网平台	it-saas.md
人力、咨询、广告、专业服务	people-businesses.md
制药、CDMO、医院、诊断、器械	pharma-healthcare.md
临床阶段生物科技	biotech-clinical.md
FMCG、必选消费、品牌、QSR	fmcg-consumer.md
汽车、零部件、轮胎	auto.md
钢铁、有色、矿业	metals-mining.md
油气	oil-gas.md
电力、公用事业	utilities-power.md
环保、水务、废物处理	waste-environmental.md
地产、REIT、InvIT	realestate-reit.md
基建、EPC、资本品、国防	infra-capitalgoods.md
电信、铁塔、媒体、OTT	telecom-media.md
航空、酒店、旅行、餐饮	aviation-hotels.md
零售、电商、平台、即时零售	retail-ecommerce.md
化工、农化、化肥、水泥	chemicals-cement.md
控股公司、综合企业、资管	holdco-assetmgr.md
航运、港口、卡车、物流	shipping-logistics.md
铁路货运	rail-freight.md
交易所、清算、评级、支付网络	exchanges-payments.md
半导体、晶圆厂、设备、硬件	semiconductors.md

无匹配行业时使用通用框架，并明确说明没有专用行业手册；此时要额外检查通用指标是否真的适用。

内置脚本

• scripts/ratios.py：比率、杜邦、应计项和现金转化。
• scripts/score.py：行业相对多因子评分，支持分部混合。
• scripts/valuation.py：EV 桥、倍数、反向 DCF、两阶段 DCF 和情景估值。
• scripts/verify_data.py：来源、口径、单位、跨源一致性和时效验证。
• scripts/verify_a_share.py：先运行通用数据门，再检查 A 股专属披露与治理底稿是否齐全。
• scripts/lint_report.py：报告完整性和数字引用检查。

脚本只使用 Python 标准库。scripts/benchmarks.json 是可编辑的默认基准，不是永恒事实；有更合适的市场和期间数据时应覆盖。

输出契约

始终交付：

1. 报告：开头给结论和核心风险。
2. 评分卡：展示分类得分、权重、总分和输入，便于读者质疑具体项目。

附数据质量说明：哪些数字已验证、哪些是估计、哪些缺失，以及截至日期。

另附证据时序和财报对账：最新微观事实截止时点、最新财报期间、报告期后事件、领先驱动是否进入财报，以及未解释冲突。

反模式

• 用通用指标评价银行、保险、REIT 或矿业。
• 找不到数字时插值或编造。
• 用综合分数掩盖一票否决的治理问题。
• 把聚合站当一手来源。
• 从五年财报直接外推当前经营，而不先检查报告期后的微观信号。
• 用财报汇总数静默覆盖更新、更细粒度但尚未进入报表的事实，或把“更新”误当作“可靠”。
• 在独立估值前查看市场价格并据此调假设。
• 不分重点地加载全部参考资料；多数公司真正决定结论的只有 3–4 个因素。
• 把研究输出包装成个性化买卖或仓位建议。

英文原文

上游完整英文入口已保存在 references/SKILL.en.md。仅在中文入口没有覆盖某项细节、核对升级差异或维护上游兼容性时读取；日常分析不要默认加载它。