基于恒生聚源 MCP 金融数据库，执行可比公司分析流程。
| 场景 | 描述 | 触发示例 |
|------|------|----------|
| IPO 定价 | 拟上市公司发行价区间确定 | "为宁德时代 IPO 做可比公司分析" |
| 并购估值 | 标的公司收购价格合理性评估 | "评估收购隆基绿能的合理价格" |
| 投资推荐 | 个股目标价与评级支撑分析 | "对'买入比亚迪'提供估值支撑" |
| 市值管理 | 上市公司市值合理性诊断 | "分析当前市值是否被低估" |
| 融资估值 | 一级市场融资估值参考 | "Pre-IPO 轮估值应该多少" |
必需输入：目标公司名称 + 分析目的
⚠️ 首次使用前必须完成配置！
> 📖 详细配置指南：见 references/setup-guide.md
数据内容：
⚠️若目标公司为 非上市公司：
> 📖数据收集完整工作流：严格遵循 references/mcp-tools-reference.md
三情景分析框架：
| 情景 | 增长率假设 | 利润率假设 | 宏观假设 | 估值倍数 | 概率权重 |
|-----|-----------|-----------|---------|---------|---------|
| Bear | 一致预期下限 | 一致预期下限 | 不利（衰退/加息） | 25 百分位 | 25% |
| Base | 一致预期中值 | 一致预期中值 | 基准（延续当前） | 中位数 | 50% |
| Bull | 一致预期上限 | 一致预期上限 | 有利（复苏/降息） | 75 百分位 | 25% |
敏感性测试：
| 变量 | 测试范围 | 影响评估 |
|------|---------|---------|
| 利率 | ±100bp | 折现率变化对估值影响 |
| 汇率 | ±10% | 跨境公司收入/成本影响 |
| 增长率 | ±5 个百分点 | 估值倍数弹性 |
| 利润率 | ±3 个百分点 | EBITDA margin 影响 |
> 📖估值分析完整工作流：严格遵循 references/valuation-calculation-methodology.md
jy-comparable-company-analysis/
├── SKILL.md # 主文件
├── scripts/ # 脚本目录
│ └── md2pdf.py # PDF 转换脚本
├── references/ # 详细文档目录
│ ├── setup-guide.md # 配置指南
│ ├── mcp-tools-reference.md # MCP 工具调用参考
│ ├── peer-selection-methodology.md # 可比公司筛选方法论（5层放宽机制）
│ ├── valuation-calculation-methodology.md # 估值方法论
│ └── report-template.md # 报告模板
└── reports/ # 输出目录（首次运行时自动创建）
⚠️ 报告中涉及到 gildata API 时，data source 需精确到 具体的 API，同时 data provider 统一写为 恒生聚源 MCP。
在引文处增加角标，同时将所有的数据溯源统一放到输出文本末尾的 数据溯源 模块。
| 规则 | 说明 | 正确示例 | 错误示例 |
|------|------|----------|----------|
| 1. ⭐一一对应 | 角标编号必须与数据溯源正式表的序号严格对应，如角标 [1] 对应表格第 1 行 | 市盈率数据 [1] → 表格第 1 行是市盈率 | 估值数据 [3] → 表格第 3 行是市盈率 ❌ |
| 2. ⭐真实获取 | 严禁标注未获取的数据，只有从 MCP API 获取的真实数据才能标注角标 | 当前 PE（API）[1] | 分析结论 [1] ❌ |
| 3. 无数据不标注 | 分析结论、常识、推理不标注角标 | "行业平均 PE 约 15-20x" | "行业平均 PE 约 15-20x [1]" ❌ |
示例：
**可比公司估值**:
- 亿纬锂能 PE(TTM): 25.3x (2026-04-14) [1]
- 比亚迪 PE(TTM): 18.7x (2026-04-14) [1]
**历史波动**:
- 新能源行业历史 PE 区间约 15-35x (无角标，分析结论)
**严禁**：❌ 为未获取数据标注角标（数据造假） | ❌ 角标与表格不匹配
### 输出格式
- 语言：简体中文（除专有名词外）
- 格式：**必须同时生成 MD、HTML、PDF 三种格式**
- MD：**直接生成 Markdown 文件**（遵循 `references/report-template.md` 结构）
- HTML：由 `md2pdf.py` 自动转换生成（中间文件）
- PDF：**必须调用** `python scripts\md2pdf.py` 生成（最终交付格式）
- 路径：`reports/[YYYY-MM-DD]_可比公司分析_[目标公司].{md,html,pdf}`
### 报告生成流程
1. **数据收集**：通过 MCP 工具调用获取真实数据。每调用一个 API，立即记录到"数据溯源临时表"（ **数据收集完整工作流**：严格遵循 [references/mcp-tools-reference.md](references/mcp-tools-reference.md)）
2. **估值计算与情景分析**：（ **估值分析完整工作流**：严格遵循 [references/valuation-calculation-methodology.md](references/valuation-calculation-methodology.md)）
3. **生成 MD**：编写 Markdown 报告，写每个数据时，**立即**从 **数据溯源正式表** 查找对应角标并标注（ **生成报告模板 & 免责声明（固定文本）**：遵循 [references/report-template.md](references/report-template.md)）
4. **MD复核**（隐式的检查，不要体现在生成报告上）。阅读 **刚刚生成的MD文件** 的内容，依次检查下面的8个分项（每检查完1个分项，立刻实施编辑修改）：
- （1）检查文末的 **数据溯源正式表**，是否包含了、是否整合了 **数据溯源临时表** 的所有信息，是否包含调用 **智能选股tool** 的记录。
- （2）检查正文中所有“**非衍生的** 数值”的位置，依据文末 **刚刚检查 / 修正过** 的 **数据溯源正式表**，**填写 & 补充 & 修正** 正文中的角标。
- （3）检查正文前面的摘要内容，是否与文末的结论存在矛盾？若前后不一致，那么以结论的内容为准，对摘要的内容进行修正。
- （4）检查MD文档的语法，是否存在markdown格式错误的章节？如有需要，将错误的段落重新生成。
- （5）检查MD文档的各章节小标题，是否存在 **标题与目标公司不适配的** 冗余章节？（Eg. 目标公司未上市，章节标题适用于已上市公司；反之亦成立）如有需要，删除冗余章节。
- （6）检查MD文档的章节结构，是否存在章节序号错乱的情况？（Eg. 章节序号重复 / 章节序号跳跃）如有需要，修正章节序号。
- （7）通读MD的全文，在文末的 **投资建议** 章节，增加生成一段你的短评。（这段短评的深意是，探究有什么 **之前你没想到 / 没看到的信息**。Your perspicacious and penetrating insights will be included here.）
- （8）所有的修正，在MD文档里进行。
5. **转换 PDF**：运行 `python scripts\md2pdf.py reports\[文件名].md`
6. **验证**：检查 PDF 文件>100KB
### 注意事项
1. **学术诚信**：数据来源必须如实标注，严禁杜撰数据
2. **中立立场**：分析过程保持客观，避免倾向性语言
3. **透明度**：关键假设和判断依据必须披露
4. **免责声明**：固定文本，必须完整包含，不可修改
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