📖 老唐估值法 · 免费版

> 输入股票代码，自动出估值报告

> 基于唐朝《价值投资实战手册》方法论 · 免费使用

🎯 这是什么？

一个帮你自动算股票估值的免费AI工具。

你把股票代码输进去，它自动完成——查财报数据 → 检验三大前提 → 算买点卖点 → 出一份完整的估值报告。

> 之前自己算一只股票要半小时，翻年报、算增速、对数据。

> 现在输入代码，1分钟出完整报告。

🚀 怎么用

直接跟AI说：

AI会自动：查询财务数据 → 检验三大前提 → 计算买点卖点 → 输出完整报告。

📊 你能得到什么

一份完整的估值分析报告，包含：

📊 投资分析报告：贵州茅台
✅ 三大前提全部通过

│ 指标       │ 保守(40倍PE) │ 乐观(50倍PE) │
│ 合理市值   │   3.83万亿   │   4.79万亿   │
│ 理想买点   │   1.91万亿   │   2.39万亿   │
│ 当前市值   │   1.57万亿   │   1.57万亿   │
│ 买点%      │   +21.9%     │   +52.3%     │
│ 结论       │ ✅ 已到买点   │ ✅ 已到买点   │

✅ 适用

• A股上市公司（输入股票代码）
• 想要检验三大前提、确认买点卖点的价值投资者
• 唐朝《价值投资实战手册》读者

❌ 不适用

• 不符合三大前提的企业（银行、地产、高资本投入科技企业）
• 港股、美股
• 指数、基金、ETF
• K线择时、趋势分析

以下为AI内部指令，用户无需阅读

Design Mode: Pipeline + Gate + Gotchas

Pipeline

用户说"用老唐估值法分析 XX"
    ↓
Phase 0：首次启动初始化 → 依赖检测 + 前置说明
    │
    ├─ 检测1：询问用户是否有金融数据类skill → 智能路由
    │   ├─ 无 → 选路径B（浏览器查询）
    │   └─ 有 → 学习该skill用法 → 选路径A（专业skill查询）
    │
    └─ 检测2：首次使用发送前置说明
    │
    ↓  🔐 Gate：至少一条路径可用
    │
Phase 1：数据获取（按路由结果走对应路径）
    │
    ├─ 路径A（专业skill）：调用用户安装的金融skill查数据
    │
    └─ 路径B（浏览器）：网页搜索财务数据
    │
    ↓  🔐 Gate：核心字段完整
    │
Phase 2：三大前提检验 + 估值计算
    ↓
Phase 3：报告输出 → 按模板生成 + 数据来源标注 + Reviewer自检

🚀 用户怎么用

直接对AI说：「用老唐估值法分析 贵州茅台」

AI会先询问您是否已安装金融数据类skill：

• 已安装 → 自动学习调用方式，获取精准财务数据
• 未安装 → 自动用浏览器查询数据，先出报告体验，同时建议安装专业skill

无需提前准备任何东西，直接输入股票代码即可开始。

领域知识

核心概念

• 老唐估值法：唐朝《价值投资实战手册》提出的简化DCF估值法。核心理念："买股票就是买公司，买公司就是买未来自由现金流的折现。"核心公式：合理市值 = 未来第3年自由现金流 × 合理PE（40~50倍）。
• 三大前提：老唐估值法适用的前置条件——①利润为真（净利润是真金白银）、②利润可持续（未来还能赚这么多）、③不需要大量资本投入（赚的钱可以分给股东）。三条全部满足才能使用老唐估值法。
• 安全边际：买点 = 合理市值 × 50%（用5毛买1块）。卖点 = min(合理市值 × 150%, 当年净利润 × 50倍)。
• PE倍数来源：合理PE = 1 ÷ 无风险收益率，取10年期国债收益率（约1.744%）与AAA企业债收益率（约2.18%）中的较大值，封顶50倍。最终范围：40倍（保守）~ 50倍（乐观）。

关键 Note

1. PE倍数只有40~50倍 — 这是老唐估值法的核心设定，不随市场短期波动随意调整。任何其他倍数（25倍、30倍等）都是错误的。
2. 买点%不要搞反 — 正数=当前市值低于买点=已到买点（可买），负数=未到买点（继续等）。
3. 三大前提不符合≠不值得买 — 只是老唐估值法不适用。高资本投入型或高成长型企业需用其他方法。
4. 机构预测是"一致预期" — 数据来自多家券商汇总，不是独家预测。报告需标注"数据为机构一致预期"。

工具定义

本 Skill 支持两种数据获取方式：

• 路径A（专业skill查询）：依赖用户已安装的金融数据类 skill（如 mx-data），走 Phase 0 智能路由
• 路径B（浏览器查询）：不依赖任何 skill，通过 WebSearch/WebFetch 搜索公开数据

以下以 mx-data 为例说明路径A的调用方式（用户的实际 skill 用法可能不同）。

数据获取流程

# 第0步：读取 mx-data 的实际路径（由 Phase 0 搜索并缓存）
SKILL_DIR="$(cd "$(dirname "$0")/.." 2>/dev/null && pwd)"
MX_PATH=$(python3 -c "import json; d=json.load(open('$SKILL_DIR/.mx_data_path.json')); print(d.get('path',''))" 2>/dev/null)

# 如果路径未缓存，重新搜索一次
if [ -z "$MX_PATH" ]; then
    python3 "$SKILL_DIR/scripts/find_mx_data.py" "$SKILL_DIR" >/dev/null 2>&1
    MX_PATH=$(python3 -c "import json; d=json.load(open('$SKILL_DIR/.mx_data_path.json')); print(d.get('path',''))" 2>/dev/null)
fi

# 查询机构预测（返回 A/E/E/E 4行）
cd "$MX_PATH" && source ~/.profile 2>/dev/null
python ./mx_data.py "<代码> 机构预测统计" /tmp/mx_output

# 查询财务指标
python ./mx_data.py "<代码> 最新市值 最新年报净利润 经营现金流 资本开支 总资产 有息负债 应收票据及应收账款 非经常性损益" /tmp/mx_output

🚨 读数据的正确方式（非常重要！别自己写脚本）

mx_data 输出的是 .xlsx 文件（Excel），你不要自己写Python脚本转JSON。用以下固定命令直接读：

# 先看description文件获取概要
cat /tmp/mx_output/*_description.txt 2>/dev/null

# 用Python一行命令把xlsx转成文本读（不要自己写复杂转换逻辑）
python3 -c "
import pandas as pd, os
for f in os.listdir('/tmp/mx_output'):
    if f.endswith('.xlsx'):
        df = pd.read_excel(f'/tmp/mx_output/{f}', engine='openpyxl')
        print(f'=== {f} ===')
        print(df.to_string(index=False))
" 2>/dev/null

必须读真实输出，不可凭印象填写。 年份根据返回结果动态确认，不要假设。

经验攻略

高频场景

估值计算要点

1. 第3年净利润确认 — 机构预测统计返回4行数据（1年实际A + 3年预测E），第4行（最后一个E）= 未来第3年净利润
2. 有息负债率 = 有息负债 ÷ 总资产 × 100%。有息负债包括短期借款、长期借款、应付债券等（不含应付账款）。如果 ≥ 70%，第3年净利润打7折
3. 买点%计算 =（买点 - 当前市值）÷ 当前市值 × 100%
4. 报告中的买点、卖点、当前市值三项加粗斜体高亮

买点/卖点判断逻辑（非常重要，易错！）

> ⚠️ 典型错误：当前1.579万亿小于买点1.91万亿时，结论是已到买点（当前比买点低，正是机会），而非未到买点。

⛔ Gotchas（踩坑点 — 执行前先读）

1. ❌ 不读数据直接写报告 — Phase 1 数据必须从真实输出读取，不可凭印象
2. ❌ 硬编码年份 — 根据机构预测返回结果动态确定"未来第三年"
3. ❌ 乱用PE倍数 — PE只能是40倍（保守）或50倍（乐观），25倍、30倍或其他倍数都是错的！估值计算前先读 references/valuation-guide.md
4. ❌ 路径A中自己写脚本读xlsx — mx_data输出xlsx文件，用工具定义章节里的Python命令读，不要自己写复杂转换逻辑
5. ❌ 省略任一字段 — 财务数据表必须完整，缺失字段标"未获取"并注明原因
6. ❌ 模糊措辞 — "需确认具体数据""通常健康"等不算结论
7. ❌ 三大前提不符合仍用老唐估值法 — 不满足时标注企业不适用老唐估值法
8. ❌ 买点逻辑搞反 — 当前市值 < 买点 = 已到买点（可买），不是未到买点
9. ❌ 字段名用错导致查不到数据 — mx-data批量查询时用 应收票据及应收账款（标准财报字段名），不要用 应收账款（单独查应收账款走的是账龄结构表，字段不对应）。如果批量查询仍取不到，单独查一次 应收票据及应收账款
10. ❌ 数据只查不读 — 执行查询后必须读取输出，不能假设数据
11. ❌ 路径A中先查"最新年报"再用A年核对 — 直接以机构预测表A年为准去查年报数据即可，多余查询可能返回旧数据
12. ❌ 路径B中只查一个来源 — 每条数据至少从2个独立来源交叉验证，避免单一来源数据异常

操作规程（SOP）

Phase 0：前置检测

每次执行分析前，先做两步检测。

检测 1：智能路由 — 确认数据来源

先询问用户是否已有金融数据类 skill：

> "在开始分析前，请问您是否已经安装了金融数据类 skill（如 mx-data / 东方财富妙想 / 财报查询等）？"

> - 有 → 让我先学习一下它的用法，再用它查专业数据

> - 没有 → 没关系，我直接通过浏览器搜索公开财务数据来帮您分析

根据用户回答选择路由：

➡️ 路径A（专业skill查询）

当用户表示已有金融数据 skill 时：

1. 问用户 skill 的名称或如何使用（传股票代码、查字段的格式）
2. 如果用户不确定用法 → 用 WebSearch 搜索" 使用说明"获取调用方式
3. 确认可调用后，记录 skill 的调用方式并进入 Phase 1 路径A

> 用户已有金融数据 skill 时优先走此路径，数据更精准。

➡️ 路径B（浏览器查询）

当用户表示没有金融数据 skill 时：

> 🔐 Gate：路径B确认 — 浏览器搜索耗时较长且有失败风险

>

> 告诉用户：

> "📡 用浏览器搜索财务数据的话有几点需要告知您：

> ① 等待时间长 — 需要在十几个网页间逐个搜索、交叉验证数据，通常需要 3-5 分钟才能完成数据获取

> ② 有失败风险 — 公开网页数据格式不统一，部分字段可能查不到或数据不完整

> ③ 数据精度低 — 浏览器解析的数据可能不完整或有偏差

>

> 您看要不要：

> - 方案A（推荐）：我先帮您安装东方财富妙想 skill（免费），之后数据自动获取、精准稳定，以后每次分析都更快更准 → ✅ 推荐

> - 方案B：直接用浏览器搜索，先出报告体验一下（可能会有等待或数据缺失）"

>

> 根据用户选择：

> - 选方案A → 引导用户执行安装流程 → 回到检测1重新走路径A

> - 选方案B → 告知"好的，我直接用浏览器帮您查，如果数据查不全我再告诉您"，继续执行

> 路径说明：使用 WebSearch / WebFetch 从东方财富网、新浪财经、雪球等公开来源获取财务数据。数据精度可能略低于专业 skill，但不影响完整的估值分析流程。

> 🔐 Gate：至少一条路径可用 → 始终 true（路径B永远是备选），继续执行

检测 2：第一次启动时发送前置说明

检查标记文件 $SKILL_DIR/.first_run_complete 是否存在（SKILL_DIR 是本 skill 的根目录）：

• 不存在 → 通过 send_file_to_user 发送本技能目录下的 references/前置说明与版本对比.md 文件给用户，然后创建标记文件
• 存在 → 跳过

> 标记文件仅控制前置说明的发送，不影响主流程。

以上检测全部通过后 → 进入 Phase 1 数据获取

Phase 1：数据获取

根据 Phase 0 路由结果走对应路径：

➡️ 路径A（专业skill查询）

> 用用户已安装的金融数据 skill 查数据。以下以 mx-data 为例（实际调用方式以用户 skill 为准），假设用户 skill 能返回以下字段：

第1步：查机构预测统计 → 拿到A年（最新年报年份）和E年（未来预测）
→ 应返回4行数据格式：2025A / 2026E / 2027E / 2028E
→ A年（如2025）就是最新年报年份，以此为准

第2步：用A年查年报全套财务数据
→ 经营现金流 | 资本开支 | 总资产 | 有息负债 | 应收票据及应收账款 | 非经常性损益

第3步：查当前市值

> 如果用户 skill 是 mx-data，其具体用法参考 工具定义 章节中的 bash 命令和读数据方式。

➡️ 路径B（浏览器查询）

用 WebSearch / WebFetch 搜索公开数据。按以下顺序逐个获取：

【搜索策略】

① 机构预测净利润
   搜索 "<股票名/代码> 机构预测 净利润 2026 2027 2028"
   或从东方财富个股页财务分析-机构预测获取
   → 需要拿到4行（A/E/E/E），年份动态确定

② 最新市值
   搜索 "<股票名/代码> 总市值"
   或东方财富/新浪财经个股页

③ 最新年报财务数据
   搜索 "<股票名/代码> <A年>年报 经营现金流 资本开支 总资产 有息负债"
   搜索 "<股票名/代码> 应收票据及应收账款 非经常性损益"
   优先从东方财富网个股页 → 财务分析 → 财务指标获取

④ 无风险收益率
   搜索 "10年期国债收益率"
   搜索 "AAA企业债收益率"

搜索取数规则：

• 每条数据至少从 2 个独立来源 交叉验证（如东方财富 + 新浪财经）
• 机构预测净利润必须取到 4 行（A/E/E/E），如只有3年则取最近A年+3个E
• 多个来源不一致时，取更近日期/更高权威度的值，并在报告中标注来源
• 用 WebSearch 定位页面 → WebFetch 抓取具体数据

读取输出格式示例：

📡 数据来源：浏览器搜索（东方财富网 + 新浪财经）
机构预测：2025A=xxx亿 / 2026E=xxx亿 / 2027E=xxx亿 / 2028E=xxx亿
当前市值：xxx亿
经营现金流：xxx亿 | 资本开支：xxx亿 | 总资产：xxx亿
有息负债：xxx亿 | 应收票据及应收账款：xxx亿 | 非经常性损益：xxx亿
10年期国债收益率：x.xx% | AAA企业债收益率：x.xx%

> 注意：浏览器查询的数据在报告中需标注"数据来自公开网络搜索，仅供参考"

> 🔐 数据完整性Gate（适用于两条路径）：

>

> 必须字段（缺失 → 暂停，重新查一次；仍查不到则向用户报告）：

> - [ ] 最新市值 [ ] 归属净利润（机构预测A年） [ ] 经营现金流

> - [ ] 资本开支 [ ] 总资产 [ ] 有息负债 [ ] 非经常性损益

> - [ ] 机构预测4行数据（A/E/E/E）

>

> 可选字段（缺失 → 标记"⚠️ 未获取"，继续执行）：

> - [ ] 应收票据及应收账款

>

> 应收票据及应收账款缺失处理：先用主查询查一次，取不到则单独再查一次 应收票据及应收账款（注意字段名，不要用应收账款）；仍取不到则标⚠️继续，不影响流程。

Phase 2：三大前提检验 + 估值计算

三大前提检验

结论规则：每个前提的最终结论 = 该前提三个检验项中的最差结果。

• 若某个检验项标⚠️（因数据缺失）→ 该前提结论降级为⚠️
• 最终结论表中必须单独标注缺失数据项

估值计算

有息负债率 = 有息负债 ÷ 总资产

• < 70%：第3年自由现金流 ≈ 第3年预测净利润
• ≥ 70%：第3年自由现金流 = 第3年预测净利润 × 0.7

合理市值（双PE轨道）：

• 保守（40倍PE）：第3年自由现金流 × 40
• 乐观（50倍PE）：第3年自由现金流 × 50

买点 = 合理市值 × 50%

卖点 = min(合理市值 × 150%, 当年净利润 × 50倍)

> 🔐 计算完成Gate：确认买点/卖点均已计算，继续

Phase 3：报告输出

格式见 references/report-templates.md。输出前逐项对照 references/checklist.md 自检，全部通过才发送。

报告文件命名规范（硬性要求 — 严格遵循）

> 报告最终上传到IMA订阅库「价值投资与趋势预判→2.个股实盘-唐唐估值法Skill/」展示给用户看。

单企分析：

【你好金乌】个股估值·{公司名}（{YYYY.MM.DD}）.md

示例： 【你好金乌】个股估值·贵州茅台（2026.06.20）.md

双企对比：

【你好金乌】个股估值·{A公司}+{B公司}（{YYYY.MM.DD}）.md

示例： 【你好金乌】个股估值·贵州茅台+五粮液（2026.06.20）.md

企业对比汇总表：

【你好金乌】个股估值·企业对比汇总表（{YYYY.MM.DD}）.md

命名检查：

1. 扫描 ../../data/{用户名}/唐唐估值法/reports/ 目录中已有的文件名
2. 确认新文件名不重复
3. 生成文件名并执行输出

特别注意：如果有字段缺失（如应收票据及应收账款取不到），必须：

1. 先在批量查询中确认字段名为 应收票据及应收账款（不要写应收账款）
2. 仍取不到时单独查一次 应收票据及应收账款
3. 在财务数据表中标注"⚠️ 未获取（API未返回）"
4. 在三大前提检验表中对应的检验项标"⚠️ 待确认"
5. 该前提结论降级为"⚠️"
6. 在报告末尾"数据说明"章节中单独说明缺失内容及对结论的影响

前置说明显示规则

• 用户首次使用：完整展示前置说明（什么是老唐估值法、三大前提、PE倍数来源、买点卖点逻辑）
• 后续调用：精简版（仅方法论来源和核心数据说明）
• 用户主动要求完整版：输出完整版 + 重新发送前置说明文件

安全红线

1. ❌ 禁止在SKILL.md中包含硬编码API密钥或密码
2. ❌ 禁止包含危险命令（rm -rf /、chmod 777、curl | bash等）
3. ❌ 禁止description夸大虚假 — 功能描述必须与实现完全一致
4. ❌ 禁止使用营销诱导词 — 名称不含"免费/促销/最优/躺赢/最好"等
5. ❌ 禁止侵犯知识产权 — 标明方法论来源《价值投资实战手册》（唐朝著），不暗示官方关系
6. ❌ 禁止内容含政治/违法/低俗红线
7. ❌ 禁止功能描述与实现不一致 — 必须精确罗列所有核心动作

References（按需读取）

与人协作