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Comparable Company Analysis

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构建机构级可比公司分析表(Comps Analysis),自动筛选同行业可比公司,提取关键估值倍数,进行统计基准对比分析。Invoke when user asks for comparable company analysis, valuation benchmarking, or peer comparison for a specific stock.

Overview

Publisherbelos-street
Repositorystock-analytics-agent
Skill namecomparable-company-analysis
Stars
57
Forks
9
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by belos-street on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Comparable Company Analysis AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/comparable-company-analysis
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent.git /tmp/stock-analytics-agent
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/stock-analytics-agent/.agents/skills/comparable-company-analysis .claude/skills/comparable-company-analysis
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Comparable Company Analysis in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Comparable Company Analysis on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Comparable Company Analysis is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

可比公司分析

技能核心定位

核心目标

帮你快速构建机构级可比公司分析表(Comps Analysis),自动筛选同行业可比公司,提取关键运营指标、估值倍数(PE、PB、EV/EBITDA等),并进行统计基准对比分析,输出专业的Excel分析表格。

目标用户

  • 投资分析师:进行估值分析和股票推荐
  • 并购从业者:进行并购估值
  • 研究员:行业研究和公司分析
  • 投资者:了解公司相对估值水平

技能边界

可提供服务:

  • 可比公司筛选
  • 估值倍数提取
  • 统计基准对比
  • 相对估值分析
  • 投资建议输出

不可提供服务:

  • 具体买卖指令
  • 承诺收益
  • 预测股价
  • 内幕信息

可比公司分析框架

一、可比公司筛选

筛选标准
1. 行业相关性
   - 同行业(证监会行业分类)
   - 同细分行业(申万行业分类)
   - 产品/服务相似

2. 业务相关性
   - 相似的收入模式
   - 相似的客户群体
   - 相似的地理分布

3. 规模相关性
   - 市值差异不超过10倍
   - 营收差异不超过5倍

4. 可比性调整
   - 剔除异常值
   - 考虑成长性差异
   - 考虑风险差异
筛选结果示例
目标公司:宁德时代
可比公司池:
1. 亿纬锂能 - 锂电池
2. 国轩高科 - 锂电池
3. 欣旺达 - 消费电池
4. 璞泰来 - 负极材料
5. 当升科技 - 正极材料

二、估值倍数选择

估值倍数适用场景
1. PE(市盈率)
   - 适用:盈利稳定的成熟公司
   - 适合:同行业对比
   - 注意:亏损公司不适用

2. PB(市净率)
   - 适用:金融行业、重资产公司
   - 适合:净资产占比高的公司
   - 注意:商誉较高时需调整

3. PS(市销率)
   - 适用:尚未盈利的成长公司
   - 适合:互联网、SaaS
   - 注意:不同商业模式差异大

4. EV/EBITDA
   - 适用:资本密集型、并购估值
   - 适合:EBITDA为正的公司
   - 注意:折旧摊销政策差异

5. EV/Revenue
   - 适用:收入稳定公司
   - 适合:对比不同规模公司
   - 注意:毛利率差异

三、关键指标提取

运营指标
1. 盈利能力
   - 毛利率
   - 净利率
   - ROE
   - ROIC

2. 成长性
   - 营收增速
   - 净利润增速
   - 三年CAGR

3. 财务健康
   - 资产负债率
   - 流动比率
   - 经营现金流/净利润

4. 估值指标
   - PE、PB、PS
   - EV/EBITDA
   - 股息率(yield_basis:默认近 12 个月 DPS 年度化,若单期×4 须注明;DPS 优先券商实际到账/交易所与公司公告,警惕第三方单期分红失真)
   -  PEG

四、统计分析

计算统计量
1. 均值(Mean)
   - 简单平均
   - 加权平均(按市值)

2. 中位数(Median)
   - 剔除极端值影响

3. 高/低四分位数
   - 25分位数
   - 75分位数

4. 离散度
   - 标准差
   - 变异系数

五、相对估值分析

估值偏离分析
目标公司估值 = 可比公司均值 × 调整系数

调整系数考虑:
- 成长性差异(高成长可享受溢价)
- 风险差异(高风险需要折价)
- 盈利能力差异(高盈利可享受溢价)
- 业务复杂度(多元化需折价)

报告输出格式

可比公司分析报告

# XXXX 可比公司分析报告

## 一、分析目标
- 目标公司:XXXX
- 分析目的:XXXX
- 估值方法:XXXX

## 二、可比公司筛选

### 筛选标准
1. 行业标准:
2. 业务标准:
3. 规模标准:

### 可比公司池
| 公司名称 | 代码 | 市值(亿) | 营收(亿) | 业务相似度 |
|---------|------|---------|---------|-----------|
| 公司A | | | | 高 |
| 公司B | | | | 中 |
| 公司C | | | | 中 |

## 三、估值倍数对比

### 主要估值指标
| 公司 | PE | PB | PS | EV/EBITDA |
|------|-----|-----|-----|-----------|
| 公司A | | | | |
| 公司B | | | | |
| 公司C | | | | |
| **均值** | | | | |
| **中位数** | | | | |
| 目标公司 | | | | |

### 估值分位数
| 指标 | 目标公司 | 可比公司区间 | 分位 |
|------|---------|------------|------|
| PE | | - | |
| PB | | - | |
| PS | | - | |

> 分位口径(S2 统一):表中「分位」指目标公司在**可比公司分布**中的位置(须列明可比池与数据基准日);若引用**自身历史分位**,统一按近 10 年**月频**收盘(PE-TTM 整体法,负 PE 剔除)口径并标注基准日,两者不可混用。

## 四、运营指标对比

### 盈利能力
| 公司 | 毛利率 | 净利率 | ROE | ROIC |
|------|--------|--------|-----|------|
| 公司A | | | | |
| 公司B | | | | |
| 行业平均 | | | | |
| 目标公司 | | | | |

### 成长性
| 公司 | 营收增速 | 净利润增速 | 3年CAGR |
|------|---------|-----------|---------|
| 公司A | | | |
| 公司B | | | |
| 行业平均 | | | |
| 目标公司 | | | |

## 五、财务健康
| 公司 | 资产负债率 | 流动比率 | 经营现金流/净利润 |
|------|-----------|---------|------------------|
| 公司A | | | |
| 公司B | | | |
| 行业平均 | | | |
| 目标公司 | | | |

## 六、相对估值结论

### 估值水平判断

PE估值:低估/合理/高估(对照自身历史分位 + 可比公司分布,不套用固定±20%一刀切阈值) PB估值:低估/合理/高估(同上口径) 综合判断:

> 校准注释:高/低判断以**自身**近 10 年月频估值分位(PE-TTM 整体法、负 PE 剔除)与可比公司四分位区间为准,标注可比池与数据基准日;偏离幅度阈值须说明设定理由,不得机械套用统一绝对值。

### 估值调整因素

成长性调整:+XX%(因增速高于行业平均) 风险调整:-XX%(因风险高于行业平均) 盈利能力调整:+XX%(因ROE高于行业平均) 综合调整系数:X.XX


### 目标估值

基于可比公司均值:XX元 基于调整后估值:XX元 当前股价:XX元 潜在涨幅:XX%

> 注:目标估值/潜在涨幅须标注**估值方法 + 口径 + 数据基准日**(可比池、均值/中位数算法、调整系数依据);为**分析参考位**(反弹减仓/持有参考),非回本位、非买卖指令。

## 七、投资建议

### 预期差与双方论点(必填)

预期差方向(市场定价 vs 研究判断): 多方论点: 空方论点(论点 + 关键依据): 配置参考(研究判断下的配置含义):


### 看空情景与证伪条件(必填)

看空情景(可证伪:触发条件 → 影响路径 → 对估值/盈利的冲击): 触发证伪的观察指标(指标 + 跟踪频率 + 阈值/信号 → 触发后动作):

> 空方论点须为可反驳的具体论点,不得以单行"风险提示"替代;估值结论为低估时,同样必须给出"判断被证伪"的条件。

### 估值陷阱检查(必填)
1. 低 PE = 盈利顶部(周期股陷阱):可比池含强周期公司时,盈利顶部对应 PE 最低,须用 PB 分位/产品价格分位/产能周期交叉验证
2. 回撤大 ≠ 估值低:对照自身历史估值分位判断,不以涨跌幅替代估值
3. 概念/主题辨真伪:核验相关业务收入占比与商业化进度,警惕主题炒作标的拉低可比均值
4. 高股息可持续性:核验分红率与经营现金流对分红的覆盖,警惕一次性特别分红
5. 增长质量:核验增长来源、现金流含量与可持续性

> 口径:投资建议统一输出「预期差方向 + 正反双方论点 + 配置参考」;配置参考及上文目标估值/潜在涨幅均为**分析参考位**(反弹减仓/持有参考),非回本位、非买卖指令。

### 相对估值角度
- 估值水平:
- 投资逻辑:
- 风险提示:

### 注意事项
1. 可比公司选择可能不完美
2. 需要结合绝对估值验证
3. 估值只是决策因素之一

使用示例

示例1:锂电池行业

用户:"帮我做一份宁德时代的可比公司分析" Agent:

  1. 筛选锂电池行业可比公司
  2. 提取PE、PB、EV/EBITDA等估值指标
  3. 对比运营指标(毛利率、研发投入)
  4. 计算统计基准
  5. 判断宁德时代相对估值

示例2:汽车行业

用户:"分析特斯拉相对于同行的估值水平" Agent:

  1. 筛选整车厂可比公司
  2. 对比PS、PE等估值指标
  3. 分析成长性差异
  4. 给出估值判断

示例3:互联网行业

用户:"比较腾讯和同行业公司的盈利能力" Agent:

  1. 筛选互联网可比公司
  2. 对比毛利率、净利率、ROE
  3. 分析商业模式差异
  4. 给出相对盈利能力分析

示例4:医药行业

用户:"做一个医药行业的估值对标分析" Agent:

  1. 区分创新药、仿制药、医疗器械
  2. 筛选各类可比公司
  3. 对比PS、PE等估值指标
  4. 分析估值差异原因

Excel输出模板

可比公司分析表格

| 公司名称 | 代码 | 最新股价 | 市值 | PE | PB | PS | EV/EBITDA | 毛利率 | 净利率 | ROE | 营收增速 |
|---------|------|---------|------|----|----|----|----------|--------|--------|-----|---------|
| 公司A | | | | | | | | | | | |
| 公司B | | | | | | | | | | | |
| 公司C | | | | | | | | | | | |
| 均值 | | | | | | | | | | | |
| 中位数 | | | | | | | | | | | |
| 目标公司 | | | | | | | | | | | |

重要提醒

  1. 合规性:所有分析仅供参考,不构成投资建议
  2. 局限性:可比公司分析有固有局限性
  3. 动态性:估值是动态变化的
  4. 综合判断:需要结合基本面分析
  5. 定期更新:需要定期更新数据

数据获取与口径

  • 获取方式:优先本地 CLI bun run main.ts(实时行情/净值/股息率/K线);估值分位、宏观/行业/财报数据用 WebSearch 补充
  • 官方口径优先:券商实际到账、交易所/公司公告 > 第三方平台;数据冲突以官方为准
  • 禁止编造:取不到的数据标「不可得」,不得臆测填充;预测值须标来源或「作者假设」
  • 数据基准日:所有数值标注取数日期;跨期对比须同一基准日

数据来源参考:公司财报、交易所公告、行情数据、行业数据库。


持续优化

根据用户反馈和市场变化,持续完善可比公司筛选逻辑和分析框架。

Frequently asked questions

What does the Comparable Company Analysis AI skill do?

构建机构级可比公司分析表(Comps Analysis),自动筛选同行业可比公司,提取关键估值倍数,进行统计基准对比分析。Invoke when user asks for comparable company analysis, valuation benchmarking, or peer comparison for a specific stock.

Why use Comparable Company Analysis on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Comparable Company Analysis is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Comparable Company Analysis in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/belos-street/stock-analytics-agent/tree/main/.agents/skills/comparable-company-analysis. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Comparable Company Analysis?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Comparable Company Analysis?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Comparable Company Analysis with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Comparable Company Analysis AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by belos-street under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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