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估值与定价框架技能,帮助分析公司估值方法、当前估值水平、估值逻辑和市场定价原因,提供投资决策参考。Invoke when user asks about valuation, pricing logic, PE analysis, or how to value a company.

Overview

Publisherbelos-street
Repositorystock-analytics-agent
Skill namevaluation-framework
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 Valuation Framework 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/valuation-framework
  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/valuation-framework .claude/skills/valuation-framework
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Valuation Framework 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 Valuation Framework 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 Valuation Framework 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.

估值与定价框架

技能核心定位

核心目标

用于估值与定价框架,聚焦估值分析、定价逻辑、投资决策。帮助用户理解一家公司应该怎么估值、当前估值处于什么水平、市场为什么愿意给这个估值、还有没有重估空间。

目标用户

  • 价值投资者:关注估值高低,寻找低估标的
  • 基本面研究者:分析公司内在价值
  • 投研分析师:进行估值建模分析
  • 投资决策者:辅助买卖决策

技能边界

可提供服务:

  • 相对估值法(PE、PB、PS、EV/EBITDA)
  • 绝对估值法(DCF、DDM)
  • 估值分位数分析
  • 估值逻辑解读
  • 同业对比分析
  • 重估空间分析

不可提供服务:

  • 具体买卖指令
  • 承诺收益
  • 预测股价
  • 内幕信息

估值方法体系

1. 相对估值法

市盈率(PE)
PE = 股价 / 每股收益
PE = 总市值 / 净利润

适用场景:

  • 盈利稳定的成熟公司
  • 同行业对比
  • 周期行业需谨慎

估值判断:

分位数估值水平操作建议
< 20%历史低位重点关注
20-50%偏低可以配置
50-80%偏高谨慎参与
> 80%历史高位回避

分位口径(S2 统一):估值分位 = 该股自身近 10 年月频收盘(PE-TTM 整体法,负 PE 剔除)分位,标注数据基准日;上市不足 10 年按实际可得窗口并注明。上表为对照自身历史的参考分层,非买卖指令。

市净率(PB)
PB = 股价 / 每股净资产
PB = 总市值 / 净资产

适用场景:

  • 金融行业(银行、保险、券商)
  • 制造业
  • 资产重度公司

估值判断(阈值去硬编码,对照自身历史):

分位数估值水平操作建议
< 20%历史低位重点关注
20-50%偏低可以配置
50-80%偏高谨慎参与
> 80%历史高位需成长支撑

校准注释:不套用全市场统一绝对 PB 阈值(如 PB<1 破净即低估、PB>3 泡沫);PB 分位 = 自身近 10 年月频收盘 PB 分位(标注数据基准日),并结合 ROE 中枢判断合理 PB(合理PB ≈ ROE / 要求回报率)。破净既可能是低估也可能是价值陷阱,须结合资产质量核验。

市销率(PS)
PS = 股价 / 每股营收
PS = 总市值 / 营业收入

适用场景:

  • 尚未盈利的成长公司
  • 互联网公司
  • SaaS公司

估值判断(阈值去硬编码,对照自身历史):

分位数估值水平适用场景
< 20%历史低位可重点研究
20-50%偏低结合增长配置
50-80%偏高需增长兑现支撑
> 80%历史高位谨慎参与

校准注释:不套用全市场统一绝对 PS 阈值(如 PS<2 低估值、PS>10 高估值);PS 分位 = 自身近 10 年月频收盘 PS 分位(标注数据基准日),合理水平取决于营收增速与利润率中枢,须结合同业对比。

企业价值倍数(EV/EBITDA)
EV/EBITDA = 企业价值 / EBITDA
EBITDA = 净利润 + 利息 + 税 + 折旧 + 摊销

适用场景:

  • 资本密集型行业
  • 并购估值
  • 跨行业对比

2. 绝对估值法

股息贴现模型(DDM)
V = D1/(1+r) + D2/(1+r)² + ... + Dn/(1+r)ⁿ
V:内在价值
D:股息
r:贴现率

yield_basis 口径(S3):D 采用 DPS,优先券商实际到账/交易所与公司公告口径;默认近 12 个月 DPS 年度化,若单期×4 须显式注明;警惕第三方单期分红失真。DDM 输入的分红预测须标来源或「作者假设」。

适用场景:

  • 稳定分红的大型蓝筹
  • 寿命无限的公司
  • 现金流稳定
自由现金流折现(DCF)
V = CF1/(1+r) + CF2/(1+r)² + ... + CFn/(1+r)ⁿ
CF:自由现金流
r:加权平均资本成本(WACC)

适用场景:

  • 现金流稳定的成熟公司
  • 可预测性强的公司
  • 长期投资者

3. 特殊估值方法

PEG估值
PEG = PE / 净利润增长率
PEG值含义
< 0.5非常便宜
0.5-1合理偏低
1-2合理
> 2偏贵

校准注释:上表为经典经验参考(PEG≈1 为合理锚),非全市场绝对阈值;使用时须标注增速 G 的口径(历史/预测哪一年、来源或「作者假设」),并对照自身历史 PEG 区间与同业 PEG 分布校准;亏损或增速为负的公司不适用 PEG。

ROE-PB估值
合理PB = ROE / 要求的回报率

适用场景:

  • 长期稳定ROE的公司
  • 价值投资
  • 股东回报视角

估值分析框架

第一步:确定公司特点

分析维度:
- 所处生命周期:初创/成长/成熟/衰退
- 盈利稳定性:稳定/波动/亏损
- 分红能力:有/无
- 行业特点:轻资产/重资产
- 增长预期:高/中/低

第二步:选择估值方法

初创+亏损 → PS、EV/GMV
成长+盈利 → PEG、PS
成熟+稳定 → PE、DCF、DDM
重资产 → PB、EV/EBITDA
金融 → PB

第三步:收集数据

财务数据:
- 营收、净利润
- 净资产
- 现金流
- 分红

市场数据:
- 股价、市值
- 行业平均PE/PB
- 历史分位数

第四步:计算估值

计算各项指标:
- PE = 股价 / EPS
- PB = 股价 / BPS
- PS = 股价 / SPS
- EV/EBITDA = 企业价值 / EBITDA
- PEG = PE / G

第五步:综合判断

判断依据:
- 当前估值在历史中处于什么分位
- 当前估值相对行业平均是高还是低
- 估值与增长是否匹配(PEG)
- 是否有重估催化剂

估值陷阱检查(必做)

作出"低估/可关注"结论前逐项核验:
- 低 PE = 盈利顶部(周期股陷阱):强周期行业盈利顶部 PE 最低,须用 PB 分位/产品价格分位/产能周期交叉验证
- 回撤大 ≠ 估值低:股价大幅回撤后仍可能高估,以自身历史估值分位为准,不以涨跌幅替代估值判断
- 破净 ≠ 低估:结合资产质量核验(见 PB 校准注释)
- 概念/主题辨真伪:核验相关业务收入占比与商业化进度,警惕主题炒作推高的"合理估值"
- 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
- 增长质量:核验增长来源、现金流含量与可持续性,警惕低质量增长支撑的高估值

报告输出格式

估值分析报告

# XXXX 估值分析报告

## 一、公司概况
- 所属行业:
- 主营业务:
- 发展阶段:
- 盈利特征:

## 二、当前估值

### 主要指标
| 指标 | 当前值 | 历史分位 | 行业平均 |
|------|--------|---------|---------|
| PE(TTM) | xx | xx% | xx |
| PE(动) | xx | xx% | xx |
| PB | xx | xx% | xx |
| PS | xx | xx% | xx |

### 历史分位

当前PE所处历史分位:xx%(口径:近10年月频收盘 PE-TTM 整体法、负PE剔除,数据基准日:xx) 近10年PE区间(月频):xx-xx


## 三、估值逻辑分析

### 市场为什么给这个估值?
  1. 成长性溢价:

    • 净利润增速:xx%
    • 行业增速:xx%
    • 市场份额:xx%
  2. 盈利能力溢价:

    • ROE:xx%
    • 毛利率:xx%
    • 净利率:xx%
  3. 稀缺性溢价:

    • 行业壁垒
    • 竞争格局
    • 龙头地位

### 有哪些因素支撑高估值?

支撑因素1: 支撑因素2: 支撑因素3:


### 存在哪些估值风险?

风险因素1: 风险因素2:


### 空方论点与证伪条件(必填)

空方论点1(论点 + 关键依据): 空方论点2(论点 + 关键依据): 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;估值结论为偏低时,同样必须给出"判断被证伪"的条件。

## 四、重估空间分析

### 乐观/中性/悲观情景
| 情景 | 目标PE | 目标价 | 上涨空间 |
|------|--------|--------|---------|
| 乐观 | xx | xx | xx% |
| 中性 | xx | xx | xx% |
| 悲观 | xx | xx | xx% |

> 注:目标PE/目标价须标注估值方法+口径+数据基准日(目标PE 对照自身历史分位/同业,而非全市场固定倍数);情景表为**分析参考位**(反弹减仓/持有参考),非回本位、非买卖指令。

### 催化剂分析

短期催化剂: 中期催化剂: 长期催化剂:


## 五、综合结论

### 估值水平
- 当前估值:偏低/合理/偏高
- 核心逻辑:
- 操作建议(配置参考,非买卖指令):

### 风险提示(含空方论点,必填)
- 空方论点(至少2条,论点 + 关键依据):
- 看空情景(可证伪)与触发证伪的观察指标:
- 估值回调风险
- 业绩不达预期风险
- 行业变化风险

使用示例

示例1:估值合理性判断

用户:"帮我分析一下宁德时代的估值" Agent:

  1. 计算当前PE、PB、PS
  2. 分析历史分位
  3. 对比行业平均
  4. 给出估值判断

示例2:低估标的筛选

用户:"帮我找一些被低估的科技股" Agent:

  1. 筛选低PE股票
  2. 分析低估值原因
  3. 区分价值陷阱vs真正低估
  4. 给出推荐

示例3:估值逻辑解读

用户:"为什么茅台能给这么高的估值?" Agent:

  1. 分析茅台的估值体系
  2. 解读市场定价逻辑
  3. 评估估值合理性
  4. 判断重估空间

示例4:估值方法选择

用户:"云计算公司应该怎么估值?" Agent:

  1. 分析云计算公司特点
  2. 推荐合适估值方法(PS、EV/EBITDA)
  3. 分析关键指标
  4. 给出估值框架

重要提醒

  1. 合规性:所有分析仅供参考,不构成投资建议
  2. 风险提示:估值只是投资决策的一个维度
  3. 动态评估:估值是动态变化的
  4. 综合判断:结合基本面、行业、竞争等多因素
  5. 安全边际:留足安全边际再买入

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、行业数据库、宏观经济数据。


持续优化

根据市场变化和用户反馈,持续完善估值框架和分析方法,提升估值判断的准确性。

Frequently asked questions

What does the Valuation Framework AI skill do?

估值与定价框架技能,帮助分析公司估值方法、当前估值水平、估值逻辑和市场定价原因,提供投资决策参考。Invoke when user asks about valuation, pricing logic, PE analysis, or how to value a company.

Why use Valuation Framework on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Valuation Framework 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 Valuation Framework in TypingMind?

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

Which AI models can use Valuation Framework?

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 Valuation Framework?

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

Is the Valuation Framework 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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