Skill: lj22503/investment-framework-skill (version 1.0.2)

--- name: investment-framework version: 4.0.0 author: 燃冰 + 小蚂蚁 created: 2026-03-12 updated: 2026-04-07 skill_type: 核心🔴 allowed-tools: [Bash, Read, Write, Exec, WebSearch] related_skills: [problem-mapper, risk-assessor, sentiment-analyzer] tags: [投资框架，价值分析，资产配置，决策支持，风险管理] description: ［何时使用］当用户需要进行投资价值分析时；当用户询问"这家公司值得投资吗"时；当用户需要资产配置建议时；当用户想做投资决策但需要检查逻辑时；当用户想识别长期趋势和机会时；当用户需要评估市场经济专利时；当需要行业专用指标分析时 --- - value-analyzer: 个股价值分析（格雷厄姆标准） - moat-evaluator: 护城河评估（巴菲特标准） - intrinsic-value-calculator: 内在价值计算 - decision-checklist: 决策检查（芒格多元思维 + 投资十诫） - asset-allocator: 资产配置（马尔基尔生命周期） - future-forecaster: 未来趋势预测（KK 方法论） - market-patent-evaluator: 市场经济专利评估（林森池《投资王道》） - industry-specialist: 行业分析专家（行业特解指标库） - thousand-mile-horse-screener: 千里马筛选器（七准则选股） - risk-assessor: 独立风险评估（波动率/下行风险/集中度）⭐ 2026-04-07 新增 - sentiment-analyzer: 市场情绪分析（新闻/社交/分析师评级）⭐ 2026-04-07 新增 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": [] }, "install": [], }, } --- # 投资框架 Skill 包 📈 > 基于 5 本经典投资书籍 + 凯文·凯利未来预测方法论的实战工具箱。 **基于经典**： - 《聪明的投资者》格雷厄姆 - 安全边际、市场先生 - 《证券分析》格雷厄姆 & 多德 - 内在价值、财务分析 - 《巴菲特致股东的信》巴菲特 - 护城河、能力圈 - 《穷查理宝典》芒格 - 多元思维、逆向思考 - 《漫步华尔街》马尔基尔 - 指数基金、资产配置 - 《必然》《失控》凯文·凯利 - 未来预测方法论 - **《投资王道》林森池 - 市场经济专利、千里马筛选、行业特解** ⭐ 新增 --- ## 📋 功能描述 **核心功能**：提供完整的投资决策支持系统，从趋势识别到价值分析到资产配置。 **适用场景**： - 个股投资价值分析（"这家公司值得投资吗"） - 资产配置方案制定（"我应该如何配置资产"） - 投资决策前检查（"帮我检查这个投资逻辑"） - 长期趋势识别（"AI 是趋势还是泡沫"） - 投资学习和能力提升 **边界条件**： - ❌ 不提供具体买卖建议（需用户自主决策） - ❌ 不预测短期股价波动 - ❌ 不替代深入研究和尽职调查 - ✅ 提供分析框架和决策支持 - ✅ 帮助避免常见投资错误 **免责声明**（所有输出必须包含）： > ⚠️ 本文内容仅供参考，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。请独立判断并自行承担风险。 --- ## 🎯 技能架构 ### 技能关系图（2026-04-07 更新） ``` problem-mapper（元技能） ↓ 问题定义与成功标准 investment-framework（主技能） ↓ ┌────────────────────────┼────────────────────────┐ ↓ ↓ ↓ 价值分析端 决策支持端 趋势预测端 ↓ ↓ ↓ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴──────┐ │value- │ │decision- │ │future- │ │analyzer │ │checklist │ │forecaster │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ │ ┌────────────────────┼────────────────────┐ │ │ ↓ ↓ ↓ │ │ │moat- │intrinsic-value- │market- │ │ │evaluator │calculator │patent- │ │ └─────────┬─────┘└────────┬─────────┘evaluator │ │ │ │ │ │ │ ↓ ↓ ↓ │ │ ┌─────┴───────────────┴────────────┴─┐ │ │ │industry- │ │ │ │specialist │ │ │ └─────────────┬──────────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌───────┴───────┐ │ │ │thousand-mile- │ │ │ │horse-screener │ │ │ └───────────────┘ │ │ │ └───────────────────────┬───────────────────────────┘ ↓ asset-allocator（资产配置） ↓ ┌────────────────────────┼────────────────────────┐ ↓ ↓ ↓ risk-assessor sentiment-analyzer (其他技能) (风险评估) (情绪分析) ``` **新增技能说明**（2026-04-07）： - **risk-assessor**：独立风险评估（波动率/下行风险/集中度分析，输出风险评分 + 仓位上限） - **sentiment-analyzer**：市场情绪分析（新闻情绪/社交媒体/分析师评级，输出情绪评分 + 趋势判断） **新增技能说明**（2026-04-06）： - **market-patent-evaluator**：林森池市场经济专利评估（两类生意分类、专利强度评分、可持续性评估） - **industry-specialist**：行业分析专家（6+ 大行业特解指标库、行业专利地图、周期定位） - **thousand-mile-horse-screener**：千里马筛选器（七准则选股、历史业绩回溯、恒指成份股参考） ### CFA 财富管理流程整合 基于《新财富管理》（CFA 财富管理流程）的完整框架： ``` CFA 四流程 investment-framework 映射 ┌─────────────────┐ │ (1) 客户关系 │ → decision-checklist（客户沟通 + 适当性） │ (2) 客户定位 │ → asset-allocator（目标/风险/约束评估） │ (3) 投资策略 │ → asset-allocator（IPS 生成 + 配置） │ (4) 执行监督 │ → fund-tracker + value-analyzer（绩效归因） └─────────────────┘ ``` **核心增强**： - ✅ **生命周期资产负债表** - 人力资本→金融资本动态模型 - ✅ **投资者适当性管理** - 风险容忍度 vs 风险承受能力区分 - ✅ **IPS 模板** - 标准化投资政策说明书 - ✅ **行为偏差诊断** - 20 种认知/情感偏差识别 + 干预 - ✅ **五年现金流策略** - 6 个月 -2 年储备金管理 - ✅ **3P 基金经理筛选** - 理念/流程/人员优先于业绩 ### 技能说明 | 技能 | 类型 | 核心功能 | 触发场景 | |------|------|----------|----------| | **problem-mapper** | 元技能🔵 | 问题定义与成功标准设定 | "这笔投资该不该做"（前置） | | **value-analyzer** | 核心🔴 | 格雷厄姆标准价值分析 | "分析这只股票" | | **moat-evaluator** | 核心🔴 | 巴菲特护城河评估 | "这家公司有护城河吗" | | **intrinsic-value-calculator** | 核心🔴 | 内在价值和安全边际计算 | "计算内在价值" | | **decision-checklist** | 核心🔴 | 芒格多元思维决策检查 + 投资十诫 | "帮我检查投资逻辑" | | **asset-allocator** | 核心🔴 | 生命周期资产配置 | "如何配置资产" | | **future-forecaster** | 通用🟡 | KK 未来趋势预测 | "这是趋势还是泡沫" | | **market-patent-evaluator** | 核心🔴 | 市场经济专利评估（林森池框架） | "这家公司有市场经济专利吗" | | **industry-specialist** | 核心🔴 | 行业特解指标库（6+ 大行业） | "这个行业值得投资吗" | | **thousand-mile-horse-screener** | 通用🟡 | 千里马七准则筛选 | "哪些公司值得长期持有" | | **risk-assessor** ⭐ | 核心🔴 | 独立风险评估（波动率/下行风险/集中度） | "这只股票风险有多大" | | **sentiment-analyzer** ⭐ | 核心🔴 | 市场情绪分析（新闻/社交/分析师评级） | "市场怎么看这家公司" | **⭐ 2026-04-07 新增技能** --- ## 🔄 投资决策完整流程 ### 流程一：重大投资决策（problem-mapper 前置） ``` 1. problem-mapper → 定义投资问题与成功标准 - 第 0 层：问题淬炼（这是真问题吗？） - 第 1 层：问题定义（投资目标/范围/约束） - 第 2 层：成功标准（年化收益/风险承受/时间周期） - 第 3 层：风险评估（最大亏损/流动性风险/黑天鹅） ↓ 2. value-analyzer / moat-evaluator → 价值与护城河分析 ↓ 3. intrinsic-value-calculator → 内在价值计算 ↓ 4. decision-checklist → 决策逻辑检查 ↓ 5. asset-allocator → 资产配置建议 ``` **适用场景**： - 大额投资（>总资产 10%） - 重大决策（首次投资某行业/市场） - 复杂情境（多方案选择） **调用示例**： ``` @ant 帮我分析一下这笔投资该不该做：[投资情境] ``` ### 流程二：常规投资分析（直接使用六大技能） ``` 1. value-analyzer → 价值分析 2. moat-evaluator → 护城河评估 3. intrinsic-value-calculator → 内在价值 4. decision-checklist → 决策检查 ``` **适用场景**： - 常规投资分析 - 已有明确投资目标 - 问题定义清晰 --- ## 🔄 组合使用流程 ### 流程 1：个股深度分析（推荐） ``` 【适用场景】分析具体公司是否值得投资 Step 1: value-analyzer → 初步筛选（是否符合格雷厄姆标准） 输入：公司财务数据 输出：防御型/积极型评估、安全边际初判 Step 2: moat-evaluator → 护城河评估（是否有持续竞争优势） 输入：商业模式、竞争格局 输出：护城河类型、强度评分、持续性 Step 3: intrinsic-value-calculator → 价值计算（内在价值和安全边际） 输入：财务数据（资产/盈利/现金流） 输出：多种方法估值、安全边际、买卖建议 Step 4: decision-checklist → 决策检查（避免认知偏差） 输入：投资想法、分析结果 输出：能力圈评估、认知偏差检查、最终建议 【输出】完整投资价值分析报告 ``` ### 流程 3：《投资王道》框架分析（2026-04-06 新增） ``` 【适用场景】用林森池市场经济专利框架深度分析 Step 1: market-patent-evaluator → 专利评估 输入：公司商业模式、竞争格局 输出：生意类型分类、专利类型、强度评分、可持续性 Step 2: industry-specialist → 行业分析 输入：行业名称、公司数据 输出：行业专利强度、专用指标评估、周期定位 Step 3: thousand-mile-horse-screener → 千里马筛选 输入：公司财务数据、历史业绩 输出：七准则符合数、历史回溯、同业对比、星级评级 Step 4: value-analyzer（八步法）→ 价值分析 输入：财务数据 输出：八步分析结果、现金流质量、股权摊薄检查 Step 5: intrinsic-value-calculator → 内在价值 输入：现金流预测、估值假设 输出：DCF 估值、安全边际 Step 6: decision-checklist（投资十诫）→ 决策检查 输入：投资想法、分析结果 输出：投资十诫检查、最终建议 【输出】《投资王道》框架完整分析报告 ``` ### 流程 2：趋势驱动型投资 ``` 【适用场景】识别和把握长期趋势（如 AI、新能源） Step 1: future-forecaster (trend-scanner) → 识别长期趋势 输入：观察到的现象/新词汇/技术 输出：趋势分类、爆发时点、投资启示 Step 2: future-forecaster (layer-analyzer) → 判断变化层级 输入：趋势描述 输出：流行/技术/基础设施层判定 Step 3: moat-evaluator → 评估相关公司护城河 输入：候选公司列表 输出：护城河强度排序 Step 4: value-analyzer → 筛选价值标的 输入：护城河强的公司 输出：符合格雷厄姆标准的标的 Step 5: intrinsic-value-calculator → 计算合理价格 输入：筛选出的公司 输出：内在价值、安全边际 Step 6: decision-checklist → 检查认知偏差 特别注意：FOMO、从众心理、锚定效应 Step 7: asset-allocator → 配置到组合 输入：投资标的、当前组合 输出：配置比例、仓位建议 【输出】趋势驱动型投资完整方案 ``` ### 流程 3：趋势陷阱规避 ``` 【适用场景】判断是否为趋势陷阱（避免追高） Step 1: future-forecaster (layer-analyzer) → 判断层级 关键问题：这是流行趋势还是技术变革？ Step 2A: 若为流行趋势 → 避免重大投资 future-forecaster 输出警示 Step 2B: 若为技术变革 → 进入深度分析流程 继续流程 2 的后续步骤 【输出】趋势陷阱判断报告 ``` ### 流程 4：资产配置方案 ``` 【适用场景】制定或调整资产配置方案 Step 1: asset-allocator → 设计配置方案 输入：年龄、风险偏好、投资目标 输出：资产类别配置比例 Step 2: value-analyzer → 选择具体标的 输入：配置比例 输出：各资产类别的具体基金/股票 Step 3: decision-checklist → 最终决策检查 输入：配置方案、标的选择 输出：配置逻辑检查、风险确认 【输出】完整资产配置方案 ``` ### 流程 5：能力圈扩展 ``` 【适用场景】扩展投资能力圈（学习新领域） Step 1: future-forecaster (mindset-checker) → 检查认知捆绑 关键问题：我是否被过时认知限制？ Step 2: 识别过时认知 → 主动学习新领域 future-forecaster 输出学习建议 Step 3: 扩大能力圈 → 纳入投资框架分析 使用 value-analyzer/moat-evaluator 分析新领域 【输出】能力圈扩展计划 ``` --- ## ⚠️ 常见错误 ### 错误 1：跳过深度分析直接决策 ``` 失败案例： • 2021 年追高某热门股，未做价值分析 • 只听消息买入，未检查护城河 • 结果：亏损 50%+ 正确做法： ✓ 至少完成 value-analyzer + moat-evaluator ✓ 计算内在价值和安全边际 ✓ 用 decision-checklist 检查逻辑 预防清单： - [ ] 是否分析了护城河？ - [ ] 是否计算了内在价值？ - [ ] 安全边际是否>30%？ - [ ] 是否在能力圈内？ ``` ### 错误 2：混淆趋势层级 ``` 失败案例： • 把流行趋势当技术变革（如某些元宇宙概念） • 用长期逻辑投资短期热点 • 结果：趋势退潮后深套 正确做法： ✓ 用 future-forecaster (layer-analyzer) 判断层级 ✓ 流行趋势层：保持距离，不重仓 ✓ 技术层：核心关注，识别爆发点 ✓ 基础设施层：长期持有 预防清单： - [ ] 这是流行/技术/基础设施？ - [ ] 变化速度是年/3-5 年/10 年 +？ - [ ] 投资周期是否匹配？ ``` ### 错误 3：忽视认知偏差 ``` 失败案例： • 过度自信重仓单一股票 • 确认偏误只看利好信息 • 损失厌恶死扛亏损股 • 结果：重大损失 正确做法： ✓ 每次决策前用 decision-checklist ✓ 特别检查：过度自信/确认偏误/从众心理 ✓ 寻找反面证据平衡观点 预防清单： - [ ] 是否只看了利好信息？ - [ ] 是否找了反面证据？ - [ ] 仓位是否过度集中？ - [ ] 是否因亏损而不愿卖出？ ``` ### 错误 4：机械套用格雷厄姆标准 ``` 失败案例： • 用同一标准评估所有行业 • 忽视科技行业特殊性 • 错过优质成长股 正确做法： ✓ 防御型标准适合传统行业 ✓ 科技行业需调整标准（更关注护城河） ✓ 结合 moat-evaluator 综合判断 预防清单： - [ ] 行业类型是什么？ - [ ] 格雷厄姆标准是否适用？ - [ ] 护城河是否足够强？ - [ ] 是否需调整估值方法？ ``` ### 错误 5：资产配置僵化 ``` 失败案例： • 机械套用"100-年龄"公式 • 忽视个人风险承受能力差异 • 结果：配置与实际不匹配 正确做法： ✓ 用 asset-allocator 综合评估 ✓ 考虑年龄/收入/目标/经验 ✓ 定期再平衡但不机械 预防清单： - [ ] 是否评估了风险承受能力？ - [ ] 配置是否符合投资目标？ - [ ] 是否有应急资金？ - [ ] 再平衡频率是否合理？ ``` ### 错误 6：能力圈外投资 ``` 失败案例： • 投资完全不理解的行业（如生物医药） • 只听"专家"推荐不做研究 • 结果：无法判断真假，亏损离场 正确做法： ✓ 用 decision-checklist 检查能力圈 ✓ 能力圈外坚决不投（或先学习） ✓ 用 future-forecaster 扩展认知 预防清单： - [ ] 我是否理解这个商业模式？ - [ ] 能否预测 10 年后行业格局？ - [ ] 是否有相关专业知识？ - [ ] 是否投资过类似公司？ ``` ### 错误 7：忽视安全边际 ``` 失败案例： • 好公司但价格过高时买入 • 忽视安全边际的重要性 • 结果：好公司也亏钱 正确做法： ✓ 用 intrinsic-value-calculator 计算价值 ✓ 安全边际<30% 不买入 ✓ 等待好价格 预防清单： - [ ] 内在价值是多少？ - [ ] 安全边际是否>30%？ - [ ] 当前价格是否合理？ - [ ] 是否可等待更好价格？ ``` --- ## 📊 输入参数 ### 主技能输入（路由到子技能） ```json { "request_type": { "type": "string", "enum": ["个股分析", "趋势分析", "资产配置", "决策检查", "能力圈扩展"], "required": true, "description": "请求类型，路由到对应子技能" }, "company_name": { "type": "string", "required": false, "description": "公司名称（个股分析时必填）" }, "financial_data": { "type": "object", "required": false, "description": "财务数据（个股分析时提供）" }, "trend_observation": { "type": "string", "required": false, "description": "趋势观察描述（趋势分析时必填）" }, "investor_profile": { "type": "object", "properties": { "age": {"type": "number"}, "risk_tolerance": {"type": "string"}, "investment_goal": {"type": "string"} }, "required": false, "description": "投资者画像（资产配置时必填）" }, "investment_idea": { "type": "string", "required": false, "description": "投资想法描述（决策检查时必填）" } } ``` --- ## 📤 输出格式 ### 统一输出结构 ```json { "status": "success", "data": { "request_type": "个股分析 | 趋势分析 | 资产配置 | 决策检查", "skills_used": ["value-analyzer", "moat-evaluator", "..."], "analysis_result": {}, "recommendation": "强烈推荐 | 推荐 | 观察 | 谨慎 | 避免", "key_risks": [], "action_items": [], "next_steps": [] } } ``` ### 各技能输出详见子技能文档 - `value-analyzer/SKILL.md` - 价值分析输出 - `moat-evaluator/SKILL.md` - 护城河评估输出 - `intrinsic-value-calculator/SKILL.md` - 估值输出 - `decision-checklist/SKILL.md` - 决策检查输出 - `asset-allocator/SKILL.md` - 资产配置输出 - `future-forecaster/SKILL.md` - 趋势预测输出 - `risk-assessor/SKILL.md` - 风险评估输出 ⭐ 新增 - `sentiment-analyzer/SKILL.md` - 情绪分析输出 ⭐ 新增 ### 标准化输出 Schema ⭐ 所有技能遵循统一输出标准：`signal + confidence + reasoning` 详见：`OUTPUT_SCHEMA.md` - 完整 Schema 定义和字段说明 --- ## 🧪 使用示例 ### 示例 1：个股深度分析（腾讯控股） **用户输入**： ``` 分析腾讯控股是否值得投资 ``` **处理流程**： ``` 1. value-analyzer → 格雷厄姆标准评估 2. moat-evaluator → 护城河评估 3. intrinsic-value-calculator → 内在价值计算 4. decision-checklist → 决策检查 ``` **输出**： ``` 【腾讯控股投资价值分析】 【价值分析】（value-analyzer） - 投资者类型：积极型 - 符合标准：5/7（规模/财务/盈利/分红/增长✓，P/B/P/E✗） - 初评：不符合防御型标准，适合积极型投资者 【护城河评估】（moat-evaluator） - 护城河类型：网络效应（5/5）、转换成本（5/5）、品牌（4/5） - 综合评分：18/25 分（强） - 趋势：稳定 【内在价值】（intrinsic-value-calculator） - 多种方法估值：¥350-450 - 当前价格：¥380 - 安全边际：10-20%（不足） 【决策检查】（decision-checklist） - 能力圈评分：17/20（能力圈内） - 认知偏差：2/8（低） - 逻辑完整性：4/5 【综合建议】 建议：观察 理由： 1. 护城河强（18/25 分） 2. 但安全边际不足（10-20%） 3. 建议等待更好价格（<¥300） 【行动项】 1. 加入观察列表 2. 设定理想买入价：¥280-300 3. 持续跟踪护城河变化 ``` ### 示例 2：趋势分析（AI 投资） **用户输入**： ``` AI 现在是趋势还是泡沫？ ``` **处理流程**： ``` 1. future-forecaster (layer-analyzer) → 判断层级 2. future-forecaster (trend-scanner) → 扫描趋势 3. moat-evaluator → 评估相关公司 ``` **输出**： ``` 【AI 趋势分析】 【层级判断】（future-forecaster） - 变化层级：技术层（3-5 年大变化） - 非流行趋势（有实质技术突破） - 爆发时点：2023-2028 【趋势扫描】（future-forecaster） - 思维模型：新词挖掘（AIGC/大模型/Agent） - 边缘主流：GPU 从游戏到 AI - 富人下沉：AI 助理从高端到普及 【相关公司护城河】（moat-evaluator） - 英伟达：CUDA 生态（转换成本 5/5） - 微软：生态 + 数据（网络效应 4/5） - 谷歌：数据 + 人才（品牌 4/5） 【投资建议】 建议：趋势确认，但需精选标的 理由： 1. 技术层变革（非泡沫） 2. 护城河强的公司有限 3. 估值普遍偏高，需等待 【行动项】 1. 关注护城河强的公司 2. 等待安全边际>30% 的价格 3. 用 decision-checklist 避免 FOMO ``` ### 示例 3：资产配置方案 **用户输入**： ``` 我 35 岁，平衡型风险偏好，如何配置资产？ ``` **处理流程**： ``` 1. asset-allocator → 设计配置方案 2. value-analyzer → 选择具体标的 3. decision-checklist → 最终检查 ``` **输出**： ``` 【35 岁平衡型资产配置方案】 【风险承受评估】（asset-allocator） - 年龄：35 岁（中年） - 风险偏好：平衡 - 投资期限：25 年 +（退休） - 综合风险等级：平衡 【资产配置】（asset-allocator） | 资产类别 | 比例 | 金额（假设 100 万） | | 股票 | 70% | 70 万 | | 债券 | 25% | 25 万 | | 现金 | 5% | 5 万 | 股票细分： - 国内指数：50%（35 万，沪深 300ETF） - 国际指数：50%（35 万，标普 500ETF） 【具体标的】（value-analyzer） - 沪深 300ETF：符合指数投资标准 - 标普 500ETF：符合指数投资标准 - 国债 ETF：低风险配置 【决策检查】（decision-checklist） - 配置逻辑：✓ 符合生命周期理论 - 风险认知：✓ 理解波动风险 - 长期承诺：✓ 准备持有 25 年 + 【再平衡策略】 - 频率：每年 1 次（建议年初） - 阈值：偏离>5% 时调整 - 方法：卖出高估，买入低估 【定投计划】 假设每月可投资 1 万： - 沪深 300ETF：¥3500 - 标普 500ETF：¥3500 - 国债 ETF：¥2000 ``` --- ## 📚 核心理念 ### 投资第一性原理 ``` 好投资 = 好公司 × 好价格 × 长期持有 好公司：moat-evaluator（护城河强） 好价格：intrinsic-value-calculator（安全边际>30%） 长期持有：asset-allocator（生命周期匹配） ``` ### 格雷厄姆安全边际 ``` 用 4 毛钱买 1 块钱的东西 核心公式： 安全边际 = (内在价值 - 当前价格) / 内在价值 × 100% 建议： - 防御型：安全边际>30% - 积极型：安全边际>50% ``` ### 巴菲特护城河 ``` 护城河是结构性优势，不是短期优势 5 大护城河： 1. 品牌优势（用户愿付溢价） 2. 网络效应（用户越多价值越大） 3. 转换成本（用户更换困难） 4. 规模优势（规模带来成本优势） 5. 特许经营权（政府授权/专利） 真正的护城河必须能持续 10 年+ ``` ### 芒格多元思维 ``` 好决策 = 能力圈内 × (1 - 认知偏差) × 逻辑完整性 关键原则： 1. 能力圈外坚决不投 2. 认知偏差是最大敌人 3. 逆向思考（反过来想） 4. 清单是思考工具不是形式 ``` ### 马尔基尔资产配置 ``` 长期稳健收益 = 资产配置 × 定期定额 × 再平衡 核心原则： 1. 定期定额投资（不择时） 2. 分散化（不要把所有鸡蛋放一个篮子） 3. 低成本（选择低费率指数基金） 4. 再平衡（每年调整一次） 5. 长期思维（忽略短期波动） ``` ### KK 未来预测 ``` 把握趋势 = 识别信号 × 理解层级 × 保持开放 三思维模型： 1. 富人下沉法（高端服务→大众市场） 2. 边缘主流法（边缘创新→主流应用） 3. 新词挖掘法（新词汇→新趋势） 四变化层级： - 流行趋势（年变）→ 避免追逐 - 技术（3-5 年变）→ 核心关注 - 基础设施（10 年 + 不变）→ 长期持有 - 气候地质（世纪变）→ 超长期参考 ``` ### 健康公式 ``` 投资成功 = 能力圈 × 安全边际 × 护城河 × 长期思维 × (1 - 认知偏差) 关键变量： - 能力圈：只投理解的 - 安全边际：价格<价值 30%+ - 护城河：结构性优势 10 年 + - 长期思维：持有期 5 年 + - 认知偏差：越少越好 ``` --- ## 🔗 相关资源 ### 渐进式披露结构 **核心文档**（本文件）： - 投资框架总览和组合使用流程 **子技能文档**： - `value-analyzer/SKILL.md` - 价值分析详情 - `moat-evaluator/SKILL.md` - 护城河评估详情 - `intrinsic-value-calculator/SKILL.md` - 估值计算详情 - `decision-checklist/SKILL.md` - 决策检查详情 - `asset-allocator/SKILL.md` - 资产配置详情 - `future-forecaster/SKILL.md` - 趋势预测详情 **参考资料**（references/）： - `references/graham-principles.md` - 格雷厄姆核心原则 - `references/buffett-moat.md` - 巴菲特护城河理论 - `references/munger-models.md` - 芒格多元思维模型 - `references/malkiel-allocation.md` - 马尔基尔资产配置 - `references/kk-prediction.md` - KK 未来预测方法论 **示例集合**（examples/）： - `examples/tech-company-analysis.md` - 科技公司分析示例（腾讯/阿里） - `examples/consumer-company-analysis.md` - 消费公司分析示例（茅台/伊利） - `examples/trend-analysis.md` - 趋势分析示例（AI/新能源） - `examples/allocation-cases.md` - 资产配置案例（不同年龄段） **模板文件**（templates/）： - `templates/investment-report-template.md` - 投资分析报告模板 - `templates/decision-checklist-template.md` - 决策清单模板 - `templates/allocation-plan-template.md` - 配置方案模板 --- ## 🔗 相关文件 ### 子技能文件路径 ``` investment-framework/ ├── SKILL.md（本文件） ├── value-analyzer/ │ └── SKILL.md ├── moat-evaluator/ │ └── SKILL.md ├── intrinsic-value-calculator/ │ └── SKILL.md ├── decision-checklist/ │ └── SKILL.md ├── market-patent-evaluator/ # ⭐ 新增 - 市场经济专利评估 │ └── SKILL.md ├── industry-specialist/ # ⭐ 新增 - 行业分析专家 │ └── SKILL.md ├── thousand-mile-horse-screener/ # ⭐ 新增 - 千里马筛选器 │ └── SKILL.md ├── asset-allocator/ │ └── SKILL.md └── future-forecaster/ └── SKILL.md ``` ### 组合使用指南 - `APPLICATION_GUIDE.md` - 完整应用指南 - `THEORY.md` - 理论基础详解 - `ADVANCED_SKILLS.md` - 高级技能组合 - `USAGE.md` - 使用手册 --- ## 更新日志 - **v3.2.0 (2026-04-06): 整合《投资王道》框架** ⭐ 新增 - 新增 `market-patent-evaluator`：市场经济专利评估（两类生意分类、专利强度评分） - 新增 `industry-specialist`：行业分析专家（6+ 大行业特解指标库） - 新增 `thousand-mile-horse-screener`：千里马筛选器（七准则选股） - 增强 `decision-checklist`：加入投资十诫检查清单 - 增强 `moat-evaluator`：加入专利可持续性评估 - 增强 `value-analyzer`：加入八步分析法流程 - 增强 `intrinsic-value-calculator`：加入资源股储量折现法、有期限 DCF - 更新技能关系图和使用流程 - v3.1.0 (2026-03-23): 集成 problem-mapper 作为元技能 - 更新技能关系图，problem-mapper 作为前置工具 - 添加投资决策完整流程（problem-mapper 前置） - 区分重大投资决策和常规投资分析流程 - 强调问题定义优先（重大投资前先用 problem-mapper） - v3.0.0 (2026-03-19): 按照 SKILL-STANDARD-v2.md 深度重构 | 问题 | 检查项 | |------|--------| | 不触发 | description 是否包含触发词？ | | 运行失败 | 脚本有执行权限吗？(`chmod +x`) | | 用错技能 | 多个技能 description 是否太相似？ | - v3.0.0 (2026-03-19): 按照 SKILL-STANDARD-v2.md 深度重构 - 添加完整 Front Matter（version/author/skill_type/related_skills） - description 改为触发说明式 - 添加技能关系图和组合流程 - 添加 7 个常见错误（从失败案例提炼） - 添加渐进式披露结构（references/examples/templates） - 标准化输入输出格式（JSON Schema） - 添加 3 个完整使用示例 - 优化核心理念和健康公式 - v1.1.0 (2026-03-16): 新增 future-forecaster 技能 - v1.0.0 (2026-03-12): 初始版本，包含 5 个核心技能 --- *投资是认知的变现。用框架提升认知，用纪律保护资本，用时间换取复利。* 📈 --- ## 📚 《投资王道》整合说明（2026-04-06） ### 核心理念 **市场经济专利**：市场给予的、难以复制的竞争优势（非政府授予） - 六大类型：地理位置、规模成本、消费习惯、利基市场、品牌心智、网络效应 - 两类生意：过度竞争 vs 拥有专利（只投资后者） **千里马七准则**： 1. 经济环境：处于经济高速增长期 2. 专利要求：产品/服务无可取代 3. 需求特性：重复性且有增无减 4. 竞争格局：存在竞争但非割喉式 5. 行业稳定性：前景稳定，受周期影响轻微 6. 增长能力：纯利及营业额增幅 > 经济增速 7. 资本回报：ROE ≥ 12%（双位数） **投资十诫**（增强 decision-checklist）： 戒短线、戒狂潮、戒贪婪恐惧、戒新股、戒衍生工具、戒流言、戒过度分散、戒落后股、戒收购合并、戒刀仔锯大树 ### 行业特解指标 | 行业 | 核心指标 | 估值方法 | |------|----------|----------| | 电力 | EV/EBITDA、煤价传导、现金流/Capex | DCF | | 银行 | 坏账率、贷款增长、ROE、成本收入比 | P/B | | 石油 | 储量替代率、开采成本、实现价 | 储量折现 | | 电讯 | ARPU、纯利率、折旧占比、现金流 | DCF | | 保险 | 内含价值、新业务价值 | EV/P | | 公路 | 剩余年限、车流量、加价能力 | 有期限 DCF | ### 完整框架对比 | 维度 | 原有框架 | 《投资王道》 | 整合后 | |------|----------|--------------|--------| | 护城河 | 巴菲特五类型 | 市场经济专利六类型 | 合并使用，交叉验证 | | 选股 | 格雷厄姆定量 | 千里马七准则 | 定量 + 定性 | | 分析 | 通用财务分析 | 八步法 + 行业特解 | 通用 + 专用 | | 纪律 | 认知偏差检查 | 投资十诫 | 合并增强 | | 估值 | 通用 DCF/PE/PB | 储量折现/有期限 DCF | 补充专业方法 | ### 参考文档 - 整合方案：`docs/investment-framework/wangdao-integration.md` - 读书笔记：飞书文档 `JwaddKbsroATO0xx0e2cI3mjnvg` ---

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