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lj22503

内在价值计算器

作者 lj22503 · GitHub ↗ · v2.0.0 · MIT-0
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/install intrinsic-value-calculator
功能描述
[何时使用]当用户需要计算企业内在价值时;当用户问"这只股票值多少钱"时;当进行多方法估值对比时;当需要敏感性分析时
使用说明 (SKILL.md)

内在价值计算器 🧮

基于《证券分析》- 格雷厄姆 & 多德 (1934)


📋 功能描述

基于财务数据计算企业内在价值和安全边际。

适用场景:

  • 内在价值计算
  • 多方法估值对比
  • 安全边际分析
  • 敏感性分析

边界条件:

  • 不替代深入研究
  • 估值是艺术不是科学
  • 需配合护城河分析
  • 假设条件需谨慎

🎯 核心功能

功能 1:多种估值方法

方法 1:格雷厄姆公式

内在价值 = EPS × (8.5 + 2g)
- EPS = 每股收益
- 8.5 = 零增长公司的合理 PE
- g = 预期增长率(%)

修正公式(考虑利率):
内在价值 = EPS × (8.5 + 2g) × 4.4 / Y
- Y = 当前 AAA 企业债利率

方法 2:资产价值法

流动资产价值 = 流动资产 - 总负债
每股流动资产价值 = 流动资产价值 / 总股本
内在价值 = 流动资产价值 × 折扣率(通常 2/3)

方法 3:盈利价值法

盈利价值 = 正常化盈利 × 合理 PE
合理 PE = 行业平均 PE 或 10-15
每股内在价值 = 盈利价值 / 总股本

方法 4:DCF 法

内在价值 = Σ(自由现金流 / (1+r)^t) + 终值
- r = 折现率
- t = 年份
- 终值 = 最后一年现金流 × (1+g) / (r-g)

功能 2:综合估值

权重分配:

方法 权重 适用场景
格雷厄姆公式 30% 稳定增长公司
资产价值法 20% 重资产公司
盈利价值法 30% 盈利稳定公司
DCF 法 20% 现金流稳定公司

综合内在价值:

综合价值 = Σ(各方法估值 × 权重)

功能 3:敏感性分析

关键变量:

  • 增长率(乐观/中性/悲观)
  • 折现率(8%/10%/12%)
  • 终值增长率(2%/3%/4%)

输出:

【敏感性分析】

| 情景 | 增长率 | 折现率 | 内在价值 | 安全边际 |
|------|--------|--------|---------|---------|
| 乐观 | 15% | 8% | X 元 | X% |
| 中性 | 10% | 10% | X 元 | X% |
| 悲观 | 5% | 12% | X 元 | X% |

⚠️ 常见错误

错误 1:过度依赖单一方法

问题:
• 只用 DCF 一种方法
• 忽视不同方法适用场景
• 不交叉验证

解决:
✓ 使用至少 3 种方法
✓ 根据行业选择方法
✓ 综合估值取平均

错误 2:增长率假设过于乐观

问题:
• 假设持续高增长
• 忽视竞争和周期
• 忽视基数效应

解决:
✓ 保守估计增长率
✓ 分段增长假设
✓ 参考行业平均水平

错误 3:折现率选择不当

问题:
• 折现率过低高估价值
• 不考虑风险差异
• 忽视利率环境

解决:
✓ 根据风险调整折现率
✓ 参考无风险利率
✓ 高风险高折现

错误 4:忽视正常化盈利

问题:
• 使用单年盈利
• 忽视周期性波动
• 忽视一次性损益

解决:
✓ 使用 3-5 年平均盈利
✓ 扣除一次性损益
✓ 周期股用周期平均

错误 5:精确度幻觉

问题:
• 追求精确数字
• 忽视估值是范围
• 忽视假设不确定性

解决:
✓ 估值是范围不是点
✓ 进行敏感性分析
✓ 保守估计安全边际

🔗 相关资源

  • references/valuation-methods.md - 估值方法详解
  • examples/tech-valuation.md - 科技公司估值示例
  • examples/utility-valuation.md - 公用事业公司估值示例
  • templates/valuation-template.md - 估值模板

📊 输入参数

{
  "company_name": {
    "type": "string",
    "required": true,
    "description": "公司名称"
  },
  "financial_data": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "current_assets": {"type": "number"},
      "total_liabilities": {"type": "number"},
      "current_price": {"type": "number"},
      "shares_outstanding": {"type": "number"},
      "normalized_earnings": {"type": "number"},
      "free_cash_flow": {"type": "number"},
      "book_value": {"type": "number"},
      "tangible_assets": {"type": "number"}
    },
    "required": true
  },
  "growth_rate": {
    "type": "number",
    "required": true,
    "description": "预期增长率(%)"
  },
  "risk_free_rate": {
    "type": "number",
    "required": true,
    "description": "无风险利率(%)"
  },
  "industry_pe": {
    "type": "number",
    "required": false,
    "description": "行业平均市盈率"
  }
}

📤 输出格式

{
  "status": "success",
  "data": {
    "valuation_methods": [
      {
        "method": "格雷厄姆公式",
        "value": 0,
        "weight": 0.3
      }
    ],
    "comprehensive_value": 0,
    "current_price": 0,
    "margin_of_safety": 0,
    "sensitivity_analysis": [],
    "recommendation": "强烈买入 | 买入 | 观察 | 不买入"
  }
}

🧪 使用示例

示例 1:贵州茅台内在价值计算

输入:

公司名称:贵州茅台
财务数据:
- 当前股价:1700 元
- EPS: 57 元
- 正常化盈利:55 元
- 自由现金流:600 亿
- 净资产:1800 亿
- 总股本:12.5 亿股
预期增长率:10%
无风险利率:3%
行业平均 PE: 25

输出:

【多种估值方法】

**方法 1:格雷厄姆公式**
内在价值 = 57 × (8.5 + 2×10) × 4.4 / 3
          = 57 × 28.5 × 1.47
          = 2394 元

**方法 2:资产价值法**
流动资产价值 = 1800 亿 - 负债
每股价值 = 偏低(轻资产)
          = 不适用

**方法 3:盈利价值法**
盈利价值 = 55 × 25(行业 PE)
          = 1375 元

**方法 4:DCF 法**
自由现金流折现
          = 约 2000 元

【综合估值】

| 方法 | 估值 | 权重 | 加权 |
|------|------|------|------|
| 格雷厄姆公式 | 2394 元 | 30% | 718 元 |
| 资产价值法 | 不适用 | 0% | 0 元 |
| 盈利价值法 | 1375 元 | 30% | 413 元 |
| DCF 法 | 2000 元 | 40% | 800 元 |

综合内在价值 = 1931 元
当前价格 = 1700 元
安全边际 = (1931-1700)/1931 = 12%

【投资建议】

建议:观察
理由:
1. 安全边际 12%,接近价值
2. 多种方法估值区间:1375-2394 元
3. 当前价格处于区间中部
4. 等待更好价格或增长确认

【敏感性分析】

| 情景 | 增长率 | 折现率 | 内在价值 | 安全边际 |
|------|--------|--------|---------|---------|
| 乐观 | 15% | 8% | 2500 元 | 32% |
| 中性 | 10% | 10% | 1931 元 | 12% |
| 悲观 | 5% | 12% | 1500 元 | -13% |

📚 核心理念

关键洞察:

  1. 估值是艺术不是科学
  2. 多种方法交叉验证
  3. 安全边际是核心
  4. 保守假设是关键
  5. 估值是范围不是点

健康公式:

好价格 = 内在价值 × (1 - 安全边际)

🔗 相关文件

  • templates/valuation-template.md - 估值模板
  • examples/valuation-examples.md - 完整估值示例集
  • references/valuation-methods.md - 估值方法参考

更新日志

  • v2.0.0 (2026-03-19): 按照 SKILL-STANDARD-v2.md 重构,添加 Front Matter、坑点章节、相关资源 🧮
  • v1.0.0 (2026-03-13): 初始版本,内在价值计算器上线 🧮

用 4 毛钱买 1 块钱的东西。估值是范围,不是精确数字。 🧮

安全使用建议
此技能是文档型的估值工具:它按公开公式对你提供的财务数字做计算,不会访问你的系统或外发数据。安装前注意:1) 确保输入数据(EPS、自由现金流、股本等)准确且已标准化;2) 对于高敏感假设(增长率、折现率)进行多场景验证;3) 该技能不构成投资建议,复杂或关键决策请结合更多资料或咨询专业人士。
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: intrinsic-value-calculator Version: 2.0.0 The 'intrinsic-value-calculator' skill bundle is a financial analysis tool designed to calculate stock valuations using methods like the Graham formula and DCF. The content across all files, including SKILL.md and the provided templates/examples, is strictly focused on financial modeling and lacks any indicators of malicious behavior, such as data exfiltration, unauthorized command execution, or prompt injection attacks.
能力评估
Purpose & Capability
技能名称、描述与所需输入(公司名称、财务数据、增长率、无风险利率等)以及输出格式一致;所需能力与声明的估值方法(格雷厄姆公式、资产法、盈利法、DCF)匹配。
Instruction Scope
SKILL.md 仅描述如何基于用户提供的数据计算多种估值并生成敏感性分析、模板与示例;没有要求读取系统文件、环境变量或向外部端点发送数据。
Install Mechanism
无安装规范、无代码执行或外部下载;这是一个纯文档/说明型技能,风险最小。
Credentials
不要求任何环境变量、凭证或配置路径,所需输入均是用户显式提供的财务字段,比例合理。
Persistence & Privilege
flags 显示 always:false,技能不会被强制常驻,也没有说明修改其他技能或系统配置的行为。
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install intrinsic-value-calculator
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /intrinsic-value-calculator 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v2.0.0
按 v2.0 标准重构
元数据
Slug intrinsic-value-calculator
版本 2.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 1
当前安装数 1
历史版本数 1
常见问题

内在价值计算器 是什么?

[何时使用]当用户需要计算企业内在价值时;当用户问"这只股票值多少钱"时;当进行多方法估值对比时;当需要敏感性分析时. 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 203 次。

如何安装 内在价值计算器?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install intrinsic-value-calculator」即可一键安装,无需额外配置。

内在价值计算器 是免费的吗?

是的,内在价值计算器 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

内在价值计算器 支持哪些平台?

内在价值计算器 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 内在价值计算器?

由 lj22503(@lj22503)开发并维护,当前版本 v2.0.0。

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