可比公司分析

在 Excel 中构建可比公司分析——运营指标、估值倍数、与同行组的统计基准比较。与 excel-author 配合使用。适用于上市公司估值、IPO 定价、行业基准比较或异常值检测。

技能元数据


来源	可选——通过 `hermes skills install official/finance/comps-analysis` 安装
路径	`optional-skills/finance/comps-analysis`
版本	`1.0.0`
作者	Anthropic（由 Nous Research 改编）
许可证	Apache-2.0
平台	linux, macos, windows
标签	`finance`, `valuation`, `comps`, `excel`, `openpyxl`, `modeling`, `investment-banking`
相关技能	`excel-author`, `pptx-author`, `dcf-model`, `lbo-model`

参考：完整的 SKILL.md

信息

以下是该技能被触发时 Hermes 加载的完整技能定义。当技能激活时，Agent 会将其视为指令。

环境

本技能假设使用 headless openpyxl —— 你将在磁盘上生成一个 .xlsx 文件。遵循 excel-author 技能的约定，进行单元格着色、公式、命名范围和敏感性表格的处理。交付前重新计算：python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx

可比公司分析

⚠️ 关键：数据源优先级（请先阅读）

始终遵循以下数据源层级：

第一：检查 MCP 数据源 - 如果 S&P Kensho MCP、FactSet MCP 或 Daloopa MCP 可用，则专门使用它们获取财务和交易信息
不要使用网络搜索，如果上述 MCP 数据源可用
仅当 MCP 不可用时： 再使用彭博终端、SEC EDGAR 文件或其他机构来源
切勿将网络搜索作为主要数据源 - 它缺乏机构级分析所需的准确性、审计追踪和可靠性 为什么这很重要： MCP 来源提供经过验证、机构级的数据并附有恰当引用。网络搜索结果可能过时、不准确或不可靠，不适合用于财务分析。

概述

本技能教 agent 构建机构级的可比公司分析，结合运营指标、估值倍数和统计基准。输出为一个结构化的 Excel/电子表格，通过同业比较支持明智的投资决策。

参考资料与情境说明：

在 examples/comps_example.xlsx 中提供了一个可比公司分析示例。使用此 skill 目录中的该文件或其他示例文件时，请明智地使用它们：

请将示例用于：

理解结构层次（各部分的流程）
把握预期的严谨程度（统计深度、文档标准）
学习原则（清晰的标题、透明的公式、审计线索）

请勿将示例用于：

精确复现格式或指标
不考虑上下文地复制布局
不顾受众而套用相同的视觉风格 始终先问自己：

“你有偏好的格式，还是我按模板风格来调整？”
“受众是谁？”（投资委员会、董事会演示、快速参考、详细备忘录）
“关键问题是什么？”（估值、增长分析、竞争定位、效率）
“背景是什么？”（并购评估、投资决策、行业对标、绩效回顾）

根据具体情况调整：

行业背景：大型科技巨头的分析指标不同于新兴 SaaS 初创公司
行业特殊需求：尽早加入相关指标（例如，科技行业的云 ARR、企业客户、开发者生态）
公司熟悉程度：知名公司可减少背景介绍，重点放在差异分析上
决策类型：并购与持续投资组合监控的侧重点不同

核心原则： 采用模板的基本原则（清晰结构、统计严谨性、透明公式），但根据上下文灵活执行。目标是机构级别的分析质量，而非机构化的模板样式。用户提供的示例和明确偏好始终优先于默认设置。

核心理念

"先构建正确的结构，再让数据讲述故事。"

从那些能迫使你进行战略性思考的标题开始，思考什么才是重要的，输入干净的数据，构建透明的公式，然后让统计数据自动呈现。一个好的可比公司分析应该能让没有参与构建的人一眼就能读懂。

⚠️ 关键：公式优先于硬编码 + 逐步验证

使用公式，而非硬编码：

每个衍生值（利润率、倍数、统计量）必须是引用输入单元格的 Excel 公式——绝不能是粘贴进来的预计算数字
使用 Python/openpyxl 构建工作表时：写入 cell.value = "=E7/C7"（公式字符串），而不是 cell.value = 0.687（计算结果）
唯一允许硬编码的值应该是原始输入数据（收入、EBITDA、股价等）——并且每个这样的值都需要添加单元格注释，注明其来源
原因：模型必须在输入发生变化时自动更新。硬编码的利润率是一个潜伏的、随时可能引发问题的静默错误。 逐步骤与用户确认：
搭建结构后 → 在填充数据前向用户展示表头布局
输入原始数据后 → 向用户展示输入区块，并在构建公式前确认数据来源/期间
构建运营指标公式后 → 向用户展示计算出的利润率，并在进入估值前进行合理性检查
构建估值倍数后 → 向用户展示倍数，并在添加统计指标前确认其看起来合理
不要一次性构建整个电子表格然后直接呈现——通过逐节确认来尽早发现错误

第1节：文档结构与设置

表头区块（第1-3行）

第1行：[分析标题] - 可比公司分析
第2行：[公司列表（含股票代码）] • [公司1（TICK1）] • [公司2（TICK2）] • [公司3（TICK3）]
第3行：截至[期间] | 除每股金额和比率外，所有数字单位均为[百万/十亿美元]

为何重要： 立即建立上下文。任何打开此文件的人都能清楚知道他们在看什么、文件创建时间以及如何解读数字。

视觉规范标准（可选——用户偏好和上传的模板始终优先）

重要提示：以下仅为建议的默认值。请始终优先遵循：

用户明确指定的格式偏好
任何上传模板文件中的格式
公司/团队风格指南
这些默认设置（仅当没有其他指导时）

建议的字体与排版：

字体：Times New Roman（专业、易读、行业标准）
字号：数据单元格 11pt，表头 12pt
加粗：章节标题、公司名称、统计标签

默认颜色与阴影——专业蓝/灰调色板（越简洁越好）：

保持克制——仅使用蓝色和灰色。不要引入绿色、橙色、红色或多种强调色。一份干净的对比表总共只使用 3-4 种颜色。
章节标题（例如“运营统计与财务指标”）：
- 深蓝色背景（#1F4E79 或 #17365D 藏蓝）
- 白色加粗文字
- 整行跨所有列着色
列标题（例如“公司”、“收入”、“利润率”）：
- 浅蓝色背景（#D9E1F2 或类似的淡蓝）
- 黑色加粗文字
- 居中对齐
数据行：
- 公司数据：白色背景
- 公式文字：黑色；硬编码输入：蓝色
统计行（最大值、第75百分位等）：
- 浅灰色背景（#F2F2F2）
- 黑色文字，标签左对齐
这就完成了整个调色板：深蓝 + 浅蓝 + 浅灰 + 白色。除非用户的模板另有规定，否则不要再添加其他颜色。 建议的格式约定：
小数精度：
- 百分比：保留 1 位小数（12.3%）
- 倍数：保留 1 位小数（13.5x）
- 金额：不保留小数，使用千位分隔符（69,632）
- 利润率以百分比显示：保留 1 位小数（68.7%）
边框：无边框（简洁、极简外观）
对齐：所有指标居中对齐，保持整洁统一
单元格尺寸：所有列宽应均匀/一致，所有行高应保持一致（形成整洁、专业的网格）

注意： 如果用户提供了模板文件或指定了不同的格式，则使用该格式。

第 2 节：运营统计与财务指标

核心列（从这些开始）

公司 - 名称格式统一
收入 - 规模指标（可根据上下文使用 LTM、季度或年度数据）
收入增长 - 同比百分比变化
毛利润 - 收入减去销售成本
毛利率 - 毛利润/收入（基本盈利能力）
EBITDA - 息税折旧摊销前利润
EBITDA 利润率 - EBITDA/收入（运营效率）

可选附加项（根据行业/用途选择）

季度 vs LTM —— 如果存在季节性因素，建议同时包含两者
自由现金流 —— 适用于资本密集型或 SaaS 企业
FCF 利润率 —— FCF / 营收（现金生成效率）
净利润 —— 适用于成熟、盈利的公司
营业利润 —— 适用于折旧摊销变动较大的业务
资本支出指标 —— 适用于重资产行业
40 法则 —— 专门用于 SaaS（增长率% + 利润率%）
FCF 转化率 —— 用于盈利质量分析（进阶）

公式示例（以第 7 行为例）

// 核心比率——始终会计算
毛利率 (F7): =E7/C7
EBITDA 利润率 (H7): =G7/C7

// 可选比率——相关才纳入
FCF 利润率: =[FCF]/[Revenue]
净利率: =[Net Income]/[Revenue]
40 法则: =[Growth %]+[FCF Margin %]

黄金法则： 每个比率都应该是 [某值] / [营收] 或 [某值] / [本工作表中的某值]。保持简单。

统计块（公司数据之后）

关键：为所有可比指标（比率、利润率、增长率、倍数）添加统计公式。

[留空一行作为视觉分隔]
- 最大值: =MAX(B7:B9)
- 75% 分位数: =QUARTILE(B7:B9,3)
- 中位数: =MEDIAN(B7:B9)
- 25% 分位数: =QUARTILE(B7:B9,1)
- 最小值: =MIN(B7:B9)

需要统计的列（可比指标）：

营收增长率 %, 毛利率 %, EBITDA 利润率 %, 每股收益
企业价值/营收, 企业价值/EBITDA, 市盈率, 股息率 %, Beta 值

不需要统计的列（规模指标）：

营收, EBITDA, 净利润（绝对值因公司规模而异）
市值, 企业价值（不同规模公司之间不可比）

注意： 在公司数据行和统计行之间添加一行空白行作为视觉分隔。不要添加“SECTOR STATISTICS”或“VALUATION STATISTICS”标题行。

为什么四分位数很重要： 它们展示的是分布情况，而不仅仅是平均值。75% 分位数的倍数告诉你“优质”公司以什么价格交易。

第3节：估值倍数与投资指标

核心估值列（从这些开始）

公司 - 与业务板块顺序相同
市值 - 当前市场估值
企业价值 - 市值 ± 净债务/现金
EV/收入 - 市场为每美元销售额支付的金额
EV/EBITDA - 市场为每美元收益支付的金额
市盈率 - 价格相对于净利润

可选估值指标（根据上下文选择）

自由现金流收益率 - 自由现金流/市值（用于现金流分析）
PEG比率 - 市盈率/增长率（用于成长型公司）
市净率 - 市场价值 vs. 账面价值（用于重资产行业）
ROE/ROA - 回报率指标（用于盈利能力比较）
收入/EBITDA复合年增长率 - 历史增长率（用于趋势分析）
资产周转率 - 收入/资产（用于运营效率）
负债/权益 - 杠杆率（用于资本结构分析）

关键原则： 针对你的行业，包含 3-5 个核心倍数即可。不要仅仅因为能添加就把所有可能的指标都列进去。

公式示例

// 核心倍数——始终包含这些
EV/Revenue: =[企业价值]/[LTM 营收]
EV/EBITDA: =[企业价值]/[LTM EBITDA]
P/E Ratio: =[市值]/[净利润]

// 可选倍数——数据可用时包含
FCF Yield: =[LTM 自由现金流]/[市值]
PEG Ratio: =[市盈率]/[增长率 %]

交叉引用规则

关键： 估值倍数必须引用运营指标部分。切勿两次输入相同的原始数据。如果营收在 C7 单元格中，那么 EV/营收公式应引用 C7。

统计信息块

结构与运营部分相同：每个指标包含最大值、第75百分位、中位数、第25百分位、最小值。在公司数据与统计信息之间添加一个空行作为视觉分隔。不要添加“估值统计信息”标题行。

第4节：备注与方法论文档

必需组成部分

数据来源与质量：

数据来自哪里？（S&P Kensho MCP、FactSet MCP、Daloopa MCP、彭博、SEC 文件）
覆盖什么时期？（2024年第四季度，经审计数据）
如何验证的？（与 10-K/10-Q 交叉核对）
注意：如果可用，优先使用 MCP 数据源（S&P Kensho、FactSet、Daloopa），以获得更好的准确性和可追溯性 关键定义：
EBITDA 计算方法（毛利 + 折旧与摊销，或营业收入 + 折旧与摊销）
自由现金流公式（经营现金流 - 资本支出）
特殊指标说明（40法则、FCF 转换率）
时间段定义（LTM、CAGR 计算周期）

估值方法：

企业价值如何计算？（市值 + 净债务）
使用了哪些增长率？（历史 CAGR、前瞻性预测）
是否做了任何调整？（排除一次性项目、调整后的利润率）

分析框架：

投资主题是什么？（云/SaaS 效率）
哪些指标最重要？（现金生成、资本效率）
读者应如何解读统计数据？（四分位数提供背景参考）

第 5 节：选择正确的指标（决策框架）

从“我在回答什么问题？”开始

“哪家公司被低估了？” → 关注：EV/营收、EV/EBITDA、市盈率、市值 → 跳过：运营细节、增长指标

“哪家公司最高效？” → 关注：毛利率、EBITDA 利润率、FCF 利润率、资产周转率 → 跳过：规模指标、绝对金额 "哪家公司增长最快？" → 关注：Revenue Growth %、EBITDA CAGR、用户/客户增长 → 跳过：利润率指标、杠杆率

"哪家现金生成能力最强？" → 关注：FCF、FCF利润率、FCF转化率、资本支出强度 → 跳过：EBITDA、市盈率

行业特定指标选择

软件/SaaS： 必选：Revenue Growth、Gross Margin、Rule of 40 可选：ARR、净美元留存率、CAC回收期跳过：资产周转率、库存指标

制造/工业： 必选：EBITDA利润率、资产周转率、资本支出/收入可选：ROA、库存周转率、积压订单跳过：Rule of 40、SaaS指标

金融服务： 必选：ROE、ROA、效率比率、市盈率可选：净息差、贷款损失准备金跳过：毛利率、EBITDA（对银行无意义）

零售/电商： 必选：Revenue Growth、Gross Margin、Inventory Turnover 可选：Same-Store Sales、Customer Acquisition Cost 跳过：高研发或资本支出指标

“5-10法则”

5个运营指标 - Revenue、Growth、2-3个利润率/效率指标 5个估值指标 - 市值、EV、3个倍数 = 10列总计 - 足以讲述故事，又不至于多到让你迷失主线如果你有超过 15 个指标，很可能包含了噪音。请果断删减。

第 6 节：最佳实践与质量检查

开始之前

定义可比公司组 - 公司必须真正可比（相似的商业模式、规模、地域）
选择合适的时间段 - 最近十二个月（LTM）可平滑季节性波动；季度数据可展示趋势
提前统一单位 - 百万与十亿的选择会影响所有数据
映射数据来源 - 清楚每个数字来自哪里

构建过程中

先输入所有原始数据 - 在编写公式之前，先填好蓝色文本
为所有硬编码输入添加单元格注释 - 右键点击单元格 → 插入注释 → 注明来源或假设

对于有来源的数据，请精确注明出处：
- 示例："Bloomberg Terminal - MSFT Equity DES，访问日期 2024-10-02"
- 示例："Q4 2024 10-K 年报，第 42 页，行项目 '总营收'"
- 示例："FactSet 一致预期，截至 2024-10-02"
- 尽可能包含超链接：右键点击单元格 → 链接 → 粘贴 SEC 年报、数据来源或报告的 URL 对于假设，请解释其推理过程：

示例："假设15%的EBITDA利润率，基于同行中位数，公司未披露"
示例："预估企业价值为市值 + 5000万美元净债务（来自第三季度资产负债表，第四季度数据尚未公布）"
示例："远期市盈率基于市场共识每股收益3.45美元（12位分析师预估均值）"

为何重要：便于审计追踪、数据验证、假设透明度以及未来更新 3. 逐行构建公式 - 在继续下一步之前测试每个计算 4. 对表头使用绝对引用 - $C$6锁定表头行 5. 保持格式一致 - 百分比用百分比表示，而非小数 6. 添加条件格式 - 自动高亮异常值

合理性检查

利润率检验：毛利率 > EBITDA利润率 > 净利率（根据定义始终成立）
倍数合理性：
- EV/营收：通常0.5-20倍（因行业差异很大）
- EV/EBITDA：通常8-25倍（行业中相对一致）
- 市盈率：通常10-50倍（取决于增长率）
成长-倍数相关性：增长率越高，倍数通常越高
规模-效率权衡：规模较大的公司通常利润率更高（规模效应）

常见错误

❌ 在公式中混用市值和企业价值 ❌ 分子和分母使用不同时间周期（LTM vs 季度） ❌ 将数字硬编码到公式中，而不使用单元格引用 ❌ 硬编码的输入没有单元格注释来注明来源或解释假设 ❌ 在可用时缺少指向 SEC 文件或数据源的超链接 ❌ 包含过多无明确目的的指标 ❌ 包含不可比的公司（不同商业模式） ❌ 使用过时数据且未注明 ❌ 百分比平均值计算错误（应使用中位数）

第6节：高级功能

动态表头

对于显示计算的列，使用清晰的单位标签：

Revenue Growth (YoY) % | EBITDA Margin | FCF Margin | Rule of 40

四分位分析的好处

与仅使用均值/中位数不同，四分位显示：

第75百分位 = “优质”公司在这里交易
中位数 = 典型的市场估值
第25百分位 = “折扣”区间这有助于回答：“我们的目标公司相对于同行是贵了还是便宜了？”

行业特定调整

软件/SaaS：

增加：ARR、净美元留存率、CAC回收期
重点：Rule of 40、FCF利润率、毛利率 >70%

医疗保健：

增加：研发/收入、管线价值、监管状态
重点：EBITDA利润率、增长率、报销风险

工业：

增加：积压订单、订单簿趋势、地域组合
重点：ROIC、资产周转率、周期性调整

消费品：

增加：同店销售、客户获取成本、品牌价值
重点：收入增长、毛利率、库存周转

第7节：工作流程与实用技巧

分步流程

搭建结构（30分钟）
- 创建所有标题
- 设置单元格格式（蓝色为输入项，黑色为公式）
- 锁定单位和日期引用
收集数据（60-90分钟）
- 从主要来源获取（如果有：S&P Kensho MCP、FactSet MCP、Daloopa MCP；否则使用彭博、SEC）
- 将所有原始数据以蓝色输入
- 在备注部分记录来源
构建公式（30 分钟）
- 从简单比率（利润率）开始
- 进阶到倍数（EV/Revenue）
- 添加交叉验证（利润率是否合理？）
添加统计数据（15 分钟）
- 将公式结构复制到所有列
- 检查范围是否正确（B7:B9，而非 B7:B10）
- 核对四分位逻辑
质量控制（30 分钟）
- 运行合理性检查
- 验证公式引用
- 检查是否存在 #DIV/0! 或 #REF! 错误
- 与已知基准进行对比
文档撰写（15 分钟）
- 填写备注部分
- 添加数据来源
- 定义方法论
- 为分析添加日期标记

专业提示

保存模板：一次构建，永久复用
标记离群值：对 >2 个标准偏差的值使用条件格式标色
链接到源文件：添加超链接指向彭博截图或 SEC 文件
版本控制：以“Comps_v1_2024-12-15”格式保存，日期清晰
协作审核：请他人检查你的公式

Excel 格式化检查清单（可选——根据用户偏好调整）

第 8 节：示例模板布局

简易版（从这里开始）：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 科技 - 可比公司分析                                          │
│ 微软 • 谷歌 • 亚马逊                                         │
│ 截至 2024 年第四季度 | 所有数字单位：百万美元                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 运营指标                                                     │
├──────────┬─────────┬─────────┬──────────┬──────────────────┤
│ 公司     │ 营收    │ 增长    │ 毛利率   │ EBITDA  │ EBITDA │
│          │ (LTM)   │ (YoY)   │          │ (LTM)   │ 利润率 │
├──────────┼─────────┼─────────┼──────────┼─────────┼────────┤
│ MSFT     │ 261,400 │ 12.3%   │ 68.7%    │ 205,100 │ 78.4%  │
│ GOOGL    │ 349,800 │ 11.8%   │ 57.9%    │ 239,300 │ 68.4%  │
│ AMZN     │ 638,100 │ 10.5%   │ 47.3%    │ 152,600 │ 23.9%  │
│          │         │         │          │         │        │ [空行]
│ 中位数   │ =MEDIAN │ =MEDIAN │ =MEDIAN  │ =MEDIAN │=MEDIAN │
│ 75% 分位 │ =QUART  │ =QUART  │ =QUART   │ =QUART  │=QUART  │
│ 25% 分位 │ =QUART  │ =QUART  │ =QUART   │ =QUART  │=QUART  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 估值倍数                                                     │
├──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬────────────────┤
│ 公司     │ 市值     │ 企业价值 │ EV/营收  │ EV/EBITDA │ 市盈率│
├──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼───────────┼────┤
│ MSFT     │3,550,000 │3,530,000 │ 13.5x    │ 17.2x     │36.0│
│ GOOGL    │2,030,000 │1,960,000 │  5.6x    │  8.2x     │24.5│
│ AMZN     │2,226,000 │2,320,000 │  3.6x    │ 15.2x     │58.3│
│          │          │          │          │           │    │ [空行]
│ 中位数   │ =MEDIAN  │ =MEDIAN  │ =MEDIAN  │ =MEDIAN   │=MED│
│ 75% 分位 │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART    │=QRT│
│ 25% 分位 │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART    │=QRT│
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴───────────┴────┘

仅在需要时增加复杂度：

如果季节性重要，包含季度和LTM数据
如果现金生成是关键故事，添加FCF指标
包含行业特定指标（SaaS的Rule of 40等）
如果公司数量超过5家，添加更多统计行

第9节：行业特定补充（可选）

仅当这些对你的分析至关重要时才添加。大多数可比分析仅使用核心指标即可。

软件/SaaS： 如果相关则添加：ARR、净美元留存率、Rule of 40

金融服务： 如果相关则添加：ROE、净息差、效率比率

电子商务： 如果相关则添加：GMV、抽成率、活跃买家

医疗健康： 如果相关则添加：研发/收入、管线价值、专利时间线

制造业： 如果相关则添加：资产周转率、库存周转率、积压订单

第10节：危险信号与警示标志

数据质量问题

🚩 时间段不一致（混合季度和年度数据）
🚩 缺少数据且无解释
🚩 不同数据源之间存在显著差异（差异>10%）

估值红旗警告

🚩 EBITDA为负的公司却用EBITDA倍数估值（应改用收入倍数）
🚩 市盈率>100倍且无超高速增长故事
🚩 利润率与行业不符

可比性问题

🚩 不同的财年截止日期（导致时间错位）
🚩 ixing pure-play 和 conglomerates
🚩 商业模式完全不同却被标记为"可比公司"

如有疑问，剔除该公司。 拥有3个完美可比公司胜过6个存疑的公司。

Section 11: 公式参考指南

基本Excel公式

// Statistical Functions
=AVERAGE(range)          // Simple mean
=MEDIAN(range)           // Middle value
=QUARTILE(range, 1)      // 25th percentile
=QUARTILE(range, 3)      // 75th percentile
=MAX(range)              // Maximum value
=MIN(range)              // Minimum value
=STDEV.P(range)          // Standard deviation

// Financial Calculations
=B7/C7                   // Simple ratio (Margin)
=SUM(B7:B9)/3            // Average of multiple companies
=IF(B7>0, C7/B7, "N/A")  // Conditional calculation
=IFERROR(C7/D7, 0)       // Handle divide by zero

// Cross-Sheet References
='Sheet1'!B7             // Reference another sheet
=VLOOKUP(A7, Table1, 2)  // Lookup from data table
=INDEX(MATCH())          // Advanced lookup

// Formatting
=TEXT(B7, "0.0%")        // Format as percentage
=TEXT(C7, "#,##0")       // Thousands separator

常用比率公式

毛利率 = 毛利润 / 营业收入
EBITDA 利润率 = EBITDA / 营业收入
自由现金流利润率 = 自由现金流 / 营业收入
自由现金流转化率 = 自由现金流 / 经营现金流
净资产收益率 = 净利润 / 股东权益
总资产收益率 = 净利润 / 总资产
资产周转率 = 营业收入 / 总资产
负债权益比 = 总负债 / 股东权益

关键原则总结

结构驱动洞察——正确的表头迫使正确的思考
少即是多——5–10个关键的指标胜过20个无关的指标
为你的问题选择指标——估值分析 ≠ 效率分析
统计数据展示模式——中位数/四分位数比平均数更能揭示问题
透明度优于复杂性——每个人都理解的简单公式
可比性是王道——宁可剔除也不要强行凑合
记录你的选择——在注释部分说明使用了哪些指标及其原因

输出检查清单

在交付可比分析之前，请验证：

持续改进

完成对比分析后，可自问：

统计结果是否揭示了意料之外的洞察？
是否存在数据空白限制了分析？
利益相关者是否询问了你未包含的指标？
实际耗时与预期耗时相比如何？
下一次怎样才能让这份分析更有用？

最好的对比分析会在每次迭代中不断进化。保存模板、从反馈中学习、并根据决策者实际使用的需求来优化结构。

数据来源 — 优先使用 MCP，其次网页回退

下文中多次提到“使用 S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP”。这些是来自原始 Cowork 插件环境的商业金融数据 MCP。在 Hermes 中：

如果你配置了任何结构化的金融数据 MCP（Hermes 支持 MCP — 参见 native-mcp 技能），对于时点对比、先例交易和申报文件，优先使用它。
否则，回退到：
- 使用 web_search / web_extract 查询 SEC EDGAR（https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar）获取美国申报文件
- 使用公司投资者关系页面获取新闻稿、盈利简报
- 使用 browser_navigate 访问交互式数据门户
- 用户提供的数据（当上下文没有时，明确向用户询问）
不要凭空编造。如果无法获取某个倍数、先例或申报编号，请将单元格标记为 [UNSOURCED] 并向用户提示。

--- END DOCUMENT CHUNK ---

归属

本技能改编自 Anthropic 的 Claude for Financial Services 插件套件（Apache-2.0）。已移除 Office-JS / Cowork live-Excel 路径；此版本通过 excel-author 技能的约定，面向无头 openpyxl。原始地址：https://github.com/anthropics/financial-services

技能元数据​

参考：完整的 SKILL.md​

环境​

可比公司分析

⚠️ 关键：数据源优先级（请先阅读）​

概述​

核心理念​

⚠️ 关键：公式优先于硬编码 + 逐步验证​

第1节：文档结构与设置​

表头区块（第1-3行）​

视觉规范标准（可选——用户偏好和上传的模板始终优先）​

第 2 节：运营统计与财务指标​

核心列（从这些开始）​

可选附加项（根据行业/用途选择）​

公式示例（以第 7 行为例）​

统计块（公司数据之后）​

第3节：估值倍数与投资指标​

核心估值列（从这些开始）​

可选估值指标（根据上下文选择）​

公式示例​

交叉引用规则​

统计信息块​

第4节：备注与方法论文档​

必需组成部分​

第 5 节：选择正确的指标（决策框架）​

从“我在回答什么问题？”开始​

行业特定指标选择​

“5-10法则”​

第 6 节：最佳实践与质量检查​

开始之前​

构建过程中​

合理性检查​

常见错误​

第6节：高级功能​

动态表头​

四分位分析的好处​

行业特定调整​

第7节：工作流程与实用技巧​

分步流程​

专业提示​

Excel 格式化检查清单（可选——根据用户偏好调整）​

第 8 节：示例模板布局​

第9节：行业特定补充（可选）​

第10节：危险信号与警示标志​

数据质量问题​

估值红旗警告​

可比性问题​

Section 11: 公式参考指南​

基本Excel公式​

常用比率公式​

关键原则总结​

输出检查清单​

持续改进​

数据来源 — 优先使用 MCP，其次网页回退​

归属​

技能元数据

参考：完整的 SKILL.md

环境

⚠️ 关键：数据源优先级（请先阅读）

概述

核心理念

⚠️ 关键：公式优先于硬编码 + 逐步验证

第1节：文档结构与设置

表头区块（第1-3行）

视觉规范标准（可选——用户偏好和上传的模板始终优先）

第 2 节：运营统计与财务指标

核心列（从这些开始）

可选附加项（根据行业/用途选择）

公式示例（以第 7 行为例）

统计块（公司数据之后）

第3节：估值倍数与投资指标

核心估值列（从这些开始）

可选估值指标（根据上下文选择）

公式示例

交叉引用规则

统计信息块

第4节：备注与方法论文档

必需组成部分

第 5 节：选择正确的指标（决策框架）

从“我在回答什么问题？”开始

行业特定指标选择

“5-10法则”

第 6 节：最佳实践与质量检查

开始之前

构建过程中

合理性检查

常见错误

第6节：高级功能

动态表头

四分位分析的好处

行业特定调整

第7节：工作流程与实用技巧

分步流程

专业提示

Excel 格式化检查清单（可选——根据用户偏好调整）

第 8 节：示例模板布局

第9节：行业特定补充（可选）

第10节：危险信号与警示标志

数据质量问题

估值红旗警告

可比性问题

Section 11: 公式参考指南

基本Excel公式

常用比率公式

关键原则总结

输出检查清单

持续改进

数据来源 — 优先使用 MCP，其次网页回退

归属