[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
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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
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- 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
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## 📋 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
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## 🔗 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
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## 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
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*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。* 📈
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## 📚 《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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