开源股票投研 Skill：让 AI 研报可审计复现

是什么

rollingSirius/equity-research-skill 是一个用 Python 实现的开源股票投研 Skill，覆盖美股、港股和 A 股。它把单股研究、财报深挖组织为默认九章报告，目标是让 AI 产出事实可追溯、估值可复现、结论可审计的研究，而非几段公司摘要。

核心设计

流程以“预期差”为主线，先审查盈利质量，再进行反向 DCF、PVGO、三情景 DCF、EPV、EVA、相对估值或 SOTP。关键假设写入 JSON，由 scripts/dcf.py 执行；关键数字须带来源和时间戳，缺失数据标为“未获取到”。行业附录进一步约束 KPI、模型和反证框架。

关键洞察

最值得借鉴的是把投研纪律写进 Skill：盈利可信度可直接否决买入动作，外部内容只是待验证数据，结论还要包含反例、预注册校准和仓位参考。这让 Agent 从“会写报告”更接近“可复核的研究流程”。

边界与风险

原推文称“五分钟”出完整研报，但实际深度、耗时和覆盖度会受市场、公司及数据可得性影响。README 规定了来源优先级和缺失标注，却不能自动保证数据正确；材料也未展示完整实现，落地前应检查脚本、数据来源和样例质量。