l4-deep-research

name: L4-deep-research description: | 买方机构级 L4 极致研究技能（Turn Every Page 标准）。 百科全书式全景研究，8+ 框架全流派穿透，强制覆盖九大维度，含完整竞争格局横测、产业链纵深穿透、跨市场估值锚定、历史先例分析。 触发指令：@L4 [公司]、Turn Every Page [公司]、全面尽调 [公司]。 适用于拟配置 >5% 仓位 或 多框架严重分歧的标的。 前置要求：yfinance/akshare 实时数据，零凭记忆。

适用场景：

• 首次配置 >5% 组合权重的重要持仓决策
• 首次进入全新行业/全新市场，需要系统性认知建立
• L3 分析中发现多框架严重分歧，需要全景验证
• 标的商业模式复杂，涉及多个业务分部、跨行业关联
• 用户明确要求"不留死角" / "翻遍每一页" / "百科全书式"分析

不适用场景： - 快速查询/随口问（使用 L1/L2） - 常规深度研究（使用 L3 @分析） - 仅需估值更新（使用 @估值） - 仅需买方决策备忘录（使用 L5）

L4 Deep Research Skill — Turn Every Page × 买方机构级极致研究 v3.0

L3 回答"值不值得关注"，L4 回答"有没有任何死角是我们漏掉的"。 L3 是分析师写研报，L4 是首席研究官事无巨细地翻完每一页。

⚠️ CRITICAL CONSTRAINTS — 执行前必读，全程遵守

以下规则是 L4 能否产出机构级报告的底线。违反任一 → 报告不达标，重做。

数据铁律（Data Integrity）

1. 多源交叉验证是强制要求

   • 每条关键数据必须双源核对（yfinance + 年报/akshare）
   • PE、ROE 两个核心指标必须标注具体来源、日期、数值
   • 竞争格局横测：至少 3 家可比公司同期数据
   • 历史数据：至少 5 年（L3 要求 3 年）

2. 禁止凭记忆引用任何数字

   # ✅ L4 标准数据获取（双源交叉验证）
   import yfinance as yf
   import akshare as ak
   from datetime import date
   
   print(f"=== L4 数据采集 | {date.today()} ===")
   
   # 主标的
   ticker = yf.Ticker("SYMBOL")
   info = ticker.info
   fins = ticker.financials        # 利润表（4 年）
   bs   = ticker.balance_sheet     # 资产负债表
   cf   = ticker.cashflow          # 现金流量表
   
   # 竞争对手（至少 3 家）
   comps = ["COMP_A", "COMP_B", "COMP_C"]
   comp_data = {c: yf.Ticker(c).info for c in comps}
   

3. 必填来源标注格式

   > **数据声明**：主要财务数据来源 yfinance，截止 YYYY-MM-DD；
   > 竞争对手数据同源同日，杜邦分解手动计算；
   > 产业链与市占率数据来源 [行业报告/akshare]，已注明日期。
   

唯一交付物政策（Single Deliverable Policy）

L4 分析只产出 一个文件：

✅ 存入：10-研究报告输出/YYYY-MM-DD-个股-[公司名]-L4 级极致研报.md

绝对禁止：

• ❌ 多个"阶段性报告"（"先给你个预览"）
• ❌ 拆开成多个 Markdown 文件分块输出
• ❌ "数据汇总表"单独文件（数据放报告第 2 章内）
• ❌ 任何形式的"完成通知"或"工作摘要"

执行时间参考

触发条件

L4 四大模块

模块一：全流派框架深度分析 (Full-Spectrum Framework Deep Dive)

原则：L3 选 4-6 个框架，L4 要求 8+ 个框架做到全流派穿透。不是为了堆砌，而是为了交叉验证的完备性。 Turn Every Page 精神的核心体现：每个框架都必须展开深度分析过程，展示完整的推理链条和证据支撑，而非简单套用模板。

3.1 九大维度强制覆盖

L4 的框架分析必须覆盖以下九大维度，每个维度至少用一个框架：

注意：第⑨维度仅适用于 A 股/港股标的。美股标的可用帕伯莱/王川替代。

3.2 框架适用性筛选（必须执行）

在全流派扫荡前，先标注哪些框架不适用于本标的（参照 copilot-instructions.md 的反向筛选表），避免无效分析浪费精力。

## 框架适用性筛选

| 框架 | 是否适用 | 理由 |
|------|:--------:|------|
| 格林沃尔德三重估值 | ✅/❌ | |
| 市赚率 | ✅/❌ | |
| 散户乙十年回本 | ✅/❌ | |
| 10X Alpha | ✅/❌ | |
| 周金涛康波 | ✅/❌ | |
| 技术革命指数引擎 | ✅/❌ | |
| 红利质量 | ✅/❌ | |
| （其他框架...） | | |

3.3 每个框架的深度分析过程和结论（Turn Every Page 核心要求）

这不是标准化输出模板，而是每个框架必须展开的深度分析过程。 Turn Every Page 的精神：把框架的每一页都翻过来，展示完整的推理链条、证据支撑、反面检验。

每个框架的分析必须包含以下 6 要素（不是模板填空，而是深度展开）：

### [框架名称] 深度分析

#### ① 框架核心逻辑与本标的适配性（200-400 字）
- 这个框架的核心假设是什么？
- 为什么这个框架适用于本标的？（或为什么不适用）
- 框架的关键变量有哪些？

#### ② 数据输入与计算过程（展示完整推导，不得跳过）
- 输入数据的来源、日期、数值（逐条标注）
- 计算过程的每一步（公式 + 代入数字 + 结果）
- 关键假设的设定理由（为什么用这个参数）

#### ③ 分析结论与置信度区间（1-2 句话 + 概率）
- 核心结论（明确方向：看多/看空/中性）
- 置信度：XX% - YY%（不得用"一定""肯定"）
- 结论的有效时间窗口（短期/中期/长期）

#### ④ 关键假设与证伪条件（最多 3 条，每条可证伪）
- 假设 1：...。证伪条件：如果 [X 发生]，则该假设不成立。
- 假设 2：...。证伪条件：...
- 假设 3：...。证伪条件：...

#### ⑤ 二阶思考与连锁反应（展示非线性推演）
- 如果上述假设成立 → [连锁反应 1] → [连锁反应 2]
- 线性 or 非线性？反身性是否存在？
- 市场共识与本结论的差异在哪里？

#### ⑥ 反面论证与最可能的推翻证据（强制反向检验）
- 最可能推翻本结论的证据是 [X]。
- 如果框架结论错误，最可能的原因是什么？
- 哪些数据或信号出现时，需要重新审视本框架的结论？

示例：格林沃尔德三重估值框架的深度分析展开

### 格林沃尔德三重估值深度分析

#### ① 框架核心逻辑与本标的适配性
格林沃尔德三重估值的核心假设是：企业的价值来源于三部分——资产重置价值 (AV)、现有盈利能力的价值 (EPV)、以及可持续成长的价值 (GV)。
该框架适用于本标的 because：
- 公司已有 10 年 + 经营历史，资产和盈利数据可靠
- 行业进入成熟期，成长假设可合理约束
- 存在可比的资产重置参考（同业 CapEx 数据可得）

关键变量：WACC、正常化 EBIT、资产重置成本、护城河持续期。

#### ② 数据输入与计算过程
**AV 计算：**
- 固定资产重置成本：$XXB（来源：同业 CapEx/产能比，日期：2026-02-26）
- 营运资本重置：$XXB（来源：年报 2024，净营运资本/收入比率 × LTM 收入）
- 无形资产（研发资本化）：$XXB（来源：过去 5 年研发费用累积 × 25% 资本化率）
- 有息负债扣除：$XXB（来源：yfinance balance sheet，2026-02-26）
- AV = XX + XX + XX - XX = $XXB

**EPV 计算：**
- 正常化 EBIT：$XXB（来源：过去 5 年 EBIT 均值，剔除 202X 年一次性收益）
- 税率：XX%（来源：法定税率 + 有效税率均值）
- 维护性 CapEx：$XXB/年（来源：过去 5 年 CapEx 均值 × 70%）
- WACC：XX%（来源：无风险利率 2.5% + Beta 1.2 × 股权溢价 5% + 税后债务成本）
- EPV = (XX × (1-XX%) - XX) / XX% = $XXB

**GV 计算（仅在 EPV > AV 时）：**
- 护城河期：7 年（理由：专利到期日 + 客户切换成本评估）
- 有效增长率 g_eff：XX%（理由：行业增速 XX% × 市占率提升 XX%）
- GV = EPV × (WACC/(WACC-g_eff) - 1) = $XXB

**三重估值汇总：**
- AV = $XXB
- EPV = $XXB（EPV/AV = X.X → 护城河验证：强/中/弱）
- GV = $XXB
- 综合内在价值 = $XXB
- 当前市值 = $XXB
- 安全边际 = (XX - XX) / XX = XX%

#### ③ 分析结论与置信度区间
**结论：当前价格相对 EPV 折价 XX%，相对综合价值折价 XX%，构成买入机会。**
**置信度：65%-75%**（置信度来源：资产和盈利数据可靠；护城河期假设存在不确定性）
**时间窗口：中期（12-24 个月）**

#### ④ 关键假设与证伪条件
- 假设 1：WACC = XX% 合理反映资本成本。**证伪条件**：如果 10 年期国债收益率突破 3.5% 或 Beta 升至 1.5+，则 WACC 需上调，EPV 下降。
- 假设 2：护城河期 7 年合理。**证伪条件**：如果核心专利在 3 年内被绕过或主要客户切换供应商，则护城河期需缩短至 3-5 年。
- 假设 3：正常化 EBIT 可代表持续盈利能力。**证伪条件**：如果行业出现价格战或原材料成本永久性上升 20%+，则正常化 EBIT 需下调。

#### ⑤ 二阶思考与连锁反应
- 如果护城河假设成立 → EPV 可维持 → 市场将在 12-18 个月内重新定价至 EPV 附近 → 预期回报 XX%
- 非线性因素：若行业整合加速（Top3 市占率突破 70%），EPV 可能上修 20-30%（定价权增强）
- 反身性风险：若股价持续低于 EPV，可能触发 activist investor 介入 → 催化价值释放

#### ⑥ 反面论证与最可能的推翻证据
**最可能推翻本结论的证据：**
- 同业出现技术突破，使当前资产重置成本下降 50%+（AV 高估）
- 主要客户宣布垂直整合，自研替代（EPV 高估）
- 行业增速永久性降至个位数，成长假设失效（GV 高估）

**如果框架结论错误，最可能的原因是：**
- 护城河期假设过于乐观（实际只有 3-5 年而非 7 年）
- WACC 低估（利率环境永久性上移）

**需要重新审视的信号：**
- 季度毛利率连续 2 季下降 3pp+
- 研发费用率被竞争对手超越
- 市占率连续 2 年下滑

深度分析的最低字数要求：

• 每个框架分析 ≥ 600 字（不得用模板填空敷衍）
• 8+ 框架合计 ≥ 5000 字（框架分析部分）
• 每个框架的计算过程必须展示（不得写"详见模型"）

模块二：产业链纵深穿透 (Value Chain Deep Dive)

原则：L3 只看公司本身，L4 要穿透到供应商的供应商、客户的客户。

2.1 行业格局分析

市场集中度：

竞争梯队分层：

行业生命周期判断：

• 当前阶段：导入期 / 成长期 / 成熟期 / 衰退期
• 判断依据：[渗透率/增速/竞争格局/盈利水平]
• 预计到达下一阶段时间：

进入壁垒分析：

2.2 产业链地图绘制

上上游（原材料/核心零部件）
  ↓ [议价权：强/弱] [替代性：高/低]
上游供应商（直接供应商 Top 3-5）
  ↓ [成本占比：X%] [切换成本：高/中/低]
────────────────────────────────────
★ 标的公司 [价值链位置] [利润池占比]
────────────────────────────────────
  ↓ [客户集中度：Top5 占比 X%] [切换成本：高/中/低]
下游客户（直接客户 Top 3-5）
  ↓ [终端需求弹性：高/低]
终端消费者/最终用户

2.3 产业链风险扫描

2.4 利润池分析

量化产业链各环节的利润分配：

关键判断： 标的公司是否处于利润池最丰厚的环节？利润池正在向哪个方向迁移？

模块三：历史先例与类比分析 (Historical Analogues)

原则："历史不会重复，但会押韵。" L4 必须找到 2-3 个历史先例，检验投资论点的可靠性。

5.1 类比公司筛选

寻找满足以下条件之一的历史先例：

• 同行业、同发展阶段的前辈公司
• 类似商业模式但不同行业的类比公司
• 面临过类似竞争/周期/技术变革的公司

5.2 先例分析模板

### 历史先例 #[N]：[公司名] ([代码])

**类比维度**：[说明为什么选这个先例]

| 维度 | 先例公司（当时） | 标的公司（现在） | 相似度 |
|------|----------------|-----------------|:------:|
| 行业位置 | | | 高/中/低 |
| 发展阶段 | | | |
| 竞争格局 | | | |
| 盈利模式 | | | |
| 估值水平 | | | |
| 核心风险 | | | |

**先例结局**：[成功/失败/转型]
**对标的公司的启示**：
1. 如果历史重演 → [预期结果]
2. 与先例的关键差异 → [可能导致不同结局的因素]
3. **最重要的教训** → [一句话总结]

5.3 统计基准率 (Base Rate)

回答以下问题：

• 该行业/该发展阶段的公司，5 年后仍是行业领导者的概率？（历史统计）
• 同类估值水平的公司，3 年后跑赢大盘的概率？
• 同类增长预期的公司，实际达标的概率？

"先看基准率，再看个案。" — 卡尼曼

模块四：综合判断与结构化输出 (Synthesis & Output)

原则：L4 的综合判断必须比 L3 更有层次感：不仅给结论，还要展示思维过程的全景。

7.1 多框架交叉验证矩阵（L4 核心输出件）

## 多框架交叉验证矩阵

| 框架 | 结论 | 置信度 | 指向 | 关键假设 |
|------|------|:------:|:----:|---------|
| 格林沃尔德三重估值 | | X%-Y% | 看多/看空/中性 | |
| 巴菲特护城河 | | X%-Y% | | |
| 卡拉曼安全边际 | | X%-Y% | | |
| 市赚率 | | X%-Y% | | |
| 10X Alpha | | X%-Y% | | |
| Q-G-P-R 打分 | X/100 | — | | |
| 三重共振 | | X%-Y% | | |
| 贝叶斯拐点 | | X%-Y% | | |
| [其他框架...] | | | | |
| **加权综合** | | **X%-Y%** | **[方向]** | |

7.2 框架冲突仲裁（如有分歧）

按照 copilot-instructions.md 第五步执行：

1. 量化分歧
2. 权重分配（根据标的属性）
3. 分歧信号解读
4. 最终裁决

7.3 Kill-Switch 检查（7 项全检）

7.4 范式归类与陷阱检查

正范式归类（五选一）：

• 质量复利 | [ ] 平台生态 | [ ] GARP | [ ] 低估催化 | [ ] 现金回报防御

负范式陷阱检查（六项全检）：

7.5 TSR 分解与盈亏平衡增长率

预期 TSR = g (盈利增速) + d (股息率) + Δ(PE) (估值变动)
         = ___% + ___% + ___%
         = **___%（3 年年化）**

盈亏平衡增长率 g* = (1/PE) - d = ___%
解读：市场隐含的增长预期是 g* = ___%，我们认为实际 g = ___%，
      → 预期差 = ___个百分点 → [超额收益来源/风险来源]

L4 输出模板

文件命名

[日期]-[类型]-[标的]-L4 级极致研报.md

示例：2026-02-24-个股-Moderna-L4 级极致研报.md

报告结构

# 📖 L4 极致研究：[公司名] ([代码])

> **级别**：L4 (Turn Every Page)
> **日期**：YYYY-MM-DD
> **调用框架**：[列出所有使用的框架，8+ 个]
> **数据截止日**：YYYY-MM-DD
> **报告定位**：百科全书式、无死角覆盖

---

## 0. 执行摘要（3 句话）
- 核心判断 + 评级 + 置信度 + Q-G-P-R 分数
- 最核心的一个投资理由
- 最核心的一个风险

## 1. 全流派框架深度分析
### 1.1 框架适用性筛选
### 1.2 估值维度分析（格林沃尔德三重估值、市赚率等）
### 1.3 质量维度分析（巴菲特护城河、费雪 15 问等）
### 1.4 成长维度分析（10X Alpha、戴维斯双击等）
### 1.5 安全边际维度分析（卡拉曼、散户乙等）
### 1.6 周期维度分析（康波、三重共振等）
### 1.7 管理层维度分析（费雪管理层评估等）
### 1.8 商业模式维度分析（贝叶斯拐点、禅道投资等）
### 1.9 量化打分维度（Q-G-P-R 打分）
### 1.10 本土化/特色维度（A/港股适用）

## 2. 数据快照表
### 2.1 核心财务数据（含来源和日期）
### 2.2 竞争格局横向测评
### 2.3 跨市场估值锚
### 2.4 杜邦分解 & MROIC 趋势

## 3. 产业链纵深穿透
### 3.1 行业格局分析（市场集中度、竞争梯队、生命周期、进入壁垒）
### 3.2 产业链地图
### 3.3 产业链风险扫描
### 3.4 利润池分析

## 4. 历史先例与类比
### 4.1 先例 #1
### 4.2 先例 #2
### 4.3 统计基准率

## 5. 综合判断
### 5.1 多框架交叉验证矩阵
### 5.2 框架冲突仲裁（如有）
### 5.3 Kill-Switch 检查结果
### 5.4 范式归类与陷阱检查
### 5.5 TSR 分解与盈亏平衡 g*

## 6. 关键假设与风险
### 6.1 核心假设（每条可证伪）
### 6.2 主要风险及应对

## 7. 后续跟踪清单
### 7.1 领先指标监控表
### 7.2 催化剂跟踪日历
### 7.3 关键数据验证时间点

## 附：二阶效应备注
- 潜在的非线性变化
- 反身性风险
- 连锁反应路径

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## 附：L4 vs L3 对照表

| 维度 | L3 已完成 | L4 新增价值 |
|------|----------|------------|
| 框架 | 4-6 个精选框架 | 8+ 个全流派穿透（每个框架≥600 字深度分析） |
| 竞争 | 简要提及竞争对手 | 完整横向测评矩阵 |
| 产业链 | 点到为止 | 全链穿透 + 利润池分析 |
| 历史类比 | 无 | 2-3 个历史先例 + 基准率 |
| 风格 | 重点突出 | 百科全书式、无死角 |

质量检查清单（报告提交前必过 8 关）

"Turn Every Page 的核心不是字数多，而是无死角——每一个可能影响结论的维度都被翻过来看过。" 提交前对照此清单，任一未通过项必须修复。

A. 数据质量（Data Integrity）

• 多源交叉验证：PE、ROE 两个核心指标均已双源核对（yfinance + 年报/akshare）
• 五年历史完整：利润表、资产负债表、现金流量表均覆盖至少 5 年
• 杜邦分解完成：ROE = 净利率 × 资产周转率 × 权益乘数，展示 5 年趋势
• 竞争格局横测完整：≥ 3 家可比公司，数据为同期可比，非引用不同年份

B. 框架覆盖完备性（Framework Coverage）

• 九大维度全覆盖：① 估值 ② 质量 ③ 成长 ④ 安全边际 ⑤ 周期 ⑥ 管理层 ⑦ 商业模式 ⑧ Q-G-P-R ⑨ 本土化，无一缺席
• 框架适用性筛选表：报告中包含框架适用性筛选表，标注了排除哪些框架及原因
• 框架数量达标：8+ 个框架分析完成，且每个框架有独立分析增量
• 交叉验证矩阵：多框架交叉验证矩阵已填写，含加权综合方向
• 深度分析达标：每个框架分析 ≥ 600 字，展示完整推理链条和计算过程（不是模板填空）

C. 分析深度（Analytical Depth）

• 行业格局清晰：CR3/CR5、HHI 指数、竞争梯队分层已完成
• 产业链穿透真实：产业链分析至少覆盖上游 Top3 供应商 + 下游 Top3 客户，有利润池分配数据
• 历史先例有效：至少 2 个历史先例，对比表已填写，先例结局已记录
• Kill-Switch 全检：7 项 Kill-Switch 全部有具体数值（如"有息负债/EBITDA = Xx"）

D. 输出格式（Output Format）

• 执行摘要≤30 字每句：3 句话执行摘要：①核心判断 + 评级 + 置信度 ②最核心投资理由 ③最核心风险
• 字数达标：报告总字数 ≥ 8000 字（百科全书标准），其中框架分析部分 ≥ 5000 字
• 文件命名正确：YYYY-MM-DD-个股-[公司名]-L4 级极致研报.md 格式
• 存档路径正确：文件已保存至 10-研究报告输出/

E. "百科全书测试"

一位对该行业一无所知的机构投资者，读完报告后能否回答：

• 行业的竞争格局如何？谁是领导者、挑战者、跟随者？（行业格局）
• 公司在产业链中的位置和利润池分配如何？（产业链纵深）
• 公司历史上为什么成功/失败？有无历史先例？（历史视角）
• 供应链和客户的核心风险是什么？（风险识别）

四问都能回答 → 报告合格（Turn Every Page 标准达成）。 任一问回答不了 → 找到缺失的模块/章节，补全后再提交。

L4 Deep Research Skill v3.0 — Turn Every Page × 全流派穿透 × 产业链纵深 × 跨市场锚定