findscripter 何时使用
当需要把个股估值放进细分行业（而非宽口径板块）的同业语境时使用，典型场景：
- 按「日期 + 交易所 + 行业」获取某细分行业的 P/E 倍数（如 NYSE 半导体行业 P/E）。
- 判断某只个股相对其行业是溢价还是折价（个股 P/E vs 行业 P/E）。
- 横向比较多个细分行业（半导体 / 软件 / 互联网）的估值高低，做行业轮动或择股。
- 并购、同业基准、行业筛选等需要「行业基线 P/E」作为锚点的分析。
不该用的边界：
- 需要单只个股自身的 P/E 检索 —— 本条给的是行业基线，个股 P/E 用
octagon-stock-quote取价 + 利润表取 EPS 自行计算。 - 私有 / 未上市公司、无公开财报的主体 —— Octagon 覆盖公开市场数据。
- 只想要宽口径板块（Sector）均值 —— 本条是更细的 Industry 层；板块层语境另用板块 P/E 类技能。
- 离线 / 未配置 Octagon MCP 的环境 —— 依赖
octagon-agent工具，无 MCP 无法取数。 - 结果供分析参考，不能替代尽调、风控与人工复核。
步骤
- 确认 MCP 就绪：AI 客户端（Cursor / Claude Desktop / Windsurf）已接入
octagon-mcp，octagon-agent工具可见，且已配置 Octagon API Key（Windows 需先装 Node.js / npx，配置见「指令」）。 - 确定三要素查询参数：
- Date：数据日期（如
2025-02-03）。 - Exchange：交易所（
NYSE、NASDAQ等）。 - Industry：细分行业（
Semiconductors、Software、Biotechnology等）。
- Date：数据日期（如
- 发起查询：调用
octagon-agent，用自然语言传入上述参数。 - 读取行业 P/E：返回行业、交易所、P/E、日期及示例公司。
- 对标计算：用溢价/折价公式比较个股 P/E 与行业 P/E（见「指令」）。
- （可选）追加多行业横比或历史趋势查询。
指令
Octagon MCP 配置（Claude Desktop / Windsurf，claude_desktop_config.json）：
{
"mcpServers": {
"octagon-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "octagon-mcp@latest"],
"env": { "OCTAGON_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" }
}
}
}
API Key 在 https://app.octagonai.co 注册后于 API Keys 菜单生成。Windows 需先装 Node.js（含 npx）；Cursor 命令行可用 cmd /c "set OCTAGON_API_KEY=<key> && npx -y octagon-mcp"。
MCP 调用：
{
"server": "octagon-mcp",
"toolName": "octagon-agent",
"arguments": {
"prompt": "Retrieve the latest industry P/E ratios for 2025-02-03, filtered by exchange NYSE and industry Semiconductors."
}
}
查询模板： Retrieve the latest industry P/E ratios for <DATE>, filtered by exchange <EXCHANGE> and industry <INDUSTRY>.
数据源 agent：octagon-companies-agent、octagon-financials-agent、octagon-sec-agent、octagon-web-search-agent。
溢价/折价公式（个股相对行业的估值定位）：
溢价/折价 = (个股 P/E - 行业 P/E) / 行业 P/E × 100%
| 比较 | 解读 |
|---|---|
| 个股 P/E < 行业 P/E | 潜在低估，或有隐忧（增长慢、风险高） |
| 个股 P/E ≈ 行业 P/E | 相对同业合理估值 |
| 个股 P/E > 行业 P/E | 为质量/增长付溢价 |
层级（粗→细，越细对标越准）： Sector（板块）→ Industry（行业）→ Sub-Industry（细分）。例：Technology → Semiconductors → Memory Chips。优先用 Industry 而非 Sector 做同业对标。
示例
查询 NYSE 半导体行业的典型返回：
| 字段 | 示例值 |
|---|---|
| 行业 | Semiconductors |
| 交易所 | NYSE |
| P/E | 12.47 |
| 日期 | 2025-02-03 |
| 示例公司 | ON Semiconductor (ON) |
溢价算例：某公司 P/E = 18，行业 P/E = 12.47 → (18 − 12.47) / 12.47 ≈ +44.3%，相对同业溢价交易。
更多查询写法：
# 指定交易所行业
Get P/E ratios for the Software industry on NASDAQ.
# 多行业横比
Compare P/E ratios for Semiconductors, Software, and Internet industries.
# 历史趋势
What is the historical P/E trend for the Biotechnology industry?
# 同业个股对标
Is AMD's P/E reasonable compared to the Semiconductor industry?
How does NVDA's valuation compare to semiconductor peers?
常见行业典型 P/E 区间（仅作量级参考，非实时）： 半导体 15–35、软件 25–50、互联网 30–60、生物科技 20–40（或 N/A）、制药 15–25、银行 10–15、零售 15–25、汽车 8–15。软件/生物科技/电商等因经常性收入、管线期权、增长预期而 P/E 偏高；银行/保险/公用事业/大宗商品因周期性、监管、低增长而 P/E 偏低。
注意事项
- 用行业而非板块：Industry 层比 Sector 层对标更精确，必要时下钻到 Sub-Industry。
- 增长率匹配：高增长支撑高 P/E，比较时把增速一并对齐，别只看倍数。
- 盈利结构：亏损公司会扭曲行业均值（负 EPS 使 P/E 失真或被剔除），核对样本的盈利占比。
- 同口径对比：业务模式相近才可比；大市值常带规模溢价，对比时考虑体量。
- 交易所差异：同一行业在 NYSE 与 NASDAQ 的成分公司不同，P/E 均值会有差（NASDAQ 偏科技/成长，NYSE 偏多元/传统）。
- API Key 安全：Key 经
OCTAGON_API_KEY环境变量注入，勿硬编码；遇限流降低查询频率。 - 结果定位：行业 P/E 供估值参考，不能替代完整尽调、回测与专家复核。
互见
- requires：（无）
- related：
octagon-stock-quote（取个股价与市值，配合 EPS 算个股 P/E）、octagon-equity-research-analyst（同源股票研究编排）、octagon-financial-growth-metrics（用增速解释行业 P/E 高低）、octagon-price-target-consensus（卖方目标价/隐含 P/E 交叉验证）。 - combines_with：
octagon-income-statement-data（取 EPS，与行业 P/E 一起定位个股溢价折价）、dcf-valuation-model（行业 P/E 做相对估值，DCF 做绝对估值，相互印证）、three-statement-model（把行业基线接入完整建模）。
本条采编自 OctagonAI/skills（MIT 许可），已做中文适配重写。