findscripter 何时使用
当需要对一只或多只上市公司股票做快速基本面体检与排序时使用：一次调用即返回一个综合评级（A–F）加六项标准化指标评分（DCF、ROE、ROA、负债权益比、P/E、P/B，多为 1–5 分），适合：
- 选股初筛：在一批 Ticker 里快速过滤，留下 A/B 级、多项高分的标的。
- 横向质量对比：同业之间比评级，找行业内最佳标的（best-in-class）。
- 尽调前打分排序：把候选池按评级排序，再决定对谁做深挖。
不该用的边界：
- 需要逐项自建模型、复算每个指标或做敏感性分析——那是建模任务，应转
dcf-valuation-model/three-statement-model。 - 想对单一标的做深度内在价值估值——评级只是快照信号，估值用
dcf-valuation-model。 - 需要破产风险 / 财务强度评分（Z-Score、Piotroski）——那是另一条，用
octagon-financial-health-scores。 - 离线 / 未配置 Octagon MCP 的环境——本条依赖
octagon-agent工具，无 MCP 无法取数。 - 评级是辅助筛选信号，不替代完整尽调与人工复核；务必做同业归一化，跨行业直接比分会误判。
步骤
- 确认 MCP 就绪：环境已配置 Octagon MCP，
octagon-agent工具可见（Windows 需先装 Node.js / npx；配置见下「指令」）。 - 确定标的 Ticker（单个或一组，如
AAPL, MSFT, GOOGL），并设定返回记录上限N。 - 发起查询：调用
octagon-agent，prompt 明确点名要 ratings snapshot 及六项指标。 - 读取综合评级 + 各组件分（DCF、ROE、ROA、D/E、P/E、P/B）。
- 按分区表解读：综合评级看 A–F，组件分看 1–5，并做优劣画像（如高 ROE+高 ROA=高效经营；低 P/E+低 P/B=价值候选）。
- 同业归一化：在同一行业内做相对排名，识别 best-in-class；警惕「价值陷阱」（低质量+低估值）。
- （可选）追加深挖查询：评级方法论、历史趋势、两标的明细对比。
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 （或 https://octagonagents.com）注册后于 API Keys 菜单生成。Windows 命令行临时启动可用 cmd /c "set OCTAGON_API_KEY=<key> && npx -y octagon-mcp"。
MCP 调用：
{
"server": "octagon-mcp",
"toolName": "octagon-agent",
"arguments": {
"prompt": "Retrieve a ratings snapshot with overall rating and key metric scores (DCF, ROE, ROA, Debt-to-Equity, P/E, P/B) for AAPL, MSFT, GOOGL, limited to 10 records"
}
}
查询模板： Retrieve a ratings snapshot with overall rating and key metric scores (DCF, ROE, ROA, Debt-to-Equity, P/E, P/B) for <TICKER(S)>, limited to <N> records.
数据源：octagon-financials-agent、octagon-stock-data-agent。
综合评级（Overall Rating）分区：
| 评级 | 解读 |
|---|---|
| A | 卓越 —— 顶级质量 |
| B | 良好 —— 高于平均 |
| C | 一般 —— 中等质量 |
| D | 偏弱 —— 存在隐忧 |
| F | 差 —— 重大问题 |
组件分（通常 1–5，越高越好）分区：
| 分数 | 解读 |
|---|---|
| 5 | 优秀 —— 顶部五分位 |
| 4 | 良好 —— 高于平均 |
| 3 | 一般 —— 居中 |
| 2 | 偏弱 —— 后半段 |
| 1 | 差 —— 底部五分位 |
六项指标含义（高分 = 更优方向）：
| 指标 | 衡量什么 | 高分意味着 |
|---|---|---|
| DCF | 内在价值 vs 市价 | 更被低估 |
| ROE | 净利润 / 股东权益 | 盈利能力更强 |
| ROA | 净利润 / 总资产 | 资产效率更高 |
| 负债权益比 D/E | 总负债 / 股东权益（杠杆） | 杠杆更低（更稳健） |
| P/E | 股价 / 每股收益 | 估值更具吸引力 |
| P/B | 市值 / 账面价值 | 估值更具吸引力 |
画像解读（组合判断）：
- 高 ROE + 高 ROA → 高效经营者。
- 低 D/E → 财务保守。
- 低 P/E + 低 P/B → 价值候选（但需排除「价值陷阱」）。
- 高 DCF → 可能被低估。
- 高盈利 + 高估值 = 质量溢价；低盈利 + 低估值 = 价值陷阱风险；高盈利 + 低估值 = 潜在机会。
示例
查询单标的的典型返回（表格形式）：
| 指标 | 评分 |
|---|---|
| 综合评级 | B |
| DCF（折现现金流） | 3 |
| ROE（净资产收益率） | 5 |
| ROA（总资产收益率） | 5 |
| 负债权益比 D/E | 1 |
| P/E（市盈率） | 2 |
| P/B（市净率） | 1 |
解读：综合 B（高于平均）；ROE/ROA 均 5 分 → 高效盈利的优质经营者；但 D/E、P/B 仅 1 分、P/E 2 分 → 杠杆偏高且估值偏贵，属「质量溢价」而非价值型，适合质量导向而非便宜捡漏。
追问深挖（按需）：
- "What specific ratings criteria are used to calculate these scores?"
- "What is the methodology for calculating the overall rating from component scores?"
- "Are there historical trends in these metrics for ?"
- "Compare detailed financial metrics for vs "
注意事项
- 同业归一化必做：评级只在同行业内可比，跨行业（如银行 vs 软件）直接比分会严重误判；P/B 对轻资产公司、ROA 对重资产行业天然失真。
- 快照非趋势：单期评级是时点画像，下结论前应结合历史趋势与同业相对排名。
- 方向需对齐：D/E 等指标「高分 = 低杠杆 = 更好」，别把原始数值当评分；评分已统一为越高越优。
- 批量查询用
limited to <N>控制返回条数，避免一次拉过多标的导致结果冗长或超时。 - 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：评级是初筛/排序信号，不替代完整尽调、建模与专家复核；低分应触发进一步调查而非直接淘汰。
互见
- requires：（无）
- related：
octagon-financial-health-scores（破产风险 / 财务强度评分，与本条评级互补）、alpha-vantage-market-data（拉取行情与基本面原始数据）、three-statement-model（三表建模为评分提供底层财务）、portfolio-risk-metrics（组合层风险度量）。 - combines_with：
dcf-valuation-model（评级初筛后，对优质标的做内在价值估值深挖）、portfolio-rebalancer（按评级排序结果调整持仓权重）、alpha-vantage-market-data（补充市值 / 财报输入做交叉验证）。
本条采编自 OctagonAI/skills（MIT 许可），已做中文适配重写。