# Graham深度价值投资

> Ben Graham的深度价值投资方法,强调安全边际和深度折价购买

- Skill: `louloulin/graham` (Agent Skill, multi-file: 6 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add louloulin/graham`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/louloulin/graham/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: louloulin (https://skillmd.com/u/louloulin)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/louloulin/graham

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# Graham深度价值投资

**作者**: InvestIntel AI Team
**版本**: 1.0.0
**最后更新**: 2026-01-11
**标签**: value-investing, fundamental-analysis, ben-graham, margin-of-safety
**依赖**: [financial-data, valuation-framework]

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## 📖 技能描述

Ben Graham的深度价值投资方法，强调安全边际和深度折价购买。本技能实现Graham的核心估值方法和筛选标准。

### 核心理念

1. **安全边际** (Margin of Safety) - 以低于内在价值30-40%的价格购买
2. **Net-Net筛选** - 最严格的深度价值标准
3. **Graham公式** - 简化的内在价值计算
4. **防御型投资** - 优先保护本金，其次追求收益

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## 🎯 投资标准

### 1. 安全边际要求

```yaml
minimum_margin_of_safety: 0.30  # 30%最低安全边际
preferred_margin_of_safety: 0.40  # 40%首选安全边际
```

**计算公式**:
```
安全边际 = (内在价值 - 当前价格) / 内在价值
```

### 2. Graham公式估值

**基础公式**:
```
V = EPS × (8.5 + 2g)
```

其中:
- V = 内在价值
- EPS = 每股收益
- g = 预期增长率 (以小数表示，如0.05表示5%)
- 8.5 = 零增长公司的合理倍数

**修正公式** (当利率显著偏离历史平均时):
```
V = EPS × (8.5 + 2g) × (4.4 / Y)
```

其中:
- Y = 当前AAA级公司债券收益率
- 4.4 = 历史平均AAA债券收益率

### 3. Net-Net筛选标准

最严格的Graham筛选标准，适用于深度价值投资:

**Net-Net营运资本定义**:
```
Net-Net = 流动资产 - 流动负债 - 总负债
       = 现金 + 应收账款 + 存货 - 总负债
```

**买入标准**:
```yaml
net_net_price_ratio: 0.666  # 价格 ≤ 2/3 Net-Net价值
```

**筛选条件**:
- 当前价格 ≤ 2/3 × Net-Net每股价值
- 流动资产 > 总负债
- 无重大诉讼或监管风险
- 过去10年持续盈利

### 4. 财务健康度要求

```yaml
# 流动性指标
current_ratio: 2.0  # 流动比率 ≥ 2.0
quick_ratio: 1.0    # 速动比率 ≥ 1.0

# 负债水平
debt_to_equity: 0.5  # 债务权益比 ≤ 0.5
current_assets_to_total_liabilities: 2.0  # 流动资产/总负债 ≥ 2.0

# 盈利稳定性
earnings_consistency: 10  # 过去10年持续盈利
positive_earnings_years: 9  # 过去10年中至少9年盈利
```

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## 🔍 投资流程

### 步骤1: Net-Net筛选

1. 计算Net-Net营运资本
2. 计算Net-Net每股价值 = Net-Net / 总股本
3. 筛选: 价格 ≤ 2/3 Net-Net价值

### 步骤2: 财务健康检查

1. 流动性检查: 流动比率 ≥ 2.0
2. 负债检查: 流动资产 ≥ 2 × 总负债
3. 盈利检查: 过去10年至少9年盈利

### 步骤3: Graham公式估值

1. 获取过去3-5年平均EPS
2. 估算合理增长率g (保守估计)
3. 计算内在价值 V = EPS × (8.5 + 2g)
4. 验证安全边际 ≥ 30%

### 步骤4: 综合评分

```yaml
评分标准 (总分100):

1. 安全边际 (30分)
   - 50%+: 30分
   - 40-50%: 25分
   - 30-40%: 20分
   - <30%: 0分

2. 财务健康 (25分)
   - 流动比率 > 2.5: 10分
   - 2.0-2.5: 8分
   - 1.5-2.0: 5分

   - 债务权益比 < 0.3: 10分
   - 0.3-0.5: 8分
   - 0.5-0.7: 5分

   - 盈利连续性 (10年全盈利): 5分

3. 盈利质量 (25分)
   - ROE > 20%: 15分
   - 15-20%: 12分
   - 10-15%: 8分

   - 自由现金流 > 净利润: 10分
   - 80-100%: 8分

4. 估值吸引力 (20分)
   - P/E < 10: 20分
   - 10-12: 15分
   - 12-15: 10分

   - P/B < 1.0: 10分
   - 1.0-1.5: 5分
```

**投资决策**:
- 80分以上: 强烈买入
- 70-79分: 买入
- 60-69分: 观察
- 60分以下: 不投资

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## 📊 估值示例

### 示例1: Net-Net机会

**公司数据**:
- 股价: $10
- 流动资产: $100M
- 总负债: $30M
- 总股本: 10M

**计算**:
```
Net-Net = $100M - $30M = $70M
Net-Net每股 = $70M / 10M = $7
买入价上限 = 2/3 × $7 = $4.67
```

**结论**: 股价$10 > $4.67，不满足Net-Net标准 ❌

### 示例2: Graham公式

**公司数据**:
- 股价: $50
- EPS (过去3年平均): $5
- 预期增长率: 5%

**计算**:
```
V = $5 × (8.5 + 2×5%) = $5 × 8.6 = $43
安全边际 = ($43 - $50) / $43 = -16.3%
```

**结论**: 安全边际为负，不投资 ❌

### 示例3: 满足标准

**公司数据**:
- 股价: $25
- EPS (平均): $4
- 预期增长率: 6%
- 流动比率: 2.8
- 债务权益比: 0.2
- ROE: 18%

**计算**:
```
V = $4 × (8.5 + 2×6%) = $4 × 8.62 = $34.48
安全边际 = ($34.48 - $25) / $34.48 = 27.5%
```

**评分**:
- 安全边际: 20分 (27.5% < 30%)
- 财务健康: 25分 (优秀)
- 盈利质量: 23分 (ROE 18%)
- 估值吸引力: 10分 (P/E = 6.25)

**总分**: 78分 → 买入 ✅

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## ⚠️ 风险提示

### Graham方法的局限性

1. **忽略增长质量**: 只看增长率数量，不看质量
2. **过时标准**: Net-Net标准在现代市场中极其罕见
3. **行业差异**: 未考虑不同行业的合理估值倍数差异
4. **账面价值失真**: 现代公司中无形资产占比大，账面价值可能失真

### 适用场景

✅ **适用于**:
- 传统制造业
- 周期性行业底部
- 小型被忽视公司
- 熊市恐慌期

❌ **不适用于**:
- 高科技成长股
- 生物医药未盈利公司
- SaaS/订阅制业务
- 互联网平台

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## 🔗 相关资源

### 经典著作
- 《证券分析》 (Security Analysis) - Benjamin Graham & David Dodd
- 《聪明的投资者》 (The Intelligent Investor) - Benjamin Graham

### 相关技能
- [Buffett质量价值投资](../buffett-quality-value/SKILL.md) - Graham方法进化版
- [Kelly仓位管理](../kelly-position-sizing/SKILL.md) - 仓位优化
- [Munger思维模型](../munger-mental-models/SKILL.md) - 多元思维模型

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## 📝 变更历史

### v1.0.0 (2026-01-11)
- 初始版本
- 实现Graham公式估值
- 实现Net-Net筛选
- 实现综合评分系统