巴菲特式价值投资（A股）
用巴菲特的框架在 A 股市场做两件事：
- 筛股（
scripts/screen.py）：从全市场或给定股票池中筛出符合巴菲特财务标准的候选标的，按打分排序。 - 分析（
scripts/analyze.py）：对单个股票做完整分析，包括护城河清单（人工判断位）、财务质量趋势、简易估值区间与安全边际提示。
数据来自 akshare（公开行情与财务数据接口）。
执行与结果判断
先运行筛选，再读取输出 CSV 和同名 .meta.json。优先看 score_status、decision、data_issues，再看总分。partial / needs_data 表示证据不足，缺失维度不等于公司经营差，也不能凭一个较高总分直接进入候选。
- 年报日期统一解析、去除未来期末并排序；相同日期的冲突行报错。ROE、毛利率和现金流按相同年报期间对齐。仅一个毛利率观测不会获得“五年稳定”分。
financial_periods给出实际使用的报告期；gross_years、cashflow_data_years给出有效覆盖。金融业毛利率不适用时仍显示数据不完整，转人工行业分析，不自动重标定满分。valuation_date是估值交易日；valuation_history_start与观测数显示窗口内实际覆盖。估值只用截止今天的近五年日期窗口内数据，PE 严格取 TTM 字段；少于 60 个正值观测不计算该分位。历史短于五年时只能称“窗口内可得历史分位”。- 最新 PE、PB 或负债值无效时保持缺失，不用旧的有效值冒充当前值。分析脚本以估值同一行的收盘价和 PE 推算 EPS，不混入另一个日期的最新价格。
这些检查处理报表期末与行情日期，不恢复实际披露日或财报历史修订版本，不能把当前筛选用于严格历史时点研究。
筛选标准（巴菲特财务门槛）
| 维度 | 标准 | 说明 |
|---|---|---|
| ROE | 连续 5 年 > 15% | 巴菲特最看重的单一指标，代表资本回报能力 |
| 毛利率 | 5 年稳定（波动 < 5 个百分点）且 > 30% | 稳定高毛利是护城河的财务投影 |
| 资产负债率 | < 50%（金融股除外，需人工剔除） | 低杠杆意味着不依赖借钱赚钱 |
| 经营现金流 | 连续 5 年为正 | 利润必须是真金白银 |
| 估值 | PE / PB 处于近 5 年历史分位低位 | 安全边际：好公司也要好价格 |
注：金融、地产等高杠杆行业的负债率标准不适用，需另行人工分析。
打分规则详见 references/scoring_rules.md，投资原则详见 references/buffett_principles.md。
使用方法
pip install akshare pandas
# 筛股：默认用沪深300成分股作为股票池（质量预筛，避免全市场过慢）
python scripts/screen.py --pool hs300 --top 20 --out result.csv
# 或用自定义股票池
python scripts/screen.py --codes 600519,000858,600036 --out result.csv
# 单股完整分析
python scripts/analyze.py 600519
分析流程（配合 AI 使用）
- 运行
screen.py得到候选名单与各项得分。 - 对排名靠前的股票运行
analyze.py，得到财务趋势与估值区间。 - 护城河清单需要人工/AI 逐条判断（品牌、成本优势、转换成本、网络效应），脚本只给出提示问题，不打假分。
- 综合判断：好公司（护城河 + 财务质量）× 好价格（安全边际）→ 才进入买入候选。
免责声明
本技能仅供学习研究，不构成投资建议。历史财务指标不代表未来表现，任何筛选结果都必须经过自己对生意的理解（能力圈）二次确认。