投资
华尔街分析师的秘密 - 被开源了...
想象一下：一份华尔街投行卖给机构客户的价格，大约相当于普通人半年工资。支撑这份报告的数据终端彭博机年费约 $25,000。而现在，写出这种报告的完整方法论、分析框架、甚至 prompt 模板，被开源在了 GitHub 上。
几天前，美国 AI 公司 Anthropic 发布了一套叫做 “Claude for Financial Services Plugins” 的投研工具箱：
当然，报告之所以贵，是因为它需要的数据源极其昂贵，因为面向机构的数据源，有特供的时间差，这份时间差价值万金。
不过，这个仓库最大的价值不是代码或数据连接器，而是它把华尔街投行分析师的完整分析方法论、SOP、和质量检查标准，以 Markdown 的形式完全开源了。
这其中方法论本身，比如怎么想、怎么分析、按什么流程做决策...这些都免费了。
我打算深入拆解这个项目，把里面这些对我们个人投资者也有意义的东西，都剥离出来，按照我以往的方式，用我能看懂，大家也能看懂的语言，分享出来。
先看看这个工具包有什么？
总共分为五个模块：
| 模块 | 华尔街角色 | 通俗理解 |
|---|---|---|
equity-research/ |
卖方分析师 | "写研报的人" — 给股票打分、定目标价 |
financial-analysis/ |
买方分析师 | "建分析模型的人" — DCF、可比公司、竞争分析 |
investment-banking/ |
投行家 | "做交易的人" — 并购、IPO、路演 |
private-equity/ |
PE 基金 | "买公司的人" — 尽调、投委会备忘录 |
wealth-management/ |
理财顾问 | "管钱的人" — 财务规划、再平衡、节税 |
个人投资者最应该关注的是 equity-research 和 financial-analysis 这两个模块——它们直接教你「怎么研究一只股票」和「怎么给一只股票算价格」
这应该也是一个系列文。内容会根据这套工具的架构，包括：选股票、公司竞争壁垒分析、财报分析、风险分析、估值理论、持仓管理等。
预告：预计第一篇我们从最实用的地方开始。机构分析师是怎么找到值得研究的股票的。你会得到 5 个可以立刻在 Finviz 上设置的筛选条件组合，以及一个华尔街老手都认可的选股真理：
"最好的投资机会，往往出现在高质量公司因暂时逆风而跌到了价值价格的那一刻。"
原创不易，如认为有价值，请不吝赞赏充电⚡️
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