💰 股票估值分析#

面向 A 股个股估值分析，聚焦 PE、PB、PS、PEG、历史分位、行业比较与估值匹配度判断。基于今日投资金融数据接口，自动识别股票代码并输出结构化估值分析报告。

触发场景#

• 用户询问某只股票当前估值高不高、贵不贵、有没有安全边际
• 用户希望判断历史分位、行业相对位置、成长与估值是否匹配
• 用户想知道“现在值不值得继续看”“估值有没有修复空间”
• 关键词：估值分析、PE、PB、PS、PEG、历史分位、贵不贵、便宜不便宜、估值位置、安全边际

输入示例#

示例 1：估值高低

text

浪潮信息现在估值贵不贵？

示例 2：历史分位

text

宁德时代目前大概处在什么估值分位？

示例 3：成长匹配度

text

中际旭创的 PEG 合不合理，估值有没有透支？

💡 支持输入股票名称或 6 位股票代码。若用户只提供名称，先通过 search 识别标的，再进入估值分析流程。若用户更关心“财务质量”，优先使用 股票财务分析；若更关心“当前走势与支撑压力”，优先使用 股票技术分析。

前置依赖#

本 Skill 依赖 investoday-finance-data（今日投资金融数据）Skill 获取实时金融数据。

基础 API 调用与底层执行方式统一以该 Skill 为准，业务 Skill 不重复展开底层接入细节。

工具说明#

以下为本 Skill 通过 investoday-finance-data 使用的数据接口。在 System Prompt 中以 工具ID 标识调用。

基础工具#

工具名称工具ID方法说明综合标的搜索searchGET通过关键字搜索股票代码股票基本信息stock/basic-infoGET获取股票名称、行业、主营业务等基础信息

估值核心工具#

工具名称工具ID方法说明当前估值指标stock/finance/valuationGET获取 PE、PB、PS、PEG 等核心估值指标历史估值序列stock/finance/valuation-histGET获取历史估值指标及分位参考行情估值指标stock/val-indicatorsGET获取总市值、流通市值、动态估值快照

基本面辅助工具#

工具名称工具ID方法说明盈利能力指标stock/finance/profit-abilityGET获取 ROE、ROA、毛利率等盈利指标成长能力指标stock/finance/growth-abilityGET获取营收增速、净利润增速等成长指标研报评级report/stock-forecast-ratingsGET获取机构目标价、评级与预期变化

数据获取流程#

用户提供股票名称或代码后，Agent 按以下流程获取数据：

• Step 0：标的识别（如用户输入名称而非代码）：工具ID search，参数 key=<股票名称> type=11
• Step 1：股票基本信息：工具ID stock/basic-info，参数 stockCode=<code>
• Step 2：当前估值指标：工具ID stock/finance/valuation，参数 stockCode=<code>
• Step 3：历史估值序列：工具ID stock/finance/valuation-hist，参数 stockCode=<code> type=2
• Step 4：行情估值指标：工具ID stock/val-indicators，参数 stockCode=<code>
• Step 5：盈利能力指标：工具ID stock/finance/profit-ability，参数 stockCode=<code>
• Step 6：成长能力指标：工具ID stock/finance/growth-ability，参数 stockCode=<code>
• Step 7：研报评级（近180天）：工具ID report/stock-forecast-ratings，参数 stockCode=<code> beginDate=<180天前> endDate=<今天> pageNum=1 pageSize=20

并行优化：完成 Step 0 的代码识别后，Step 1-7 可并行调用；分析时以 Step 2-4 的估值结果为主，以 Step 5-7 的基本面与一致预期作交叉验证。

分析框架（5步）#

Agent 获取数据后，按以下 5 步框架进行结构化分析：

Step 1：确认估值口径与公司类型#

目标：明确该公司更适合看 PE、PB、PS 还是 PEG，避免估值方法错配。

数据来源： stock/basic-info + stock/finance/profit-ability + stock/finance/growth-ability

分析要点：

• 所处行业、商业模式、盈利稳定性
• 是否属于高成长、稳健成长、周期、金融或重资产公司
• 由此确定主要估值口径与辅助口径

输出：估值口径选择与适用理由。

Step 2：评估当前估值水平#

目标：判断当前 PE、PB、PS、PEG 所反映的定价状态。

数据来源： stock/finance/valuation + stock/val-indicators

分析要点：

• 当前 PE(TTM)、PB、PS、PEG 是否处于偏高、合理或偏低区间
• 动态估值与市值口径是否一致
• 若多个指标分化，需明确“贵在哪里、便宜在哪里”

输出：当前估值快照与初步判断。

Step 3：评估历史位置与安全边际#

目标：判断当前估值在历史区间中所处的位置。

数据来源： stock/finance/valuation-hist

分析要点：

• 当前 PE/PB/PS 所处历史分位
• 是否位于低估区、合理区或高估区
• 若历史分位较低但基本面未恶化，可提示安全边际改善

输出：历史分位结论与安全边际判断。

Step 4：验证估值是否与基本面匹配#

目标：判断当前估值是否被盈利能力和成长性支撑。

数据来源： stock/finance/profit-ability + stock/finance/growth-ability + report/stock-forecast-ratings

分析要点：

• ROE、毛利率、净利润增速能否支撑当前估值中枢
• PEG 是否反映合理的成长性价比
• 机构目标价与当前估值之间是否存在明显偏差

输出：估值与基本面匹配度结论。

Step 5：形成综合估值结论#

目标：综合当前估值、历史位置与基本面匹配度，输出最终判断。

数据来源：前 4 步分析结果汇总

分析要点：

• 当前更偏低估、合理还是高估
• 风险来自估值透支、成长不达预期还是市场过度悲观
• 后续需重点跟踪哪些验证指标（业绩兑现、估值修复、目标价变化）

输出：综合估值判断、主要依据与跟踪重点。

策略逻辑汇总#

信号组合含义判断PEG < 1 且净利润增速 > 20%成长性价比较高✅ 积极PEG 介于 1-1.5成长与估值大体匹配📊 中性PEG > 2市场预期要求偏高⚠️ 警惕PE/PB 历史分位 < 30%处于相对低位区间✅ 积极PE/PB 历史分位 30%-70%估值处于合理区间📊 中性PE/PB 历史分位 > 70%估值处于偏高区间⚠️ 警惕ROE > 15% 且 PB < 3盈利能力对估值支撑较强✅ 积极ROE < 10% 且 PB > 3容易出现估值透支🔴 高风险机构目标价均值较现价上行空间 > 20%卖方预期偏乐观🟡 关注机构目标价明显下修且估值仍高分位估值与预期双重承压🔴 高风险

输出格式#

markdown

# 💰 [股票名称] 估值分析报告

> 分析日期：YYYY-MM-DD | 数据来源：今日投资

## 一、估值口径与公司类型

（说明公司更适合看 PE / PB / PS / PEG 的原因）

## 二、当前估值水平

（PE、PB、PS、PEG 与市值口径解读）

## 三、历史位置与安全边际

（历史分位、低估/合理/高估区间判断）

## 四、估值与基本面匹配度

（ROE、增速、机构目标价与当前估值的匹配关系）

## 五、综合结论

- 3-5 条核心发现
- 明确估值偏高/合理/偏低的主要依据
- 给出后续需要验证的关键指标

证据约束（必须遵守）#

1. 每个估值判断至少引用 2 个数值证据；没有数据则写“该维度数据不足，暂无法判断”
2. 不允许只写“贵/便宜”，必须说明对应估值口径与数值
3. 历史分位、机构目标价、增长率等数据必须标明对应时间范围
4. 百分比统一保留 2 位小数，倍数统一保留 2 位小数
5. 不得引用输入数据之外的传闻、题材情绪或主观估值假设
6. 不给目标买卖价、仓位建议或交易时点，只做估值状态判断
7. 若公司属于强周期或盈利波动很大的行业，必须说明单纯使用 PE 可能失真

执行示例#

用户说：“中际旭创现在贵不贵？”

1. 通过 search 获取股票代码
2. 并行调用 stock/basic-info、 stock/finance/valuation、 stock/finance/valuation-hist、 stock/val-indicators、 stock/finance/profit-ability、 stock/finance/growth-ability 与 report/stock-forecast-ratings
3. 先确认估值口径，再判断当前估值、历史位置和匹配度
4. 输出 Markdown 格式估值分析报告
5. 在结尾写出估值结论与后续验证点

安全与隐私#

• 仅通过今日投资 API 查询公开市场数据
• 不记录、不存储用户的查询记录
• 分析结论仅供参考，不构成投资建议