rollingSirius/equity-research-skill

解決する課題

このプロジェクトは、AIエージェントがプロフェッショナルレベルの株式リサーチを実行するための構造化されたフレームワークを提供します。単なる銘柄の要約を超え、事実の追跡が可能で、バリュエーションの再現性が高く、結論の監査が可能な、機関投資家品質のディープレポートを作成します。特に、市場価格と独立した分析の間の「期待ギャップ」に焦点を当てています。

仕組み

このシステムは、AIエージェントが従う「スキル」（一連の指示とスクリプト）として機能します。厳格な6段階のワークフローを採用し、さまざまなリサーチニーズに合わせて特定のツールを活用します：

• リサーチモード: 新規カバレッジ用の「Full deep-dive」と、四半期または年次決算分析用の「Deep earnings mode」を提供します。
• バリュエーションエンジン: scripts/dcf.py を使用して複数のバリュエーション手法（DCF、Reverse DCF、EPV、EVA、SOTP、モンテカルロ法）を実行し、結果が推測ではなく計算に基づいていることを保証します。
• 品質管理: 専用のチェッカー (scripts/check_research_output.py) がフォレンジック会計レビュー（例：Beneish M-Score、発生主義の質）を行い、収益の信頼性グレード（A-D）を割り当てます。
• 業界特化: 企業を20の業界別付録のいずれかにルーティングし、正しいKPIとバリュエーションモデル（例：SaaSのARR、銀行のNIM）が使用されるようにします。
• ソースの規律: データソースの厳格な階層を強制し、二次的なメディア報道よりも規制当局の提出書類や公式文書を優先します。

対象者

迅速な一言の銘柄推奨ではなく、監査済みで詳細な投資メモや長期的な企業カバレッジを必要とする、真剣な投資家、バイサイドアナリスト、およびあらゆる方々。

ハイライト

• 期待ギャップへの焦点: 市場がすでに織り込み済みの事項と、アナリストの見解を比較することにレポートの焦点を当てます。
• フォレンジック会計: バリュエーションの前に、収益認識のレッドフラッグや収益の質を自動的にチェックします。
• マルチメソッド・バリュエーション: バイアスを避けるため、少なくとも3つの異なるバリュエーション手法によるクロスチェックを要求します。
• 業界認識: 関連する指標を追跡するために、20の異なるセクター向けの専門的なフレームワークが含まれています。
• 市場カバレッジ: 米国、香港、A株市場をサポートし、中国のADR/VIE構造に関する特定の処理も含まれています。