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2016judea/buffett-checklist

应用沃伦·巴菲特的投资框架作为买入、持有或卖出决策时的一门纪律性透镜——涉及能力圈、经济护城河、所有者收益与内在价值、安全边际、管理层与资本配置质量以及市场心理(市场先生、恐惧与贪婪、投资气质)。

buffett-checklist 是什么?

这是一个纪律性覆盖层,旨在将巴菲特的真实投资方法论(而非网络梗版本)应用于股票分析与投资决策。该技能基于巴菲特和芒格的实际操作逻辑(源自致股东信和访谈),提供了一套结构化的检查清单,涵盖能力圈、经济护城河、所有者收益、安全边际、管理层评估、资本配置和投资气质。它特别强调了早期周期和主题型投资并不适合强求通过巴菲特的严格测试,同时也明确指出了巴菲特框架与用户实际交易策略之间的分歧点。该技能与内在价值估值、财务数据提取、交易日志等工具集成,作为`portfolio-review`流程的一部分执行,特别适用于处理“巴菲特会怎么说”、“是否通过护城河测试”或“这只股票够便宜吗”等查询。

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文档

巴菲特检查清单

一套用于按照沃伦·巴菲特实际方法论(而非网络梗版本——"买你知道的"、"永远持有")检查一只股票的工具。该方法论基于他和芒格实际如何筛选、估值和确定仓位,依据致股东信和访谈。此处引用的任何内容的正典主要来源是berkshirehathaway.com上的致股东信档案;在任何重要场合引用巴菲特之前,请务必对照实际信函核实。

需要牢记的诚实张力: 如果你正在检查的股票是集中持仓、早期周期且主题驱动的——一个尚未被市场识别的结构性宏观主题——那么巴菲特的打击区域与此几乎相反:简单、已被证明、拥有宽护城河的现金生成器且他能永远持有(可口可乐、美国运通、喜诗糖果)。不要强迫一个早期主题的股票通过严格的能力圈和10年可预测性测试。大多数都通不过,而这并不自动构成一个判决。 使用那些无论风格如何都能传递的巴菲特纪律部分:不要支付过高价格、判断管理层是否是资本的好管家、以及在恐惧时不卖出的气质规则。标记那些无法传递的部分,而不是假装它们可以传递。

过滤器,按顺序

  1. 能力圈。 你能用一段话、没有行话、准确地解释这家公司如何赚钱,以及为什么10年后它还会以同样的方式赚钱吗?如果不能,它就属于"太难"堆——这是一个真实的答案,不是推诿之词。巴菲特自己的能力圈缓慢扩展且仅通过深入研究(苹果不是被评估为"科技",而是评估为一家消费者忠诚度企业)。

  2. 经济护城河。 究竟是什么阻止了竞争对手抢走这家公司的利润率?巴菲特的四种护城河类型:定价权/品牌(提价,留住客户——喜诗糖果)、低成本生产(好市多、GEICO)、转换成本(企业软件、银行基础设施)、网络效应(美国运通)。量化指标:10年内ROIC持续>15% 且毛利率>40%,且不被竞争对手侵蚀。一个你无法指出其机制的护城河只是一个故事,而不是一个护城河。

  3. 所有者收益与内在价值。 巴菲特不使用EBITDA或一致性自由现金流。他的公式:所有者收益 = 净利润 + 折旧摊销 − 维护性资本支出(为维持当前竞争地位所需的资本支出,而非增长性资本支出)。将未来所有者收益按保守利率折现——历史上是美国10年期国债收益率,当利率人为偏低时提高到7–10%的障碍率,正是为了不因为钱便宜而欺骗自己支付过高价格。不使用CAPM或贝塔——巴菲特明确认为波动≠风险。

  4. 安全边际。 在你的内在价值估计之下大幅买入——历史上巴菲特寻求30–40%的折扣,而非5%。"你建造一座能承受3万磅的桥,却开着1万磅的卡车过桥。" 这是对你自身预测误差的检查,而不是一个定价上的细枝末节——将其最严格地应用于那些增长假设最激进的股票。

管理层与资本配置

  • 诚信、智慧、精力——按此顺序。 "如果他们没有第一个,另外两个会害死你。" 寻找坦诚:他们在业绩电话会议上承认错误吗,还是总是归结为天气、宏观因素或一次性项目?严重依赖调整后EBITDA或非GAAP框架来掩盖GAAP亏损是红旗,而非细微差别。
  • 1美元测试。 在5–10年的时间窗口内,每1美元的留存收益是否创造了至少1美元的市值增长?管理层以平庸回报率再投资而非返还现金,是以"增长"为包装的价值毁灭。
  • 回购与股息。 回购仅在低于内在价值时才能增值——以高倍数回购主要抵消期权稀释并粉饰每股收益,巴菲特公开厌恶这种模式。股息是管理层承认已用尽高回报用途的现金——本身并非坏事,只是成长空间的一个信号。
  • 制度性强制。 芒格和巴菲特的术语,指管理层模仿同行、追逐收购以"花掉"现金,或因惯性而非分析而抵制改变路线。要警惕那些能同样清晰地阐述为什么不以及为什么的CEO。

红旗 / "太难"堆

高杠杆但缺乏匹配的浮存金式资金来源;复杂混乱的财务结构或你无法简单解释的商业模式;频繁的管理层/CFO离职;大量股票薪酬被排除在"调整后"收益之外;不具备低成本生产者地位的大宗商品经济学;资本密集型业务,利润立即被重新投入设备以维持原地(钢铁,以及——巴菲特自己的警示故事——纺织业,这实际上就是最初的伯克希尔·哈撒韦)。航空业是他个人违反自己规则的最爱例子(2016年买入,2020年恐慌中亏损卖出)——证明即使是巴菲特的框架也无法覆盖一个结构性地糟糕的业务。

投资气质

对于大多数运行集中持仓的人来说,这是价值最高的部分,因为有记录的漏洞通常是退出,而不是选股——在接近局部底部时割肉止损。如果你自己已平仓亏损证券的回测(参见此仓库中的backtest_holding.py)显示持有会更好,那就是本节内容,且已量化。

  • 市场先生寓言: 市场是一个狂郁的生意伙伴,每天向你报价。你从未有义务按他的价格交易——他的情绪波动是关于他的信息,而非关于企业,除非企业确实发生了什么变化。
  • 恐惧与贪婪: "别人贪婪时我恐惧,别人恐惧时我贪婪。" 没有打破论点的新闻的下跌就是市场先生情绪不好——类似于汉堡的比喻:如果你仍在买入,价格下跌应该让你高兴,而不是害怕。
  • 气质胜于智商: "投资不是一场160智商的人打败130智商的人的游戏……你需要的是控制那些让其他人陷入麻烦的冲动的气质。" 技巧不在于识别护城河——很多人都能做到。而是在于当你正确承保的股票下跌40%时,面不改色地持有。
  • 巴菲特实际上何时卖出(作为对"永远持有"成为借口的反查):护城河被结构性破坏(不仅仅是股票下跌)、他得出结论原始论点是错误的(2020年航空股退出——一个真实的错误,被坦诚承认,而非合理化)、或者出现了明显更好的机会需要这笔资本。这直接映射到每个仓位的书面论点失效规则——巴菲特的版本和日志版本是同一规则的不同表述。

集中持仓与仓位规模

巴菲特的*"多元化是抵御无知的保护——如果你知道自己在做什么,它几乎毫无意义"*是为集中持仓的辩护,而非为多元化,对于任何做真正承销的人来说。伯克希尔持有约40只股票,但前5名占权益投资组合的约70%。"打孔卡"框架(20次一生中的挥杆,所以让它们算数)和泰德·威廉姆斯的甜蜜区类比(只在你擅长球路的球区挥杆)都主张围绕信念集中持仓。

鲍菲特的仓位规模纪律与大多数集中持仓的散户书籍的不同之处在于:他只在安全边际测试通过后才确定规模。如果你不使用止损单,仓位规模是你唯一的风险控制,这比他的过程赋予了仓位规模决策远更多的权重。明确指出这个差异,而不是模糊它。

如何实际运行

当在特定股票上被调用时(已持有或候选):

  1. 用通俗语言陈述能力圈答案——或明确说"这通不过,它是一个主题性赌注,按此评估它。"
  2. 命名护城河机制,或说目前还没有。早期周期股票通常尚未拥有护城河——这就是赌注,诚实地对待它。
  3. 所有者收益/估值检查——运行intrinsic-value,不要在这里估算。 该技能拥有算术(所有者收益、有形资本回报率、反向DCF、安全边际阶梯)以及拒绝规则,这些规则会阻止商誉减值或异常年份被作为盈利估值。它还带有校准规则:在未对巴菲特实际拥有的企业运行相同模型之前,永远不要提供绝对的"公允价值"——未经校准,这个模型可能会将可口可乐评为比正在筛选的股票更被高估。对于护城河前或早期周期股票,它会直接拒绝("太难");替换为"需要什么条件才能成立"并坦率说明。
  4. 安全边际解读:当前价格是否已经假设了论点的实现,还是存在论点正确且股票重新评级(re-rate)的空间?
  5. 如果公开申报文件支持,对管理层/资本配置进行快速解读。
  6. 投资气质检查——如果这是一个"我应该卖出吗"的问题,且发生在下跌期间,那么首先要从市场先生、恐惧与贪婪以及书面无效化规则开始,而不是其他任何东西。
  7. 坦率说明巴菲特的框架与实际策略在这个股票上何处存在分歧,而不是强行拟合。

工具

在引用之前,刷新或验证任何具体的巴菲特引语、信件或伯克希尔近期的举动——持仓和公开声明会变化,本文件是一个框架快照,而非实时信息流。

  • 估值算术及其背后的数据:intrinsic-value 和 sec-financials。本文件是透镜;那两个是数字。
  • 当前持仓和权重:etrade-pull。
  • 投资气质部分,针对实际进行的交易量化:realized-pnl——其反事实将"你割肉止损太早"从指责转化为数值。
  • 一个股票在其自身周期中的位置,用于安全边际解读:price-history。
  • 一个书面无效化规则,用于对照"巴菲特实际何时卖出"测试:trade-journal。

作为portfolio-review的一个步骤被调用,后者决定何时需要一位怀疑论者的阅读。

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

2016judea/ascii-charts

Build charts as plain Unicode-block text — bar, range, bullet, gap-bracket, star-histogram, heatmap, line, Venn, pie, donut and scatter — with a dependency-free Python script, for anywhere only monospace text survives (newsletter code blocks, Markdown, terminals, plain-text email, chat). Use when a chart has to embed as literal text instead of an image or a third-party chart service, or when you want a hand-made terminal look with no branding footer.

2016judea/image-riff

Turn one or more reference images into original art in that reference's own visual language, then cut it to whatever surface it's for. Use when you paste or point at art and say "use this as the base image", "generate art from this", "riff on this", "some creative ideation with these images", "make me a channel banner / avatar / cover / plate", "wilder version of this", or want a spread of options off one piece of reference. This is the TASK skill; the engine is the `make-art` tool skill.

2016judea/leonardo

Draw the way Leonardo da Vinci drew — a study sheet, a notebook folio, a red-chalk or silverpoint study, a machine cutaway, a storm of vortices — in his real materials and page-logic, generated with the make-art engine and anchored on fifteen of his actual (public-domain) sheets. Use when you say "Leonardo", "da Vinci", "like his notebooks", "a codex page of X", "draw this as one of his study sheets", "sanguine", "silverpoint", or wants a design, diagram, or illustration in that hand. Also a reading guide to his notebooks (Richter's 1883 public-domain translation) for "what did Leonardo say about shadow / trees / water". This is a TASK skill; the engine is `make-art`.

2016judea/mcp-stack

Which free MCP server or framework to reach for, and its traps — finance/gov data (SEC EDGAR, Yahoo, SAM.gov, USAspending), web research (Exa, Firecrawl, Crawl4AI, Jina reader), design/art/brand (Canva, Inkscape, Penpot, Figma, Orshot, Hugging Face image gen, vectorizing, charts), data/spatial (DuckDB spatial, live ArcGIS layers, OpenStreetMap/Overpass, Census, MapLibre), and ops (PostHog, iMessage, context7 docs). Use when making a social post, OG card, poster, logo/vector, chart, map, or brand asset; when querying parquet/geojson/duckdb or a city's open-data layer; when an MCP "needs authentication" or fails; or when asked "what tools do we have", "is there an MCP for X", "should we add X".

2016judea/records-request

Get a specific record out of a US government office by public-records request — "request the assessor's model", "file a data practices request", "FOIA this", "open records request", "can we just ask the county for it", "who do I write to at <county>", "chase that request", "did they ever answer". Covers checking the website first, finding the right office and statute, the carve-out paragraph that makes a request answerable instead of refused, web-form traps (hidden character caps, WAFs that reject apostrophes), chasing (there is usually no deadline), whether what comes back may be republished, and parsing multi-year tables without silent errors.

2016judea/sms-native-product

Build a product whose interface is text messages rather than an app or a website — "no app, no website", "they just text a number", "chat with our agent natively in Text Messages", "can we do this over text", "an SMS bot", "a Telegram bot", "make it a group chat", "minimum viable friction". Fires equally when it has already gone wrong — "my campaign got rejected", "our number is blocked", "the texts aren't arriving", "why do I need to register". Covers the gate that decides whether such a product can send at all (US A2P 10DLC registration, SHAFT content rules, permanent rejection codes), group MMS from code, what each channel can't do, an architecture that survives losing the channel, and guarding model-rewritten user content.

2016judea/vertical-market-agent

Build a chat agent that knows one industry in one metro better than any general model because it carries a precomputed digest of real public records (or a mined review corpus) and can pull live records mid-conversation — finding the moat, building a byte-stable substrate, enumerating what the records can't, the data traps that produce plausible wrong numbers, deterministic math in tools, measured prompt cost and cache TTL, shipping as an ad destination, an off-sector ending, and a precomputed spatial "what is this next to" layer. Use when building a vertical AI agent grounded in records rather than general knowledge.

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