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Ceschiu/finance-portfolio

買方職位技術準備工具包:Python 投資組合分析、Claude Agent 技能、Excel VBA 巨集與 SQL 練習題

finance-portfolio 是什麼?

這項技能為金融買方角色(如資產管理、對沖基金)提供全面的技術準備工具包。它包含多個模組:使用 Python 進行投資組合分析、Claude Agent 技能(如 DCF 估值分析)、Excel VBA 巨集和 SQL 練習題。DCF 分析器技能可讓使用者透過提供自由現金流 (FCFF)、加權平均資金成本 (WACC)、終端成長率、淨債務和流通股數,來計算公司的內在價值和每股公平價值。它支援輸入驗證、敏感度分析(針對 WACC 和成長率)以及各種邊界情況處理(例如成長率 ≥ WACC 的警告)。該技能可與 Claude Code、Cursor 和 Codex 等 AI 代理平台協作,並使用 Python 腳本 (`scripts/dcf.py`) 進行實際計算。

相容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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說明文件

DCF 分析器

何時使用此技能

建立公司的折現現金流 (DCF) 估值。當使用者提供公司的 FCF 與 WACC、詢問公司內在價值、或詢問每股公平價值時使用。若公司為金融機構則不使用。

輸入

  1. FCFF(公司自由現金流)N 年 (N = len(FCFF))
  2. WACC(加權平均資金成本)或其所有組成部分 (權益成本、債務成本、稅率、E/V、D/V)
  3. 終端成長率 g
  4. 公司淨債務 NetDebt
  5. 流通股數 NShares

使用者可在訊息或 CSV 中提供資料;技能會根據合約將其組裝成 input.json。

步驟

  1. 驗證輸入值,考量其度量、數值與符號 (無負 CF,g < WACC)。
  2. 若所有輸入皆正確,轉換需要轉換的項目 (例如將百分比轉為小數:WACC、g、Ke、t...)。
  3. 若未提供 WACC(但有提供其組成部分),則計算它。
  4. 將輸入寫入暫存 JSON,透過 Bash 執行 scripts/dcf.py <路徑>, 從 stdout 解析 JSON。
  5. 建立 WACC 與 g 的敏感度表。

輸出

回傳一個表格,包含公司的企業價值、權益價值與每股公平價值,接著是敏感度表。表格下方,回傳結果的簡短評論。

邊界情況

  • 若 g ≥ WACC,回傳警告並要求使用者提供有效值。
  • 若敏感度表的某個儲存格中 g 大於 WACC,則該相對的 fv_share 將為 null。
  • 若所有 FCF 皆為負數,回傳警告且不進行計算。
  • 若有遺漏值,詢問使用者是否遺漏以及應使用哪些值代替。
  • 計算過程中出現的任何其他錯誤必須回傳警告,說明問題所在。

合約

技能會寫入 input.json,作為 Python 腳本 scripts/dcf.py 的輸入。透過 Bash 執行:python scripts/dcf.py input.json。

INPUT 結構(鍵):

{
  "FCFF": [float, ...],
  "WACC": float | null,
  "g": float,
  "NetDebt": float,
  "NShares": float,
  "E_V": float | null,
  "Ke": float | null,
  "D_V": float | null,
  "Kd": float | null,
  "t": float | null,
  "wacc_steps": [float, ...] | null,
  "g_steps": [float, ...] | null
}

任何遺漏值使用 null。N 從 len(FCFF) 推導。若 WACC 為 null,則其組成部分(E_V, Ke, D_V, Kd, t)必須全部提供。

腳本會將 JSON 物件輸出至 stdout,技能會對其進行解析。

OUTPUT 結構(成功):

{
  "ok": true, "error": null, "field": null,
  "enterprise_value": float,
  "equity_value": float,
  "fair_value_per_share": float,
  "sensitivity": [{"wacc": float, "g": float, "fv_share": float | null}, ...]
}

OUTPUT 結構(錯誤):

{"ok": false, "error": "<訊息>", "field": "<鍵>"}

參考資料

所有公式請參考 references/dcf_methodology.md。

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