研究
comps
執行全面的交易可比性分析,利用同業乘數、營運關鍵指標與估值建模,評估公司相對價值。
簡介
comps 技能為投資分析師提供了一個專業級交易可比性分析的結構化工作流程。透過與 Daloopa 的金融數據基礎設施整合,該技能自動化了同業群組識別、基本面指標提取以及關鍵估值乘數的計算。它專為需要標準化、可重複方法來確定公司相對於直接競爭對手和商業模式同行是被低估還是被高估的多空股票分析師、投資研究人員和財務建模人員而設計。
-
根據商業模式、行業、規模和增長狀況自動選擇同業群組。
-
計算過去四個季度的基本面數據,包括收入、EBITDA、淨利潤、每股盈餘 (EPS) 和自由現金流。
-
從 SaaS、電子商務、零售和金融服務等多個行業提取並標準化營運關鍵績效指標 (KPI)。
-
生成包含本益比 (P/E)、企業價值倍數 (EV/EBITDA)、股價營收比 (P/S) 和自由現金流殖利率 (FCF Yield) 的多指標可比性表。
-
計算隱含估值範圍,並為分析相對於同行溢價或折價的合理性提供結構化框架。
-
在可用時整合市場共識的預期數據,以評估市場預期。
-
提供股票代碼作為觸發分析工作流程的主要輸入。
-
確保儲存庫設定包含透過 MCP 對 Daloopa 金融數據的認證存取權限。
-
分析結果將產出為 HTML 報告並儲存於專案的 reports 目錄中,方便快速查閱或作為研究報告的附件。
-
利用產出的同行中位數和平均指標來為買入/賣出/持有決策和投資邏輯建構提供參考。
-
分析師應謹慎審查同行選擇的理由,因為該技能優先考慮相關性而非嚴格的市值匹配,以確保高質量的基準比較。
-
請注意,部分同行可能存在數據可用性限制;該技能包含用於手動補全的佔位符和說明,並遵循既定的設計系統規範。
倉庫統計
- Star 數
- 457
- Fork 數
- 107
- Open Issue 數
- 0
- 主要語言
- Python
- 預設分支
- main
- 同步狀態
- 閒置
- 最近同步時間
- 2026年5月3日 下午04:39