Deep Stock 🎯
一套框架，穿透噪音
大多数股票分析工具告诉你一只股票过去发生了什么。
Deep Stock 告诉你它现在值多少钱——以及现在是不是该行动的时机。
Charlie 是谁？ → Charlie 致敬 查理·芒格（Charlie Munger）——他的多元思维模型和人类误判心理学是这个框架的底层基因。
你用它会得到什么
- ✅ 专业级分析（以前得找卖方分析师才能拿到的东西）
- ✅ 6步系统框架（宏观→行业→公司→估值→概率→决策）
- ✅ 贝叶斯概率更新（不是拍脑袋猜）
- ✅ 内置反面论证（防止确认偏误）
这不是又一个股票筛选器。这是一套思考框架——每一步都强制你严谨。
怎么用
就一句话：
"分析 [股票名/代码]"
然后 Deep Stock 自动跑完整 6 步流程：
① 数据采集 → 股价、财报、新闻、股东数据
② 宏观过滤 → 国际 → 国内 → 行业 → 公司（4层）
③ 估值分析 → PE-TTM / PEG / DCF / SOTP + 可信度评级
④ 贝叶斯更新 → 概率加权情景推演，告别主观猜测
⑤ 反面论证 → 强制找反面证据（芒格25种误判）
⑥ 决策矩阵 → 综合评分 → 买入/持有/减仓/观望
每一步的完整方法论在 Charlie V3.0 框架（12章，随 Skill 附送）。
一份典型报告长什么样
分析一只股票后，你会得到这样的深度报告：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Deep Stock · 分析报告 │
│ 目标：小米集团 (01810.HK) │
│ 日期：2026-05-26（一季报后） │
└─────────────────────────────────────────────┘
📊 第一层：宏观过滤
国际形势 → [分析]
国内政策 → [分析]
行业发展 → [分析]
公司层面 → [分析]
📈 第二层：估值分析
PE-TTM: 22.5x (行业均值 28x) → ⭐⭐⭐⭐
PEG: 0.8x → ⭐⭐⭐
DCF: HK$48.2/股 → ⭐⭐⭐
SOTP: HK$52-58/股 → ⭐⭐⭐⭐
🎯 最终结论：买入（65%置信度，±8%）
适合谁用
| 你是... | Deep Stock 帮你... |
|---|---|
| 个人投资者 | 用结构化流程做买卖决策 |
| 长线持仓者 | 季度复盘持仓逻辑是否依然成立 |
| 学习型投资者 | 理解一只股票为什么值这个价 |
| 厌倦拍脑袋交易的人 | 用概率加权逻辑取代情绪 |
快速开始
# 1. 安装
clawhub install deep-stock
# 2. 开始分析
# 直接说：
# "分析比亚迪"
# "分析 002594.SZ"
# "用 Deep Stock 分析小米"
⚠️ 使用须知
1. 数据深度靠你追问
AI 的默认行为是够用就停。你第一句说"分析比亚迪"，它可能只拉 2-3 个数据源就出报告了。
建议用法：
- 先问："分析比亚迪"
- 觉得不够深 → "财报数据再详细点"
- 想查更多 → "搜一下最近的负面新闻"
- 不够 → "More! More! More!" 🤣
这不是 bug，是 AI 的工作方式——它倾向于简洁，你倾向于深度。你追问越狠，报告越硬。
2. 数据不准怎么办——让 AI 互相质疑
AI 可能编造数字、记错增长率、用错币种。解决方式是让多个 AI 互相质疑数据，谁编的谁露馅。
建议用法：
- 先跑一轮 Deep Stock 出报告
- 换一个 AI 说："检查这份报告的数据，找出所有可疑的数字"
- 冲突的地方自然浮出水面
这不是作弊，这叫"对抗式验证"——比你手动核对 100 个数字靠谱多了。
为什么选 Deep Stock
| 对比项 | Deep Stock | 普通分析 |
|---|---|---|
| 4层宏观过滤 | ✅ 系统化 | ❌ 通常缺失 |
| 4种估值方法 | ✅ 带可信度评级 | ❌ 通常只用1种 |
| 贝叶斯概率 | ✅ 动态更新 | ❌ 主观猜测 |
| 强制反面论证 | ✅ 内置 | ❌ 确认偏误 |
| 数据来源标注 | ✅ 每个数字有来源+时间+币种 | ❌ "据报道" |
| 决策矩阵 | ✅ 0-10分量表 | ❌ "我感觉要涨" |
附送框架
完整的 Charlie V3.0 分析框架（12章，32,000+字）包含在此 Skill 中：
📄 charlie-v3.0.md
| 章节 | 内容 |
|---|---|
| 一 | 核心方法论 |
| 二 | 专业报告搜索 |
| 三 | 数据来源标注规范 |
| 四 | 评分量表 |
| 五 | 四层过滤框架（国际→国内→行业→公司） |
| 六 | 估值分析模块（PE/PEG/DCF/SOTP） |
| 七 | 因果回路图（系统动力学） |
| 八 | 贝叶斯概率（动态更新机制） |
| 九 | 反面论证（芒格25种误判） |
| 十 | 决策矩阵（综合评分） |
| 十一 | 分析流程（标准SOP） |
| 十二 | 配套文件说明 |
License
MIT-0 — 自由使用、修改、分发，无需署名。
英文版 / English
Deep Stock 🎯
One framework to cut through the noise.
Most stock analysis tools tell you what a stock did. Deep Stock tells you what it's worth — and whether now is the time to act.
Charlie = inspired by Charlie Munger — his multidisciplinary mental models and human misjudgment psychology are the DNA of this framework.
What You Get
- Professional-grade analysis (used to require a sell-side analyst)
- 6-step systematic framework (macro → industry → company → valuation → probability → decision)
- Bayesian probability updates (not subjective guesses)
- Built-in contradiction checker (avoids confirmation bias)
Notes
- Data depth: AI defaults to "good enough." Push for more data — the framework is designed for depth.
- Data accuracy: Use adversarial verification — have one AI check the report, another re-verify key numbers from different sources. Cross-agent questioning catches fabricated data better than manual checking.
Quick Start
clawhub install deep-stock
# Then ask: "Analyze Xiaomi" or "Run Deep Stock on 002594.SZ"
Built with Charlie V3.0 · 经实战检验