投资机会挖掘：原理解析

你可能会好奇，这个 Skill 是如何像专业投研团队一样得出结论的？它的背后并不是简单的搜索，而是一套严密的“过滤与合成”逻辑。

筛选引擎的三个核心逻辑

首先，它拥有一个动态的逻辑底座。当你提到“价值”或“成长”时，它并不是调用死板的定义，而是会根据你所处的行业赛道自动调整阈值。例如，在半导体行业 20 倍的 PE 可能被视为价值区，但在水电公用事业，这可能已经算估值偏高。这种根据行业上下文（Sector Context）自动对齐的功能，确保了筛选结果的颗粒度。

其次是横向对齐机制。对于每一个筛选出的标的，Skill 都会自动检索其竞争对手的财务数据。它会帮你算出一个“相对分值”，让你看清这家具备 15% 增速的公司，在整个细分赛道里到底是领跑者还是拖后腿的，从而帮你过滤掉由于行业回暖带来的“贝塔”收益，锁定真正的公司核心竞争力。

最后是它的对抗性验证。这是最关键的一步。在产出结果前，它的逻辑模块会尝试扮演你的“对立面”，去搜寻那些财务数据背后的红旗指标，比如应收账款的异常飙升或者是内部人的异常减持。只有通过了这种内部“模拟压力测试”的标的，才会被加入你的投资灵感池。

它是如何工作的

整个工作流程可以简述为：

1. 参数对齐：通过与你的对话，锁定投资的方向、风格偏好和地理限制。
2. 多层过滤：运行量化脚本，从海量数据库中剔除不符合硬性财务条件的干扰项。
3. 主题推演：如果涉及特定主题，它会展开产业链地图，进行上下游的逻辑映射。
4. 逻辑提纯：为留下的标的撰写投资摘要，明确“预期差”和“催化剂”。

这种将量化严谨性与逻辑推理性结合的方式，让它产出的每一个灵感都不仅仅是一个代码，而是一套可复核的投资策略。