核心用法
Investment Research 是一套结构化的投资研究框架，专为股票、ETF 及行业分析设计。用户只需提供标的代码、投资期限与风险偏好，系统即按六步工作流输出专业研报：
| 步骤 | 核心任务 | 关键输出 |
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| Step 1 | 数据采集与事实校验 | 多源交叉验证的数据集，带来源标注 |
| Step 2 | 基本面分析 | 三表联动拆解、商业模式与护城河评估 |
| Step 3 | 行业研究 | TAM/SAM/SOM、竞争格局、政策风险 |
| Step 4 | 估值建模 | 相对估值（PE/PB/PEG）+ 绝对估值（DCF三情景）|
| Step 5 | 技术分析 | 关键价位、入场区间、止损止盈规则 |
| Step 6 | 综合结论 | 催化剂、Top 7 风险、反证假设 |
显著优点
- 可复盘架构：明确区分事实、假设与判断，便于事后验证
- 风险边界清晰：强制输出估值区间而非单点目标价，附监控指标与触发条件
- 工具链完整：优先调用
qveris-official结构化数据，辅以tavily-search交叉验证 - 输出即行动：自动生成「投研报告 + 交易清单」，支持短/中/长期多期限策略
潜在局限
- 依赖外部数据工具 availability，极端行情下可能延迟
- 技术分析仅限辅助定位，不提供趋势预测
- 需用户主动提供风险偏好与仓位信息，否则输出偏保守
适合人群
- 专业投资者及研究员：需标准化研报模板与可追溯框架
- 进阶个人投资者：希望系统性升级「拍脑袋」决策
- 组合管理者：需定期行业比较与估值锚定
常规风险
- 数据非实时性：明确标注来源日期，关键决策建议二次确认
- 模型假设敏感：DCF 情景依赖主观参数，需关注反证条件
- 监管政策突变：行业研究需设置政策跟踪触发器
免责声明：本 Skill 输出仅供研究参考，不构成投资建议。市场有风险，决策需独立判断。