可解释 · 可追溯 · 可降级

方法论

我们把公开投资方法规则化,让每个分数都能回到指标和证据。

分数如何产生

数据在每日收盘后更新。系统先按市场和行业计算指标百分位,再映射为 0–100 的风格匹配度。A 股和美股分别标准化,金融行业采用独立口径。缺失数据会降低置信度,不会用虚构默认值填补。

五种公开方法论

01

沃伦·巴菲特

质量与护城河

模型 ID:quality_moat
02

段永平

商业模式与现金创造

模型 ID:business_model
03

本杰明·格雷厄姆

估值与安全边际

模型 ID:deep_value
04

彼得·林奇

成长与价格匹配

模型 ID:garp_growth
05

斯坦利·德鲁肯米勒

盈利与价格趋势

模型 ID:trend_growth

AI 做什么、不做什么

评分完全由确定性规则计算。AI 只对页面已经列出的事实进行离线归纳,不参与评分;本地模型离线或内容未验证时,网站仍展示评分与原始证据。

数据来源与限制

生产批次由 GitHub Actions 在收盘后生成。A 股使用 AKShare 聚合行情和财务数据,并以版本化 Baostock 行业表补充证券资料;美股财务取自 SEC Company Facts,免费日线使用 Yahoo/Stooq 回退。数据可能存在延迟、遗漏和口径差异,每只股票均显示批次日期、质量状态、缺失项与官方披露入口。

方法论模拟,仅供信息与研究参考,并非相关人物观点,不构成投资建议。