（11733期）US Stock Valuation Model – Value Investing Framework / 美股估值模型-价值投资框架 – 四维量化选股·护城河价值评级

四维量化选股·护城河价值评级 基于ROE、负债率、现金流、护城河四维规则的美股价值投资量化框架，输出A-D评级 使用说明 核心用法 本技能为严格规则驱动的美股估值模型，需输入结构化财报JSON数据，执行四维量化检验：ROE连续3年>15%、负债率<50%、自由现金流占净利>80%、护城河（品牌/网络效应/成本优势）定性评估，最终输出A-D投资评级及双语理由说明。 显著优点 规则透明可复现：四项硬指标明确，消除主观判断噪音，适合纪律性投资者 双语输出：英文主报告+中文摘要，兼顾国际化与本土用户 自动化执行：Python脚本一键运行，输出JSON与Markdown双格式 护城河纳入框架：突破纯量化局限，将定性竞争优势转化为可评估维度 潜在缺点与局限性 行业适配僵化：15% ROE阈值对高杠杆金融、重资产公用事业等行业可能误杀优质标的 时滞依赖：需3年连续数据，对上市不久或业务转型期公司无法评估 护城河评估主观：品牌/网络效应缺乏量化标准，不同分析师结论可能分歧 无估值定价：仅判断质量未涉及价格合理性，可能出现"好公司贵到不能买"的盲区 单一市场局限：规则基于美股财报结构，港股/A股需调整字段映射 适合人群 信奉巴菲特-芒格价值投资理念、追求"以合理价格买优秀公司"的长期投资者 需快速初筛美股标的、建立观察清单的分析师或研究员 希望将投资纪律系统化为可执行代码的量化爱好者 常规风险 模型失效风险：低利率周期高ROE公司可能隐含高杠杆回购操纵，需交叉验证现金流真实性 数据质量风险：非GAAP调整后净利可能扭曲自由现金流比率，建议核对10-K原始披露 评级过度简化：D级公司可能处于周期底部或大额资本开支期，机械排除或错失反转机会 执行依赖风险：脚本运行需本地Python环境及依赖库，生产环境建议容器化部署 原始说明 Structured bilingual framework to evaluate US stocks by quality, moat, management, valuation, and risk for buy/watch/avoid decisions and monitoring.