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This skill applies Graham's deep value framework to identify safe, discounted investments through Net-Net screening and margin-of-safety based valuation.
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id: graham-value-investing
name: Graham深度价值投资
description: Ben Graham的深度价值投资方法,强调安全边际和深度折价购买
version: 1.0.0
author: InvestIntel AI Team
dependencies:
- financial-data
- valuation-framework
tags:
- value-investing
- fundamental-analysis
- ben-graham
- margin-of-safety
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# Graham深度价值投资
**作者**: InvestIntel AI Team
**版本**: 1.0.0
**最后更新**: 2026-01-11
**标签**: value-investing, fundamental-analysis, ben-graham, margin-of-safety
**依赖**: [financial-data, valuation-framework]
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## 📖 技能描述
Ben Graham的深度价值投资方法,强调安全边际和深度折价购买。本技能实现Graham的核心估值方法和筛选标准。
### 核心理念
1. **安全边际** (Margin of Safety) - 以低于内在价值30-40%的价格购买
2. **Net-Net筛选** - 最严格的深度价值标准
3. **Graham公式** - 简化的内在价值计算
4. **防御型投资** - 优先保护本金,其次追求收益
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## 🎯 投资标准
### 1. 安全边际要求
```yaml
minimum_margin_of_safety: 0.30 # 30%最低安全边际
preferred_margin_of_safety: 0.40 # 40%首选安全边际
```
**计算公式**:
```
安全边际 = (内在价值 - 当前价格) / 内在价值
```
### 2. Graham公式估值
**基础公式**:
```
V = EPS × (8.5 + 2g)
```
其中:
- V = 内在价值
- EPS = 每股收益
- g = 预期增长率 (以小数表示,如0.05表示5%)
- 8.5 = 零增长公司的合理倍数
**修正公式** (当利率显著偏离历史平均时):
```
V = EPS × (8.5 + 2g) × (4.4 / Y)
```
其中:
- Y = 当前AAA级公司债券收益率
- 4.4 = 历史平均AAA债券收益率
### 3. Net-Net筛选标准
最严格的Graham筛选标准,适用于深度价值投资:
**Net-Net营运资本定义**:
```
Net-Net = 流动资产 - 流动负债 - 总负债
= 现金 + 应收账款 + 存货 - 总负债
```
**买入标准**:
```yaml
net_net_price_ratio: 0.666 # 价格 ≤ 2/3 Net-Net价值
```
**筛选条件**:
- 当前价格 ≤ 2/3 × Net-Net每股价值
- 流动资产 > 总负债
- 无重大诉讼或监管风险
- 过去10年持续盈利
### 4. 财务健康度要求
```yaml
# 流动性指标
current_ratio: 2.0 # 流动比率 ≥ 2.0
quick_ratio: 1.0 # 速动比率 ≥ 1.0
# 负债水平
debt_to_equity: 0.5 # 债务权益比 ≤ 0.5
current_assets_to_total_liabilities: 2.0 # 流动资产/总负债 ≥ 2.0
# 盈利稳定性
earnings_consistency: 10 # 过去10年持续盈利
positive_earnings_years: 9 # 过去10年中至少9年盈利
```
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## 🔍 投资流程
### 步骤1: Net-Net筛选
1. 计算Net-Net营运资本
2. 计算Net-Net每股价值 = Net-Net / 总股本
3. 筛选: 价格 ≤ 2/3 Net-Net价值
### 步骤2: 财务健康检查
1. 流动性检查: 流动比率 ≥ 2.0
2. 负债检查: 流动资产 ≥ 2 × 总负债
3. 盈利检查: 过去10年至少9年盈利
### 步骤3: Graham公式估值
1. 获取过去3-5年平均EPS
2. 估算合理增长率g (保守估计)
3. 计算内在价值 V = EPS × (8.5 + 2g)
4. 验证安全边际 ≥ 30%
### 步骤4: 综合评分
```yaml
评分标准 (总分100):
1. 安全边际 (30分)
- 50%+: 30分
- 40-50%: 25分
- 30-40%: 20分
- <30%: 0分
2. 财务健康 (25分)
- 流动比率 > 2.5: 10分
- 2.0-2.5: 8分
- 1.5-2.0: 5分
- 债务权益比 < 0.3: 10分
- 0.3-0.5: 8分
- 0.5-0.7: 5分
- 盈利连续性 (10年全盈利): 5分
3. 盈利质量 (25分)
- ROE > 20%: 15分
- 15-20%: 12分
- 10-15%: 8分
- 自由现金流 > 净利润: 10分
- 80-100%: 8分
4. 估值吸引力 (20分)
- P/E < 10: 20分
- 10-12: 15分
- 12-15: 10分
- P/B < 1.0: 10分
- 1.0-1.5: 5分
```
**投资决策**:
- 80分以上: 强烈买入
- 70-79分: 买入
- 60-69分: 观察
- 60分以下: 不投资
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## 📊 估值示例
### 示例1: Net-Net机会
**公司数据**:
- 股价: $10
- 流动资产: $100M
- 总负债: $30M
- 总股本: 10M
**计算**:
```
Net-Net = $100M - $30M = $70M
Net-Net每股 = $70M / 10M = $7
买入价上限 = 2/3 × $7 = $4.67
```
**结论**: 股价$10 > $4.67,不满足Net-Net标准 ❌
### 示例2: Graham公式
**公司数据**:
- 股价: $50
- EPS (过去3年平均): $5
- 预期增长率: 5%
**计算**:
```
V = $5 × (8.5 + 2×5%) = $5 × 8.6 = $43
安全边际 = ($43 - $50) / $43 = -16.3%
```
**结论**: 安全边际为负,不投资 ❌
### 示例3: 满足标准
**公司数据**:
- 股价: $25
- EPS (平均): $4
- 预期增长率: 6%
- 流动比率: 2.8
- 债务权益比: 0.2
- ROE: 18%
**计算**:
```
V = $4 × (8.5 + 2×6%) = $4 × 8.62 = $34.48
安全边际 = ($34.48 - $25) / $34.48 = 27.5%
```
**评分**:
- 安全边际: 20分 (27.5% < 30%)
- 财务健康: 25分 (优秀)
- 盈利质量: 23分 (ROE 18%)
- 估值吸引力: 10分 (P/E = 6.25)
**总分**: 78分 → 买入 ✅
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## ⚠️ 风险提示
### Graham方法的局限性
1. **忽略增长质量**: 只看增长率数量,不看质量
2. **过时标准**: Net-Net标准在现代市场中极其罕见
3. **行业差异**: 未考虑不同行业的合理估值倍数差异
4. **账面价值失真**: 现代公司中无形资产占比大,账面价值可能失真
### 适用场景
✅ **适用于**:
- 传统制造业
- 周期性行业底部
- 小型被忽视公司
- 熊市恐慌期
❌ **不适用于**:
- 高科技成长股
- 生物医药未盈利公司
- SaaS/订阅制业务
- 互联网平台
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## 🔗 相关资源
### 经典著作
- 《证券分析》 (Security Analysis) - Benjamin Graham & David Dodd
- 《聪明的投资者》 (The Intelligent Investor) - Benjamin Graham
### 相关技能
- [Buffett质量价值投资](../buffett-quality-value/SKILL.md) - Graham方法进化版
- [Kelly仓位管理](../kelly-position-sizing/SKILL.md) - 仓位优化
- [Munger思维模型](../munger-mental-models/SKILL.md) - 多元思维模型
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## 📝 变更历史
### v1.0.0 (2026-01-11)
- 初始版本
- 实现Graham公式估值
- 实现Net-Net筛选
- 实现综合评分系统
This skill implements Benjamin Graham’s deep value investing framework focused on margin of safety and buying at deep discounts to intrinsic value. It codifies Net-Net screening, the Graham valuation formula (with bond yield adjustment), and a multi-factor scoring system to support buy/observe/sell decisions. The skill is designed for disciplined, capital-protecting value investors seeking systematic screening and valuation guidance.
The skill computes intrinsic value using Graham’s formula (V = EPS × (8.5 + 2g), adjusted by prevailing AAA bond yield when needed) and measures margin of safety against the current market price. It performs a strict Net-Net calculation (current assets minus total liabilities, per share) and applies liquidity, leverage, profitability, and stability filters. Finally it aggregates weighted sub-scores (safety, financial health, earnings quality, valuation) into a 0–100 score with thresholds for buy/hold/avoid.
Does the method work for tech or SaaS companies?
No. The framework relies on tangible assets and earnings history; firms with large intangible value or no consistent earnings are not suitable.
How conservative should the growth rate g be?
Use a conservative estimate based on historical EPS trends and industry outlook; default to a low single-digit rate unless justified.