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Get Started Free →AI Berkshire skill: 财务数据获取与交叉验证规范. Source: skills/financial-data.md.
| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 60% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 85% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 116% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 77% | 0% |
| case-14 | ✗→✓ | ▲ Improved | 88% | 0% |
This skill is generated from skills/financial-data.md so Claude Code and Codex users share one canonical workflow.
$ARGUMENTS as the user's request in the current Codex thread.tools/ in this repository. Prefer running commands from the repository root with paths like python3 tools/financial_rigor.py ...; if the current thread starts outside the repo, locate the actual checkout path first instead of assuming a fixed home-directory path.date command to confirm today's date; treat it as the baseline for "latest" data and state the data cutoff date in the report header. Never assume the current date from training data.AGENTS.md: cross-check financial data, use exact arithmetic tools for valuation/math, and clearly label uncertainty and source gaps.本规范适用于所有涉及企业财务数据的研究。每个关键数据必须来自两个独立来源,误差>1%须标记。
| 优先级 | 来源 | URL | 获取方式 | |--------|------|-----|---------| | 1(主) | macrotrends | macrotrends.net/stocks/charts/{ticker} | 直接访问,无需注册 | | 2(副) | stockanalysis | stockanalysis.com/stocks/{ticker}/financials | 直接访问,无需注册 | | 原始一手 | SEC EDGAR | sec.gov/cgi-bin/browse-edgar | 10-K / 10-Q 原文 |
| 优先级 | 来源 | URL | 获取方式 | |--------|------|-----|---------| | 1(主) | aastocks | aastocks.com/tc/stocks/analysis/company-fundamental | 直接访问 | | 2(副) | macrotrends(ADR代码) | 腾讯用TCEHY,网易用NTES | 直接访问 | | 原始一手 | HKEX披露易 | hkexnews.hk | 年报PDF |
| 优先级 | 来源 | URL | 获取方式 | |--------|------|-----|---------| | 1(主) | 东方财富 | eastmoney.com → 搜股票代码 → 财务报表 | 直接访问 | | 2(副) | 巨潮资讯 | cninfo.com.cn | 原始年报/季报PDF |
| 优先级 | 来源 | URL | 获取方式 | |--------|------|-----|---------| | 1(主) | FinMind API | api.finmindtrade.com | tools/twstock_data.py(零依赖脚本,见下) | | 2(副) | Goodinfo台湾股市资讯网 | goodinfo.tw/tw/StockDetail.asp?STOCK_ID={代码} | 直接访问 | | 原始一手 | 公开资讯观测站(MOPS) | mops.twse.com.tw | 财报原文/月营收公告 |
FinMind 取数工具(分析台股时优先调用,输出自带市值验算):
bashpython3 tools/twstock_data.py quote 2330 # 最新行情 + PER/PBR/殖利率 + 市值验算 python3 tools/twstock_data.py valuation 2330 # 估值指标 + PER一年区间 + 52周高低 python3 tools/twstock_data.py financials 2330 # 近5年年度核心财务(营收/毛利率/归母净利/EPS/ROE) python3 tools/twstock_data.py revenue 2330 # 近13个月月营收及同比 python3 tools/twstock_data.py dividend 2330 # 近年股利政策(现金/股票股利、除息日) python3 tools/twstock_data.py search 台積 # 搜索股票代码(注意台股名称为繁体)
台股特别注意:
revenue 子命令)FINMIND_TOKEN;②本地文件 local/finmind_token.txt(local/ 已被 .gitignore 永久排除,把 token 单独一行写入该文件即可)。token 不得出现在报告、skill、commit 中对每个财务指标(收入、净利润、毛利率、经营现金流、资产负债率等),分别从来源1和来源2取数。
误差率 = |来源1数值 - 来源2数值| / 来源1数值 × 100%| 误差 | 处理方式 | |------|---------| | ≤ 1% | ✅ 一致,取来源1数值,标注两个来源 | | 1% ~ 5% | ⚠️ 标记"数据存在差异",注明两个数值,说明可能原因(汇率/会计口径) | | > 5% | ❌ 标记"数据存在重大差异",必须查原始财报核实,不得直接使用 |
每个关键数据必须按以下格式标注:
收入:1,239亿元 ✅
- macrotrends: 1,241亿元
- stockanalysis: 1,237亿元
- 误差: 0.3%差异示例:
净利润:245亿元 ⚠️ 数据存在差异
- macrotrends: 245亿元(GAAP)
- stockanalysis: 278亿元(Non-GAAP)
- 误差: 13.5% — 原因:会计口径不同(GAAP vs Non-GAAP)| 原因 | 说明 | |------|------| | GAAP vs Non-GAAP | 最常见,尤其是利润类数据 | | 汇率换算 | 港币/人民币/美元换算时间点不同 | | 财年定义 | 自然年 vs 财年(如苹果财年10月结束) | | 合并口径 | 是否含少数股东权益 | | 数据更新滞后 | 某平台尚未更新最新一期财报 |
[估计],不执行交叉验证价格有三种口径,混用会让历史股价位置、长期涨幅、历史估值分位全部失真:
| 口径 | 含义 | 用途 | |------|------|------| | 不复权 | 实际成交价,除权除息日跳空 | 仅用于"当前时点"快照 | | 前复权 | 以最新价为基准回调历史价 | 历史股价对比、N年涨幅、历史PE band 一律用它 | | 后复权 | 以上市首日为基准前推 | 计算历史总回报/年化收益 |
规则:
financial_rigor.py verify-market-cap 偏差>5% 会提示核对)。| 场景 | 主要来源 | 备用来源 | |------|---------|---------| | PDD / 拼多多 | macrotrends.net/stocks/charts/PDD | stockanalysis.com/stocks/pdd | | 腾讯 | macrotrends.net/stocks/charts/TCEHY | aastocks(0700.HK) | | 网易 | macrotrends.net/stocks/charts/NTES | aastocks(9999.HK) | | 三七互娱 | eastmoney.com(002555) | cninfo.com.cn | | 吉比特 | eastmoney.com(603444) | cninfo.com.cn | | Nintendo | macrotrends.net/stocks/charts/NTDOY | stockanalysis.com/stocks/ntdoy | | Capcom | macrotrends(CCOEY) | stockanalysis(CCOEY) | | 台积电 | tools/twstock_data.py(2330) | goodinfo.tw / macrotrends(TSM,注意1 ADR=5股) | | 联发科 | tools/twstock_data.py(2454) | goodinfo.tw |
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.