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Deep Financial Research

MCP Server

一款基于Claude/Qwen/Gemini的机构级投资研究工具,通过MCP服务器连接实时市场数据,提供公司深度分析、尽职调查报告、竞争格局分析、市场情绪和基于DCF的内在价值估算。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

3

资源数

0
市场数据Claude金融数据Claude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

Lunatic16

提供方

Lunatic16

最后核验

2026/5/17 20:19

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

深度金融研究

Claude/Qwen/Gemini机构级投资研究技能。通过MCP服务器连接到实时市场数据,以提供公司深度调查、尽职调查报告、竞争格局分析、市场情绪和基于DCF的内在价值估算——所有这些都来自自然语言提示。

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目录

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概述

这项技能使克劳德能够访问实时财务数据和神经网络搜索,从而实现通常需要彭博终端、财务数据库和数小时分析师时间的研究工作流程。它的结构是 家长技能 一起 子技能:

技能档案目的
deep-financial-researchSKILL.md核心研究编排
dcf-valuationsubskills/dcf-valuation/SKILL.md通过DCF进行内在价值估计

这两种技能旨在独立或协同工作。像这样的提示 *“用DCF估值深入了解AAPL”* 将自动调用两者。

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存储库结构

deep-financial-research/
├── README.md
├── LICENSE.txt
├── SKILL.md                             # Main skill definition
└── subskills/
    └── dcf-valuation/
        └── SKILL.md                     # DCF valuation subskill

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工作流

主要技能支持五个研究工作流程,每个流程都由自然语言触发。

1.公司深潜

触发短语: *“深入\[股票行情\]”*, *“研究\[公司\]”*, *“投资概况…”*

整合一个完整的投资就绪快照:

  1. 通过金融数据集MCP实时获取价格和关键市场统计数据
  2. 通过Exa MCP发布的最新新闻、新闻稿和市场叙述
  3. 核心基本面——收入、利润率、市盈率、EV/EBITDA、债务水平
  4. 内幕交易活动(净买入与卖出,最近提交的文件)
  5. 分析师估计、共识评级和价格目标
  6. 综合牛市、熊市和关键风险总结

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2.尽职调查

触发短语: *“对\[公司\]进行尽职调查”*, *“DD on\[股票代码\]”*, *“危险信号…”*

公司的一切,深潜,加上:

  • 诉讼和监管搜索:美国证券交易委员会的调查、诉讼、同意令
  • 会计诚信检查:重述、审计师辞职、重大缺陷
  • 管理背景研究:以前的角色、业绩记录、争议
  • 短期利息和机构所有权趋势
  • 结构性风险和催化剂识别

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3.竞争格局

触发短语: *“\[行业\]竞争格局”*, *“将\[公司\]与同行进行比较”*, *“谁是(行业)的赢家”*

  1. 通过Exa进行行业映射和市场份额分析
  2. 所有主要竞争对手的并列基本面表(市盈率、收入增长、利润率、净资产收益率、净债务)
  3. 最近的并购活动、新进入者和颠覆性发展
  4. 定位分析——识别处于拐点的领导者、落后者和公司

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4.DCF估值

触发短语: *“\[股票代码\]上的DCF”*, *“(股票)的内在价值是什么”*, *“(公司)被低估了”*, *“公允价值…”*

运行集成 dcf-valuation 潜艇技能。看 DCF估值子技能 查看完整细节。

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5.市场情绪

触发短语: *“市场情绪\[行情\]”*, *“街上怎么评价(公司)?”*, *“分析师一致认为…”*

  1. 通过Exa进行主流和金融媒体搜索(过滤到bloomberg.com、reuters.com、wsj.com、ft.com等)
  2. 通过财务数据集进行分析师估计修订和评级更改
  3. 内部情绪(总净买入/卖出压力)
  4. 结构性看涨与看跌综合

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DCF估值子技能

dcf-valuation subskill执行全贴现现金流分析,以估算每股内在价值。它作为一个独立的工作流运行,或者在检测到估值语言时作为公司Deep Dive的一部分自动调用。

方法论

步骤说明
1.数据收集5年FCF历史、资产负债表、市值、已发行股票、行业
2.增长率计算FCF复合年增长率,上限为15%,与收入增长和分析师估计进行交叉验证
3.加权平均资本成本估算基于无风险利率(4.0%)、股权风险溢价(5.5%)、债务成本(5.5%)以及行业调整构建
4.FCF投影5年远期预测,年增长率下降(每年下降5%)
5.终值Gordon增长模型,最终增长率为2.5%(GDP代理)
6.现值所有现金流折现到今天;减去净债务得出的股权价值
7.敏感性分析3×3基质变化WACC(±1%)和终端生长(2.0-3.0%)
8.验证根据报告的EV、终值比(目标:50-80%)和隐含的P/FCF倍数检查健康性

行业加权平均资本成本调整

部门调整
技术+0.5%至+1.0%
能量+1.0%至+1.5%
医疗保健+0.0%至+0.5%
工业+0.0%至+0.5%
消费必需品-0.5%
公用事业-0.5%至-1.0%
财务仅股权成本(无加权平均资本成本)

DCF输出示例

### DCF Valuation: Apple Inc. (AAPL)

#### Valuation Summary
| Metric              | Value      |
|---------------------|------------|
| Current Price       | $189.42    |
| Fair Value          | $214.70    |
| Upside/(Downside)   | +13.3%     |
| Verdict             | Moderately Undervalued |

#### Sensitivity Analysis (Fair Value per Share)
| WACC \ Terminal  |  2.0%  |  2.5%  |  3.0%  |
|------------------|--------|--------|--------|
| 8.0%             | $231   | $244   | $259   |
| 9.0%             | $203   | $215   | $228   |
| 10.0%            | $180   | $190   | $201   |

完整输出规格定义见 subskills/dcf-valuation/SKILL.md.

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示例提示

提示工作流已触发
"Do a deep dive on NVDA"公司深潜
"Research Tesla for a long position"尽职调查
"What's MSFT worth based on DCF?"DCF估值
"Analyze the AI chip competitive landscape"竞争格局
"What's the street sentiment on META?"市场情绪
"Deep dive AAPL with DCF valuation"深潜+DCF(组合)
"Red flags on NKLA"尽职调查(关注危险信号)
"Is AMZN undervalued right now?"DCF估值

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输出格式

研究摘要

每个公司的深入调查和尽职调查都以一个结构化的总结结束:

### [Company] ([TICKER]) — Deep Research Summary

Current Price: $X.XX  |  Market Cap: $XB  |  As of: [timestamp]

Business Overview:
[1–2 sentences]

Key Metrics:
  Revenue       $XB    (+X% YoY)
  Gross Margin  X%
  P/E Ratio     X.x
  EV/EBITDA     X.x
  Net Debt      $XB

Recent Developments:
  • [Item] — Source (link)
  • [Item] — Source (link)

Bull Case:  [2–3 arguments]
Bear Case:  [2–3 arguments]
Key Risks:  [top risks]

Confidence: High / Medium / Low

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MCP服务器设置

此技能要求在您的Claude环境中连接两个MCP服务器。

必需

服务器身份验证方法关键功能
financial-datasetsOAuth实时价格、基本面、内幕交易、分析师估计、现金流量表
exaAPI密钥神经网络搜索、领域过滤新闻、引用丰富的结果

可选的

服务器身份验证方法关键功能
lightpanda单独设置付费墙或JS渲染源的浏览器自动化

配置说明

  • financial-datasets 在市场交易时间提供实时数据;根据交换情况,可能会出现短暂的延迟
  • exa 结果包括时间戳——对于快速变化的情况,首选过去30-90天的结果
  • 如果在MCP设置中注册,则会自动发现这两台服务器

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安装

  1. 克隆仓库
   git clone https://github.com/your-username/deep-financial-research.git
  1. 添加到您的Claude技能配置

- 指向克劳德 SKILL.md 作为根技能文件 - 这 dcf-valuation 潜艇技能 subskills/dcf-valuation/SKILL.md 自动引用

  1. 连接MCP服务器

- 配置 exa 在MCP设置中使用API密钥 - 连接 financial-datasets 通过OAuth - 可选配置 lightpanda 用于浏览器自动化

  1. 测试设置
   "Do a quick deep dive on AAPL"

成功的回应将包括实时价格数据和最新消息,确认两台MCP服务器都已上线。

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错误处理

场景行为
MCP服务器不可用通知用户,返回克劳德的培训知识,并明确警告
刀具超时重试一次;继续使用可用数据并标记缺少的内容
来源之间的数据差异注意差异并引用两个值
负或波动性FCF(DCF)转向分析师估计或行业平均值;记录替换
根据报告计算出的EV偏差>30%在呈现产出之前,标记差异并重新审视加权平均资本成本/增长假设

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局限性

  • 不是投资建议。 这种技能产生的是研究分析,而不是建议。所有产出都应被视为进一步调查的起点。
  • DCF灵敏度。 内在价值估计对加权平均资本成本和增长率假设高度敏感。输入的微小变化会产生有意义的不同输出——始终查看灵敏度表。
  • 数据新鲜度。 金融数据集提供市场时段的实时价格;基本数据(资产负债表、现金流)会在报告延迟时更新,并反映最新的申报情况。
  • 高增长和金融公司。 DCF模型对于盈利前公司、高增长复合型公司和金融机构(需要DDM或剩余收益方法)的可靠性较低。
  • 考试覆盖范围。 Exa的神经搜索在英语资源方面表现出色。非英语或地区性金融媒体的报道可能有限。

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免责声明

此存储库及其包含的技能仅供参考和研究之用。这里的任何内容都不构成投资建议、招揽或买卖任何证券的建议。在做出投资决策之前,始终进行自己的尽职调查,并咨询持牌财务顾问。

LICENSE.txt 完整条款。

目录标签

目录标签

市场数据Claude金融数据金融研究本地部署投资分析DCF估值竞争分析

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

oauth

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明oauth部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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