🎯 這個工具是什麼（也不是什麼）
誠實開場：這個工具不會告訴你該不該買。沒有系統可以做到——巴菲特、Renaissance Technologies、任何頂尖機構，長期打敗大盤的比例都低於運氣預期。這工具的目標是 系統性降低無知、幫你問對問題、把「大家都看得到的公開資訊」整理得更清楚， 但真正的超額報酬來自別人沒看到的洞見，不是把 PE 算得更漂亮。
投資判斷的 5 層框架（這工具目前覆蓋前 2-3 層，第 4-5 層靠你自己）：
層次 1 · 估值：PE / PBR 歷史百分位（✓ 有）——這家公司自己貴不貴
層次 2 · 獲利品質：EPS/營收/毛利率/營益率 YoY（✓ 有）
+ 現金流量表 vs 淨利背離（✓ 新增）——獲利是紙上還是真的
層次 3 · 護城河 & 成長持續性：客戶集中度、產業結構、TAM 天花板
（✗ 得讀法說會 + 產業報告）
層次 4 · 總體環境：利率、通膨、信用利差、匯率、VIX
（✓ 有 · FRED 7 個 series + FMP）· 地緣風險、產業循環（✗ 附外連 CME/SEMI/WSTS 手動查）
層次 5 · 市場情緒：法人買賣超、內部人異動、融資融券
（✓ 台股新增法人）
判讀原則：找一致性 vs 找背離，不要加總打分。加總會平均掉矛盾訊號，但**矛盾訊號才是最重要的**。
4 種情境：
🟢 四層同向（便宜 + 品質好 + 成長加速 + 循環底部）= 少見但勝率高
🟡 估值貴但品質改善（例：台積電）= 需要判斷是結構性還是週期性，得讀產業報告
🔴 估值便宜但品質惡化（現金流 < 淨利、毛利率下滑）= 大概率價值陷阱，市場提前定價
🌫 總體逆風蓋過個股（升息週期）= 好公司也會跌，估值方法在變動、不是公司出事
🔑 資料來源設定
如何拿 FMP 免費 key：到
financialmodelingprep.com
註冊免費帳號 → Dashboard 找 API key → 貼上來。免費額度 250 次/日。
本工具用 FMP 新版 /stable/ API（2024 改版後的）。
Key 只存 localStorage，不會離開你的瀏覽器。
AlphaVantage 備援：FMP 免費 tier 對特定 ticker × endpoint 組合常回 402（連 GOOG 都會遇到）。
填了這把 key 後，只要 FMP 查詢失敗就自動改用 AlphaVantage 重查（quote / 損益表 / 現金流 /
資產負債表 / 配息 / 歷史 PE-PBR 都有備援路徑）。免費申請：到
alphavantage.co/support/#api-key
填 email 秒發 key。免費額度很窄：25 次/日，本工具已對每個 endpoint 加 24 小時快取降低耗用。
歷史 PE/PBR 用 AlphaVantage 沒有直接對應的端點，改用年度 EPS（EARNINGS）+ 股東權益／股數（BALANCE_SHEET）
+對應週均價（TIME_SERIES_WEEKLY_ADJUSTED，已用 SPLITS 校正股票分割）反推，精確度不如 FMP 的 /ratios 原生歷史資料。
Key 只存 localStorage。
FRED（美聯儲 St. Louis Fed）免費 API key：到 fred.stlouisfed.org/docs/api/api_key.html 填基本資料 → 秒發 → 貼上來。用途：抓十年期公債殖利率 / 10Y-2Y 利差 / 聯邦資金利率當 層次 4（總體環境）的判讀基準。沒填也不影響股票分析，只是總經那塊不會顯示。
如何拿 FinMind 免費 token：到
finmindtrade.com
註冊免費帳號 → 個人資料頁面複製 API Token → 貼上來。
免費會員 300 次/小時、贊助會員無限。
用的 dataset：TaiwanStockPER（個股每日 PER / PBR）+ TaiwanStockPrice（最新股價）
+ TaiwanStockInfo（公司名）+ TaiwanStockFinancialStatements
+ TaiwanStockCashFlowsStatement + TaiwanStockInstitutionalInvestorsBuySell。
台股 ticker 直接用 4 碼數字（2330、0050），不加 .TW。
Token 只存 localStorage。
🔍 FinMind 原始欄位診斷
打真的 API、把每個 dataset 回傳的所有 type 值 + origin_name（中文原名）+
sample raw row 印出來。用途：驗證程式用的欄位名（NetIncome、FreeCashFlow...）
跟 FinMind 實際回傳的一致——如果對不上，這裡會顯示真正該用的名字，回去改程式。
🔍 查詢公司
Ticker 格式：美股用純字母（AAPL、GOOGL、TSLA），台股加 .TW（2330.TW、0050.TW）， 港股加 .HK（0700.HK）。查不到多半是 FMP 資料庫沒收。
✍️ 手動輸入數據
從 Goodinfo、Yahoo 奇摩股市、Bloomberg 或年報複製貼上。至少 5-10 年才有意義。
📈 分析結果 · —
🔗 穿透鏈 · 10 關逐關檢查
邏輯：從產品層到自由現金流一路檢查每個環節有沒有斷點 · NVDA 那份 deep note 的核心方法 · 每關 3 種狀態：
可自動化 7 關：關 3-9（FMP APIs）· 需手動 3 關：關 0/1/2（用戶查 10-K 補）· 全手動 1 關 · 4 checkpoints：關 10 持續期（護城河 4 要素）· 手填內容存 localStorage · 換股不遺失
🌐 總體環境（層次 4：利率 · 通膨 · 信用 · 匯率 · VIX）
這些跟公司體質無關，但直接影響估值。利率上升 → 高本益比股折現壓力大； 殖利率倒掛 → 衰退領先訊號；CPI 高於 2% 目標 → 降息空間受限； HY 利差 < 3% → 市場信用風險過度樂觀；新台幣升貶 → 出口毛利率順逆風； VIX → 市場恐慌溫度計。 資料來源：FRED（利率、通膨、信用利差、VIX）· FMP（USD/TWD、VIX 備援）。VIX 現在優先走 FRED VIXCLS，免額度、更穩定。
- 🔗 CME FedWatch——市場對下次 FOMC 利率決策的隱含機率（跟 FEDFUNDS 一起看，可判斷「市場覺得聯準會接下來會怎麼做」）
- 🔗 SEMI News——半導體設備出貨季度摘要（產業擴產 / 縮產週期位置）
- 🔗 WSTS——全球半導體銷售月度數字（需求端景氣循環）
🎯 決策框架（追蹤自己的判斷 · 存 localStorage）
工具不告訴你買不買 · 但你的判斷應該被結構化 · 而且能事後追蹤。
填完存下來 · 下次打開同一支股票會自動載回這份記錄 · 追蹤情境有沒有走 / 證偽條件有沒有觸發。
超過 3 個月自動標黃 · 提示重新檢視。存的位置：localStorage / valuation-decision-{ticker}·純本機、不上傳。
🌳 情境樹（4 個情境的機率總和 = 100%）
預設情境名稱可以直接改成這支股票的具體訊號 · 每個情境給機率 + 該情境下對估值的判斷。
💰 部位試算（簡化凱利邏輯 · 不是財務建議）
公式：建議比例 ≈ 可承受虧損% / 負向情境預期跌幅% ·
這是粗略試算·不考慮利率 / 稅 / 相關性 / 你自己的風險偏好·真決策要跟自己的整體資產配置一起看。
✅ 可證偽條件清單（觸發 = 論點被證偽 = 該重新評估）
根據這支股票已抓到的訊號預設 · 你可以增/刪/改。勾選 = 已觸發 · 填日期讓自己記得什麼時候翻牌。 卡爾·波普：一個論點必須是「可能被證明錯」的、才算科學 · 投資論點也一樣。
❓ 這工具沒回答（但你必須知道）的問題
看完上面所有數據後，先別急著下單。這些是 API 抓不到、你必須自己去找的答案：
- 🎤 最近一次法說會逐字稿：管理層對未來的說法、有沒有迴避關鍵問題（例如「先進製程稼動率能維持多久」「客戶集中度是否惡化」）。這是「他們自己怎麼看未來」的第一手訊號。
- 🏰 護城河的實質內容：不是「這家公司很強」的空話，是具體理解「為什麼三星 / Intel / 對手追不上」。技術壁壘 / 網絡效應 / 轉換成本 / 品牌 / 規模效應——哪一種、多深、還能撐幾年。
- 📊 產業結構變化：TAM 天花板還多遠？替代品出現的時間？客戶議價力提升 / 下降？供應鏈的政治風險（例：中國自主可控政策）？
- 📉 產業景氣循環位置：現在是擴產期、去庫存期、還是需求爆發期？半導體這種強週期產業，PE 歷史區間混雜多個循環，「歷史便宜」的意義取決於現在在循環哪個位置。
- 💱 匯率影響：對出口產業（台積電、鴻海），毛利率變化裡有多少是製程 / 產品組合、多少是匯率順風？新台幣升 5% 你看到的高毛利可能是假象。
- 🏦 利率環境：高成長股估值對利率極度敏感。聯準會轉向會系統性重估整個板塊，跟公司無關。你看到的「歷史 PE 便宜」是不是因為對手都在低利率時代？
- 📰 第三方研究：MarketWatch、券商研究、Anue 鉅亨、產業媒體對 TAM / 競爭 / 技術路徑的判斷。這些是把「公開資訊」深度加工過的產物。
💡 這個工具最大的價值不是「幫你找到被低估的股票」，是逼你誠實面對自己不知道什麼。 你現在知道 PE 在 99% 百分位、毛利率躍升，但你知不知道這波躍升有多少來自匯率？三星 3nm 良率到哪了？ 這些問題比「PE 貴不貴」更決定你該不該下注。
⚠️ 常見陷阱（PE / PBR 為什麼會誤導）
- 景氣循環股（水泥、鋼鐵、航運）：低 PE 常常出現在景氣頂點（獲利爆表但即將反轉）、高 PE 出現在景氣谷底。單看 PE 會反向操作。
- 結構性衰退：諾基亞、柯達、Sears 的 PE 從 15 一路跌到 3，每一天都「比歷史便宜」但股價一路死亡螺旋。歷史區間假設「未來會回歸過去」——但如果生意基本盤變了，就沒得回歸。
- 會計調整：一次性業外（賣土地、匯損、政府補助）扭曲 EPS。要看核心業務 EPS（多半要自己算）。
- PBR 陷阱：資產可能已減值但帳面沒反映（不動產、商譽、庫存）。低 PBR 有時代表資產虛胖。
- 樣本量：5 年樣本可能只涵蓋一個循環，結論不穩。10-20 年比較有意義，但要考慮長期結構變化。
- 紙上獲利 vs 真實現金：淨利成長但營運現金流沒同步 = 應收帳款膨脹 or 存貨堆積 = 獲利品質警訊。這工具已加背離偵測。