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Dan Bin Rose Of Time
ASecurityA股但斌"时间的玫瑰"伟大企业投资法:长坡(营收CAGR成长跑道)、厚雪(高毛利率定价权)、复利引擎(连续5年ROE)、时间的玫瑰(持续分红)、盈利含金量、财务健康、成长质量七维打分,找"与伟大企业共成长"的传家生意 | A-share Dan Bin "Rose of Time" great-enterprise investing: long slope (revenue CAGR), thick snow (gross margin), compounding engine (5yr ROE), sustained dividends, cash quality, low leverage, growth consistency | A株但斌「時間の薔薇」偉大な企業投資法:長い坂(売上CAGR)、深い雪(粗利率)、複利エンジン(5年ROE)、持続配当、キャッシュの質、低負債、成長の一貫性の7次元
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- Added September 29, 2026
Security analysis
96/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
Pro scans all 8 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add Serennity007/awesome-stock-quant-skills --skill dan-bin-rose-of-time --agent claude-codeAre you the author of Dan Bin Rose Of Time?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/serennity007-dan-bin-rose-of-time)---
name: dan-bin-rose-of-time
description: A股但斌"时间的玫瑰"伟大企业投资法:长坡(营收CAGR成长跑道)、厚雪(高毛利率定价权)、复利引擎(连续5年ROE)、时间的玫瑰(持续分红)、盈利含金量、财务健康、成长质量七维打分,找"与伟大企业共成长"的传家生意 | A-share Dan Bin "Rose of Time" great-enterprise investing: long slope (revenue CAGR), thick snow (gross margin), compounding engine (5yr ROE), sustained dividends, cash quality, low leverage, growth consistency | A株但斌「時間の薔薇」偉大な企業投資法:長い坂(売上CAGR)、深い雪(粗利率)、複利エンジン(5年ROE)、持続配当、キャッシュの質、低負債、成長の一貫性の7次元
author: Serennity007
license: MIT
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# 🌹 但斌"时间的玫瑰"|找 A 股可以长期持有的伟大企业
> **"时间是最有价值的资产,我们应当与伟大企业共成长。"**
本技能把但斌(东方港湾创始人,《时间的玫瑰》作者)的伟大企业体系机械化到 A 股:长坡(成长跑道)、厚雪(高毛利=定价权)、复利引擎(长期高 ROE)、时间的玫瑰(持续分红)、含金量、财务健康、成长质量。但斌的持仓以"茅台们"——品牌消费品与改变世界的科技龙头——为标志,强调买入后以十年计地持有。脚本输出 CSV 后,请用 `references/danbin_rose_principles.md` 复核"这是否是一门能传给下一代的生意"。
## 七维伟大企业雷达(满分 100)
| 维度 | 核心问题 | 代理指标 | 权重 |
|---|---|---|---|
| 1. 长坡 | 成长跑道够长吗? | 近 5 年营收 CAGR | 15 |
| 2. 厚雪 | 生意本身赚钱容易吗? | 近 5 年毛利率均值(品牌定价权) | 20 |
| 3. 复利引擎 | 复利发动机转得快吗? | 近 5 年 ROE 均值 | 20 |
| 4. 时间的玫瑰 | 愿意分享复利吗? | 最近 5 次派息按时间跨度年化股息率 | 15 |
| 5. 盈利含金量 | 利润是真的吗? | 经营现金流净额/净利润 | 10 |
| 6. 财务健康 | 资产负债表干净吗? | 最新资产负债率 | 10 |
| 7. 成长质量 | 盈利稳定吗? | 净利润正增长年数 | 10 |
判定线:**≥75 "与伟大企业共成长"候选**;**55–74 观察**;**<55 不符合框架**。
## 使用方法
```bash
pip install akshare pandas
# 默认用沪深300成分股作为股票池
python scripts/screen.py --pool hs300 --top 20 --out result.csv
# 或用自定义股票池(推荐先小样本验证)
python scripts/screen.py --codes 600519,000858,600036 --out result.csv
```
参数说明:
- `--pool`: 股票池,目前支持 `hs300`(沪深300)。
- `--codes`: 逗号分隔的自定义股票代码,优先级高于 `--pool`。
- `--top`: 终端展示前 N 名(默认 20)。
- `--out`: CSV 输出路径(默认 `danbin_result.csv`)。
- `--sleep`: 每只股票间隔秒数(默认 0.3,用于防接口限流)。
## 输出字段速览
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| `code` / `name` / `industry` | 股票代码 / 简称 / 所处行业 |
| `total` | 伟大企业体系综合得分(满分 100) |
| `runway_score` / `rev_cagr` | 长坡得分 / 营收 5 年 CAGR(%) |
| `snow_score` / `gross_mean` | 厚雪得分 / 毛利率均值(%) |
| `roe_engine_score` / `roe_mean` | 复利引擎得分 / ROE 均值(%) |
| `rose_score` / `dividend_yield` / `dividend_events` / `dividend_span_years` | 玫瑰得分 / 年化股息率 / 派息次数 / 统计跨度 |
| `cash_score` / `ocf_mean` / `debt_score` / `debt_latest` / `growth_quality_score` / `profit_pos_years` | 其余维度得分与原始值 |
| `close` / `data_years` / `fin_source` / `note` | 最新收盘价 / 年度数 / 财务来源 / 降级说明 |
## 分析流程(配合 AI 使用)
1. **跑初筛**:运行 `screen.py` 得到候选名单与各项得分。
2. **读原则**:对照 `references/danbin_rose_principles.md`,用"长坡厚雪、伟大企业、时间的玫瑰、集中持有"四把尺子复核。
3. **区分两种伟大**:品牌消费的"时间的玫瑰"(茅台式,稳态复利)vs 科技创新的"改变世界"(算力/AI 式,成长爆发)——前者看维度 2/4,后者看维度 1/7,两条路线得分结构不同。
4. **买入并持有**:但斌的持有期以十年计,卖出只发生在"伟大企业变坏"时。得分只是第一步,护城河的持久性需要逐季跟踪。
## 实测参考(2026-09-28,小样 3 只)
见 `danbin_test_result.csv`(跑完本文件后回填)。贵州茅台、五粮液这类高毛利高分红的品牌消费股天然契合该框架;银行等低估值行业会因毛利率维度失分——这不是 bug,是"厚雪"定义使然。
## 数据来源与降级策略
- 数据来自 `akshare` 公开接口(东财财务指标、巨潮分红数据、腾讯全市场快照)。
- 股息率按**财年归属**精确年化:用巨潮"报告时间"列取最近一个含年报分红的完整财年的每股分红合计——中期分红普及(2024 年后)、特别分红都不会虚高;无报告时间列时降级为"最近 5 次按实际跨度年化"。
- 东财财务指标表的毛利率列已停供(全 NaN),脚本自动改从利润表现算(东财利润表优先、新浪降级)。
- 腾讯全市场快照每次跑测只拉取一次并缓存(用于收盘价),避免逐股全市场调用。
- 主接口失败时财务数据整体降级到新浪三大报表手工计算。
- 脚本启动时默认禁用系统代理;所有网络调用带 3 次指数退避重试,调用间 `time.sleep(0.15)` 防限流。
## 配套文件
- `references/danbin_rose_principles.md` — 但斌核心投资思想:时间的玫瑰、伟大企业的标准、集中持有与卖出纪律。
## 免责声明
本技能仅供学习研究,不构成投资建议。历史财务指标不代表未来表现,"伟大企业"的判定远超量化范围,任何筛选结果都必须经过生意本质的定性复核。投资决策应建立在独立研究与自身风险承受能力之上。
Files in this skill
- README.en.md
- README.ja.md
- README.md
- SKILL.md
- danbin_hs300_result.csv
- danbin_test_result.csv
- references/danbin_rose_principles.md
- scripts/screen.py
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