Justinjchen-CornellJustinjchen-Cornell/Hardtech-Venture-Capital-OS/skills/value-investing-3/SKILL.mdvalue-investing-3
Skill2 starsChanged 3 months agoApache-2.0View on GitHub
价值投资3.0（Adam Seessel）——BMP 选股框架（业务质量 B / 管理质量 M / 股价估值 P）、潜在盈利能力两步法、估值工具箱（抛弃市净率/均值回归，改进前瞻 PE）。MUST BE USED 当对成长期数字/科技企业估值、潜在盈利能力分析、BMP 评估时。
In this repository22 other files it gives its agents.
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- audit-xlsSkill
- damodaran-valuationSkill
- dd-checklistSkill
- deal-screeningSkill
- growth-tech-stocksSkill
- hardtech-waveSkill
- ic-memoSkill
- my-pe-viewSkill
- next-windfallSkill
- patent-quality-assessmentSkill
- pe-dd-handbookSkill
- physics-feasibility-checkSkill
- poor-charlie-almanackSkill
- portfolio-monitoringSkill
- serenity-investingSkill
- shou-zhengSkill
- tech-transferSkill
- unit-economicsSkill
- value-creation-planSkill
- venture-dealsSkill
- verifier-methodSkill
The file
Files
价值投资3.0 · BMP 框架与潜在盈利能力
来源：2026-08-18 完成 6 单元精读。本 skill = valuation-analyst 的估值方法论 + BMP 评估工具。 与 MatMax（tech-transfer）分层使用：早期用 MatMax+里程碑，成长期用 BMP+潜在盈利。
核心框架
① BMP 三要素（第4章）
- B 业务质量三特征：大市场（巨大持续增长）/ 小份额（成长空间）/ 长优势（可持续竞争优势）
- M 管理质量两特征：大德（像所有者思考=激励一致）/ 大才（懂价值驱动）
- P 股价估值：抛弃市净率/均值回归；改进前瞻 PE + 潜在盈利能力
- 金句："HEICO 做的业务不是航空航天，而是产生现金流量"
② 估值工具箱（第7章）
- 抛弃：市净率（无形资产账面无意义）/ 均值回归（赢家通吃不回归）
- 改进 PE 两项：看 3 年（前瞻）+ 用潜在盈利能力（非每股收益）
- 工具：EVA（研发资本化——硬科技适用）/ CAC-LTV（订阅模型适用）
- 亚马逊悖论：PE 贵 10 倍跑赢 300 倍（负营运资本/潜在盈利）
③ 潜在盈利能力两步法（第8章）⭐⭐
- 预测业务板块未来 3 年收入增长（保守：历史增速延续）
- 调整利润率反映经济现实（问"成熟收获期真实盈利是多少"）
- 调整科目（硬科技）：研发资本化/一次性投入剔除
- "大致的正确估算胜过精确的错误计算"
④ 应用要点（第9-13章）
- Alphabet：B 非常高/M 改进中/P 很低 → 买
- Intuit：B/M 非常高/P 太高 → 等回调
- 非数字企业三问：产品能抵御数字冲击？数字技术能提升质量？能服务被甩下的人？
- 集中集中再集中（与穷查理铁律5一致）；只投你真正理解的（能力圈）
章节目录（chapters/）
| 章节 | 内容 |
| ch01 | 三阶段演进（1.0 资产/2.0 护城河/3.0 BMP） |
| ch02 | BMP 框架（B 三特征/M 两特征） |
| ch03 | 估值工具箱（抛弃与改进） |
| ch04 | 潜在盈利能力两步法 |
| ch05 | 应用案例 + 三重点 |
使用提示
- 郑宗良：BMP 双时点（现在 MatMax/未来 BMP）；订单粗算 2.4 亿收入/60% 毛利=定价权信号
- 与 vault 概念页联动：[[概念：BMP框架]] [[概念：估值工具箱]] [[概念：潜在盈利能力]]
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.