60 秒搭出一份 DCF — PickSkill 实操教程

在 Excel 里手搭一份 DCF,是一个一小时起步的活儿:拉四份 10-K、把明细抄进去、做五年预测、估一个 WACC、算终值、再拉一张敏感性表。本教程展示同一流程在 PickSkill 里 60 秒以内完成 —— 每一个输入都有出处、每一项明细都链回原始申报、最终的 Excel 直接可下载。数学和手搭完全一样;变化的只是你花在「采数据」上的时间和花在「真正影响结果的判断」上的时间。

本教程共 4 步,每一步都是一句 prompt 或一次点击。如果你读过 什么是 DCF?,框架已经在你手上了 —— 本文只是带你走一遍产品流程。

重点摘要

• 4 步,~60 秒。 打开对话、贴上 prompt、对话内调整任一假设、下载 Excel。
• 每一个输入都有出处。 无风险利率取自当前国债曲线;ERP 和行业 β 取自 Damodaran 每季度更新的数据集;FCF 历史取自公司最近四份 10-Q/10-K(数据源:SEC EDGAR)。
• 每一个假设都可编辑。 在同一对话里覆盖收入增长、终值期 EBIT 利润率、WACC,或者切换终值法 —— PickSkill 会实时重跑。
• 同时支持美股、港股、A 股。 PickSkill 会按市场拉对应的申报文件集合。
• 输出是真正的 .xlsx 文件 —— 不是截图。在 Excel 里打开、转给同事、或粘进自己的 deck。

为什么这件事值得做

多数个人投资者不搭 DCF,不是因为它在概念上难,而是因为它的「采数据摩擦」太大。等你找到最新 10-K、下载完辅助数据、把项目表搭出来,你已经在「碰到第一个判断题之前」花了一个小时。PickSkill 把那一小时压缩到几秒,让你把时间留给真正决定估值的四个假设(收入增长、终值利润率、WACC、终值法 —— 参考 什么是 DCF?)。

一个合理的标尺:如果一份 DCF 会决定你是否动这只股票,那这些假设至少值得 20 分钟思考。把 60 分钟花在数据搬运上,不是在投资「质量」,而是在交「税」。本教程把这笔税去掉。

4 步工作流

Step 1 — 打开对话

去 /chat。没登录的话一键登录,免费试用、无需信用卡。

Step 2 — 让它出 DCF

把这条 prompt 贴进去(把股票代码换成你研究的标的):

为 NVDA 搭一份 5 年 DCF,以 Excel 形式输出。
要包含:假设页、5 年 FCF 预测、WACC 加敏感性、估值汇总(隐含每股股价)。
告诉我四个最值得我关注的输入。

这就是全部输入。没有股票预设、不用挑模板、不用一个字段一个字段填表。

Step 3 — 等 ~30 秒,PickSkill 在干活

PickSkill 依次执行:

1. 从 SEC EDGAR 拉最新 10-K 加上过去四份 10-Q(港股从 HKEx、A 股从巨潮 Cninfo)。
2. 抽取利润表、现金流量表、资产负债表的明细。
3. 计算最近四个会计年度的历史 FCF(OCF − Capex)。
4. 拉当前 10 年期国债收益率作为无风险利率。
5. 拉 Damodaran 最新的行业 ERP 和行业 β。
6. 算出 WACC。
7. 用历史增长率作为默认值,做未来 5 年预测。
8. 用 Gordon Growth 和退出倍数两种方法分别算终值。
9. 将结果写入跨表公式联动的 .xlsx 文件。

整个过程会以流式输出展示给你,每一份拉到的申报都附链接。完成后,你会拿到一个 7 天有效的下载链接,加上四个关键假设的对话内走读。

Step 4 — 调任一假设,实时重跑

到这一步,你才开始做真正的工作。四个核心 DCF 假设都可以在对话内覆盖:

把终值期 EBIT 利润率拉到 38%,再跑一次敏感性表。

ERP 改用隐含口径(4.2%),给我新的 WACC 和隐含股价的变化。

压测收入增长 — 把第 4、5 年降到 10%,给我看下行情景。

PickSkill 会用新输入重跑同一套 Excel 模板,并给你 diff。不需要重新上传、不需要折腾模板。

现在就试。 打开对话 贴上 Step 2 的 prompt。整个回路不到一分钟。

输出长什么样

下载到的 .xlsx 包含 4 张表:

工作表	内容
Assumptions(假设)	收入增长率(Y1–Y5)、EBIT 利润率轨迹、税率、capex/收入、营运资金变动、WACC 输入、终值法。每个单元格都附数据来源备注。
Projection(预测)	年度收入、EBIT、NOPAT、capex、NWC 变动、FCF、折现后 FCF。所有公式联回 Assumptions。
Sensitivity(敏感性)	(WACC, 终值增长率) 网格,展示在 WACC ±150 bp、终值增长 ±100 bp 下隐含每股价。基线格突出显示。
Summary(汇总)	标题结论 — 隐含股价(基准/低/高)与当前价对比;四大假设;并附回生成本表的 prompt 链接。

直接在 Excel 或 Google Sheets 打开。所有公式是活的;改任一项,预测会跟着变。

常见追加 prompt

拿到基线之后,这些 prompt 最值钱:

• 「再加一年的细节 — 把当前收入到第 5 年收入的路径,按分部展开。」
• 「跑一个反向 DCF — 当前股价隐含的收入增长率是多少?」
• 「把我的 DCF 和共识做对比,我的哪些假设比卖方平均紧/松?」
• 「把这份 DCF 转成一页能交给非技术读者的 one-pager,牛/熊/基线各一句话。」
• 「再为 AMD 出一份相同结构的 DCF,放在同一张表里方便对比。」

每条 prompt 触发一次重跑,Excel 会被重新生成。

60 秒做不到的事

诚实的边界:

• 需要做单位经济学拆分(价格 × 数量 × 地区,按产品线建模)的自定义分部预测,通常 60 秒做不完。PickSkill 能做 —— 只是你需要花 3–5 分钟描述分段方式。
• 协同效应密集的并购 DCF 需要一份独立的交易模型与基础 DCF 并行;基础 DCF 部分 60 秒,交易逻辑是另一段对话。
• 没有近期申报的公司(刚 IPO、有美股 ADR 的外国发行人)默认历史序列会更薄。PickSkill 会主动告诉你这种情况并提供估计值选项。
• 比模型本身更重的判断。 DCF 是框架,不是神谕。用本教程去掉数据摩擦,不要外包判断。

FAQ

我需要上传任何数据吗? 不用。PickSkill 从公开数据源拉一切:SEC EDGAR(美股)、HKEx(港股)、巨潮 Cninfo(A 股),加市场数据流。上传只在你想覆盖自有私有模型或备注时才相关。

默认假设的准确度怎么样? 默认值是有出处、刻意中性的 —— 它们是起点,不是答案。收入增长默认取过去 3 年 CAGR;终值期 EBIT 利润率默认取过去 3 年均值;WACC 实时从 Damodaran 的行业表拉。Step 4 的整个意义,就是用你的判断覆盖默认。

这份 DCF 能保存、之后再回来吗? 可以 —— 对话会持久化。重新打开对话,问「用我刚看到的最新 10-Q 重跑 DCF」,PickSkill 会把新申报纳入,从你离开的地方继续。

对港股、A 股有效吗? 有效。PickSkill 能识别 HKEx 代码(如 9988.HK、0700.HK)和 A 股代码(600519.SS、000333.SZ),并按市场拉对应申报(年报/中报/季报)。A 股默认无风险利率用 10 年期国债;HKEx 则用 10 年期美债(多数 HKEx 标的实际按美元曲线定价)。

能不能和共识做对比? 在原始 prompt 后加「…并把每个输入和共识预期做对比」。PickSkill 会从市场数据源拉共识,告诉你哪些假设在卖方均值之上、之下或一致。你的观点和共识之间的桥,就是 alpha 和风险的所在。

DCF 的框架本身在哪里学? 先看 什么是 DCF? 了解绝对估值框架,什么是 WACC? 了解那个悄悄决定一切的折现率,什么是 FCF? 了解现金流预测层。供给 DCF 输入的 10-K 怎么读?搭配 30 分钟读完一份 10-K。本教程假定这些框架,不替代它们。