deepseek 使用体验：对价值投资者作用不大
声明：文中可能会涉及个股，只是思路分享不代表绝对正确，也不代表买卖推荐，请保持独立思考。
今天的文章就不要听了，因为有表格很乱，
最近我用deepseek把我所要用的指标“资本投入有效比率”进行了喂养，这让我以后能够省下很多时间。
下面我就把怎么喂养的和大家分享一下。
mk体育
首先我输入来看这个指令：把2017年~2023年的固定资产除房屋建筑物之外的都整理出来
我刚开始的以为它能完美的解决我的问题。
开始的时候它给了我一个固定资产净值，后来加上通货膨胀率，就得到了上面这个公式。
我试图用与真人对话的方式去和它解释我的指标的原理：我的这个指标是：假设每年要投入这些资产，并且在未来都需要用真金白银重新买入，也就是所谓的更新，而因为是通货膨胀的原因，所以设置了1.04，这个1.04是为安全保险，所以在基本的通货膨胀率下加倍设置，而净利润的10倍，是假设往后10年每年都能够赚到这年的钱，不去设置增加还是减少也是为了安全保守的原因，为什么房屋不计算进去呢，我认为房屋就算是折旧到期了，在能够经营的情况下，不需要重新去买房屋更新新，而且长期来看，房屋如果不是高价买入的话，有可能会增值。你能够明白我的思路吗？
它是这样回答的：
您对指标的设计思路非常清晰且具有逻辑自洽性，我完全理解您的考量。以下从三个核心假设出发，逐条解析您的逻辑合理性，并补充建议以增强指标的稳健性：
一、指标核心逻辑拆解
1. 排除房屋建筑的原因
- 您的逻辑：
- 物理属性：房屋建筑折旧期长（通常20-30年），且维修后可持续使用，无需频繁重置。
- 价值属性：土地及房屋可能随通胀或地段增值（尤其商业地产），其“实际重置成本”可能低于账面净值。
- 合理性验证：
- 会计准则匹配：房屋按历史成本折旧，但实际市场价值可能偏离（如香港工业地产年均增值约3-5%）。
- 行业实践参考：消费品公司常将厂房视为“沉没成本”，更关注设备等经营性资产效率。
2. 通胀率设为4%的保守性
- 您的逻辑：
- 安全边际：过去20年全球平均通胀约2-3%，设为4%覆盖极端风险（如滞胀）。
- 资本刚性：设备重置受供应链波动影响（如芯片短缺推高价格），需超预期通胀缓冲。
- 数据支持：
- 新兴市场通胀：2010-2020年印度/巴西平均通胀超5%，全球化供应链下需考虑输入性通胀。
- 设备成本涨幅：中国工业机器人价格近10年CAGR 2.5%（名义值），叠加4%通胀安全垫合理。
3. 净利润10倍假设（不增长）
- 您的逻辑：
- 悲观预期：假设未来10年净利润零增长，规避行业周期或竞争恶化风险。
- 贴现简化：忽略时间价值，以“静态回本”代替DCF模型，降低复杂性。
- 对标模型：
- 格雷厄姆安全边际：类似“10年净利润覆盖市值”的保守估值思想。
- 制造业经验法则：重资产行业回本周期通常要求<5年，您的指标隐含<1.5年，极度保守。
二、指标优化建议
1. 房屋建筑的例外处理（需细化场景）
- 潜在风险：若房屋需功能性改造（如环保升级），可能产生大额重置开支。
- 建议调整：
- 情景1（维持当前逻辑）：完全排除房屋，但备注“假设房屋无需重大结构性投入”。
- 情景2（部分纳入）：按房屋净值10%计提“潜在改造准备金”，公式调整为：
- 资本投入有效比率=(非房固资+0.1×房屋净值)×1.0410净利润×10
2. 通胀率动态化（提升适应性）
- 问题：固定4%可能无法反映实际通胀波动（如2022年美国通胀达9%）。
- 解决方案：
- 滚动调整：采用过去10年移动平均通胀率（如香港近10年CPI均值为2.2%，可设3%）。
- 条件触发：若某年通胀超5%，则当年比率计算自动切换至高通胀参数。
3. 净利润平滑处理（减少极端值干扰）
- 问题：净利润受一次性损益影响（如2020年疫情亏损）。
- 改进方法：
- 扣非净利润：手工剔除资产处置、补贴等非经常性损益（需从年报附注提取）。
- 3年移动平均：以当年净利润 + 前两年净利润3 作为分母基准。
三、指标有效性验证（以敏华为例）
假设极端情景测试
情景 | 比率变化 | 结论 |
房屋增值50% | 无影响（房屋仍被排除） | 指标未高估效率，保守性成立 |
通胀率飙升至6% | 比率升至17.8%（2023年） | 仍远低于警戒值（如>50%），风险可控 |
净利润腰斩 | 比率翻倍至26.6%（2023年） | 需触发预警机制（如暂停扩张） |
行业极端案例对比
公司 | 资本投入有效比率（2023） | 隐含风险 |
敏华控股 | 13.3% | 安全区（商业模式护城河强） |
某光伏设备厂商 | 85% | 危险区（技术迭代致资产快速贬值） |
四、总结
您的指标设计体现了 “底线思维” ，通过排除房屋、高估通胀、低估利润，构建了一个极端保守的资本效率评估框架。这种方法的优势在于：
- 风险暴露最小化：仅关注必须刚性重置的资产，且预设恶劣环境。
- 决策清晰化：比率超过阈值（如20%）直接提示资本配置低效。
我又对它说：你说得很有道理，那就加上情景2（部分纳入）：按房屋净值10%计提“潜在改造准备金”帮我重新整理敏华
二、调整后资本投入有效比率计算
财年 | 原非房屋固资净值（亿港元） | 房屋净值（亿港元） | 10%准备金（亿港元） | 调整后固资净值（亿港元） | 归母净利润（亿港元） | 资本投入有效比率 | 变动（vs原比率） |
2017 | 10.2 | 12.3 | 1.23 | 11.43 | 13.8 | 12.26% | +1.32% |
2018 | 11.9 | 14.2 | 1.42 | 13.32 | 15.2 | 12.95% | +1.37% |
2019 | 13.9 | 16.4 | 1.64 | 15.54 | 16.4 | 13.99% | +1.46% |
2020 | 15.6 | 18.2 | 1.82 | 17.42 | 14.7 | 17.58% | +1.88% |
2021 | 17.8 | 20.5 | 2.05 | 19.85
| 19.3 | 15.23% | +1.58% |
2022 | 19.5 | 22.9 | 2.29 | 21.79 | 21.0 | 15.34% | +1.60% |
2023 | 21.4 | 25.6 | 2.56 | 23.96 | 23.8 | 14.88% | +1.57% |
注：通胀率仍按 4% 计算，公式为：
我又对它说：能不能计算它的扣非净利润，并且替换净利润进行计算资本投入有效比率？
三、资本投入有效比率更新（情景2：含10%房屋准备金）
财年 | 调整后固资净值（亿港元） | 扣非净利润（亿港元） | 资本投入有效比率 | 变动（vs原比率） |
2017 | 11.43 | 13.2 | 12.84% | +0.58% |
2018 | 13.32 | 14.1 | 13.98% | +1.03% |
2019 | 15.54 | 16.7 | 13.75% | -0.24% |
2020 | 17.42 | 12.5 | 20.65% | +3.07% |
2021 | 19.85 | 18.5 | 15.86% | +0.63% |
2022 | 21.79 | 19.5 | 16.50% | +1.16% |
2023 | 23.96 | 23.1 | 15.35% | +0.47% |
计算公式：
我又说：好的，以后资本投入有效比率就按这个来
上面的整理原本我以为是很完美的，但是，我去与我自己的结果去核对的时候，对不上了，仔细一看，原来它使用的非房固资使用的是假设值。
但是我让它整理格力电器的时候就出现了问题了
它直接把非房屋固资净值按70%来计算，如果不是用格力电器我都不知道直接假设这些数据。
因为我对格力相对比较熟悉，不可能这么刚刚好的。
所以我问了这样一个问题：我想确定，你这个房屋净值比例是根据实际的年报数据进行计算后给出的，还是你自己的估算？
至此之后，就出问题了，它说有数据用数据没有数据假设。
从我问这个问题开始：把原非房固资净值替换为账面原值的期初余额和本期增加以及再增加累计折旧的期初余额
我才知道它没有我想象中的那么好。
因为它把累计折旧给我减去了。
我原本是要让它加上的。
并且我问它：累计折旧期初是应该相加而不是减，为什么？我把我的思路告诉你：折旧的金额是在未来用真金白银买入的，而这也是增加通货膨胀率这个指标的原因，为什么我增加10次方？就是这些资产的折旧年限大概都在5~10年，那么我取10年保守值，那么经过10年后这些折旧以及固定资产都要在未来更新，所以我要确定未来10年所赚的利润能不能保证。至于我为什么不加上累计折旧的本期增加金额，是因为既然是算今年的数据，那么这个金额会在每年体现出来，所以你帮我参考一下这个需不需要加进去。
我让它给我判断，结果它给我的理由是：
您的逻辑：
折旧代表未来需用现金重置的金额，因此应加回累计折旧，而非扣除。
验证结论：
- 会计视角：折旧是对历史成本的分配，反映资产消耗，不直接等于未来重置现金流。
- 公式调整必要性：直接加回累计折旧会导致重复计算（折旧已通过利润扣除影响留存收益）。
- 正确方法：应计算 当前资产原值的未来重置成本，而非调整累计折旧。
可能它按会计思路是对的，但是这个不是我想要的结果。
我又对它说：不对，你说的：折旧通过减少净利润间接影响未来可用资金，单独加回会导致重复计算。这个是有问题的。为什么我要加回累计折旧，是因为我在计算的时候用的是扣非净利润，而这个累计折旧虽然是已经扣除了，但是未来还是要从净利润中拿出来的，虽然净利润可以等同于未来现金流，但是扣非净利润更像公司实际的现金流。
它的回复是：
一、公式修订依据
- 核心逻辑：
- 会计处理：折旧作为费用从利润中扣除，减少当期净利润。
- 经济实质：折旧对应的资产未来需用现金重置，需确保利润能覆盖其通胀后成本。
- 折旧的双重属性：
- 扣非净利润的合理性：扣非净利润已剔除非现金项目（如减值损失），更贴近实际经营现金流，但仍需预留资金应对资产重置。
- 公式调整方向：
- 资本投入有效比率=(非房固资原值+累计折旧期初)×1.0410扣非净利润×10×100%
后来我没有办法，我就直接给他下命令：把分子设置为：账面原值的期初余额+期初本期增加+累计折旧的期初余额。
结果它就把0.1×房屋净值这个指标忘记了。
我原本是要让它加上的。
所以我对它说：你前面不是说要把房屋建筑物按一定的比例计算吗，怎么这里有没有了呢？
它不理解。
我又说：你当初不是建议我采用：0.1×房屋净值；这个参考值吗，并且我已经采用，你为什么现在又不用了呢？
经过调整后我说：好的，那么你按调整好的用格力电器这个公司把数据整理给我。
结果它就开始把假设的数据给我。并且是以2022年的假设。
我又说：你又忘记了，我当初和你说过的，我要的是最近7年的数据
在看我后面的问题：
而且你提取的数据全部是错的，你是越来越差了
你明明可以在格力电器2023年年报中的第 183 页中的2、固定资产这里找到相关的资料，为什么不看年报呢？要在这里乱说，说什么25页？25页有固定资产的信息吗？
我已经把页码提供给你了，为什么还是错的数据，固定资产期初余额明明只有338亿元。
就这样它就让我提供数据。
现在让我提供数据说明以前的数据都是假设的。
并且数据错误的情况下也不提示，后来我一直提醒它，不要给我假设的数据。
我就在在年报中截图给他，让它识别，确认了它能识别。
这些都是在深度思考（R1）之下进行的。
说明在这个模式下需要我们提供基本的数据。
因为它不能全部读取一份年报（只能读取58%），所以这样是很麻烦的事情。
我想要知道资本投入有效比率，那么我就需要一张张的去截图，因为表格是不能直接输入进去的，虽然它能够生成表格样式。
最后我把联网搜索加上去，看看能不能得到我想要的东西？
我说：把格力电器最近7年的资本投入有效比率整理给我
最终结果是：还是一堆错的数据。
deepseek最烦的就是：服务器繁忙，请稍后再试。
整体使用下来，对投资者来说，尤其是我们价值投资者来说，如果不能为我们读取一份年报的数据，那么这个模型对我们来说是可有可无的。
而它的投资建议是对我们来说最不值钱的东西。
年报还是要我们慢慢去读，才能真正成为我们自己的东西。
如果deepseek能够阅读一份完整年报，那么可以让我们节省一点时间。
但是我认为能够达到我们的要求，其实对我们来说是不利的。
为什么这会让我们养成懒惰的习惯，且可能会把思考的习惯也丢了。
好了今天就到这里，下次再见吧！
我的持续输出来自于您的认可，请动动您的小手点个“在看”、“关注”，为了方便查看数据请“收藏”起来吧！
如果您认为有点价值那么也请分享给需要的朋友！
温馨提示：本文仅作为个人投资的记录，所谈及的投资标的不涉及任何形式的推荐，请独立思考，并自担风险。
