Octagon financial health scores

何时使用

当需要对一家上市公司做快速财务体检，得到两个标准化评分时使用：

• Altman Z-Score：综合营运资本、总资产、留存收益、EBIT、市值，预测破产概率——做信用/债券/交易对手风险评估时尤为有用。
• Piotroski F-Score（0–9）：从盈利能力、杠杆/流动性、运营效率三维度衡量财务强度——价值投资中用于在高账面市值比股票里筛优质、避开「价值陷阱」。

不该用的边界：

• 行业不适用：Z-Score 源自制造业，对金融机构、早期/初创、轻资产公司可靠性差，勿据此下结论。
• 需要逐项自建模型、复算每个 Piotroski 准则或做敏感性分析——那是建模任务，应转 dcf-valuation-model / three-statement-model。
• 离线 / 未配置 Octagon MCP 的环境——本条依赖 octagon-agent 工具，无 MCP 无法取数。
• 结果是辅助筛选信号，不能替代完整尽调与人工复核。

步骤

1. 确认 MCP 就绪：环境已配置 Octagon MCP，octagon-agent 工具可见（Windows 需先装 Node.js / npx；配置见下「指令」）。
2. 确定标的 Ticker（如 TSLA）。
3. 发起查询：调用 octagon-agent，prompt 明确点名要 Altman Z-Score 与 Piotroski Score。
4. 读取双评分 + 支撑指标（营运资本、总资产、留存收益、EBIT、市值、总负债、营收）。
5. 按分区表解读（见下表），并做组合判断（Z 高/低 × Piotroski 高/低）。
6. 行业校正：若标的是金融/早期/轻资产，明确标注评分参考价值有限。
7. （可选）追加深挖查询：拆解 Piotroski 各项、对比历史均值或同业。

指令

Octagon MCP 配置（Claude Desktop / Windsurf，claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "octagon-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "octagon-mcp@latest"],
      "env": { "OCTAGON_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE" }
    }
  }
}

API Key 在 https://app.octagonai.co 注册后于 API Keys 菜单生成。可用工具：octagon-agent（综合市场情报，本条用它）、octagon-scraper-agent、octagon-deep-research-agent。

MCP 调用：

{
  "server": "octagon-mcp",
  "toolName": "octagon-agent",
  "arguments": {
    "prompt": "Retrieve financial health scores for TSLA, including the Altman Z-Score and Piotroski Score"
  }
}

查询模板： Retrieve financial health scores for <TICKER>, including the Altman Z-Score and Piotroski Score.

Altman Z-Score 公式与分区：

Z = 1.2(WC/TA) + 1.4(RE/TA) + 3.3(EBIT/TA) + 0.6(MC/TL) + 1.0(Rev/TA)
WC=营运资本 TA=总资产 RE=留存收益 EBIT=息税前利润 MC=市值 TL=总负债 Rev=营收

Z-Score	解读
> 3.0	安全区 —— 破产风险低
1.8 – 3.0	灰色区 —— 风险中等，需监控
< 1.8	困境区 —— 破产风险高

Piotroski F-Score（9 项，每满足 1 项得 1 分）与分区：

• 盈利能力（4 分）：① 净利润为正 ② 经营现金流为正 ③ ROA 同比改善 ④ 经营现金流 > 净利润（应计质量）。
• 杠杆/流动性（3 分）：⑤ 长期负债率下降 ⑥ 流动比率上升 ⑦ 未增发新股。
• 运营效率（2 分）：⑧ 毛利率上升 ⑨ 资产周转率上升。

F-Score	解读
8 – 9	强 —— 高质量价值股
5 – 7	中等 —— 财务健康一般
0 – 4	弱 —— 财务质量差

双评分组合判断：

组合	含义
Z 高 + Piotroski 高	财务健康
Z 高 + Piotroski 低	关注运营趋势恶化
Z 低 + Piotroski 高	杠杆隐忧
Z 低 + Piotroski 低	回避，或谨慎当深度价值

示例

查询 TSLA 的典型返回：

• Altman Z-Score：16.84 —— 远高于 3.0，落在安全区，破产风险低。
• Piotroski Score：6 / 9 —— 中等，财务健康一般。

支撑指标（USD）：营运资本 36.9B、总资产 137.8B、留存收益 39.0B、EBIT 5.6B、市值 1.40T、总负债 54.9B、营收 94.8B。数据源：octagon-financials-agent。

追问深挖（按需）：

• "Break down the individual components of TSLA's Piotroski Score"
• "How does TSLA's Altman Z-Score compare to its historical averages?"
• "Compare TSLA's financial health scores to <PEER1> and <PEER2>"

注意事项

• 行业偏差：Z-Score 为制造业/成熟稳定业务设计，金融、早期、轻资产公司的评分易失真，务必在结论里标注适用性。
• 单点 vs 趋势：单期评分只是快照，信用/价值判断应结合历史均值与同业对比，避免据一期定论。
• 组合优先：Z 与 Piotroski 各管一面（破产风险 vs 财务强度），单看任一会误判，按上表组合解读。
• API Key 安全：Key 通过 OCTAGON_API_KEY 环境变量注入，勿硬编码；遇限流降低查询频率。
• 结果定位：评分是筛选/预警信号，不能替代完整尽调、建模与专家复核。

互见

• requires：（无）
• related：alpha-vantage-market-data（拉取行情/基本面原始数据）、portfolio-risk-metrics（组合层风险度量）、three-statement-model（三表建模为评分提供底层财务数据）。
• combines_with：dcf-valuation-model（评分做健康度初筛后，对优质标的做内在价值估值）、alpha-vantage-market-data（补充市值/财报输入）、lbo-model-builder（信用质量评估配合杠杆收购可行性分析）。

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本条采编自 OctagonAI/skills（MIT 许可），已做中文适配重写。