InvestSkill Autopilot / 展示櫃

Showcase · 全框架實戰

記憶體超級循環的
第一道裂縫

2026 年 7 月 28 日,四檔標的在同一個交易日全部重挫 7.8%–9.6%。 本展示櫃以 MU、SKHY、MRVL、SNDL 四檔為樣本, 把 InvestSkill 的 27 個分析框架與 Cookbook 的 7 條工作流(A–G)全部跑過一遍, 並刻意挑了一檔資料本身就有嚴重瑕疵的標的,示範框架如何抓出自己的錯。

27 個框架全覆蓋 工作流 A–G × 7 8 份報告頁 yfinance 即時快照 · 2026-07-29 繁體中文輸出
MU · 美光科技
$820.53
昨日 ▼ -8.85% · 距 52 週高點 -35%
SKHY · SK 海力士
$130.17
昨日 ▼ -8.98% · 距 52 週高點 -33%
MRVL · 邁威爾科技
$174.47
昨日 ▼ -7.77% · 距 52 週高點 -47%
SNDL · SNDL
$1.22
昨日 ▼ -9.63% · 距 52 週高點 -58%

起點:一個異常的交易日

四檔、四種產業定位,同一天一起跌

三檔記憶體/AI 半導體加上一檔與 AI 毫無關聯的加拿大大麻零售商, 在 2026-07-28 同步下跌近 8%–10%。這種跨產業的同步性通常不是基本面事件,而是流動性事件—— 它是本展示櫃所有分析的共同起點。

-11.0%-8.2%-5.5%-2.8%0.0%SNDL SNDLSNDL SNDL: -9.6%-9.6%SKHY SK 海力士SKHY SK 海力士: -9.0%-9.0%MU 美光科技MU 美光科技: -8.9%-8.9%MRVL 邁威爾科技MRVL 邁威爾科技: -7.8%-7.8%
圖 1 ── 2026-07-28 單日跌幅(%)

資料:yfinance previousClose → currentPrice。SNDL 於 07-28 盤後公布財報,其跌幅含個別事件因素;另三檔則無公司特定消息。

檢視數據表
標的前收盤現價單日變動距 52 週高點52 週高/低
MU 美光科技$900.20$820.53-8.85%-34.6%$1,255.00 / $103.38
SKHY SK 海力士$143.02$130.17-8.98%-33.2%$194.80 / $128.29
MRVL 邁威爾科技$189.17$174.47-7.77%-47.1%$329.88 / $61.44
SNDL SNDL$1.35$1.22-9.63%-57.8%$2.89 / $1.21
📉 費半指數 1 年 +92%

同期 S&P 500 僅 +16.6%。 半導體與大盤的報酬差距達 76 個百分點, 是本輪循環的極端程度指標。

🔺 MU 一年 +634%

但已從 $1,255.00 的高點回落 34.6%。營收仍在加速、股價卻先轉弱——本展示櫃的核心矛盾。

🚩 內部人賣超 $169M

MU 高管自 4 月起申報 12 筆賣出、 0 筆買進,成交價區間 $421–$1,192,全數高於現價。

本展示櫃的中心問題

$820 是 5.3 倍前瞻本益比的便宜貨,
還是 16.6 倍歷史平均盈餘的循環頂點?

🐂 多方:這是史上最便宜的大型股
  • 前瞻 EPS $153.74 → 前瞻本益比僅 5.34 倍
  • 最近一季營收 $23.86B → $41.46B,單季 +73.7%
  • 毛利率 84.6%、營業利益率 80.4%,ROE 66.6%
  • Piotroski F-Score 9/9 滿分、淨現金 $19.65B
  • PEG 0.13、分析師平均目標價 $1,507.38
🐻 空方:你正在為循環頂點付全價
  • TTM 淨利 $50.47B 是過去四個會計年度平均值的 16.6 倍
  • 四年區間內曾出現 -34.8% 的營業利益率(FY2023)
  • 現價 $820.53 ≈「80.4% 峰值利益率永久維持 × 15 倍」= $819.07
  • 若利益率回到除谷底三年均值 21.0%,15 倍僅值 $214.03
  • 自由現金流僅 $7.64B——資本支出吃掉了絕大部分營運現金流
⚠ 這個巧合值得停下來看一眼

把 MU 目前 80.4% 的營業利益率視為永久水準、套用 15 倍本益比, 得到的每股價值是 $819.07。今日收盤價是 $820.53—— 兩者相差不到 0.2%。

市場此刻的定價,幾乎精準等於「記憶體產業永遠不再有下行循環」。這不是本展示櫃的結論, 而是它要用 15 個框架去逐一檢驗的假設。

一年走勢

同一個籃子,三種完全不同的故事

MU 美光科技MRVL 邁威爾科技SNDL SNDL
-282094466849211158指數(起點 = 100)起點 10007月09月11月01月03月05月07月MUMRVLSNDL
圖 2 ── 一年股價指數化走勢(2025-07-29 = 100,月底收盤)

SKHY 未列入:其 ADR 於 2026-07-10 才開始交易,僅 13 個交易日,無法計算可比的年度報酬——這項資料缺口本身是 SKHY 報告的主軸。

檢視數據表
標的1 年報酬3 個月6 個月年化波動最大回撤Beta
MU+634.1%+58.7%+97.9%78.5%-32.4%2.14
MRVL+129.0%+5.7%+121.2%77.3%-44.8%2.20
SNDL-16.4%-10.3%-20.8%67.0%-56.7%0.92
S&P 500+16.6%————1.00
費半 SOX+92.3%—————
MU:+634% 之後的 -35%

一年內從 $104.71 漲到 $1,213.37,再回落至 $820.53。 獲利仍在加速,但 RSI(14) 已降至 39.5、跌破 MA20 與 MA50。 價格轉折領先了基本面轉折——或者是市場錯了。

MRVL:AI 敘事最強,股東報酬最差

一年 +129% 但距高點 -47%, 是四檔中回撤最深的 AI 標的。營收連五季創高、GAAP 淨利卻在最新一季塌到 $34.5M。這個落差是 MRVL 報告的核心。

橫斷面定位

估值 vs 成長:四檔散落在四個象限

-67%52%171%290%409%2x5x11x27x64x← 便宜且高成長貴且高成長 →便宜但零成長前瞻本益比(倍,對數軸)營收年增率(%)MU: 前瞻本益比(倍,對數軸) 5x · 營收年增率(%) 346% · 前瞻P/E 5.3x · 營收YoY 346%MUSKHY: 前瞻本益比(倍,對數軸) 3x · 營收年增率(%) 198% · 前瞻P/E 3.2x · 營收YoY 198%SKHYMRVL: 前瞻本益比(倍,對數軸) 28x · 營收年增率(%) 28% · 前瞻P/E 28.0x · 營收YoY 28%MRVLSNDL: 前瞻本益比(倍,對數軸) 41x · 營收年增率(%) -4% · 前瞻P/E 40.7x · 營收YoY -4%SNDL
圖 3 ── 前瞻本益比 vs 營收年增率(圓點面積無編碼意義)

P/S 與 EV/EBITDA 均為單位校正後數值:SKHY 的財報以韓元計、股價以美元計,直接取用會得出 P/S 0.007 與負值企業價值。校正匯率 1 USD = 1,380 KRW。

檢視數據表
標的現價前瞻 EPS前瞻 P/ETTM P/E營收 YoYP/S(校正後)EV/EBITDA(校正後)
MU$820.53153.745.34x20.37x+345.7%10.27x13.30x
SKHY$130.1740.473.22x19.81x+198.1%9.65x13.55x
MRVL$174.476.2427.96x59.96x+27.6%17.96x58.27x
SNDL$1.220.0340.67xn/a(虧損)-4.4%0.34x36.24x
💡 這張圖為什麼需要對數軸

四檔的前瞻本益比從 3.2 倍(SKHY)到 40.7 倍(SNDL)橫跨一個數量級。線性軸會把三檔半導體壓成一團。 同時也提醒:SKHY 的 3.2 倍與 SNDL 的 40.7 倍都不可信—— 前者來自貨幣單位混用,後者來自接近零的獲利基數。兩者都在各自報告裡被 result-validator 標記。

框架 1/27 · stock-screener

五維度排行榜

每檔標的在價值、品質、動能、情緒、成長五個維度各自由 4–6 個子因子評分(0–10), 加權(品質 25%、價值/動能/成長各 20%、情緒 15%)得出總分。 下表為摘要,完整的 22 個子因子計算過程見四檔對決全文。

#標的 價值品質 動能情緒 成長總分 訊號
1MU 美光科技8.18.57.09.110.08.5✅ STRONG BUY
2SKHY SK 海力士8.29.4未評分8.810.08.3✅ STRONG BUY
3MRVL 邁威爾科技2.67.36.09.16.46.2✅ BUY
4SNDL SNDL5.67.30.26.80.05.0⚠ HOLD

篩選universe平均分 7.00/10 → 市場偏向:偏多 BULLISH。 SKHY 的動能維度因上市僅 13 個交易日而無法評分,依框架規定標示為「未評分」而非以 5.0 中性值填補—— 這會使其總分的可信度低於其他三檔,並已反映在 result-validator 的信賴分數中。

看完整篩選推導 →

覆蓋率

27 個框架,逐一落點

下表對照 InvestSkill v1.11.0 的 27 個 SKILL.md 與本展示櫃的實際使用位置。research-bundle 已被官方標記為棄用,故未使用。

#框架 出現於
110k-digestMRVL
2bear-caseMU SKHY MRVL SNDL 工作流
3catalyst-calendarMU SKHY MRVL SNDL 工作流
4chart-master全部 8 頁(圖表與 HTML 產出層)
5competitor-analysisMU SKHY MRVL SNDL 工作流
6dcf-valuationMU SKHY MRVL SNDL 工作流
7dividend-analysisMU MRVL SNDL 工作流
8earnings-call-analysisMU MRVL 工作流
9economics-analysis四檔對決 MU MRVL
10financial-report-analystMU MRVL SNDL 工作流
11full-reportMU SKHY MRVL SNDL
12fundamental-analysisMU SKHY MRVL SNDL
13industry-map產業鏈
14insider-tradingMU MRVL SNDL 工作流
15institutional-ownershipMU MRVL SNDL
16options-analysisMU SKHY MRVL SNDL 工作流
17portfolio-review工作流
18position-ladderMU 工作流
19report-generator全部 8 頁(圖表與 HTML 產出層)
20research-bundle已棄用(由 full-report 取代)
21result-validatorMU SKHY MRVL SNDL 四檔對決 工作流
22sector-analysis四檔對決
23short-interestMU MRVL SNDL 工作流
24stock-evalMU SKHY MRVL SNDL 工作流
25stock-screener四檔對決
26stock-valuationMU SKHY MRVL SNDL
27technical-analysisMU SKHY MRVL SNDL 工作流

方法論

這些報告是怎麼產生的

1單次資料快照yfinance 一次擷取:即時報價、四年三大表、五季季報、13F、Form 4、選擇權鏈1 次 fetch · 四檔共用2框架依相依序執行27 個框架分五階段推進,前階段產出即後階段輸入(Beta →WACC → DCF)5 階段 · 15 模組3數值全部重算Piotroski、ROIC/WACC、22個子因子、三情境 DCF、最大痛點皆由快照計算0 個模型自行宣稱的數字4交付前稽核result-validator 打五維度共100 分的信賴分數,不足者降級或拒絕出結論SKHY 47/100 → LOW
圖 4 ── 報告生成管線(每一步的產出都是下一步的唯一輸入)

四個步驟都在 GitHub Actions 內完成,無人工介入。步驟 3 的所有計算由 scripts/showcase/derive.py 執行,可獨立重跑驗證。

yfinance 單次快照 · 2026-07-29 · 所有模組共用同一組數字階段一 · 商業品質8.6stock-evalcompetitor-analysisfundamental-analysis階段二 · 估值7.8dcf-valuationstock-valuation階段三 · 市場訊號6.4insider-tradinginstitutional-ownershipearnings-call-analysis階段四 · 技術時機3.2technical-analysissector-analysis階段五 · 風險剖面4.2short-interestoptions-analysiseconomics-analysisfinancial-report-analystdividend-analysis綜合評分 6.49/10 → result-validator 信賴稽核(訊號一致性 6/20)
圖 5 ── full-report --depth comprehensive 的五階段相依階梯(數字為 MU 報告的階段子分數)

階段之間是相依而非平行:階段一的 Beta 與資本結構決定階段二的 WACC,階段二的內在價值決定階段四的進場區間。因此模組不能任意重排,也不能只跑其中一段就宣稱得到綜合結論。

檢視數據表
階段模組數子分數權重加權貢獻
階段一 · 商業品質38.625%2.15
階段二 · 估值27.825%1.95
階段三 · 市場訊號36.420%1.28
階段四 · 技術時機23.215%0.48
階段五 · 風險剖面54.215%0.63
合計15—100%6.49
步驟 1
單次資料快照

每檔標的取一份 yfinance 快照:即時報價、四年損益表/現金流量表/資產負債表、 五季季報、13F 前 15 大持股、Form 4 內部人交易、選擇權鏈、分析師預估。所有框架共用同一份快照, 避免同一份報告內出現不同時點的價格。

步驟 2
框架依相依序執行

依 full-report 定義的五個階段推進: 商業品質 → 估值 → 市場訊號 → 技術時機 → 風險。前階段的產出成為後階段的輸入 (例如 WACC 由 Beta 推導後才進 DCF)。

步驟 3
數值全部可重算

Piotroski 九項檢定、ROIC/WACC、五維度 22 個子因子、 三情境 DCF、最大痛點、隱含波動率——全部由快照以程式計算, 每個數字在頁面上都附推導過程或原始輸入,而非由模型自行宣稱。

步驟 4
交付前稽核

result-validator 對每份綜合結論打 五維度、共 100 分的信賴分數。SKHY 因貨幣混用與上市歷史不足被降至 47/100(LOW),並在頁面頂端明確警示。

🚩 刻意保留的三個資料瑕疵

本展示櫃沒有把有問題的資料清乾淨再呈現,因為那會讓 result-validator 無事可做。以下瑕疵被原樣保留並標示:

  • SKHY 貨幣單位混用──財報韓元、股價美元,導致原始企業價值為 −31.5 兆、P/S 為 0.007。
  • SKHY 上市歷史僅 13 個交易日──MA50/MA200/RSI/ATR 全部無法計算,動能維度只能標示未評分。
  • MRVL 前瞻 EPS 與 TTM EPS 基準不一致──前瞻值幾可確定為 non-GAAP, 與 GAAP 的 TTM EPS $2.91 相除會得出失真的成長率。

從這裡開始

建議路徑:先看四檔對決建立橫斷面認識, 再進MU 旗艦報告看 15 模組如何收斂成一個結論, 最後用SKHY檢視框架如何否證自己。