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AI Berkshire - AI 时代的价值投资研究框架

"Price is what you pay, value is what you get." — Warren Buffett

用 AI 重新定义投资研究的深度与效率。

AI Berkshire 是一套基于 Claude Code 的投资研究 Skill 合集，将巴菲特、芒格、段永平、李录四位价值投资大师的方法论系统化、结构化，通过 AI Agent 实现专业级投资研究。

一个人 + Claude = 一个投研团队。

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Real Track Record

不是纸上谈兵。这套框架背后是真金白银验证的投资体系。

2024 全年收益：+69.29%

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2025 年至今收益：+66.38%

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与主要指数对比

| 指标 | 2024 全年 | 2025 至今 | |------|----------|----------| | 本框架实盘 | +69.29% | +66.38% | | 恒生指数 | +17.67% | +27.77% | | 标普500 | +23.31% | +16.39% | | 沪深300 | +14.68% | +17.66% | | 纳斯达克 | +28.64% | +20.36% |

2024 年超额收益：跑赢标普500 46个百分点，跑赢恒生指数 52个百分点

2025 年超额收益：跑赢标普500 50个百分点，跑赢恒生指数 39个百分点

两年累计实盘收益超 146万元，连续两年大幅跑赢全球主要指数。

免责声明：历史收益不代表未来表现。截图来自富途证券真实账户。

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为什么不能直接问 AI？

你当然可以直接问 Claude："帮我分析拼多多值不值得买"。你会得到一篇"一方面...另一方面..."的平衡分析，最后以"投资有风险，请自行判断"收尾。

这种分析看起来对，但没法拿来做决策。

AI Berkshire 解决的不是"能不能分析"的问题，而是分析质量和决策纪律的问题。以下是核心差异：

1. 强制给结论，不打太极

直接问AI，你得到的是两面讨好的"分析"。AI Berkshire 强制输出：通过/不通过/灰色地带，带具体价格区间和分层建议。

普通AI回答："拼多多有增长潜力但也面临竞争压力，投资者需要权衡..."

AI Berkshire 输出：

| 策略 | 建议 | 价格区间 | |------|------|---------| | 激进型 | 当前价位可建仓20% | $95-105 | | 稳健型 | 等回购政策明确后建仓 | $85-95 | | 保守型 | 不符合10年确定性标准，观望 | — |

镜子测试：5句话说不完整 = 不买，没有例外。

2. 四大师视角对抗，而非单一分析

不是"用巴菲特方法分析一下"这么简单。四个视角会产生真实的矛盾和张力——

以拼多多为例：

• 段永平（商业模式）：好生意，C2M模式难以复制 → 评分 3.7/5
• 巴菲特（财务估值）：扣现金PE仅6.3x，印钞机 → 评分 4.4/5
• 芒格（逆向思考）：护城河比想象中浅，抖音3年做到4万亿GMV → 评分 3.5/5
• 李录（长期确定性）：管理层文化有隐患，10年后不确定 → 评分 2.0/5

巴菲特说"真便宜"，李录说"不确定就不买"——这种冲突才是投资决策的真实状态。单一prompt无法制造这种多视角对抗，而这恰恰是避免盲点的关键。

3. 结构化反偏见机制

AI最危险的不是给错答案，而是给一个看起来很对但经不起推敲的答案。AI Berkshire 在流程中内置了多层"防骗"机制：

| 机制 | 解决什么问题 | 举例 | |------|------------|------| | 信息丰富度评级（A/B/C） | 防止"资料多=确定性高"的幻觉 | 泡泡玛特评为B级：数据有限，推算指标标注置信度 | | 芒格式逆向检验 | 强制思考失败场景 | "什么情况下拼多多会死？"→ 列出5大情景及概率 | | *