二级系列 1-11 讲了从估值、造假识别到能力圈的全套排雷逻辑。这篇不重复原理，直接把十一篇的问财公式和 Python 函数打包成【二级市场进阶排雷工具箱（一）】，与（二）对称，复制即用。说明：系列 6-11 原文已带问财公式，直接收录；系列 1-5 原文是测算示范、无问财条件，本工具箱为其各补一条配套问财筛选条件（基于文中指标），统一成"问财筛池 + Python 打分"的标准形态。

问财条件（配套补充：筛现金流扎实的 DCF 候选池）：

def dcf_value(fcff, discount_rate, terminal_growth):
    pv = 0.0
    for i, cf in enumerate(fcff, start=1):
        pv += cf / (1 + discount_rate) ** i
    last = fcff[-1]
    tv = last * (1 + terminal_growth) / (discount_rate - terminal_growth)
    pv_tv = tv / (1 + discount_rate) ** len(fcff)
    return pv + pv_tv


注师速记：自由现金流比会计利润难操纵；折现率与永续增长极敏感，差 1% 估值差一截；DCF 框区间、再用 PE/PB 交叉验证。

2. 财务造假红旗（应收/应计/现金流）

问财条件（配套补充：红旗明显的反向筛选）：

def red_flags(ar_growth, rev_growth, accrual, ocf):
    s = 0
    if ar_growth > rev_growth:
        s += 1
    if accrual > 0.5:
        s += 1
    if ocf <= 0:
        s += 1
    return s


注师速记：应收增速超营收=货出钱没回；应计比率（净利-经营现金流）/净利 越近1越虚；三盏齐亮基本是雷区。

def pb_roe_grade(pb, roe):
    s = 0
    if pb < 1.5:
        s += 1
    if roe > 0.10:
        s += 1
    if roe > 0.15 and pb < 1.0:
        s += 1
    return s

def mean_reversion(prices):
    n = len(prices)
    mean = sum(prices) / n
    dev = [round(p - mean, 2) for p in prices]
    return mean, dev


注师速记：周期顶利润虚高、PE 失真，PB 看清算底线更抗扭曲；均值回归是概率非定律；PB 低于中枢 + 景气触底胜率高。

def compound(principal, div_yield, years):
    v = principal
    for _ in range(years):
        v = v * (1 + div_yield)
    return v

def dividend_cover(fcf, dividend_paid):
    if dividend_paid <= 0:
        return 0.0
    return fcf / dividend_paid


注师速记：复利靠时间但前提是分得出来；股息率陷阱=股价暴跌分母变小；FCF 覆盖倍数低于1 是借钱分红，不可持续。

def earnings_volatility(net_income):
    n = len(net_income)
    mean = sum(net_income) / n
    var = sum((x - mean) ** 2 for x in net_income) / n
    sd = math.sqrt(var)
    return sd / mean if mean else 0.0

def nonrecurring_ratio(recurring, non_recurring):
    total = recurring + non_recurring
    if total <= 0:
        return 0.0
    return non_recurring / total


注师速记：波动率反常低=饼干罐平滑；非经占比高=主业造血弱靠卖资产；洗大澡是亏损年一次性计提为来年铺路。

6. 问财排雷流程（综合初筛+复评）

Python 函数（反向评分，分越低越安全；是 2 的加强版）：

def risk_score(ar_growth, rev_growth, accrual, ocf):
    s = 0
    if ar_growth > rev_growth:
        s += 2
    if accrual > 0.5:
        s += 2
    if ocf <= 0:
        s += 1
    return s


注师速记：问财基于已披露财报有滞后，排"过去的雷"不保"未来没雷"；净利润现金含量>80% 才算过关；非标意见一律剔除。

def earnings_quality(net_growth, ocf_growth, ar_growth, rev_growth):
    s = 0
    if net_growth > 0.20 and ocf_growth < 0:
        s += 1
    if ar_growth > rev_growth:
        s += 1
    return s


注师速记：利润权责发生制可调节，现金流收付实现制难操纵；利润涨现金流掉要查提前确认/虚构交易；筛完须读年报附注。

def pledge_risk(pledge_ratio, other_receivable_to_net_asset):
    s = 0
    if pledge_ratio > 0.50:
        s += 2
    if other_receivable_to_net_asset > 0.10:
        s += 2
    return s


注师速记：质押超50% 是警戒线、超80% 危险；其他应收款是资金占用垃圾桶；高质押+高其他应收=治理失衡。

def goodwill_risk(goodwill_to_nw, cash_quality, profit_growth_3y):
    s = 0
    if goodwill_to_nw > 0.30:
        s += 2
    if cash_quality < 0.50:
        s += 1
    if profit_growth_3y < 0:
        s += 1
    return s


注师速记：商誉是并购多付的钱，减值直接进利润无缓冲；对赌结束常集中洗大澡；减值测试依赖管理层假设，主观性强。

def margin_of_safety(pb, roe, debt_ratio, ocf):
    s = 0
    if pb < 1.5:
        s += 2
    if roe > 0.10:
        s += 2
    if debt_ratio < 0.50:
        s += 1
    if ocf > 0:
        s += 1
    return s


注师速记：PB 低要看净资产质量（商誉/存货/应收是否虚）；ROE 要稳定，单年高可能是周期顶；安全边际是给认知错误留折扣。

def moat_score(roes, margins, ocfs):
    if len(roes) < 5:
        return 0
    s = 0
    if all(r > 0.15 for r in roes):
        s += 2
    if all(m > 0.30 for m in margins):
        s += 2
    if all(o > 0 for o in ocfs):
        s += 1
    return s


注师速记：ROE 连5年>15% 说明持续优势；毛利率稳>30% 说明有定价权；连正现金流说明利润含金量高；但历史不等于未来。

完整可运行工具箱（复制即用）

 看演示输出（需标准库 math，零第三方依赖）：

# -*- coding: utf-8 -*-
# 二级市场进阶排雷工具箱（一）
# Coverage: dcf / red-flags / cyclical / dividend / earnings-mgmt
#           / screener / earnings-quality / pledge / goodwill / mos / moat
# Usage: run directly, or import functions into your own scanner

import math

def dcf_value(fcff, discount_rate, terminal_growth):
    pv = 0.0
    for i, cf in enumerate(fcff, start=1):
        pv += cf / (1 + discount_rate) ** i
    last = fcff[-1]
    tv = last * (1 + terminal_growth) / (discount_rate - terminal_growth)
    pv_tv = tv / (1 + discount_rate) ** len(fcff)
    return pv + pv_tv

def red_flags(ar_growth, rev_growth, accrual, ocf):
    s = 0
    if ar_growth > rev_growth:
        s += 1
    if accrual > 0.5:
        s += 1
    if ocf <= 0:
        s += 1
    return s

def pb_roe_grade(pb, roe):
    s = 0
    if pb < 1.5:
        s += 1
    if roe > 0.10:
        s += 1
    if roe > 0.15 and pb < 1.0:
        s += 1
    return s

def mean_reversion(prices):
    n = len(prices)
    mean = sum(prices) / n
    dev = [round(p - mean, 2) for p in prices]
    return mean, dev

def compound(principal, div_yield, years):
    v = principal
    for _ in range(years):
        v = v * (1 + div_yield)
    return v

def dividend_cover(fcf, dividend_paid):
    if dividend_paid <= 0:
        return 0.0
    return fcf / dividend_paid

def earnings_volatility(net_income):
    n = len(net_income)
    mean = sum(net_income) / n
    var = sum((x - mean) ** 2 for x in net_income) / n
    sd = math.sqrt(var)
    return sd / mean if mean else 0.0

def nonrecurring_ratio(recurring, non_recurring):
    total = recurring + non_recurring
    if total <= 0:
        return 0.0
    return non_recurring / total

def risk_score(ar_growth, rev_growth, accrual, ocf):
    s = 0
    if ar_growth > rev_growth:
        s += 2
    if accrual > 0.5:
        s += 2
    if ocf <= 0:
        s += 1
    return s

def earnings_quality(net_growth, ocf_growth, ar_growth, rev_growth):
    s = 0
    if net_growth > 0.20 and ocf_growth < 0:
        s += 1
    if ar_growth > rev_growth:
        s += 1
    return s

def pledge_risk(pledge_ratio, other_receivable_to_net_asset):
    s = 0
    if pledge_ratio > 0.50:
        s += 2
    if other_receivable_to_net_asset > 0.10:
        s += 2
    return s

def goodwill_risk(goodwill_to_nw, cash_quality, profit_growth_3y):
    s = 0
    if goodwill_to_nw > 0.30:
        s += 2
    if cash_quality < 0.50:
        s += 1
    if profit_growth_3y < 0:
        s += 1
    return s

def margin_of_safety(pb, roe, debt_ratio, ocf):
    s = 0
    if pb < 1.5:
        s += 2
    if roe > 0.10:
        s += 2
    if debt_ratio < 0.50:
        s += 1
    if ocf > 0:
        s += 1
    return s

def moat_score(roes, margins, ocfs):
    if len(roes) < 5:
        return 0
    s = 0
    if all(r > 0.15 for r in roes):
        s += 2
    if all(m > 0.30 for m in margins):
        s += 2
    if all(o > 0 for o in ocfs):
        s += 1
    return s


工具箱（一）十一个函数，覆盖从估值（DCF）、造假识别（红旗/背离/盈余管理）、排雷流程，到质押、商誉、逆向、能力圈的全谱系。问财负责初筛池子，Python 负责量化打分，注师负责定性收口。配合已出的（二），全谱系 16 个信号函数一次备齐。

觉得这套（一）工具箱能帮你从估值到排雷全谱系一键备齐，点赞收藏 + 关注。下期把（一）+（二）共 16 个信号函数整合进全A批量扫描器，一次输出全谱系排雷总表。会计师事务所的一名注册会计师

Python + 同花顺问财：二级市场进阶排雷工具箱（一）｜从估值到排雷全谱系一键备齐

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人工智能

算法

二级市场排雷工具箱（一）整合11篇进阶策略，提供问财公式+Python函数双模板，覆盖DCF估值、财务造假红旗、周期股PB-ROE、股息复利、盈余管理等核心排雷场景，复制即用，助你快速筛池打分，构建全谱系安全边际。

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