输出要求

所有 Excel 文件

零公式错误

• 每个 Excel 模型交付时必须保证零公式错误（#REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#N/A、#NAME?）

保留现有模板（更新模板时）

• 修改文件时仔细研究并精确匹配现有的格式、样式和约定
• 切勿将标准化格式强加于已有既定模式的文件
• 现有模板约定始终优先于这些指南

财务模型

颜色编码标准

除非用户或现有模板另有说明

行业标准颜色约定

• 蓝色文本（RGB: 0,0,255）：硬编码输入，以及用户将为不同情景更改的数字
• 黑色文本（RGB: 0,0,0）：所有公式和计算
• 绿色文本（RGB: 0,128,0）：从同一工作簿内其他工作表提取的链接
• 红色文本（RGB: 255,0,0）：指向其他文件的外部链接
• 黄色背景（RGB: 255,255,0）：需要关注的关键假设或需要更新的单元格

数字格式标准

必需的格式规则

• 年份：格式化为文本字符串（例如，"2024" 而非 "2,024"）
• 货币：使用 $#,##0 格式；始终在标题中指定单位（"Revenue ($mm)"）
• 零值：使用数字格式使所有零显示为 "-"，包括百分比（例如，"$#,##0;($#,##0);-"）
• 百分比：默认使用 0.0% 格式（一位小数）
• 倍数：估值倍数（EV/EBITDA、P/E）格式化为 0.0x
• 负数：使用括号 (123) 而非减号 -123

公式构建规则

假设放置

• 将所有假设（增长率、利润率、倍数等）放在单独的假设单元格中
• 在公式中使用单元格引用而非硬编码值
• 示例：使用 =B5*(1+$B$6) 而非 =B5*1.05

公式错误预防

• 验证所有单元格引用是否正确
• 检查范围中的差一错误
• 确保所有预测期间的公式一致
• 使用边界情况测试（零值、负数）
• 验证没有意外的循环引用

硬编码值的文档要求

• 在单元格旁边添加注释或说明（如果在表格末尾）。格式："来源：[系统/文档]，[日期]，[具体引用]，[URL（如适用）]"
• 示例：
  • "来源：公司 10-K，FY2024，第 45 页，营收注释，[SEC EDGAR URL]"
  • "来源：公司 10-Q，Q2 2025，附件 99.1，[SEC EDGAR URL]"
  • "来源：Bloomberg 终端，8/15/2025，AAPL US Equity"
  • "来源：FactSet，8/20/2025，一致预期筛选"

XLSX 创建、编辑和分析

概述

用户可能要求您创建、编辑或分析 .xlsx 文件的内容。您有不同的工具和工作流程可用于不同的任务。

重要要求

公式重新计算需要 LibreOffice：可以假设已安装 LibreOffice 用于通过 recalc.py 脚本重新计算公式值。该脚本在首次运行时会自动配置 LibreOffice

读取和分析数据

使用 pandas 进行数据分析

对于数据分析、可视化和基本操作，使用 pandas，它提供强大的数据处理能力：

import pandas as pd

# 读取 Excel
df = pd.read_excel('file.xlsx')  # 默认：第一个工作表
all_sheets = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name=None)  # 所有工作表作为字典

# 分析
df.head()      # 预览数据
df.info()      # 列信息
df.describe()  # 统计信息

# 写入 Excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

Excel 文件工作流程

关键：使用公式，而非硬编码值

始终使用 Excel 公式，而不是在 Python 中计算值后硬编码它们。 这确保电子表格保持动态且可更新。

❌ 错误 - 硬编码计算值

# 错误：在 Python 中计算并硬编码结果
total = df['Sales'].sum()
sheet['B10'] = total  # 硬编码 5000