相对估值工具包用于把公司与同行及市场做倍数比较。定位是定价而非绝对估值：相对便宜不等于真正便宜。资料称约85%的股票研究报告和过半并购估值依赖倍数。
用法：resources/multiples.py 为纯标准库脚本，无需安装。每个子命令从 stdin 读取 JSON（或 --in FILE），输出 JSON。示例命令：python3 resources/multiples.py <subcommand> --example；python3 resources/multiples.py <subcommand> --in payload.json；python3 resources/multiples.py selftest。子命令包括 multiples（由财务与市价算交易倍数，拒绝不一致配对）、peer-stats（同行倍数的中位数、四分位、偏度等）、locate（把某一倍数放入内置市场分布）、intrinsic（由 DCF 基础推导合理倍数）、regress（对样本回归得出系数、R²、标准误、t 值）、predict（按拟合或已发布方程预测倍数及高估/低估百分比）、sum-of-parts（分部估值与占比、总价值和与市值的差距）、cross-holdings（处理对其他公司的持股）。selftest 运行106项检查。
方法论强调四道检验：定义检验（分子分母须归属同一索取权，统一口径，拒绝负分母）、描述检验（倍数右偏，应使用中位数或百分位区间）、分析检验（每个倍数由 DCF 压缩而来，需控制伴随变量）、应用检验（按基本面差异数量选择直接比较、修正倍数或回归）。工具会拒绝对负分母、股权级倍数用于分部、以及对未分配公司费用静默处理等。
适用场景为投研、并购与组合分析中的可比公司分析。限制：不做绝对估值；回归须检查 t 值、R² 与符号；小样本与市场混合会带来偏差；具体收费与平台暂未提供。