整理原書 Chapter 11 對 Precedent Transactions 篩選邏輯的三個核心條件：產業相似度、財務相似度與交易時間。
Precedent Transactions Analysis 是以其他相似公司過去被收購時支付的價格與 purchase multiples，推估目標公司的相對價值。原書指出，真正困難的不是公式，而是找到「足夠相似」的歷史交易。
| 篩選維度 | 原書要求 | Amazon 的困難 |
|---|---|---|
| Industry | 交易標的應與被估公司產業相似 | Amazon 橫跨 retail、physical stores、subscription、web services 等 |
| Financial Similarity | 規模與財務特徵應相對接近 | Amazon 規模極大，真正同量級交易罕見 |
| Timing | 應優先採近期交易 | 舊交易可能處在完全不同的 market environment |
先建立 transactions universe，再依 Industry、Size／Financial Profile、Announcement Date 做 screening。只有通過基本可比性檢查的交易，才進一步計算 purchase multiples。
本章對 Amazon 的結論是：真正高度可比的 precedent transactions 幾乎不存在。因此後續 Whole Foods 與其他 grocer transactions 主要用來示範方法，而不是宣稱它們能完整代表 Amazon。
Precedent analysis 的精度高度依賴 transaction selection。若拿不相似的交易套上精確公式，輸出仍可能沒有經濟意義；「可比性」比小數點精度更重要。
請只根據 Chapter 11，整理 precedent transaction screening 的 Industry、Financial Similarity、Timing 三個條件，並說明為什麼 Amazon 特別難找真正 comparable deals。
**問題：**若某交易與 Amazon 同產業，但發生在非常久以前、當時市場估值環境完全不同，是否應視為高度可比？