Новый проект
Python-навык для структурированных инвестиционных отчетов с проверкой качества отчетности, сценарной оценкой и воспроизводимыми расчетами.
AI-разбор
Проект превращает запрос на анализ компании или финансового отчета в структурированное исследование с девятью разделами: бизнес, конкуренция, управление, финансы, оценка, риски, катализаторы и инвестиционный вывод. Основная аналитическая линия — сравнение ожиданий рынка с независимыми прогнозами через обратный DCF и PVGO, дополненное сценарным DCF, EPV, EVA, остаточной доходностью, относительной оценкой и SOTP. До оценки проводится проверка качества отчетности, включая начисления, денежную конверсию, Beneish M-Score, признаки проблем с признанием выручки и управленческие сигналы; результат классифицируется по уровням от A до D. В репозитории есть Python-скрипты для DCF, чувствительности, вероятностного взвешивания, Monte Carlo, расчета позиций и проверки согласованности финансовых данных, а также шаблоны, отраслевые приложения и примеры отчетов. Поддерживаются американские, гонконгские и китайские акции, включая сравнение классов акций и риски структуры VIE/ADR. Для актуальных данных рекомендуется интернет-доступ, для запуска расчетов требуется исполняемая среда Python, а PDF является форматом по умолчанию и при отсутствии инструментов генерации заменяется на Markdown.
Проект предназначен для частных инвесторов, аналитиков, управляющих капиталом, исследователей акций и инвестиционных команд, которым нужны проверяемые источники, прозрачные допущения, воспроизводимая оценка и подробный разбор финансовой отчетности.
Темы