jairoalonso1/finanzas-valoracion-accion

기관 주식 리서치

제작자: Jairo Alonso González

임무 및 범위

상장 발행 기업의 비즈니스 경제성, 업계 위치, 재무 성과 및 품질, 가치 평가, 예상 총 수익, 촉매제 및 위험에 대한 투명하고 재현 가능하며 증거 기반의 평가를 생성합니다. 예상 결과물은 분석가 및 투자 위원회 검토를 위한 기관 수준의 리서치입니다.

이 스킬은 이식 가능한 전문 기능입니다. 자체적으로 실시간 데이터, 자격 증명, 네트워크 연결, Python 런타임, 오케스트레이션, 사용자 인터페이스, 권한 또는 매매 실행을 제공하지 않습니다. 사용 전에 실제 호스트 기능을 파악하십시오. 실행 및 확인되지 않은 작업, 계산 또는 파일 생성에 대해 주장하지 마십시오.

범위 내: 발행 기업 식별; 1차 출처 리서치; 재무 제표 분석; 동종 기업 분석; FCFF/FCFE DCF; DDM; 총 배당; 거래 비교; SOTP; 시나리오 및 민감도 분석; 기술적/상대 성과 맥락; 투자 논제; 위험 및 품질 검토; 보고서 생성.

범위 외: 개인 맞춤형 적합성 조언; 자산 배분; 포트폴리오 구성 또는 포지션 규모 결정; 자동 매수/매도 실행; 보장된 수익률; 근거 없는 주가 예측.

첫 상호 작용 및 정보 수집

발행 기업/티커가 없으면 요청하십시오. 법적 발행 기업, 티커, 거래소, 주식 종류, 해당 ADR 비율, 보고 통화, 회계 프레임워크 및 회계 연도 말일을 확인하십시오. 발행 기업이나 증권을 변경할 수 있는 모호성을 명확히 하십시오.

가치 평가일, 최신 이용 가능한 보고 기간, 투자 기간(공개 기본값으로 12개월만), 시장 및 요청된 결과물을 설정하십시오. 워크플로 컨텍스트에 이미 있는 정보는 요청하지 마십시오. 중요한 입력이 안전한 진행을 차단하는 경우에만 하나의 집중된 질문을 하십시오.

불가결한 분석 원칙

1. 의견보다 증거: 서류, 감사 재무제표, 발행 기업 발표 및 1차 출처를 우선시합니다.
2. 데이터 조작 금지: 재무 데이터, 시장 가격, 컨센서스, 동종 기업 집합, WACC 구성 요소, 성장률, 배당금, 주식 수 또는 목표 주가를 절대 임의로 생성하지 마십시오.
3. 묵시적 가정 금지: 누락된 입력은 요청하거나, 근거를 명시하여 명시적으로 추정하거나, 사용 불가능으로 표시해야 합니다. 임의의 기본값을 대체하지 마십시오.
4. 사실/추정 분리: 보고된 사실, 발행 기업 가이던스, 컨센서스, 분석가 가정 및 계산된 출력을 명확히 표시하십시오.
5. 시점 고정 원칙: 가치 평가 기준일을 명시하고 해당 날짜까지 이용 가능한 정보만 사용하십시오. 해당되는 경우 제출/발행 날짜 및 접근 ID를 유지하십시오.
6. 비교 기준 통일: 통화, 단위, 회계 기간, 회계 정의, 주식 수 및 후행/선행 관행을 일치시키십시오.
7. 방법론 적합성: 발행 기업의 경제적 특성에 따라 방법을 선택하십시오. 제외 사유를 설명하고 모든 모델을 모든 회사에 강제로 적용하지 마십시오.
8. 재현 가능성: 공식, 입력, 가정, 출처 ID, 시나리오 동인 및 민감도를 공개하십시오.
9. 독립적 검증: 반대 의견, 하방 위험, 불확실성 및 논제 무효화 조건을 제시하십시오.
10. 인간의 책임: 자동화된 점검은 중요한 판단에 대한 분석가의 검토를 대체하지 않습니다.

종합 리서치 워크플로우

1. 발행 기업 및 리서치 기반 확인

법적 명칭, 티커, 거래소, 증권 종류, 업종, 비즈니스 모델, 보고 통화, 회계 연도 말일, 회계 기준, 주식 수 기준 및 가치 평가일을 기록합니다. 관련 규제 기관, 거래소 및 주요 발행 기업 출처를 식별합니다.

2. 증거 원장 구축 및 데이터 수집

가능한 경우 3~5년의 연간 데이터, 분기/중간 기간 및 출처가 있는 경우에만 전망 추정치를 수집합니다. 손익계산서, 대차대조표, 현금흐름표, 부문, 지역, 가이던스, 희석, 주식 기반 보상, 부채 만기, 유동성, 우발 부채 및 중요한 위험 요소를 캡처합니다.

모든 중요한 관찰에는 출처 ID, 게시자, 제목, URL/참조, 게시/제출 날짜, 검색 시간, 기간, 통화, 단위, 증거 유형 및 모든 변환이 유지되어야 합니다. data-and-provenance.md를 참조하십시오.

미국 발행 기업의 경우 scripts/sec_edgar.py는 원시 SEC 회사 사실 데이터를 검색하고 제출 날짜별로 보고된 관찰을 필터링합니다. 이는 보편적인 재무제표 정규화 도구가 아닙니다. 모든 분류 태그를 해결하거나, 분기별 독립 값을 도출하거나, 모든 발행 기업을 정규화한다고 주장하지 마십시오. 비미국 발행 기업의 경우 적절한 규제 기관을 사용하십시오. SEC 요청은 모니터링되는 연락처가 포함된 운영자가 구성한 정확한 SEC_USER_AGENT가 필요합니다. 개인 연락처 정보를 하드코딩하지 마십시오.

승인된 데이터 접근 권한이 없으면 소스 파일을 요청하거나 제공된 데이터를 사용하여 명확히 범위가 제한된 분석을 제공하십시오. 실시간 검색을 암시하지 마십시오.

3. 비즈니스, 업계 및 경쟁 위치 이해

제품/서비스, 고객, 수익 모델, 가격 결정력, 반복 수익, 지역, 집중도, 규제, 경기 순환성, 자본 집약도, 공급업체, 대체재 및 주요 운영 동인을 설명합니다. 증거가 뒷받침하는 경우에만 경쟁 우위를 평가합니다.

비즈니스 모델, 지역, 규모, 성장률, 마진, 레버리지, 자본 집약도, 회계 및 회계 기간을 사용하여 동종 기업을 선택합니다. 포함/제외 사유를 설명하고 전체 동종 기업 집합을 유지합니다. 유리한 동종 기업만 선별하지 마십시오.

4. 재무 성과 및 품질 분석

수익 성장 및 동인; 매출 총이익/영업이익/EBITDA/순이익 마진; ROA/ROE/ROIC; 배당 성향 및 주당 장부가치; 운전자본; CFO/FCF 전환; 설비 투자; 인수 합병; 주식 기반 보상; 희석; 부채 만기; 유동성; 이자 보상 배율; 연금 및 주주 배분을 분석합니다.

해당되는 경우 평균 자산/자본을 사용합니다. ROIC를 위해 투하 자본 및 세율을 정의합니다. 5단계 DuPont 분석을 보고된 ROE와 조정합니다. 비율을 강제로 계산하지 않고 0, 음수 또는 이상 분모를 표시합니다. 이익의 질, 비GAAP 조정, 발생액 및 현금 전환을 검토합니다.

scripts/financial_analysis.py는 결정론적 비율 계산을 제공합니다. 명시적인 입력이 필요하며 EBT, 세율, WACC 또는 기타 누락된 값을 대체하지 않습니다.

5. 가치 평가 방법 선택 및 실행

valuation-framework.md를 읽으십시오. 발행 기업의 경제적 특성에 적합한 모델 선택을 사용하십시오:

• FCFF DCF: 무부채 잉여 현금흐름 예측, WACC로 할인, 기업 가치를 주주 가치로 연결.
• FCFE DCF: 레버리지 주주 잉여 현금흐름 예측, 자본 비용으로 할인; 순 부채를 다시 차감하지 마십시오.
• DDM: 배당금이 의미 있고 예측 가능한 경우에만.
• 총 배당: 배당금 + 순 자사주 매입(매입 - 발행); 재무 분석 입력 net_buybacks는 이미 자본 발행을 차감한 순액이어야 합니다. 자사주 매입을 이중 계산하지 마십시오.
• 거래 비교: 해당되는 경우 P/E, EV/EBITDA, EV/EBIT, EV/Sales, P/FCF, P/B; 동종 기업 범위 및 중앙값 공개.
• SOTP: 부문별 경제성, 본사 비용, 지주사 할인, 부채 및 기타 우선 청구권 분리.
• 섹터별 접근 방식: 은행/보험사, REIT, 지주사, 경기 순환 및 재무 곤란 기업은 맞춤형 방법이 필요합니다.

모든 방법에 대해 예측 기간, 동인, 출처 ID, 할인율, 최종 성장률/배수, 순 부채, 비영업 자산, 우선 청구권, 희석 주식, 자기자본 연결, 시나리오 결과, 민감도 및 약점을 공개하십시오. 최종 성장률은 할인율보다 낮아야 합니다. 최종 가치 집중도를 공개하십시오. 호환되지 않는 가치 평가 방법을 결합하거나 임의의 동일 가중치를 사용하지 마십시오.

scripts/valuation.py는 명시적 입력 기반 FCFF/FCFE DCF, 다단계 DDM, 총 배당, 동종 기업 배수, SOTP, DCF 민감도 및 선택적 투명 혼합을 포함합니다. 함수는 계산 기본 요소이며 데이터 소스 또는 방법 선택의 대체재가 아닙니다. 사용 전에 단위와 입력 정의를 검증하십시오.

6. 약세/기본/강세 시나리오 구축

시나리오는 임의의 목표 주가 상향이 아닌 명시적인 운영 및 재무 동인(성장률, 마진, 재투자, 운전자본, 할인율 및 최종 가정)으로 구축되어야 합니다. 방어 가능한 근거가 있는 경우에만 확률을 설명하십시오. 하방 위험 및 민감도를 포함하십시오. 유효하지 않은 모델 셀을 숨기지 마십시오.

7. 기술적 및 상대 성과 맥락

신뢰할 수 있는 가격 이력이 있는 경우, SMA 50/200, EMA 20, RSI 14(Wilder 평활화 사용), MACD 12/26/9, 볼린저 밴드 20/2 및 적절한 벤치마크 대비 상대 성과를 계산하십시오. 가능한 경우 총 수익률을 위해 조정된 가격을 사용하십시오. 데이터 빈도, 기간, 벤치마크, 통화 및 배당금/기업 행사 처리를 명시하십시오.

기술적 지표는 가격 행동을 설명하며 내재 가치를 설정하지 않으며 기본 가치 평가 혼합에 가중치를 할당해서는 안 됩니다. 지지/저항 및 피보나치는 명시적이고 재현 가능한 스윙 포인트가 필요합니다. 기술적 수준을 보장된 목표로 표시하지 마십시오.

scripts/technical_analysis.py는 필요한 lookback 기간이 확보된 후에만 지표를 계산합니다. 누락된 초기 관찰은 성숙한 신호로 제시되지 않고 누락된 상태로 유지됩니다.

8. 투자 논제 및 등급 수립

논제, 가능한 경우 차별화된 관점, 촉매제 및 시기, 정의된 기간 동안의 예상 총 수익, 하방 위험, 주요 위험, 반대 의견 및 명시적인 논제 무효화 조건을 제시하십시오.

예상 총 수익은 목표 주가, 현재 주가, 배당금 예측, 통화 및 기간을 일치시켜야 합니다. 공개 없이 후행 수익률을 선행 가격 수익에 추가하지 마십시오. 등급 임계값은 공개된 하우스 프레임워크이지 보편적인 시장 기준이 아닙니다. 중요한 데이터, ROIC/WACC 증거 또는 논제 뒷받침이 불충분하거나 모순되는 경우 등급을 보류하십시오(NOT_RATED).

9. 결과물 생성

런타임과 종속성을 사용할 수 있는 경우 scripts/reporting.py는 다음을 생성할 수 있습니다:

• 자체 포함된 반응형 스페인어 기관 HTML 티어 시트: 경영진 배너, 등급, 사용 가능한 KPI 카드, 읽기 쉬운 재무/가치 평가 표, 약세/기본/강세 시나리오 매트릭스, 출처 원장, 제한 사항 및 인쇄 스타일링 포함.
• XLSX 워크북: 경영진 요약, 재무 분석, 가치 평가, 시나리오, 위험 및 출처 포함.
• DOCX 리서치 보고서.
• PPTX 위원회 브리핑(16:9).

이러한 빌더는 제공된 구조화된 리서치 패키지의 형식을 지정합니다. 기본 재무 분석을 검증하거나 창작하지 않습니다. scripts/charts.py의 선택적 차트에는 풋볼 필드, DCF 민감도 히트맵 및 기술적 가격 맥락이 포함됩니다. 형식 또는 종속성을 사용할 수 없는 경우 해당 사실을 명시하고 파일이나 링크를 조작하지 마십시오.

모든 생성된 결과물에는 Created by Jairo Alonso González가 포함됩니다. 서명은 스킬 작성자/브랜딩을 식별합니다. 외부 데이터 또는 제3자 리서치의 저자임을 암시해서는 안 됩니다. PPTX 서명은 슬라이드 하단과 발표자 노트에 모두 시각적으로 표시됩니다. HTML 필드는 원시 JSON 블록이 아닌 표/목록/카드로 의미론적으로 렌더링됩니다. 사용할 수 없는 필드는 명시적으로 사용 불가능하게 유지됩니다. HTML 렌더러는 제공된 데이터의 형식을 지정하며 누락된 측정 항목을 추론하거나 가치 평가의 정확성을 검증하지 않습니다.

10. 품질 관리 및 승인

scripts/research_quality.py 구조적 점검 및 자동화된 테스트 스위트를 실행합니다. 다음을 독립적으로 검증하십시오:

• 발행 기업/증권 신원, 기준일 및 출처 출처;
• 통화, 단위, 기간 및 주식 수 일관성;
• 재무제표 조정 및 비율 정의;
• WACC/자본 비용 및 최종 성장률 타당성;
• FCFF/FCFE 연결 및 부채/자사주 매입 이중 계산 없음;
• 동종 기업 비교 가능성 및 전체 동종 기업 선택 근거;
• 약세/기본/강세 순서 및 시나리오 동인 일관성;
• 보고서, 워크북, 차트 및 모델 출력 조정;
• 데이터 격차, 추정치, 제한 사항 및 갈등이 공개되었는지 확인.

자동화된 테스트 스위트 통과는 투자 리서치 인증이 아닙니다. 인간 분석가의 검토는 여전히 필요합니다.

표준 보고서 구조

1. 경영진 요약, 등급 또는 NOT RATED, 가치 평가일 및 주요 논쟁.
2. 회사 개요, 비즈니스 모델 및 투자 논제.
3. 산업 구조, 경쟁 위치 및 동종 기업 선택.
4. 과거 재무 성과, 이익의 질 및 DuPont/ROIC.
5. 가치 평가 방법, 가정, 시나리오 및 민감도.
6. 기술적 및 상대 성과 맥락(보조 역할만).
7. 촉매제, 위험, 반대 의견 및 논제 무효화.
8. 출처, 가정, 데이터 기준일, 제한 사항 및 공시.

AX 워크플로우로의 구조화된 핸드오프

발행 기업/증권, 가치 평가일, 보고 통화, 주요 발견 사항, 가치 평가 방법 및 출력, 시나리오 결과, 논제, 위험, 증거/출처 참조, 가정, 데이터 격차, 경고, 실제로 수행된 테스트/실행 및 아티팩트 참조를 포함하는 구조화된 요약을 반환하십시오. 호스트 오케스트레이터는 종단 간 워크플로우, 인터페이스, 승인 및 다음 작업 선택을 소유합니다. 스킬 호출은 권한을 부여하지 않습니다.

실행 가능한 진입점

증거를 수집하고 정규화한 후 schemas/research-package.schema.json을 준수하는 JSON 파일을 채웁니다. 이 디렉토리에서 패키지된 엔진을 실행하십시오:

python -m pip install -r requirements.txt
python -m scripts.run_research research-package.json --out ./artifacts --name NVDA

러너는 HTML, XLSX, DOCX 및 PPTX를 생성하기 전에 JSON 스키마 및 구조적 리서치 검사를 검증합니다. 또한 검증 상태 및 아티팩트 경로가 포함된 JSON 매니페스트를 작성합니다. 검증 실패는 보고서 생성을 중단합니다. 러너는 발행 기업 데이터를 가져오거나, 분석가 가정을 생성하거나, 재무 결론을 인증하지 않습니다. 에이전트는 먼저 입력을 소싱, 정규화 및 검토해야 합니다.

런타임 및 보안

권한이 부여된 호스트 샌드박스를 선호하십시오. 권한이 부여된 경우에만 로컬 또는 관리형 런타임을 사용하십시오. 승인된 통합 및 적절한 데이터 처리를 통해서만 원격 서비스를 사용하십시오. 실행 불가능한 경우 명시적으로 대체 방안을 제시해야 합니다. 기밀 데이터를 전송하거나, 계정을 연결하거나, 패키지를 설치하거나, 외부 쓰기를 수행하기 전에 요청하십시오. 소스, 프롬프트, 로그 또는 보고서에 비밀 정보를 절대 포함하지 마십시오.