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financial-analysis-dcf

financial-analysis-dcf

github.com/pionex-officialデータ・データベース5112 回インストール14 週間前に更新
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financial-analysis-dcf について

米国上場株の1株当たり本源的価値を、割引キャッシュフロー(DCF)モデルで推定するスキルです。財務・市場データを集めてフリーキャッシュフローを予測し、感応度表と前提条件、制約を示します。

主な機能

  1. 01SEC EDGARの財務データ取得
  2. 02FREDの金利とYahoo Financeの市場データ利用
  3. 03フリーキャッシュフローと終価の予測
  4. 04WACCと成長率の5×5感応度表の作成
  5. 05前提、解釈、モデルの制約の提示

活用シーン

  1. 01米国上場株の本源的価値の推定
  2. 02異なる前提条件による評価結果の比較
  3. 03評価と併せたキャッシュフローや負債の確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/pionex-official/pionex-skills --skill financial-analysis-dcf

インストール後、Claude Code で/financial-analysis-dcfを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

run.sh
scripts/
get_beta.py
get_dcf.py
get_fundamentals.py
get_quote.py

詳細

DCF 評価

割引キャッシュフローモデルを使用して、1 株当たりの本質的価値を推定します。SEC EDGAR(財務情報)、FRED(無リスク金利)、Yahoo Finance(株価、ベータ)のデータを使用します。

セットアップ

依存関係は不要です。すべてのスクリプトは Python 標準ライブラリのみを使用します。

ワークフロー

ステップ 1 — DCF スクリプトを実行する
bash run.sh <SYMBOL>
# With custom assumptions:
bash run.sh <SYMBOL> --terminal-growth 3.0 --fcf-growth 15 --projection-years 7

スクリプトは次の処理を行います。

  1. SEC EDGAR から過去 5 年分の 10-K データを取得します
  2. レバレッジなし FCF = OCF − CapEx + InterestExpense × (1−T) を計算します
  3. 過去の FCF 成長率を算出します(または指定値を使用します)
  4. FRED から無リスク金利(10 年物米国債)を取得します
  5. Yahoo Finance からベータと現在の株価を取得します
  6. WACC = Ke × E/V + Kd × (1−T) × D/V を計算します
  7. FCF を予測し、ターミナルバリュー(ゴードン成長モデル)を計算します
  8. 5×5 の感応度表(WACC 対ターミナル成長率)を生成します
ステップ 2 — セクション 1:概要

最初の出力は、この概要ボックスにしてください。

[TICKER] — DCF VALUATION

Intrinsic value:  $XXX.XX  |  Current price: $XXX.XX  |  ▲/▼ XX.X%
WACC:             X.X%     |  Terminal growth: X.X%   |  FCF base: $X.XB
ステップ 3 — セクション 2:感応度表

JSON 出力の 5×5 感応度表全体を表示します。

Terminal Growth \\ WACC  |  8.2%   |  9.2%   |  10.2%
------------------------|---------|---------|--------
1.5%                    | $198.4  | $176.2  | $158.1
2.5%                    | $221.3  | $194.5  | $172.6
3.5%                    | $251.7  | $218.0  | $191.4

null 値(WACC ≤ ターミナル成長率)は N/A と表示します。

ステップ 4 — セクション 3:解釈

主な前提条件とその影響を記載します。

  • どの入力値が最も大きな変動要因となるか(通常は WACC と成長率です)
  • ベータがその企業にとって妥当と思われるか
  • 過去の FCF 成長率がアナリスト予想と比べてどうか
  • 懸念材料(FCF がマイナスの年度、キャッシュフローの変動性、負債の多さ)

免責事項:DCF の出力は、WACC と成長率の前提に大きく左右されます。確定的な目標株価ではなく、多くの判断材料の 1 つとして使用してください。推定値と併せて、必ず感応度表を提示してください。


モデルの前提

  • ERP:5.5%(Damodaran の市場平均)
  • 税率:SEC の提出書類から算出(IncomeTaxExpense / PreTaxIncome)。データがない場合は 21%
  • 負債コスト:SEC の提出書類から算出(InterestExpense / LongTermDebt)。データがない場合は 4%
  • FCF:直近の 10-K に基づくレバレッジなし FCF = OCF − CapEx + InterestExpense × (1−T)
  • FCF 成長率:過去の 10-K データに基づく 1 株当たり UFCF の CAGR(自社株買いを考慮)。データが不十分な場合は 3%
  • ベータ:SPY に対する日次リターンの OLS 回帰(約 5 年間)。Blume 調整を適用します(調整後 = 0.67 × 生の値 + 0.33)
  • 発行済み株式数:SEC EDGAR から取得。データがない場合は時価総額 / 株価
  • 期中規約:FCF とターミナルバリューの両方を期中割引します

書式ルール

  • 本質的価値と現在の株価:「$XXX.XX」
  • 上昇率/下落率:「▲ +XX.X%」または「▼ −XX.X%」
  • WACC と成長率:小数点以下 1 桁。例:「9.2%」
  • FCF:B または M を使用。例:「$12.3B」

使用しないケース

  • FCF がマイナス、または変動が大きい場合:フリーキャッシュフローがマイナスの企業は、DCF で評価できません。このモデルでは、将来予測の基準となるプラスの FCF が必要です
  • 銀行および金融機関:収益とキャッシュフローの構造が根本的に異なります(受取利息と営業収益)。代わりに、株価純資産倍率や配当割引モデルを使用してください
  • 保険会社:銀行と同様、利益は営業キャッシュフローではなく、保険引受と投資収益によって左右されます
  • 売上前または初期段階の企業:予測に使用できる有意な FCF の履歴がありません

制限事項

  • 米国株のみ:米国上場株式の SEC EDGAR データを使用します
  • 過去のデータに基づく:過去の財務情報を使用するため、将来は大きく異なる可能性があります
  • アナリスト予想なし:ユーザーが指定しない限り、過去のデータから成長率を推定します

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