Полная структура анализа
Это карта всей системы Cashalot AI: 20 аналитических модулей, 30 специализированных плагинов, 150+ финансовых метрик, объединённых в один 4-стадийный конвейер. Каждый блок объясняем без жаргона — так, чтобы понял частный инвестор без финансового образования.
Каждый отчёт проходит четырёхстадийный pipeline. На каждой стадии работают специализированные модули, которые передают результаты следующей. Это не «один промпт в ChatGPT» — это последовательность с reconciliation на каждом шаге.
Разведка компании: понимаем что это за бизнес, в какой отрасли, что происходит вокруг. Решаем, есть ли смысл идти дальше.
Собираем все цифры из SEC filings (отчётности компании), считаем 150+ метрик, читаем earnings calls в поисках красных флагов.
Разные «специалисты» смотрят на компанию: forensic auditor ищет манипуляции, strategist смотрит moat, red team ищет где мы не правы.
Сводим всё вместе через Paid layer-слой (S01 Final Synthesis Memorandum) — 14 sections, 5 interactive tools embedded, multi-format deliverable. Cashalot — Research Publisher, не Investment Advisor: никаких рекомендаций, только research findings.
Потому что одна модель никогда не видит всю картину. Один analyst может пропустить fraud (мошенничество), другой увидит manipulation only через NLP анализ tone, третий найдёт inconsistency через ratios. 20 модулей и 30 плагинов, единый PRO-продукт + 2 бесплатных бонус-теста — это система с Self-Check Protocol на каждом шаге, где каждый вывод подтверждается несколькими независимыми методами. Так работают buy-side hedge funds.
Когда вы получаете 100+ страничный меморандум — вы видите финальный продукт. За кадром остаётся объём работы, который требуется для его создания. Вот что происходит для одного отчёта.
Прежде чем 20 авторских модулей начнут работать, данные проходят Phase 0 — три предварительных модуля, которые гарантируют что в анализ попадают верифицированные числа, а не результат LLM-галлюцинации. Это причина, по которой Cashalot называется «forensic-grade», а не «AI-обзор за 30 секунд».
11 правил парсинга 10-K / 10-Q / 8-K / DEF 14A. CoVe-верификация в 4 этапа: extraction → claim generation → independent re-extraction → consistency check. Frame Consistency Validator математически сверяет все пары (период, значение) до того как они попадут в M_MATH.
Детерминированные формулы (Python/scipy, не LLM): Beneish 8-компонент · Altman Z · Piotroski 9-test · Schilit 7 Shenanigans · Dechow F-Score. Monte Carlo DCF 10 000 итераций. 30+ valuation методов (Reverse-DCF · EPV · Residual Income · SOTP · и др.).
Не sentiment-эмоции, а forensic-маркеры: тон · хеджирующий язык · CEO/CFO divergence · Schilit linguistic markers · evasion tactics · Proxy Statement analysis. Pre-Earnings mode активируется когда event ≤ 30 дней.
Phase 0 — это детерминированный слой. LLM не пишет числа в финальный меморандум напрямую: каждая цифра в исследовании Cashalot прошла через M_ETL → CoVe → Frame Validator → M_MATH. LLM используется только для интерпретации уже проверенных результатов. Это и есть «forensic-grade» — не маркетинговое слово, а архитектурное обязательство. Поверх этого работает Self-Check Protocol (SCP — 7 фильтров кода + честный STOP): при отсутствии данных система не угадывает, а останавливается. И 5 эпистемических фильтров калибруют итоговую уверенность: decay (затухание сигнала во времени), multiple-testing (поправка на множественные гипотезы), costs (издержки и проскальзывание), survivorship (ошибка выжившего) и regime (смена рыночного режима).
Каждое исследование Cashalot собрано из 20 модулей по группам (плюс 30 плагинов, подключаемых по необходимости). Это не один analyst report — а layered architecture, где каждый слой раскрывает компанию под своим углом и оставляет уверенность распакованной. Разделы M01–M18 — бесплатны; вердикт и решение (M19/M20/S01) — в PRO.
Бизнес-модель, география, сегментная выручка, ключевые цифры, ownership structure.
Porter 5 forces, peer comparison (3–5 конкурентов), TAM/SAM/SOM где применимо, конкурентная позиция.
150+ метрик по 7 группам: рентабельность, эффективность, ликвидность, leverage, рост, cash conversion, per-share. Тренды 5–10 лет.
7 Powers (Helmer) + 5 типов moat (Dorsey) + Philip Fisher 15 пунктов + unit economics + customer retention.
Mauboussin / Thorndike framework — куда менеджмент направляет capital и с каким return. ROIIC tracking, incentives.
5 forensic-моделей: Beneish M-Score · Altman Z · Piotroski F · Schilit 7-shenanigans · Dechow F. + supplementary: Sloan accruals, Three-FCF, Non-GAAP gap, working-capital.
DCF (Monte Carlo 10 000 итераций), Reverse DCF, EPV (Greenwald), SOTP, Mauboussin EV, Asset-based — с reconciliation. Breakeven Discount Rate.
Insider Form 4 (5 лет), опционные потоки, market microstructure. Подраздел «Технический анализ» — только как контекст режима, не сигнал входа.
13F institutional holders, альт-данные, dark-pool паттерны. Подраздел «Настроения рынка» — затухающий контекст, не сигнал к действию.
Cycle position, interest-rate sensitivity, FX exposure, regulatory & geopolitical environment где material.
Bull / Base / Bear с probability + reasoning. Probability-weighted fair value. «Right but Losing Money» band — историческая полоса path-drawdown.
Эмерджентные риски и перспективы (новое подразделение, новый конкурент, regime-сдвиг), которых ещё нет в консенсусе. В PRO — список рекомендованных доп-исследований.
Каждый critical risk и top prospect раскладывается рекурсивно на 3 уровня. Bayesian log-odds aggregation. Confidence intervals через Monte Carlo perturbation 1000 итераций. «Один уровень — мнение. Три уровня — аргумент.»
5 lateral lenses: Adjacent · Apex Spawner · Crisis · Counter-Positioning · Asymmetric. Non-consensus angles.
8 школ: Graham · Buffett · Munger · Greenwald · Klarman · Marks · Damodaran · Lynch + Disagreement Map.
12 стратегий с фильтром thesis × IV × tolerance. Per strategy: structure, scenarios, Greeks, риски, monitoring. Educational layer 50%. Отдельная страница.
Все термины исследования объяснены на человеческом языке, на 3 языках (RU·UK·EN). Методологические пояснения «как считается».
Research Publisher позиционирование, эпистемические ограничения, honest limits. Юридически выверенный слой.
Помимо основных модулей, конкретное исследование может вызвать plugin-модули: Beneish M-Score detail, Sloan ratio, Dechow F, Piotroski breakdown, Mauboussin expectations investing, Kelly Criterion calculator и ещё 22 специализированных tool'а — каждый подключается, когда тип компании / индустрия / forensic-флаг это требует. M16 (главные цитаты) — внутренний модуль маркетинг-воронки.
Вся аналитика (M01–M18) — бесплатна: улики. Единственный платный продукт PRO собирает их в приговор: финальный синтез S01, дебаты с Pre-Mortem (M19), чек-лист 20 вопросов (M20), вердикт Cluster A, Kelly-сайзинг и Independence Meter. Граница простая — улики бесплатно, решение в PRO.
Apex-деливерейбл: S01 — 14 секций (8 core + 6 premium) интегрируют все модули в coherent narrative. M19 Дебаты + Pre-Mortem, M20 Чек-лист 20 вопросов, вердикт Cluster A, Kelly-сайзинг. Embedded interactive: Reverse-DCF · Sell-Trigger · Assumption Audit · Sankey · Decay-Aware Confidence. Specialized SCP audit.
Сигнатурный дифференциатор: рядом с числом согласных сигналов K показываем эффективное число независимых доказательств M_eff. «5 модулей согласны — но независимых ~1.8». Когда всё сходится, это может быть одно доказательство, посчитанное 5 раз.
В конце каждого отчёта читателю выдаются 2 образовательно-психологических теста. Их value не в исследовании компании, а в self-awareness инвестора. Поэтому бесплатно для всех, без email-gate.
25 questions × 7 dimensions: Business · Financials · Valuation · Risks · Competition · Management · Industry. Personalised knowledge gap map с прямыми ссылками на weak modules. Stateless, без email.
Психологическая проверка готовности перед action. Lite (12Q · 3 мин) · Standard (18Q · 5 мин) · Deep (28Q · 9 мин). Three-axis scoring: thesis quality · bias risk · survivability. Stateless.
Открыть тест →Полный набор метрик, которые M2 Math Engine считает для каждой компании. Сгруппированы по 8 категориям. Это то, что профессиональный аналитик считал бы вручную в Excel часов 30–40.
ROIC – WACC spread — главный показатель качества бизнеса: создаёт компания ценность или разрушает? Положительный spread = compounding machine. Близкий к нулю = commodity-business. ROIIC (Return on Incremental Invested Capital) — то же на marginal capital: куда идёт каждый новый доллар.
В v14 этот spread — master diagnostic. Все другие 150+ метрик подчинены ему: чем шире и устойчивее spread, тем меньше зависимость от точности terminal value в DCF.
Cashalot v14 переворачивает классический подход. Раньше DCF был primary («наша оценка vs цена»). В v14 Implied Expectations — главный фрейм: «что цена уже предполагает». Reverse DCF разворачивает текущую цену в неявные ожидания роста и маржей. Дальше — проверка реалистичности через 6 дополнительных моделей. Когда все конвергируют — высокая evidence quality. Когда расходятся — нужно понять почему.
Реверс-DCF разворачивает текущую цену в неявные ожидания. На каком темпе роста, какой марже и сроке reinvestment рынок зарабатывает свою требуемую доходность? Тогда дальше: реалистичны ли эти embedded expectations?
На простом языке: вместо «наша FV $X vs цена $Y» — «цена $Y уже предполагает, что компания будет расти на 12% годовых 10 лет подряд. Это реалистично?» Этот фрейм встроен в interactive A1 Reverse-DCF Explorer.
Sustained growth + permanent margin expansion + lower WACC. Это «всё пошло хорошо» сценарий.
На простом языке: «сколько компания будет стоить если всё, что обещает менеджмент — сбудется». Это потолок optimistic case.
No-growth value с cycle-averaged margins. Это floor — пол, ниже которого справедливая цена не должна упасть в нормальных условиях.
На простом языке: «сколько компания стоит если убрать все рост и оставить только текущий нормализованный денежный поток». Это «безопасный» minimum.
P/E, EV/EBITDA, P/FCF на основе peer median. Cycle-peak, cycle-trough, и historical median multipliers.
На простом языке: «сколько стоят похожие компании в этой отрасли, и какова справедливая цена этой компании по той же логике».
4 сценария (Bull / Base / Bear / Black Swan) с probability weighting. Expected Value = Σ(P_scenario × Value_scenario).
На простом языке: «справедливая цена с учётом всех сценариев и их вероятности». Учитывает что bull case может не сбыться, а bear case — может.
Решает обратную задачу: какой темп роста закладывает текущая цена? Если implied growth > исторических темпов индустрии в 2x — overvalued.
На простом языке: «не пытаемся угадать справедливую цену; вместо этого спрашиваем — какие нереальные допущения нужны, чтобы оправдать текущую цену?». Это test of sanity.
Каждая компания проходит четыре независимых forensic gate. Все четыре разработаны академическими исследователями и доказали свою эффективность на исторических кейсах: Enron, WorldCom, Wirecard, Luckin Coffee — все они провалили эти проверки до того, как обвалились.
Composite индикатор вероятности earnings manipulation. Threshold: M-Score > -1.78 = vулнерабильность к manipulation.
На простом языке: Profesor Daniel Beneish из Indiana University разработал формулу из 8 коэффициентов, которая исторически предсказывала manipulation в 76% случаев. Если M-Score высокий — компания статистически вероятно «накручивает».
Howard Schilit's framework: premature revenue, fictitious revenue, expense capitalization, expense deferral, fake assets, hiding liabilities, manipulating cash flow.
На простом языке: 7 классических трюков, которыми компании искажают отчётность. Например: показать выручку которой ещё нет (Enron), или капитализировать расходы которые должны быть в P&L (WorldCom). Каждая компания проверяется на все 7.
5-факторная формула предсказания bankruptcy в течение 2 лет. Z < 1.81 = distress zone; Z > 2.99 = safe zone.
На простом языке: Edward Altman из NYU создал формулу, которая предсказывает банкротство с 80%+ точностью за 2 года вперёд. Это первичный test «не банкрот ли в ближайший год?».
9 простых binary tests финансовой силы: Profitability (4), Leverage/Liquidity (3), Operating Efficiency (2). Score 0-9.
На простом языке: Joseph Piotroski из Stanford показал, что компании с F-Score 8-9 в среднем outperformuют market на 7.5% в год. Это quick check «здоровая ли компания финансово?».
Buy/hold/sell — это только часть решения. Не менее важно: сколько процентов портфеля выделить? Где stop loss? Когда выходить? Cashalot использует Kelly criterion + Bayesian penalty + pre-committed exit rules для математически обоснованного решения.
Формула: f* = (p×b - q) / b, где p = вероятность win, q = вероятность loss, b = win/loss ratio. Используется в poker, sports betting, и institutional investing.
На простом языке: Kelly даёт математически optimal % портфеля, который надо вложить с учётом probability и payoff. Если вероятность win 60% и upside в 2 раза больше downside — Kelly = 40% портфеля. (Никогда не используется в полную силу — отсюда half-Kelly.)
Modifies Kelly downward based on evidence quality (HIGH / MEDIUM / LOW). Чем слабее доказательная база — тем меньше размер позиции. В v14: conviction reframed → evidence quality (no-recommendations positioning).
На простом языке: Сама формула Kelly предполагает, что мы точно знаем probability win. На практике мы не знаем точно. Bayesian Penalty уменьшает размер пропорционально нашей неуверенности — так чтобы избежать over-betting на shaky thesis.
RETAIL profile = 2% NAV maximum. INSTITUTIONAL profile = 5-10% NAV. Cap всегда binding — никогда не превышается даже если Kelly даёт больше.
На простом языке: даже если все цифры говорят «вложи 30% портфеля», retail-инвестор не должен вкладывать больше 2% в одну акцию. Концентрированные позиции — для тех, кто может позволить себе total loss.
Pre-defined exit rules: hard stop (10-20%), catastrophic stop (30%+), time stop (90 дней), 10 thesis-break triggers. Все правила прописаны заранее.
На простом языке: Улисс приказал команде привязать его к мачте, чтобы он не услышал сирен. Аналогично, мы заранее прописываем правила выхода — до того, как эмоции (паника, FOMO) могут на них повлиять. Это и есть профессиональное risk management.
Это фундамент каждого исследования Cashalot AI v14. 20 модулей и 30 плагинов, единый PRO-продукт + 2 бесплатных бонус-теста, 150+ метрик, 5 forensic-моделей, ROIC–WACC spread как master diagnostic, Implied Expectations как primary frame — всё это работает на каждом анализе. Готовы попробовать?
Заказать Custom Research Подписаться на обновления