算法模型Friedrich的核心功能 - Friedrich算法专注于分析全球上市公司的主营业务运营状况 通过传统财务比率和自主研发的独特比率进行评估[1] - 基于GAAP会计准则生成每股"Main Street"价格 反映企业实际经营价值 为投资者提供具有吸引力的买入参考价[1] - 算法具备超强保守性特征 对分析对象采取零容忍标准 要求企业必须表现卓越才能获得理想估值[3] 时间维度分析能力 - 提供十年期历史分析和TTM滚动分析双重视角 帮助投资者把握企业经营一致性[2] - 同步处理资产负债表 利润表和现金流量表十年数据 秒级输出综合分析结果[3] 价值发现机制 - 专门识别被华尔街忽视的潜在投资机会 通过"Main Street"价格与市场报价的差异发现价值洼地[4] - 估值体系独立于市场情绪 先确定基本面价值 再对比二级市场价格形成投资判断[4] 数据覆盖范围 - 覆盖所有采用GAAP准则的美国上市公司 建立统一可比的分析框架[1] - 分析模型持续迭代优化 凝聚30年研究经验形成的专有评估体系[1]

算法核心功能 - 通过分析公司资产负债表、利润表和现金流量表数据生成最终每股"主街"价格 [1][3] - 采用超保守分析原则 对任何公司均不给予弹性空间且完全排除情感因素 [3] - 专注于分析公司主街运营状况 使用传统比率和自主研发的独特比率 [1] 分析方法论 - 基于GAAP会计准则构建分析框架 该标准已被几乎所有美国上市公司采用 [1] - 能够同时分析十年财务数据并在数秒内生成结果 [3] - 提供长达十年的分析意见以及最近十二个月(TTM)分析意见 [2] 投资逻辑 - 主街价格代表对主街商业人士具有吸引力的 bargain 交易价位 [1] - 旨在发现华尔街投资者可能忽视的 bargain 投资机会 [4] - 通过衡量公司运营一致性帮助投资者决策 理想投资标的是长期保持一致性的公司 [2][3] 运行机制 - 首先生成主街每股价格 然后对比华尔街市场报价 [4] - 在持续变化的市场环境中运作 承认混沌有时成为常态 [2] - 分析结果会随时间不同程度波动 反映公司非孤立运营的现实 [2]