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]

算法概述 - 算法名为Friedrich 用于分析全球股票市场上市公司 通过多种既定比率和30年开发的独特比率分析公司主营业务 [1] - 算法生成基于GAAP会计准则的"Main Street"每股价格 反映对商业人士具有吸引力的估值水平 [1] - 分析过程完全保守且不带情感 要求公司表现卓越才能获得有吸引力的估值 [3] 分析方法 - 同时分析十年期资产负债表 利润表和现金流量表数据 秒级生成最终结果 [3] - 提供十年期长期分析和TTM滚动分析 帮助投资者评估公司业务一致性 [2] - 重点关注公司主营业务运营情况 而非单纯股票市场价格波动 [4] 价值定位 - 旨在发现被华尔街投资者忽视的廉价标的 通过对比Main Street估值与市场价格寻找机会 [4] - 分析框架考虑商业环境持续变化的特性 评估公司在混沌环境中的运营表现 [2] - 历史回测显示 长期保持业务一致性的公司是最理想的投资标的 [3]