Jak Prospekt AI ocenia spółkę? Przewodnik po 7 czynnikach i score 0–100

Score 0–100. Co to właściwie znaczy?

Kiedy po raz pierwszy widzisz liczbę 67/100 przy spółce, naturalnym odruchem jest porównanie jej do szkolnej skali. To nie działa tak. Score Prospekt AI to pozycja centylowa, nie stopień. Spółka z wynikiem 67 wyprzedza 67% spółek w swoim sektorze według zestawu 18 wskaźników fundamentalnych. Spółka z wynikiem 34 wyprzedza 34% i plasuje się w dolnej połowie sektora. Granica nie leży na 50, lecz zależy od rozkładu w danej grupie.

Za jedną liczbą stoi pełny ślad analityczny. Wiesz, które z 7 grup czynników zaważyły na wyniku, które wskaźniki były poniżej mediany sektora, i czy nałożono kary. To nie jest czarna skrzynka. System mówi wprost: "ROE plasuje tę spółkę w 81. centylu sektora, P/E w 44., momentum 6-miesięczne w 29." Score agreguje te liczby w jeden ranking, ale każda składowa jest dostępna osobno.

Prospekt AI oblicza score 3 razy dziennie: w cyklu porannym, południowym i wieczornym. Dane napływają ze 300 monitorowanych źródeł. Obejmują one ~750 spółek z GPW i NewConnect, podzielonych na 17 grup sektorowych. Ranking jest zawsze sektorowy, nie ogólnorynkowy. Porównywanie banku z producentem gier ma tyle sensu co ocenianie sprintera dystansem maratonu.

7 grup czynników. Co każda z nich mierzy?

Model opiera się na 7 grupach, z których każda zbiera kilka wskaźników fundamentalnych w jeden sygnał cząstkowy. Grupy nie są równoważone tak samo. Ich waga w końcowym score zależy od sektora i od tego, ile danych jest dostępnych dla danej spółki. GPW ma specyficzny problem z danymi: część spółek raportuje rzadko, z opóźnieniem albo niekompletnie. Model uwzględnia ten fakt zamiast udawać, że go nie ma.

Jakość to podstawa każdej analizy. Tutaj mierzysz ROE, ROA, marże operacyjne i konwersję gotówkową. Wysoka rentowność przy słabej konwersji gotówkowej to sygnał ostrzegawczy: zyski na papierze, gotówka w polu. Spółki z silną jakością fundamentalną utrzymują pozycję w długich cyklach, a nie tylko w sprzyjających warunkach rynkowych.

Wartość odpowiada na pytanie, ile płacisz za tę jakość. P/E, EV/EBITDA, P/BV, EV/Sales. Każdy z tych wskaźników ma inne zastosowanie. P/E traci sens przy stratach; EV/EBITDA sprawdza się lepiej przy porównaniach między sektorami z różnym poziomem zadłużenia; P/BV jest najbardziej użyteczny w sektorach kapitałochłonnych. Model stosuje je selektywnie, nie mechanicznie.

Momentum mierzy siłę względną spółki w porównaniu do WIG i WIG20. Metodologia pomija ostatni miesiąc, bo jest on statystycznie zaszumiony i często odwraca krótkoterminowe trendy. Spółka, która przez 6 miesięcy systematycznie bije benchmarki, wysyła inny sygnał niż ta, która odbiła się od dna w poprzednim tygodniu.

Wzrost to dynamika przychodów, EBITDA i zysku netto. Na GPW jest to najtrudniej mierzalna kategoria. Część spółek raportuje z opóźnieniem. Część publikuje dane bez korekt sezonowych. Model waży tę grupę ostrożniej niż pozostałe, gdy dane fundamentalne są niekompletne lub starsze niż dwa kwartały. Wzrost papierowy, oparty na jednorazowych zdarzeniach, nie podnosi score.

Zmienność obejmuje zmienność zrealizowaną, maksymalne obsunięcie i luki overnight. To jedyna kategoria, w której niższy wynik jest lepszy. Spółka, która traci 30% w trakcie korekty rynkowej przy braku konkretnych informacji fundamentalnych, to spółka z wysokim ryzykiem specyficznym. Zmienność wysoka ponad medianę sektora obniża score niezależnie od innych czynników.

Płynność działa jak bramka. Mediana dziennego obrotu decyduje, czy spółka jest w ogóle inwestowalna dla inwestora detalicznego. Spółka z doskonałymi fundamentami i obrotem 5 000 PLN dziennie jest w praktyce niedostępna bez istotnego wpływu na kurs. Model traktuje płynność jako warunek konieczny, nie zaliczkę na poczet jakości.

Alokacja kapitału obejmuje skupy akcji własnych i dywidendy. To sygnał o tym, co zarząd robi z nadwyżką gotówki. Systematyczne skupy przy niskiej wycenie to historycznie jeden z mocniejszych sygnałów jakości zarządzania. Alokacja oceniana jest w kontekście sektorowym: dywidenda w sektorze bankowym ma inne znaczenie niż w spółce technologicznej na wczesnym etapie wzrostu.

Etykiety badawcze. Co oznaczają w praktyce?

Score to liczba. Etykieta to interpretacja tej liczby w kontekście pozycji centylowej spółki w sektorze. System klasyfikuje spółki w trzech kategoriach: Wysoki, Neutralny, Niski.

Wysoki oznacza wysoką pozycję centylową w sektorze - spółka wypada dobrze na tle grupy porównawczej w większości mierzonych czynników. To opis pozycji w rankingu, nie sygnał do działania.

Neutralny to środkowy zakres centylowy. Spółka mieści się w typowym przedziale dla swojego sektora - bez wyraźnej przewagi ani wyraźnych słabości wskazanych przez dane.

Niski oznacza niską pozycję centylową w sektorze - spółka wypada słabiej od większości w grupie porównawczej. Etykieta opisuje dane, nie jest zaleceniem sprzedaży ani oceną zarządu spółki.

4 kary inwestycyjne. Skąd się biorą i ile kosztują?

Score obliczany na podstawie 7 grup czynników może zostać obniżony przez 4 typy kar. Każda kara jest jawna w raporcie. Widzisz dokładnie, ile punktów zabrała i z jakiego powodu. To nie jest punkt odejmowany anonimowo. To informacja, że jedna z poniższych sytuacji zaistniała i wpłynęła na końcowy wynik.

Stres płynności to pierwsza kara. Aktywuje się, gdy mediana obrotu spada poniżej progu inwestycyjności lub gdy obrót dramatycznie spada w stosunku do historii spółki. Różnica między spółką płynną a spółką z problemem płynności to nie tylko ryzyko wejścia. To przede wszystkim ryzyko wyjścia w czasie korekty.

Niestabilność obrotu jest osobna od samego poziomu płynności. Spółka może mieć wystarczający obrót w długim terminie, ale charakteryzować się dużą zmiennością wolumenu. Dni z obrotem 10-krotnie wyższym od mediany często poprzedzają lub następują po zdarzeniach korporacyjnych, które model traktuje jako czynnik ryzyka, nie jako sygnał jakości.

Nieaktualne dane fundamentalne aktywują karę, gdy ostatni raport spółki pochodzi sprzed okresu uznanego za granicę aktualności. Na GPW zdarzają się spółki, które raportują z trzymiesięcznym opóźnieniem lub nie uzupełniają danych po korekcie. Score oparty na nieaktualnych danych byłby fałszywie precyzyjny. Kara sygnalizuje tę niepewność zamiast ją ukrywać.

Ryzyko ładu korporacyjnego to czwarta kara. Opiera się na trzech sygnałach: Beneish M-Score skalibrowanym na polskim rynku, Altman Z-Score w wersji EM (rynki wschodzące) oraz sygnałach regulacyjnych z raportów ESPI i KNF. M-Score nie jest bezpośrednio przenoszoną miarą z rynku amerykańskiego: polskie standardy rachunkowości i specyfika raportowania wymagają kalibracji, której model używa. Wysoki M-Score nie jest wyrokiem. Jest pytaniem, na które model szuka odpowiedzi w danych.

Przejrzystość modelu. Skąd wziął się ten wynik?

Każdy wynik ma pełen ślad. Widzisz score końcowy, score przed karami, rozkład po 7 grupach czynników, wartości poszczególnych wskaźników, ich percentyl w sektorze i listę 300 źródeł, z których dane zostały pobrane w danym cyklu. AI opisuje wynik. Nie generuje go.

To rozróżnienie jest dla mnie fundamentalne. Obliczenia są deterministyczne: te same dane wejściowe zawsze dają ten sam wynik. AI wchodzi na etapie opisu: tłumaczy, co wynik oznacza w języku naturalnym, które czynniki dominują i jak porównuje się do poprzedniego cyklu. Gdyby AI zawiodło, wynik i tak by się pojawił. Fallback deterministyczny działa niezależnie od modelu językowego.

Dlaczego to ważne? Rekomendacje generowane przez modele językowe bez zakotwiczenia w danych ilościowych są podatne na halucynacje i niespójność między sesjami. Prospekt AI odwraca tę kolejność. Dane i reguły determinują wynik. Język opisuje tylko to, co już zostało obliczone. Opis nosi standardową informację: AI opisuje wyniki analizy deterministycznej, nie stanowi porady inwestycyjnej.

Przejrzystość nie zatrzymuje się na poziomie jednego raportu. Każda spółka ma historię score po cyklach. Widzisz, czy wynik jest stabilny od 2 tygodni czy skoczył jednorazowo po publikacji raportu kwartalnego. Stabilność jest jednym z sygnałów używanych przy przyznawaniu etykiety Silny sygnał. Jednorazowy skok i powrót do poprzedniego poziomu to inna informacja niż systematyczny wzrost przez 3 cykle analityczne.

Jak to wygląda w praktyce?

Weźmy hipotetyczną spółkę przemysłową z GPW. Score 74/100. Etykieta: Watchlist. Na pierwszy rzut oka wydaje się, że to dobry wynik. Ale raport pokazuje dwa aktywne czynniki obniżające, które nie są karami, lecz słabszymi składowymi.

Zmienność zrealizowana tej spółki plasuje ją w 68. percentylu sektora, gdzie wyższy wynik oznacza wyższą zmienność. Mediana sektora leży na poziomie 55. percentyla. Spółka jest więc bardziej zmienna niż przeciętna w swoim segmencie, co w grupie Zmienność daje wynik poniżej oczekiwań. Drugi czynnik to momentum 6-miesięczne względem WIG: spółka przez ostatnie pół roku zachowywała się gorzej niż benchmark, co momentum plasuje w 38. percentylu.

Score 74 wynika z mocnych wyników w Jakości (ROE powyżej 80. percentyla sektora), przyzwoitej Wartości i silnej Alokacji kapitału (spółka skupowała akcje własne przez 4 z ostatnich 6 kwartałów). Watchlist, a nie Silny sygnał, bo momentum nie potwierdza kierunku. System nie łączy silnych fundamentów z słabą siłą względną w sygnał jednocześnie pozytywny. Czeka na potwierdzenie.

Taki raport trwa 2 minuty do przeczytania. Możesz sprawdzić tę spółkę w następnym cyklu popołudniowym i zobaczyć, czy momentum się poprawiło. Prospekt AI śledzi ~750 spółek w 3 cyklach dziennie. Ty widzisz tylko te, na które czekasz.

Podsumowanie

Score 0–100 to centylowy ranking zbudowany z 18 wskaźników, 7 grup czynników i 4 jawnych typów kar. Etykieta badawcza dodaje kontekst do liczby. Ślad analityczny pokazuje, skąd wynik pochodzi. 3 cykle dziennie, 300 źródeł, ~750 spółek: tyle danych przetwarza system, żebyś Ty w 2 minuty wiedział, gdzie stoi konkretna spółka w swoim sektorze.