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Fundamental Analysis
Engine

Due modelli fondamentali indipendenti, su filosofie opposte. LEADING costruisce il fair value dai bilanci; CASCADE parte da quanto quota il titolo e risale a cosa il mercato ci sta scontando dentro. Quando concordano, il valore è corroborato da due direzioni indipendenti. Quando divergono, CASCADE ti spiega perché, e a quale rischio. Tecnologia IB-grade di livello istituzionale.

Copertura su oltre 25K titoli azionari, rivalutati ogni notte.

Scopri il Sistema → 📄 Marketing Overview
5
Metodologie
IB-Grade
2000
Monte Carlo
Simulations
P10-P90
Confidence
Intervals
25K
Titoli
Coperti
2
Motori
Indipendenti

Dual-Engine Architecture

Due motori, stessi bilanci, direzioni opposte. Ecco come ragiona ciascuno.

LEADING Engine

Analisi fondamentale - Bottom-up

Parte dai fondamentali dell'azienda e costruisce il fair value dal basso. La domanda: quanto vale davvero questa azienda, partendo dai suoi conti?

  • Triangola DCF + Comparables + Street target a pesi adattivi, ogni metodologia si guadagna il proprio peso, ciclo per ciclo
  • Monte Carlo sul DCF: migliaia di simulazioni per una distribuzione di fair value
  • Forward-looking: multipli NTM + revision momentum degli analisti
  • Fair value costruito dal basso, verificabile riga per riga: sai sempre da dove nasce il numero.
CASCADE Engine

Reverse-engineering fondamentale

Parte dagli stessi bilanci, ma ragiona al contrario: dalla quotazione risale a cosa il mercato ci sta scontando dentro. Analisi fondamentale a tutti gli effetti, solo più sofisticata, ed è proprio qui che diventa insostituibile.

  • Parte da quanto quota il titolo e lo decompone contro i fondamentali, per ricostruire cosa il mercato sta scontando: crescita, narrativa, ciclo, premio al rischio
  • I suoi gate di rischio ti dicono dove c'è ancora margine, perché c'è, quali rischi corri e come si muove il momentum
  • Rende leggibili i titoli su cui il solo fondamentale non basta (growth, AI, ciclici), invece di scartarli a priori
  • Meccanismo proprietario: la lettura che il fondamentale, da solo, non può darti

5 Metodologie di Valutazione

Cinque metodologie calcolate ogni ciclo come cross-check indipendenti. Il fair value pubblicato non le media: triangola le gambe che superano il vaglio di affidabilità del ciclo - DCF (Monte Carlo), Comparables e target price del consenso analisti.

📊

DCF Monte Carlo

Discounted Cash Flow con simulazioni Monte Carlo: una distribuzione di fair value con intervalli di confidenza, non un punto singolo.

Esclusioni: Financial Services (no FCF), Utilities regolamentate

🔍

Comparables Bootstrap

Peer selection multi-layer con Bootstrap resampling, per intervalli di confidenza sui multipli P/E, EV/EBITDA, P/B.

Range: 3-10 peers ottimali, min 2 per validità

💰

DDM (Gordon)

Dividend Discount Model per titoli mature con dividendi stabili. Growth rate conservativo (GDP + 0.5%), dividend yield projection, Calcolato come cross-check indipendente: concorre al fair value solo quando supera il vaglio di affidabilità del ciclo.

Filtri: Dividend yield >2%, payout ratio >20%, 5Y history

📈

Residual Income

Valutazione basata su book value + valore creato tramite excess returns. Calcolata come cross-check su titoli a forte componente patrimoniale (banche, assicurazioni).

Focus: FS sector, high tangible equity, ROE stability

🎯

SOTP (Sum-of-Parts)

Valutazione separata per business unit con logiche diverse. Conglomerates con segmenti >2, sector-specific multiples per segment, discount per holding (10-15%). Calcolata come cross-check per conglomerate multi-segmento.

Trigger: Conglomerates multi-segmento (disclosure richiesta)

🎲 Tecnologia IB-grade, di livello istituzionale.

L'ingegneria sotto il cofano: i quattro pilastri quantitativi che rendono possibile tutto questo, resi sistematici su ogni titolo coperto.

📊 Monte Carlo DCF (2000 Simulations)

  • Stochastic inputs: WACC ±1%, Terminal Growth ±0.5%, Revenue volatility σ historical
  • Output distribution: P10/P50/P90 fair value + histogram PDF
  • Confidence: 80% probability fair value in [P10, P90] range
  • Use case: Risk assessment per portfolio construction

🔁 Bootstrap COMPS (1000 Iterations)

  • Resampling: Peer set con replacement per stability testing
  • Multiple metrics: P/E, EV/EBITDA, P/B, EV/Sales con CI
  • Coefficient of Variation: CV < 0.20 = robust peer group
  • Output: Median multiple + [P10, P90] confidence bands
  • Use case: Peer group quality assessment + multiples robustness

🎯 Sensitivity Grid (WACC vs Growth)

  • 3×3 Matrix: WACC ±1% × Terminal Growth ±0.5%
  • Dominant lever detection: Varianza WACC vs Terminal Growth
  • Visual output: Heatmap con center base case
  • 9 DCF runs: Comprehensive parameter sweep
  • Use case: Identify key valuation drivers + risk exposure

📈 Enhanced Bull/Base/Bear Scenarios

  • Dynamic weights: Cycle-adjusted (50%/30%/20% base → adaptive)
  • Street range integration: Analyst low/consensus/high
  • Scenario parameters: Revenue growth, margin expansion, WACC shift
  • Output: Scenario waterfall con probability-weighted FV
  • Use case: Scenario planning + stress testing

🤖 AI-Powered Intelligence Layer

Integrazione con Julia AI per analisi conversazionale e insight predittivi

💬 Natural Language Query

  • Julia AI Integration: "Dammi titoli Financial Services con ER >20% e DQS High" → Filtra automaticamente dal fundamental analysis engine
  • Conversational interface: "Perché JPM è rated Hold nonostante street consensus Buy?" → Spiega guardrail logic e divergence
  • Comparative analysis: "Confronta AAPL vs MSFT su fair value, methods used, e peer quality"
  • Sector insights: "Quali settori hanno upside medio >30%?" → Aggrega per sector con drill-down

📈 Predictive Capabilities

  • 12-month forecast: Expected return con anchoring system (street→200d→sector) e confidence intervals per DQS class
  • Scenario analysis: Base/Bull/Bear weights dynamic in base a sentiment, revision momentum, cycle phase
  • Revision tracking: Monitor EPS/Revenue revision momentum ±15% typical, flag upgrade/downgrade triggers
  • Alert generation: "Notify se rating change da Hold → Buy" o "Fair value gap >40% con DQS High"

🎯 Use Case Example: Portfolio Screening

Un wealth manager vuole identificare opportunità buy con criteri specifici:

Query AI: "Trova titoli con: • Expected Return >25% (motore LEADING) • Rating = Strong Buy o Buy • DQS ≥0.75 (alta confidenza) • Settore ≠ Financial Services (escludi banche) • Market cap >$10B (mega-cap liquidi) • COMPS peers ≥5 (comparables robusti) → Esporta top 20 ordinati per upside × DQS"
Result: Julia AI interroga il fundamental analysis engine, filtra oltre 25.000 → 20 titoli, genera report con fair value breakdown, peer details, WACC components, e rationale per ogni rating. Tempo di esecuzione: <10 secondi.

Output del Fundamental Analysis Engine

Esempio illustrativo di output con fair value, rating e metodologie utilizzate

TickerSectorPrezzoFair ValueUpsideRatingDQSCI Range (P10-P90)Div Yield
AAPLTech Hardware$188.14$213.25+13.3%Strong Buy0.92$197-$228
WACC 8.5% • 8 peers		0.5%
JPMFinancial Svcs$309.48$243.82-21.2%Hold0.75$210-$275
No DCF (FS) • 4 peers		11.1%
NEEUtilities$83.99$72.40-13.8%Hold0.84$65-$82
Regulated -35bps • 10 peers		7.3%
XOMEnergy$118.79$91.84-22.7%Hold0.84$78-$105
Terminal g 1.25% • 4 peers		8.4%
TGTConsumer Def$90.62$152.99+68.8%Strong Buy0.75$132-$172
PE 16.7x • 4 peers		9.7%

💡 Note: ogni output include fair value, expected return a 12 mesi, rating (Strong Buy → Strong Sell, più No Opinion), confidence score (DQS) e il dettaglio completo per l'audit trail. Export su database strutturato + Parquet. Dati a scopo dimostrativo del software: non costituiscono raccomandazione di investimento.

🚀 Cosa ci rende diversi

Caratteristiche uniche che rendono il Fundamental Analysis Engine superiore ai sistemi tradizionali

🎲

Probabilistic Valuation (IB-Grade)

Un fair value preciso al centesimo è una falsa certezza: il valore di un'azienda non è un punto, è un intervallo di possibilità. Il FAE lo tratta per quello che è. Invece di un singolo numero, restituisce l'intera distribuzione dei valori plausibili e la loro probabilità (P10/P50/P90) su migliaia di scenari simulati, così leggi in un colpo quanto può valere un titolo e quanto è affidabile quella stima. È la differenza tra dare un'opinione e misurare il rischio: lo standard dei desk istituzionali.

Dual-Engine Architecture

Non uno, ma due modelli fondamentali indipendenti che si controllano a vicenda su ogni valutazione. Dove gli altri si affidano a un singolo modello statico.

Sector-Specific Intelligence

Financial Services (Comparables + Street, no DCF), Utilities (regulated discount), Healthcare (two-stage), Tech Hardware (logica dedicata). Dove gli altri usano multipli flat, uguali per tutti i settori.

Country-Aware WACC

Il costo del capitale è calcolato per singolo paese, non con un tasso globale fisso: un'azienda svizzera e una italiana non vengono scontate allo stesso modo. Dove gli altri applicano un WACC unico a tutto il mondo.

Adaptive Guardrail System

Il sistema non segue ciecamente il consenso degli analisti: quando i fondamentali divergono in modo netto, prende il sopravvento sulla view di mercato. Un meccanismo che corregge sé stesso, non un tetto fisso uguale per tutti.

Il gate No Opinion

Preferiamo dirti "non lo so" piuttosto che darti un numero in cui non crediamo. Quando i dati non bastano o il quadro è ambiguo, il sistema assegna No Opinion invece di forzare un giudizio: un gate in più che i tool comuni non hanno.

Cosa cambia sul tuo desk

👁️ Anticipo

Individua il mispricing, con un grado di fiducia misurato.

⚠️ Protezione

Riconosci le value trap che il consenso non vede.

⚡ Scala

25.000 titoli con rigore da investment bank: in secondi, non in settimane.

E mentre leggi, il motore ha già rivalutato l'intero universo. Ogni mattina, alle prime luci.

Pronto a integrare l'Analisi Fondamentale nel tuo ecosistema?

30 minuti, sui titoli che scegli tu. Niente slide: il motore in azione, sotto i tuoi occhi. Con output probabilistico (P10/P50/P90) e accesso API REST documentato.

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Oppure scrivi direttamente a: julia@moneyfeel.it