Финансовые отчеты, которые публично торгуемые компании подают в SEC, могут быть золотой жилой информации. И, как и в случае с золотом, может потребоваться немало усилий, чтобы извлечь из этих заявлений реальную ценность. Вы можете потратить недели на составление карты этих данных самостоятельно (на что у вас, вероятно, нет времени) или заплатить фирме с тысячами аналитиков, которые изучают документы для вас (что может быть непомерно дорого, особенно для небольших компаний).
К счастью, есть третий вариант: машинное обучение. Фундаментальные данные Intrinio основаны на нашей запатентованной технологии машинного обучения, которая помогает нам поддерживать высокий уровень качества при сохранении низких затрат (что может означать пятизначную экономию для вашего бизнеса каждый год).
Читайте дальше, чтобы узнать, как мы обрабатываем основные данные и что включено в нашу ленту основных данных.
Как Intrinio обрабатывает основы
SEC требует, чтобы публично торгуемые компании ежегодно заполняли определенные формы. Большинство инвестиционных фирм (и других компаний, принимающих решения на основе финансовых данных) заинтересованы в формах 10-K и 10-Q, которые представляют годовую и квартальную финансовую отчетность соответственно.
Компании подают эти формы в двух форматах. Первый — это неструктурированный PDF-файл, который действительно можно анализировать только вручную — он отлично подходит для штатных аналитиков, но не так удобен для всех остальных. Второй основан на расширяемом языке бизнес-отчетности, или XBRL. Этот формат использует расширяемый язык разметки (XML), чтобы помочь предприятиям более последовательно отчитываться о своей деятельности.
С XML может быть, мягко говоря, сложно работать. Например, если вы ищете 10-тысячник для Apple 2019 года, вы получите что-то вроде этого:
Немного головной боли, да? Вот почему SEC обычно анализирует эту информацию и показывает более чистую версию, которую легче усвоить:
Если вы смотрите на одну компанию в течение одного-трех лет, интерфейс SEC подойдет. Если вы хотите вернуться более чем на три года назад, вам придется просмотреть несколько документов, но это выполнимо. Если вы хотите сравнить документы между несколькими компаниями — ну, тут все становится сложнее.
Даже при использовании таксономии XBRL ни одна компания не подает отчетность одинаково. Если вы захотите, скажем, сравнить расходы Apple на исследования и разработки с расходами Microsoft, вы быстро обнаружите, что компании обозначают эти финансовые показатели по-разному. Это делает прямое сравнение практически невозможным.
Для возможности такого сравнения Intrinio предлагает стандартизированную финансовую отчетность. Мы анализируем информацию, которая особенно актуальна и полезна для наших клиентов, и используем соответствующие алгоритмы машинного обучения, такие как мультиклассовая классификация, чтобы сопоставить отчетные данные со стандартным набором терминов, которые мы используем для всех компаний. мы покрываем. Мы потратили годы на обучение нашего алгоритма правильным данным, чтобы помочь ему обнаружить скрытые закономерности, которые часто непонятны людям.
Традиционные фирмы, работающие с данными, не используют алгоритмы — у них есть команды от 100 до 1000 человек, которые вручную составляют финансовые отчеты. Как мы упоминали в начале, это может быть очень дорого для вас как пользователя. Наш собственный механизм обработки XBRL позволяет нам читать эти сложные файлы XBRL в масштабе и извлекать соответствующую информацию. Любые потенциальные проблемы помечаются, затем проверяются и устраняются членом команды (человеком). Наш уровень точности составляет примерно 99,8% до проверки человеком, что сравнимо с командой аналитиков, но без высоких затрат на данные.
В дополнение к стандартизированным финансовым показателям мы рассчитываем более сотни инвестиционных показателей и коэффициентов эффективности, чтобы повысить ценность вашего анализа. Все расчеты сопоставимы по заявкам и компаниям. Мы также рассчитываем несколько финансовых периодов, о которых не сообщается. Например, компании должны отчитываться за Q1, Q2, Q3 и FY, но не Q4. Мы рассчитываем последний квартал финансового года, чтобы дать вам более полную картину.
У нас есть собственная база данных компаний и документов SEC, поэтому вы можете в любое время получить доступ к финансовой отчетности в соответствии с отчетами. Когда в SEC подаются новые документы, эти данные доступны вам в среднем в течение пятнадцати минут.
Внутри наших основ
Наши фундаментальные данные включают стандартизированные отчеты 10-K и 10-Q для всех публичных компаний США. Получайте отчеты о прибылях и убытках, балансовые отчеты, отчеты о движении денежных средств и такие показатели, как рыночная капитализация, EBITDA и ROI. Внебиржевые ценные бумаги, ETF и ADR/иностранные эмитенты в настоящее время не покрываются. Мы предлагаем историю, начиная с того времени, когда компания подавала документы в XBRL.
Этот набор данных содержит огромное количество дополнительных данных, в том числе:
- Сотни финансовых показателей и коэффициентов
- Ссылка на компанию и метаданные
- Новости компании
- Инсайдерская и институциональная собственность
- Институциональные холдинги
- Предстоящие и исторические IPO
- Необработанный текст 10-Q, 10-K, 8-K, 20-F и 40-F
- Заметки 10-Q и 10-K с возможностью поиска
- Отраслевые и отраслевые рейтинги
- Экономические данные
Наша основная документация по продукту содержит информацию о том, что включено, источнике данных, истории, методах доступа и конечных точках для каждого канала.
Тестирование и доступ к фундаментальным данным
Основы Intrinio доступны через API, массовую загрузку файлов, прямой доступ к базе данных и FTP. Наши инструменты созданы разработчиками для разработчиков, и мы стремимся предоставить самые передовые платформы доставки данных.
Чтобы начать работу, запросите консультацию у нашего отдела продаж, чтобы создать индивидуальное решение и получить бесплатную пробную версию данных.
Вот еще несколько полезных ссылок:
Конечные точки API
Комплекты для разработки программного обеспечения
• R
• "Ява"
• "Рубин"
• Питон
• C#
Готовы начать? Запросите бесплатную консультацию один на один с одним из наших экспертов по данным
Первоначально опубликовано на https://intrinio.com.
