AInvestor Score: Definition und Berechnung

Wie der Score konstruiert wird (Schritt für Schritt)

1. Feature-Set sammeln: Zusammenstellung von Komponentenmetriken für das Unternehmen wie Rentabilität (ROIC, EBITDA-Marge), Wachstum (Umsatz- oder Ertragswachstumsraten), Cashflow-Generierung (FCF-Rendite), Verschuldung (Nettoverschuldung / EBITDA), Bewertung (KGV, EV/EBITDA im Verhältnis zu Peers) und Kursmomentum.
2. Plausibilitätsprüfung: Sicherstellen, dass erforderliche Eingaben existieren und numerisch sind; fehlende Werte kennzeichnen und sinnvolle Defaults oder Flaggen anwenden. Bestimmte Metriken erfordern positive Nenner und werden bei Ungültigkeit ausgeschlossen.
3. Winsorisierung / Cap-Ausreißer: Limitieren Sie extreme Metrikwerte (z.B. oberes/unteres Perzentil), um die Empfindlichkeit gegenüber Fehlern oder Ausreißern zu reduzieren.
4. Metriken normalisieren: Konvertieren Sie Rohmetriken auf eine gemeinsame 0–100-Skala mit Perzentil- oder Z-Score-Mapping innerhalb eines geeigneten Universums (Sektor- oder globale Peer-Set). Höhere ROIC beispielsweise entspricht einem höheren normalisierten Unter-Score, während höhere Verschuldung einem niedrigeren Unter-Score entspricht.
5. Gewichte anwenden: Multiplizieren Sie jeden normalisierten Unter-Score mit seinem vordefinierten Gewicht. Typische Gewicht-Buckets sind Qualität (Rentabilität, Return-Metriken), Wachstum (Umsatz-/Ertragswachstum), Bewertung (relatives KGV, EV/EBITDA, FCF-Rendite), Momentum (preisbasierte Signale) und finanzielle Gesundheit (Verschuldung, Liquidität).
6. Aggregieren: Summieren Sie die gewichteten Unter-Scores und reskalieren Sie auf einen 0–100-Bereich. Wenn kritische Metriken fehlen, wird eine Strafe angewendet oder der Nenner angepasst, damit der Score vergleichbar bleibt.
7. Stabilitäts-Glättung: Blenden Sie optional den aktuellen Score mit kürzlichen historischen Scores, um übermäßige Volatilität durch eine einzelne Datenrevision zu vermeiden.
8. Ausgabe und Flaggen: Geben Sie den endgültigen numerischen Score plus Komponentenaufschlüsselung (Unter-Scores, Gewichte), Validierungsflaggen (z.B. fehlende Eingaben), Konfidenzniveau, etwaige Industry-Trend-Anpassungen und einen Erfolgs-/Qualitätsindikator zurück. Nachgelagerte Consumer verwenden diese Felder für Anzeige, Sortierung und Filterung.
9. Industry-Trend-Anpassungen: Wenden Sie sektorspezifisches Sentiment nur auf Grenzfälle des Scores an. Positives Branchen-Sentiment: Grenzfälle aufwerten. Negatives Branchen-Sentiment: Grenzfälle abwerten. Neutrales Sentiment: Keine Anpassung. Diese Anpassungen sind konservativ und werden nur angewendet, wenn der Score nahe an Schwellen liegt.
10. Ausgabe-Zusammenfassung: Die finale Ausgabe enthält die numerische Punktzahl (0–100), Komponentenaufschlüsselungen (Unter-Scores und Gewichtungen), Validierungsflaggen (fehlende oder ungültige Eingaben), Konfidenzniveau, etwaige Industry-Trend-Anpassungen und einen Erfolgs-/Qualitätsindikator für die Weiterverarbeitung.

Notes

• Scores sind relativ zum Normalisierungs-Universum (Sektor vs. global kann Perzentile ändern).
• Ein Score von 80+ deutet typischerweise auf starke, durchgehend solide Metriken hin; 40–60 sind neutral; unter 30 deuten auf materielle Schwächen hin.
• Die Komponentenaufschlüsselung ist ebenso wichtig wie der Gesamt-Score — ein hoher Score, der rein durch Momentum angetrieben wird, unterscheidet sich von einem, der durch Fundamentaldaten angetrieben wird.

Interpretation & praktische Hinweise

Der AInvestor Score bietet eine zusammengesetzte Metrik, die Investoren hilft, Aktien schnell anhand mehrerer Dimensionen von Qualität, Wachstum und Bewertung zu bewerten. Höhere Scores deuten auf stärkere Fundamentaldaten hin, aber Investoren sollten immer die Komponentenaufschlüsselung überprüfen, um sicherzustellen, dass der Score ihrer Investitionsthese entspricht.

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