Plataforma de análise de investimentos que transforma exports locais do S&P Capital IQ Pro em screening, acompanhamento financeiro, análise de peers, valuation e materiais para comitê de investimento.
O ambiente demonstrado possui 186 companhias, entre empresas monitoradas e trading comps, com cobertura no Brasil e nos Estados Unidos. A mesma arquitetura analítica pode ser aplicada a qualquer companhia adicionada ao universo. A Lululemon é utilizada abaixo como case demonstrativo do fluxo completo.
Clique em qualquer imagem para abrir em resolução completa. Os outputs são indicativos, as premissas da Lululemon permanecem identificadas como draft e o material não constitui recomendação de investimento.
| Watchlist priorizada | Comparação entre companhias |
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| Ranking de atenção combina valuation, revisões, inflexão operacional e red flags para direcionar a revisão humana. | Comparação lado a lado de Lululemon, Nike e Deckers, com performance, valuation, revisões e racional de priorização. |
| Monitoramento trimestral | Tese construída manualmente |
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| KPIs, sinais de atenção, leitura executiva, red flags e perguntas para management. | What we would own, pilares, variant perception, debate central, catalisadores, riscos, SWOT e diligence questions. |
| Peer set e governança | Trading comps e estatísticas |
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| Peers sugeridos pelo Capital IQ, revisão humana, rejeições documentadas e mediana ex-company. | EV/Revenue, EV/EBITDA, P/E e P/TBV em LTM/NTM, com mean, median, quartis, high/low e tratamento de outliers. |
| Posicionamento fundamental | Actual vs consensus |
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| Crescimento, margem, ROE e múltiplos mostram se o valuation relativo é sustentado pelos fundamentos. | Receita e EBITDA contra estimativas, além de revisões de receita e EPS em 30 e 90 dias. |
| Demonstrações e KPIs | Cash flow, capital efficiency e leverage |
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| Histórico trimestral, LTM, crescimento, margens, market cap, EV, múltiplos e ROIC. | Receita, EBITDA, gross margin, FCF conversion, cash conversion cycle e net leverage. |
O módulo de capital structure reconcilia market cap, dívida e caixa até o enterprise value, calcula leverage e coverage e testa debt capacity em diferentes níveis de dívida/EBITDA.
| Visão executiva do case | Editor de premissas |
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| Preço atual, target indicativo, WACC, terminal multiple e status de revisão no primeiro bloco. | Base, Bear e Bull começam preenchidos pelos anchors automáticos e podem ser ajustados manualmente. |
O Assumption Workbench permite editar Base, Bear e Bull diretamente na
plataforma. Todo campo abre preenchido com o valor automático vigente; somente
as alterações feitas manualmente são gravadas como overrides. O salvamento
recalcula DCF, sensitivities, bridges, sponsor returns e exports a partir da
mesma fonte, arquiva a versão anterior e mantém a trilha de mudanças em
data_private/, fora do Git.
| Drivers operacionais editáveis | WACC e premissas terminais |
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| Crescimento, margem, D&A, capex, tax rate e working capital por cenário. | Beta, custo da dívida, WACC, crescimento perpétuo, ROIC terminal e exit multiple. |
As premissas ficam visíveis antes dos outputs: horizonte detalhado e fade, crescimento, margem, D&A, capex, working capital, tax rate, WACC, crescimento perpétuo, ROIC terminal e reinvestimento. Cada input é classificado como manual, data anchored, mixed ou calculated.
O sistema separa erro de modelo de julgamento pendente. A recomendação só pode se tornar final após aprovação das premissas e dos peers; divergências de valuation continuam visíveis para reconciliação.
| Cenários e matriz WACC × múltiplo | Tornado e crescimento perpétuo implícito |
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| Bear, Base e Bull contra o preço atual, com a célula-base destacada. | Receita, margem, WACC, capex e exit multiple testados isoladamente; o modelo também traduz o múltiplo em crescimento implícito. |
O football field triangula DCF, EV/EBITDA, EV/Revenue, P/E, histórico próprio e faixa de 52 semanas, mantendo o target e o preço atual como referências separadas.
| Forecast operacional e UFCF | Equity value e enterprise value bridges |
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| Forecast com período detalhado e fade explícito até o steady state; EBITDA é convertido em UFCF. | O DCF reconcilia PV do forecast, terminal value, dívida líquida e equity value; o EV reportado é reconstruído separadamente. |
O WACC mostra custo de equity, custo da dívida, estrutura de capital e taxa terminal. Perpetuity growth e múltiplo fundamental Gordon-consistent convergem por construção; o múltiplo de mercado permanece um cross-check independente.
| Sponsor returns | Value creation e debt paydown |
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| Equity check, MOIC, IRR e leverage de entrada/saída sobre o mesmo forecast operacional. | Decomposição entre EBITDA growth, multiple change, deleveraging, caixa excedente e fees. |
| Contexto de mercado | Proveniência das premissas |
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| Quartis dos peers, revisions e working-capital days ajudam a testar se a narrativa operacional sustenta o valuation. | Cada input revela valor, fonte e classificação; defaults frágeis ficam destacados para revisão. |
O HTML standalone é gerado somente sob demanda e replica a mesma versão de premissas usada na interface.
No case demonstrativo, a Lululemon apresenta preço de referência de US$ 113,62 e WACC de 8,8%. O DCF utiliza crescimento de longo prazo de 2,2%, ROIC terminal de 11,0% e múltiplo fundamental implícito de 7,7x, mantendo o múltiplo dos peers como cross-check independente. O valor indicativo base é US$ 230,34 e permanece marcado como draft até revisão e aprovação humana.
| Multi-multiple scorecard | Histórico de múltiplos |
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| O sistema escolhe múltiplos relevantes por business model e separa primary, cross-check e not meaningful. | Série histórica da companhia contra mediana e quartis dos peers, com leitura de re-rating e de-rating. |
O módulo converte preço e múltiplo em expectativas implícitas, retornos anualizados por cenário e sensibilidade de crescimento versus exit multiple.
O memo reúne situação, business quality, variant perception, valuation, cenários, catalisadores, riscos, perguntas de diligência, decisão e próximos passos em um único documento exportável.
| Data Audit | Data & Refresh |
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| Currency/unit mismatch, TTM incompleto, stale period, EV bridge, market-cap bridge, sinais incorretos e outliers. | Cobertura, completeness, valuation history, estimates, source log e histórico de refresh do Capital IQ. |
Novas companhias podem ser incluídas por identificador, como NASDAQ:LULU, NYSE:NKE ou BOVESPA:GMAT3. O lookup utiliza o Capital IQ Excel Add-In autenticado localmente e mantém os dados licenciados fora do repositório.
- Importação e normalização de financials trimestrais, market data, estimates e valuation history.
- TTM/NTM, crescimento, margens, cash conversion, leverage, ROIC/ROE e múltiplos.
- Peer statistics com a companhia analisada excluída da mediana e tratamento explícito de outliers.
- DCF, WACC, sensitivities, football field, debt capacity, sponsor returns e report assembly.
- Data audit, proveniência e controles contra campos incorretos, inconsistentes ou incompletos.
- Aprovação, rejeição e justificativa dos peers.
- Premissas operacionais, WACC, terminal value e cenários.
- Tese, variant perception, catalisadores, riscos e perguntas para management.
- Interpretação dos resultados, diligência adicional e recomendação final.
A metodologia completa de DCF, steady state, proveniência e classificação dos diagnósticos está documentada em docs/methodology.md.
Arquivos brutos, bases tabulares derivadas, teses completas e relatórios privados permanecem em data_private/, fora do versionamento. O repositório contém apenas screenshots estáticos selecionados, sem os arquivos-fonte licenciados nem informação suficiente para reconstruir a base privada.
Arquitetura e stack
src/
ingestion/ loaders, schemas, universe and Capital IQ import workflow
modeling/ metrics, peers, consensus, capital structure, DCF and safeguards
app/ Streamlit pages and reusable interface components
reporting/ charts, valuation cases, board packs and IC memos
pipeline/ normalized dataset build
data/
templates/ import and manual-input schemas
reference/ public reference parameters
sample/ offline demonstration data
tests/ financial logic, data quality, privacy and application tests
Stack principal: Python, pandas, Streamlit, Plotly, Matplotlib, Jinja, PowerShell, Pytest e S&P Capital IQ Pro Excel Add-In.
Executando a demonstração
pip install -e .
python -m src.pipeline.build_dataset --source public-demo
streamlit run src/app/streamlit_app.py -- --demoPara validar o projeto:
pytest
python scripts/check_git_hygiene.pyOutputs HTML da demonstração pública:
Limitações
- A qualidade de uma análise de comps depende da revisão humana do peer set.
- Debt capacity não substitui documentação de dívida, covenants, ratings e condições de mercado.
- DCF e múltiplos dependem da qualidade das premissas e não eliminam risco de modelagem.
- O modo completo depende de acesso autorizado ao Capital IQ e dos campos incluídos no export local.
Projeto desenvolvido como demonstração de análise financeira, valuation, automação e julgamento de investimento. Não constitui recomendação de compra ou venda de valores mobiliários.