Два месяца назад я начал собирать данные из отчетностей эмитентов MOEX для DeepSeek (DP). Основная цель была выяснить на сколько точно DP может агрегировать показатели из отчетностей РСБУ/МСФО через методы финансового анализа в единую оценку потенциала роста и надежности эмитента. 

На текущий момент в DP загружено 74 отчета РСБУ и 76 отчета МСФО. 

DP показал итоговую оценку потенциала роста и надежности в пределах от -100% до 100%, где:

Потенциал роста и надежность эмитента:
70% — 100% — отличная оценка (зеленая зона)
40% — 69% — средняя оценка (желтая зона)
<40% — плохая оценка (красная зона)

Для сравнения оценки DP я использовал мультипликативный скоринг (алгоритмы), где:

Потенциал роста эмитента:
50% — 100% - отличная оценка (зеленая зона)
30% — 49% - средняя оценка (желтая зона)
<30% - плохая оценка (красная зона)

Надежность эмитента:
1кл — 2кл - отличная оценка (зеленая зона)
3кл - средняя оценка (желтая зона)
4кл — 5кл - плохая оценка (красная зона)

5 лет назад я закончил свою модель финансовой аналитики компаний по РСБУ и МСФО. Недавно меня посетила мысль сделать автоматическую выгрузку промпта из моей базы отчетностей компаний для того, чтобы параллельно с моей оценкой, оценивал и AI. Выгрузку промпта я еще не сделал, пока что остановился на тестировании Deepseek. 

Поехали.

Первое, что я сделал, накидал временный промпт финансовых данных существующей компании, вот промпт:

«Проведи финансовый анализ ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности и деловой активности. Присвой надежность от -100% до 100% и потенциал роста компании от -100% до 100%. Числа идут по годам через запятую от текущего года к предыдущим годам. Финансовые вложения: 29674395, 36764743, 34080890, 56074772, 44189263. Денежные средства: 19151041, 1747906, 3984340, 14070159, 3238367. Краткосрочные обязательства: 232090856, 109655533, 71482960, 47372752, 40065519. Дебиторская задолженность: 8782955, 5828368, 7089358, 7283827, 11089162. Оборотные активы: 57823359, 44394377, 45212638, 77497220, 58575045.