TickerReceipts 的運作方式

經過驗證的準確性

每一條被追蹤的觀點都有明確的時間範圍（通常為 3–6 個月）。當該期限屆滿時，我們會使用來自 Yahoo Finance 和 FMP 的資料，將實際收盤價與分析師的目標價進行比較。

分析師的 track_record_score 是其已結算預測中被證實正確的百分比。我們要求至少有 5 個已結算結果 才會公布分數——低於該門檻的分析師會顯示 建設中，直到累積足夠的判定結果。

DCI 是如何計算的？

DCI 是一個 0–100 的分數，由兩項輸入推導得出：當前看漲與看跌分析師立場的比值，以及一個捕捉該比值是否正在變化的短期動量項。以下是精確的公式：

bull_ratio        = bull_count / (bull_count + bear_count)
trend_adjustment  = clamp((bull_ratio - prev_bull_ratio) × 20,  min = -10,  max = +10)
DCI               = clamp(bull_ratio × 100 + trend_adjustment,  min = 0,    max = 100)

當不存在先前快照時（即對某檔股票的首次計算），trend_adjustment 為 0。乘數 20 意味著 bull_ratio 在一天內變動 5 個百分點會使 DCI 在該方向上移動整整 1 分，並受 ±10 的上限約束。

權重參數

當前的 DCI 計算對每位分析師的立場賦予相同權重——一位分析師，一票。分析師的可信度（以 track_record_score 衡量，即已驗證預測中正確數與總數之比）尚未進入 DCI 公式本身；它出現在每個股票頁面上單獨展示的 準確率排行榜 中。DCI 的未來迭代版本將引入可信度加權，使擁有更長已驗證業績記錄的分析師擁有更大影響力。立場不套用時間衰減：在分析師發布新觀點之前，其最近的立場會一直保留。

實例分析：NVDA

假設在第 1 天，有 12 位分析師對 NVDA 發表了看漲觀點，4 位發表了看跌觀點。此時不存在先前快照：

bull_ratio        = 12 / (12 + 4)  = 0.75
trend_adjustment  = 0               (no prior snapshot)
DCI               = 0.75 × 100 + 0 = 75  → direction: "bull"

在第 2 天，兩位分析師由看漲轉為看跌（現在為 10 看漲、6 看跌）：

prev_bull_ratio   = 0.75
bull_ratio        = 10 / (10 + 6)  = 0.625
raw_trend         = (0.625 - 0.75) × 20 = −2.5
trend_adjustment  = clamp(−2.5, −10, +10) = −2.5
DCI               = 0.625 × 100 − 2.5 = 60.0  → direction: "bull" (barely)

DCI 在一天內下跌了 15 分，同時反映了當前比值的變化和負向動量訊號。若沒有趨勢調整，結果將為 62.5；該調整增加了一個微小的額外訊號，表明比值正朝著看跌方向移動。

DCI 分數超過 60 代表什麼？

DCI 分數對應五種方向標籤：

• 80–100 — 極度看漲：壓倒性的看漲共識；看跌者僅為少數。
• 60–79 — 看漲：看漲立場多於看跌立場，伴隨中等動量。
• 40–59 — 均衡：存在真正的分歧；任何一方都不佔主導。接近 50 的分數最具爭議性。
• 20–39 — 看跌：看跌立場多於看漲立場。
• 0–19 — 極度看跌：壓倒性的看跌共識。

分數高於 60 並不意味著該股票將會上漲——它僅反映從 YouTube 影片中捕捉到的、當前公開陳述的分析師立場分布，僅此而已。所有 DCI 資料僅用於教育和資訊目的，並不構成投資建議。

我們如何收集分析師預測？

我們透過一條在 UTC 06:00 執行的自動化流程，每日發現被追蹤的財經分析師發布的 YouTube 影片。對於每個新影片，一個 Gemini AI 模型會提取股票提及、目標價、時間範圍以及分析師的方向性立場（看漲、看跌或中性）。僅納入可驗證、有時間界限的觀點——含糊的評論（如「市場感覺有些不穩」）會被過濾掉。每一條提取出的觀點都會透過與我們的 market_securities 參考表進行比對，從而鎖定到具體的股票代碼；無法被可靠比對到已知證券的提取結果會從資料集中剔除，而不會進行猜測。

用於驗證的股價資料來自 Yahoo Finance 和 Financial Modeling Prep（FMP）。我們不對所涵蓋的公司進行獨立研究；被追蹤的陳述就是分析師所表述的原始資料，包括分析師最終被證明判斷錯誤的情形。

DCI 多久更新一次？

我們的資料流程按每日 cron 排程執行：影片發現在 UTC 06:00，預測驗證在 UTC 08:00，DCI 重新計算在 UTC 10:00。因此，DCI 分數與分析師業績記錄會在同一個工作日內反映出最新可用資料。每週變化快照（展示 DCI 的週環比變動、立場翻轉和新的爭論）於每週一計算。

預測是如何驗證的？

每一條提取出的預測都帶有分析師所聲明的時間範圍，通常為 3–6 個月。當該期限屆滿時，流程會使用來自 Yahoo Finance 和 FMP 的價格資料，將實際收盤價與分析師的目標價進行比較。如果價格朝預測方向越過了目標價，該預測被標記為 正確，否則標記為 錯誤。在目標日期到來之前，預測保持 待定 狀態。

分析師的 track_record_score 是其已驗證預測中被正確結算的百分比。我們要求至少有 5 個已驗證結果才會顯示業績記錄分數，以避免因樣本量過小而產生具有誤導性的精確數字。

樣本量與涵蓋範圍

TickerReceipts 目前在數百場活躍的股票爭論中追蹤 YouTube 財經分析師。隨著新分析師和新影片被不斷發現，涵蓋範圍每日增長。我們優先關注那些做出具體、可驗證股票預測的分析師，而非泛泛的市場評論。

局限性與透明度

我們堅持坦誠說明我們的資料能做什麼、不能做什麼。基於 AI 的提取偶爾可能遺漏細微差別或錯誤歸類分析師的立場——尤其是在涉及諷刺、條件性陳述或含糊措辭的觀點時。並非所有分析師都做出明確的價格預測；有些只提供更難精確驗證的方向性評論。建立有意義的業績記錄需要 3–6 個月的資料，因此較新的分析師將只有有限的驗證歷史。我們會透明地顯示「待定」狀態，讓使用者始終清楚哪些已經驗證、哪些尚未驗證。

DCI 衡量的是分析師意見的分布，而非股票表現的預測指標。較高的 DCI 分數意味著分析師整體偏向看漲；它並不意味著該股票會跑贏大盤。分析師過往的準確率並不保證未來的準確率。TickerReceipts 上的所有內容僅用於教育和資訊目的，不構成投資建議。