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Sellside Research Engine은 핵심 주식 리서치 루프를 자동화하는 오픈소스 Python 파이프라인 겸 정적 웹 대시보드입니다. SEC EDGAR XBRL에서 감사된 펀더멘털을, Yahoo Finance(yfinance 경유)에서 가격과 컨센서스 추정치를, FRED에서 2년물 미국 국채를, ECB에서 EUR/USD를 가져온 뒤 21개 미국 주식을 스크리닝하고 상위 10개를 평가합니다. API 키는 필요하지 않습니다. 커버리지 및 산출물 - 유니버스: 8개 섹터에 걸친 21개 미국 주식으로, trg_workbench/config.py의 DEFAULT_US_TICKERS로 구성 가능합니다. 대시보드는 리서치 점수 기준 상위 10개를 표시하며 매 갱신마다 재순위화됩니다. comps, 팩터 히트맵, 산점도는 21개 전체를 포괄합니다. - 밸류에이션: 5년 감쇠 예측과 Gordon 터미널 밸류를 사용한 약세/기본/강세 FCF DCF, 역 DCF(현재 가격이 내포하는 성장률), 은행·브로커·보험사를 위한 잔여이익 및 정당 P/B, 범위의 풋볼 필드, 동종 기업 멀티플. - 리스크: 역사적 VaR 및 CVaR(95%, 1일), 21D/63D 변동성, S&P 500 대비 베타, Sharpe, Sortino, 최대 낙폭, 상관관계 행렬. - 심리 및 포지셔닝: EPS 수정, 실적 서프라이즈, 추천 추세, 공매도 잔고, 내부자 활동. - 섹터 및 매크로: S&P 500 대비 10개 SPDR 섹터 ETF, 로테이션 뷰, 실시간 10Y, 2Y, 3M 빌, VIX, DXY, WTI, EUR/USD. - 산출물: 대시보드용 dashboard_data.json, HTML 리서치 노트(네이비/골드 템플릿), HTML 폴백이 있는 WeasyPrint 기반 PDF, Markdown 노트, 150 DPI PNG 차트. 작동 방식 CLI(main_v2.py)는 fetch-all, build-report, build-all을 노출하며 --dry-run, --quiet, --formats 옵션을 제공합니다. 데이터는 data/normalized 아래에 정규화되고 dashboard_data.json으로 내보내지며, 런타임에 JSON을 로드하는 단일 파일 index.html로 렌더링됩니다. GitHub Actions 워크플로는 평일 22:00 UTC에 실행되어 JSON이 변경된 경우에만 커밋하고, Vercel Git 연동이 각 푸시마다 재배포합니다. 2단계 빌드(fetch-all 후 export_dashboard_data.py --skip-fetch)도 지원됩니다. 방법론 노트 - FCF 프록시 = SEC 순이익(Yahoo 폴백) x 0.80; WACC는 Blume 조정 베타와 고정 D/E 0.30을 사용한 CAPM 구성이며, 무위험 이자율은 5.3% 폴백이 있는 실시간 10Y 미국 국채입니다. - 성장률은 기본적으로 컨센서스 +1년 매출 성장률, 폴백으로 과거 성장률, 둘 다 없으면 5%이며 -20%에서 50%로 제한됩니다. - 등급은 컨센서스 목표 상승여력에서 기계적으로 산출됩니다: +10% 초과는 BUY, -10% 미만은 SELL, 그 외는 HOLD. - 결측값은 null로 기록되고 n/a로 렌더링됩니다. 알려진 공백으로는 FRED가 Yahoo보다 하루 지연되는 점과 간헐적인 Yahoo 단일일 공백이 있습니다. - 경영진 논평은 SEC 8-K 실적 전시물에 대한 키워드 휴리스틱이며 LLM이 아닙니다. CI에 캐시된 트랜스크립트가 없기 때문에 라이브 사이트에서는 n/a로 표시됩니다. 설정 및 커스터마이징 빠른 시작: 클론, pip install -r requirements.txt(Python 3.12), python export_dashboard_data.py 실행, 그런 다음 python -m http.server 8000으로 로컬 서빙. SEC는 API 사용자에게 SEC_USER_AGENT를 통한 연락처 정보를 요청합니다. 포크와 Vercel 가져오기로 개인 사본을 배포할 수 있으며, 포크는 NOTICE 파일을 유지하고 원본 저장소를 명시해야 합니다. 커스터마이징 지점으로는 티커 유니버스, build_research_dataset의 팩터 가중치, valuation.py의 DCF 가정, data/analyst_views.csv를 통한 애널리스트 오버레이(v1 보고서 전용)가 있습니다. pytest 스위트는 SEC XBRL 추출, ECB 정규화, 스크리닝, DCF 입력 및 시나리오, 역 DCF, 잔여이익, comps, 수익률 기간, TTM/DuPont, 심리, JSON 내보내기, 논평 추출, 템플릿, 차트를 포괄하지만 아직 pytest CI는 없습니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스이며 투자 조언이 아닌 리서치 및 교육 도구로 자리매김합니다. 로드맵에는 10-K/10-Q 인텔리전스, 몬테카를로 DCF, 역사적 멀티플 밴드, Piotroski 및 Altman 점수, 티어시트, PowerPoint 내보내기, Docker, pytest CI 등의 계획된 작업이 나열되어 있습니다.