データと方法

候補の選び方

EV/EBIT倍率の低い順に並べる。EV/EBIT倍率は、会社を借入ごと丸ごと買う値段（企業価値＝時価総額＋借入−現金）が営業利益の何年分かを表し、低いほど安い。PERと似ているが、借入と現金を入れ、金利や一時的な損益に左右されにくい営業利益で割る。ただし、ピオトロスキーのFスコア（9点満点）が7点以上の会社だけ。Fスコアは、黒字か・キャッシュフローが黒字か・利益や財務や効率が前年より良くなっているかを9つの点検で数えたもの。過去の検証で、日米それぞれ2つの期間の計4つすべてで市場を上回ったのは、比べた選び方のうちこの方法だけだった。資本利益率（グリーンブラットの定義：営業利益÷（正味運転資本＋有形固定資産））と注意の印は、参考として表示する。順位づけだけは、企業価値を時価総額の30%より小さく見ない（現金が時価総額に近い会社の利回りが極端になるのを防ぐ）。

この方法にした理由

その時点で分かっていた数字だけで選ぶ5つの方法（安さだけ・グリーンブラットのマジックフォーミュラ・それぞれにFスコアの条件を足したもの・安さに資本利益率の下限を付けたもの）を、日米それぞれ2つの期間で比べた。4つの検証すべてで市場を上回ったのは「安さ＋Fスコア7点以上」だけだった。5つの中から良かったものを選んだので、過去の成績は実際より少し良く見えている。

注意の印

赤字・減収減益・利益に現金が伴わない・借入が重い・株数の増加・一時的な利益の可能性は、参考として表示するだけ。多くはFスコアの点検に含まれている。

AIの使い方

候補ごとに、数字と直近の有価証券報告書（米国は 10-K）の抜粋だけをAI（Claude。運営者の定額プラン）に渡し、安く見られている理由の仮説・解消のきっかけ・それでも損をする筋書きを書かせる。Web検索はさせない。各項目には書類からの引用を付けさせ、原文と機械で照合して、見つからない項目は載せない。書かせるのは、新しく候補に入ったとき・新しい決算書類が出たとき・前回から90日たったときだけで、1日に最大15社。

データの出どころ

日本：EDINET の有価証券報告書、株価は Yahoo Finance。米国：SEC EDGAR の XBRL（frames と companyfacts）と 10-K の本文、株価は Yahoo Finance。

限界

検証は市場ごとに2つの期間だけで、日本の2つはどちらも割安株に追い風の時期だった。日本の数字は有価証券報告書からなので、最大で1年ほど古い。検証では、途中で消えた会社の一部を追えていない。AIの仮説は下書きで、調べ上げたものではない。

運営者

After Deal 運営者（個人）。勤務先とは関係がなく、趣味で運営している。投資助言ではない。