DCF Valuation Model

Fundamental intrinsic value analysis via Discounted Cash Flow — multi-scenario, WACC auto-computed, HTML report.

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Modèle de valorisation DCF

Calcule la valeur intrinsèque d'une action via un modèle DCF (Discounted Cash Flow) institutionnel. Télécharge automatiquement les données financières via yfinance et génère un rapport HTML self-contained.

Fonctionnalités

• WACC automatique via le modèle CAPM (bêta, prime de risque marché, taux sans risque temps réel)
• 3 scénarios Bear / Base / Bull avec hypothèses de croissance différenciées
• Marge de sécurité (Benjamin Graham) : (IV − Prix) / IV × 100
• Matrice de sensibilité WACC × taux de croissance terminal
• Rapport HTML self-contained (~26KB) avec visualisation des scénarios
• Multiples de marché : P/E, EV/EBITDA, P/FCF, P/Book

Usage

pip install -r requirements.txt

# Analyse interactive (mode questions-réponses)
python dcf_advanced.py

# Analyse directe
python dcf_advanced.py AAPL
python dcf_advanced.py NVDA

# Mode batch (plusieurs tickers)
python dcf_advanced.py AAPL NVDA MSFT

Exemple de résultats

Ticker	Prix marché	Bear	Base	Bull	Marge de sécurité
AAPL	$276.83	$82	$87	$92	−217% (survalué)
NVDA	$198.48	$62	$106	$144	−87% (survalué)

Méthodologie

FCF projeté(t) = FCF₀ × (1 + g)^t
Valeur terminale = FCF_n × (1 + g_terminal) / (WACC − g_terminal)
VPT = Σ FCF(t) / (1 + WACC)^t + TV / (1 + WACC)^n

Le WACC est calculé via CAPM : Ke = Rf + β × (Rm − Rf), où Rf = rendement du T-Bill 10Y et β provient de yfinance.

Fichiers

Fichier	Description
dcf_advanced.py	Script principal (1 800 lignes)
requirements.txt	Dépendances Python
LANCEMENT.md	Guide de démarrage détaillé
DCF_Report_AAPL.html	Exemple de rapport généré
DCF_Report_NVDA.html	Exemple de rapport généré

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DCF Valuation Model (EN)

Computes intrinsic stock value via institutional DCF analysis. Auto-downloads financial data via yfinance and generates a self-contained HTML report.

Features

• Automatic WACC via CAPM model (beta, market risk premium, real-time risk-free rate)
• 3 scenarios Bear / Base / Bull with differentiated growth assumptions
• Margin of Safety (Benjamin Graham): (IV − Price) / IV × 100
• Sensitivity matrix WACC × terminal growth rate
• Self-contained HTML report (~26KB) with scenario visualization
• Market multiples: P/E, EV/EBITDA, P/FCF, P/Book

Usage

pip install -r requirements.txt
python dcf_advanced.py AAPL           # Direct analysis
python dcf_advanced.py AAPL NVDA MSFT # Batch mode

Methodology

Component	Formula
WACC	(E/V) × Ke + (D/V) × Kd × (1−T)
Cost of equity (CAPM)	Ke = Rf + β × (Rm − Rf)
FCF projection	FCF₀ × (1 + g)^t
Terminal Value	FCF_n × (1 + g_t) / (WACC − g_t)
Margin of Safety	(IV − Price) / IV × 100

Limitations

• Model assumes stable FCF growth; inappropriate for pre-revenue or highly cyclical companies
• WACC components sourced from yfinance — verify manually for precision work
• Terminal growth rate is the most sensitive assumption: ±1% changes fair value by 20–40%

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Built with Python 3.8+ · yfinance · pandas · numpy