Bourse Conviction Score: ranking zakupów insiderów przez uczenie maszynowe

Dlaczego „prezes kupił” to za mało, które cechy odróżniają mocny zakup insidera od szumu i jak Bourse Conviction Score ocenia każdy zakup z Form 4 w skali 0-100.

„Prezes kupił akcje” to najczęstszy nagłówek o transakcjach insiderów i sam w sobie mówi niewiele. Członkowie zarządu kupują, żeby uspokoić rynek po spadku, żeby spełnić wymogi posiadania akcji albo dlatego, że uważają spółkę za tanią. Bourse Conviction Score próbuje odróżnić te sytuacje: każdy zakup na rynku (SEC Form 4, kod P) dostaje ocenę od 0 do 100.

Najważniejsze

• Wynik pochodzi z drzew decyzyjnych gradient boosting (algorytm XGBoost) uczonych na zakupach z Form 4 w bazie Bourse.
• Model patrzy na kontekst, nie tylko na stanowisko: o ile wzrosły udziały, czy inni insiderzy kupili w tym samym tygodniu, jak daleko kurs jest od rocznego dołka i czy wcześniej insiderzy sprzedawali.
• Wynik 98 oznacza, że zakup wypadł lepiej niż 98% zakupów, na których model się nie uczył. To pozycja w rankingu, a nie obietnica zysku.
• Każdy wynik ma powody i zdanie w rodzaju „najsilniejszy sygnał na tej spółce od 1 czerwca 2026”.

Na co patrzy model

Dwadzieścia cech opisuje każdy zakup: stanowisko (CEO, CFO lub główny księgowy, prezes, członek rady, akcjonariusz z 10%), wartość transakcji, wzrost udziałów, liczba innych insiderów kupujących w 7 i 30 dni, czy co najmniej dwie osoby ze ścisłego zarządu kupiły w tym samym tygodniu, dni od poprzedniego zakupu tej osoby i kogokolwiek w spółce, sprzedaże insiderów w 30 i 90 dniach przed oraz trzy cechy cenowe: odległość od rocznego dołka i szczytu oraz ruch kursu w miesiącu przed transakcją.

Jak go sprawdziliśmy

Etykieta jest prosta: czy zwrot akcji w miesiącu po zakupie był w górnych 30% wszystkich zakupów insiderów z tego miesiąca? Trening objął najstarsze trzy czwarte zakupów, test najnowsze miesiące, których model nie widział. Na tym zbiorze ROC AUC wyniosło 0,64, a 46% najwyżej ocenionej dziesiątej części trafiło do najlepszych 30% swojego miesiąca, wobec 28% dla wszystkich zakupów. To przydatna kolejność, a nie pewność, i historia danych jest wciąż krótka.

Gdzie to zobaczyć

• W aplikacji: Więcej, Conviction Score.
• Na stronie: Conviction Score z metodą i najwyższymi wynikami z ostatnich tygodni.
• W API: GET /v1/conviction?min_score=90 i pole conviction_score w /v1/insiders.
• W Pythonie: bourse.get_conviction(min_score=90) z pakietu bourse-quant.

Wynik porządkuje publiczne raporty. Nie jest rekomendacją inwestycyjną.

Bourse dostarcza dane finansowe i informacje redakcyjne, których część jest generowana przez AI. Ta strona ma charakter wyłącznie edukacyjny. Nie jest spersonalizowaną poradą inwestycyjną ani rekomendacją kupna lub sprzedaży jakiegokolwiek instrumentu finansowego. Decyzje podejmujesz samodzielnie.