Engines Recipe unverified

배당 thesis (자본배분 + 현금흐름 quality + 배당 정책)

회사의 배당 매력도를 자본배분 의지 + 현금흐름 quality + 과거 배당 정책 3 축으로 평가하는 절차.

engines.recipe.dividendThesis GitHub 원본

연계 절차

이 절차의 단계

  1. 1
    기업 분석 시작 라우터 engines.company.researchStarter

    회사 진입

  2. 2
    배당과 주주환원 분석 engines.analysis.dividendCapitalReturn

    배당·자사주 종합

  3. 3
    Analysis - 자본배분 engines.analysis.capitalAllocation

    자본배분 의지

  4. 4
    현금흐름 분석 engines.analysis.cashflow

    FCF 가 배당 충당 가능 여부

절차

실행 순서

  1. 1

    `tableRef` 3+ 개 (dividend 정책 + 자본배분 + 현금흐름)

  2. 2

    `valueRef` 4+ (배당성향 % / FCF / 배당지급액 / payout ratio / DPS 성장률)

  3. 3

    `dateRef` 1 개

  4. 4

    배당성향 (%) + DPS 성장률 (%) 명시.

  5. 5

    FCF 가 배당 지급액의 몇 배인지 (충당 배수) 명시.

  6. 6

    자사주 매입이 있으면 배당 + 자사주 합산 주주환원율 함께.

  7. 7

    "배당 지속 가능" 같은 단정 X — 과거 N 년 + 가정 + 시나리오 명시.

공개 호출 방식

import dartlab

c = dartlab.Company("005930")

dividend = c.show("dividend")
capital = c.analysis("financial", "자본배분")
cashflow = c.analysis("financial", "현금흐름")
return_axis = c.analysis("financial", "배당주주환원")

호출 동작

배당 정책 raw 데이터 → 자본배분 우선순위 (배당 vs CAPEX vs 자사주) → 현금흐름 quality (FCF / 배당 충당 비율) → 주주환원 시계열 종합.

  1. 회사 진입
  2. show(“dividend”) — 과거 배당 정책 시계열 + 배당성향
  3. analysis(“financial”, “자본배분”) — 자본배분 의지 점수
  4. analysis(“financial”, “현금흐름”) — FCF / 배당 충당 비율
  5. analysis(“financial”, “배당주주환원”) — 주주환원 종합 (있으면)

대표 반환 형태

  • tableRef 3+ 개 (dividend 정책 + 자본배분 + 현금흐름)
  • valueRef 4+ (배당성향 % / FCF / 배당지급액 / payout ratio / DPS 성장률)
  • dateRef 1 개

연계 절차

  1. engines.company.researchStarter — 회사 진입
  2. engines.analysis.dividendCapitalReturn — 배당·자사주 종합
  3. engines.analysis.capitalAllocation — 자본배분 의지
  4. engines.analysis.cashflow — FCF 가 배당 충당 가능 여부

기본 검증

  • 배당성향 (%) + DPS 성장률 (%) 명시.
  • FCF 가 배당 지급액의 몇 배인지 (충당 배수) 명시.
  • 자사주 매입이 있으면 배당 + 자사주 합산 주주환원율 함께.
  • “배당 지속 가능” 같은 단정 X — 과거 N 년 + 가정 + 시나리오 명시.

런타임

실행 환경별 호환성

환경상태비고 / 제한
Local Python supported
Server supported
MCPunknown
Web AIunknown
Pyodide limited
  • browser 안에서는 dividend topic 단일 호출만