DAVI เป็นเครื่องคำนวณมูลค่าเพื่อการศึกษา ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน · DAVI is an educational valuation calculator, not investment advice.
วิธีการคำนวณมูลค่าHow DAVI calculates — 12 published valuation models
DAVI คำนวณ กรอบมูลค่า (floor–ceiling) ของแต่ละหุ้น จาก 12 โมเดลการลงทุนที่ตีพิมพ์เผยแพร่ แล้วเทียบกับราคาตลาดปัจจุบัน — ทุกค่าเป็นผลคำนวณเชิงการศึกษา ไม่ใช่ราคาที่ "ควร" ซื้อขาย และไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน.
12 published valuation models — Graham (1934), Lynch (1989), Gordon (1959), Shiller, Greenblatt (2006) and more.
ดึงงบการเงินสาธารณะ
Public financials
งบกำไรขาดทุน งบดุล กระแสเงินสด ที่บริษัทเปิดเผยต่อสาธารณะ
รัน 12 โมเดล
12 models
แต่ละโมเดลให้ floor / ceiling / มูลค่าที่คำนวณได้ ตามสูตรที่เผยแพร่
เทียบกับราคาตลาด
Compare to price
แสดงว่าราคาปัจจุบันอยู่ตรงไหนของกรอบ — descriptive, ไม่ใช่สัญญาณ
12 โมเดล · The 12 models
แต่ละโมเดลอ้างอิงกรอบการลงทุนที่ตีพิมพ์ พร้อมสูตรการคำนวณ
- Nash NCAV
Variant of Graham 1934 + Graham zero-growth earnings power (US)
Floor = max((CA − Non-Current Liab) / Shares, 8.5 × EPS_norm — US asset-light fallback)
- Graham NCAV
Benjamin Graham, "Security Analysis" (1934)
Floor = (Current Assets − Total Liab) / Shares
- Graham Number
Benjamin Graham, "The Intelligent Investor" (1949)
Floor = √(22.5 × EPS × BVPS)
- Buffett DCF
Discounted Cash Flow (textbook)
10y FCF discounted + Gordon terminal value
- Lynch Fair
Peter Lynch, "One Up on Wall Street" (1989)
Fair = EPS × Earnings Growth Rate (PEG = 1)
- Gordon DDM
Myron Gordon (1959)
Value = D₁ / (r − g)
- Justified P/E
CFA equity textbook
Value = BVPS × (ROE − g) / (r − g)
- Sector P/E
Sector median multiplier
Value = EPS × sector median P/E
- Greenblatt Magic
Joel Greenblatt, "The Little Book That Beats the Market" (2006)
Quality-tiered P/E (16× / 13× / 10×) × EPS — by ROIC
- Pabrai 10×
Mohnish Pabrai, "The Dhandho Investor" (2007)
Fair = Owner Earnings × 10 (heads I win, tails I don't lose)
- Schloss Net-Net
Walter Schloss, Graham disciple, WJS Partners (50y track)
Floor = NCAV × ⅔ (Schloss bought at 67% of net-net)
- Shiller CAPE
Robert Shiller, Yale (Nobel 2013)
Fair = avg EPS (10y cycle) × historical mean P/E (16)
ความแม่นยำที่วัดได้ · Measured accuracy
ผลวัด walk-forward ย้อนหลัง หุ้นสหรัฐฯ — แสดงทั้งโมเดลที่แม่นและที่อ่อน ตามจริง ไม่เลือกโชว์
Market US
| Model | Price toward value in 12 mo. | n | Below floor: excess return, 12 mo. |
|---|---|---|---|
| Lynch Fair Value | 44.6% | 280 | -8.3% (n=61) |
| Sector P/E | 42.2% | 1,411 | -7.4% (n=463) |
| Buffett DCF | 40.7% | 359 | -1.1% (n=44) |
| Shiller CAPE | 39.7% | 479 | -8.4% (n=78) |
| Greenblatt Magic | 36.0% | 1,314 | -4.3% (n=161) |
| Pabrai 10x | 35.4% | 1,451 | +0.5% (n=109) |
| Gordon DDM | 35.1% | 1,054 | -16.4% (n=8) |
| Graham Number | 34.4% | 1,315 | +3.0% (n=68) |
| Justified P/E | 34.4% | 1,399 | +2.7% (n=66) |
| Nash NCAV | 34.2% | 849 | +31.5% (n=23) |
| Graham NCAV | 33.7% | 205 | — |
| Schloss Net-Net | 33.7% | 205 | — |
Market Thailand (SET)
| Model | Price toward value in 12 mo. | n | Below floor: excess return, 12 mo. |
|---|---|---|---|
| Gordon DDM | 62.6% | 3,073 | +14.4% (n=149) |
| Schloss Net-Net | 62.4% | 2,571 | +22.1% (n=70) |
| Graham NCAV | 59.7% | 2,571 | +11.6% (n=196) |
| Justified P/E | 57.3% | 4,772 | +8.6% (n=629) |
| Greenblatt Magic | 54.7% | 3,709 | +2.5% (n=748) |
| Sector P/E | 53.9% | 3,711 | +2.9% (n=807) |
| Pabrai 10x | 53.5% | 3,915 | -2.0% (n=832) |
| Nash NCAV | 52.8% | 4,233 | +7.6% (n=1,105) |
| Buffett DCF | 51.4% | 3,410 | -2.5% (n=1,004) |
| Graham Number | 50.7% | 3,709 | +3.7% (n=1,023) |
| Lynch Fair Value | 49.1% | 1,581 | -1.6% (n=640) |
| Shiller CAPE | 45.5% | 3,975 | +2.0% (n=2,220) |
DAVI Score composite · US — v1 (equal vote across models) vs v2 (weighted by measured accuracy)
Measured walk-forward over the same window (2022→now): hit = the 12-month peak after entry ≥ +20% · the numbers show whether a higher score really means a higher hit rate — not a forecast.
v1 — raw votes
| 0 votes | 55.5% | n=1,073 |
| 1-2 votes | 56.7% | n=446 |
| 3-5 votes | 62.4% | n=173 |
| 6-8 votes | 79.0% | n=19 |
v2 — accuracy-weighted (live)
| 0% weighted votes | 55.2% | n=1,236 |
| 1-25% weighted votes | 60.1% | n=338 |
| 26-50% weighted votes | 60.6% | n=99 |
| 51-75% weighted votes | 66.7% | n=18 |
| 76-100% weighted votes (top) | 70.6% | n=17 |
DAVI Score composite · TH — v1 (equal vote across models) vs v2 (weighted by measured accuracy)
Measured walk-forward over the same window (2022→now): hit = the 12-month peak after entry ≥ +20% · the numbers show whether a higher score really means a higher hit rate — not a forecast.
v1 — raw votes
| 0 votes | 27.6% | n=780 |
| 1-2 votes | 27.1% | n=1,023 |
| 3-5 votes | 35.1% | n=709 |
| 6-8 votes | 37.6% | n=447 |
| 9+ votes (DAVI Score top) | 47.2% | n=199 |
v2 — accuracy-weighted (live)
| 0% weighted votes | 25.9% | n=1,529 |
| 1-25% weighted votes | 34.1% | n=552 |
| 26-50% weighted votes | 34.9% | n=427 |
| 51-75% weighted votes | 37.8% | n=355 |
| 76-100% weighted votes (top) | 47.2% | n=265 |
ML Ranking Model (XGBoost v1)
Went live May 2026 — the live history is still too short to judge 12-month forecast accuracy. First 2–5 week rank-IC (Spearman): US -0.019 (a value near 0 = no forecast signal yet in the short window). We’ll keep reporting this every month as it is, good or not.
Backtested results are not investment advice and do not guarantee future outcomes · a hit-rate near 50% = no different from random.
ความแม่นยำในอดีตไม่รับประกันผลในอนาคต · Past accuracy does not guarantee future results.
ลองคำนวณหุ้นที่คุณสนใจ
ดูกรอบมูลค่าจาก 12 โมเดลของหุ้นสหรัฐฯ ฟรี · See the 12-model calculated range for any US stock — free.