Contexto: Anexo a lista das ações selecionadas no passo anterior (as 15 ações, em formato MD). Tens tudo o que precisas; não vou dar mais inputs nem responder a perguntas. Faz tudo tu: abres o site, introduzes os dados e identificas a alocação ótima por mim.

Gemas: dá uma ligeira preferência às ações assinaladas como “gemas” no(s) passo(s) anterior(es) — uma pequena inclinação a favor delas na alocação, sem quebrar as regras de peso.

Objetivo: a partir das 15 ações, encontrar a alocação ótima da fronteira eficiente e reduzir a carteira, excluindo as ações sobrevalorizadas ou cujo potencial é menor face às restantes (ou seja, as que ficam com menor peso). No fim devem sobrar no mínimo 3 e no máximo entre 7 a 9 ações, com pesos diferentes (máximo cerca de 33% e mínimo cerca de 5%), somando 100%.

Como fazer (Portfolio Visualizer): abre portfoliovisualizer.com/efficient-frontier e configura:
• Portfolio Type: Tickers
• Time Period: Year-to-Year
• Start Year: 3 anos antes do End Year
• End Year: 1 ano antes do ano atual
• Robust Optimization: Yes (usa a simulação de Monte Carlo)
• Use Historical Returns: Yes
• Asset Constraints: Yes
• Group Constraints: No
• Excess Return Frontier: No
Introduz os tickers das 15 ações, corre e identifica a alocação ótima da fronteira eficiente (o portefólio ótimo/tangente, de melhor relação risco-retorno). O plano gratuito limita a 15 ativos — como o passo anterior entrega no máximo 15, corre sem problema.

Redução da carteira: a partir dessa alocação, exclui as ações com menor peso, mantendo entre 3 e 9 ações com pesos entre cerca de 5% e 33%. Reajusta para que a soma dos pesos seja exatamente 100%.

Ações não suportadas: se o Portfolio Visualizer não identificar ou não tiver dados para alguma ação, não a excluas definitivamente — mantém-na na lista final (assinalada, sem percentagem atribuída), para ser considerada no passo seguinte, onde receberá um peso na avaliação.

Plano B (se o site mudar ou estiver indisponível): desenvolve um script em Python que replique a análise com as mesmas regras — preços via yfinance, otimização média-variância da fronteira eficiente com PyPortfolioOpt / cvxpy / NumPy, simulação de Monte Carlo, restrições de peso mínimo (~5%) e máximo (~33%), usando o mesmo período (3 anos, a terminar 1 ano antes do atual).

No fim, mostra visualmente:
• A lista final das ações e a respetiva alocação em % (soma = 100%), ordenada por peso.
• Uma nota curta com as ações excluídas e o porquê.

Exporta o resultado em formato MD (lista de ações + pesos; inclui também as ações não suportadas pelo Portfolio Visualizer, sem peso, assinaladas), pronto para servir de input ao próximo passo.

Contexto: Anexo a lista final das ações e pesos do passo anterior. Para cada ação, faz uma avaliação (valuation) aprofundada mas eficiente do valor justo e decide se deve permanecer no portefólio. Faz tudo tu; não vou dar mais inputs.

Regras de eficiência (importante):
• Não calcules todos os modelos para todas as ações. Para cada ação, escolhe apenas os modelos mais indicados ao seu perfil (setor, fase de crescimento, tipo de ativo).
• Sê sucinto e rápido. Se possível, corre vários agentes em paralelo (até um por ação, cerca de 15) para acelerar, desde que haja capacidade/tokens.
• Empresas de crescimento têm grande ponderação nos modelos que valorizam o crescimento e na guidance; nunca descures as projeções dos anos futuros.

Gemas: presta um pouco mais de atenção e dá ligeira preferência às ações assinaladas como “gemas” no passo anterior.

1. Análise qualitativa (peso elevado na decisão):
• Gestão e governação: qualidade e honestidade da gestão; alinhamento dos incentivos; cultura e capacidade de reter talento.
• Vantagem competitiva: força da marca; barreira que protege da concorrência; poder de fixar preços; fidelidade dos clientes.
• Mercado e setor: tendência do setor; posição na cadeia de valor; dependência de poucos clientes ou fornecedores.
• Futuro e risco: capacidade de inovar; enquadramento regulatório; riscos ESG e reputacionais.

2. Conference calls e guidance: analisa as conference calls recentes para extrair a guidance/projeções da gestão. Avalia a qualidade dessas projeções comparando a guidance passada com o que a empresa realmente entregou (historial de cumprimento) e ajusta a confiança conforme esse historial. Usa a guidance (ajustada pela sua fiabilidade) para alimentar as projeções de crescimento nos modelos.

3. Modelos de avaliação — escolhe os mais indicados por ação e faz uma média ponderada (dá mais peso a um modelo quando for claramente mais relevante para aquela ação; ex.: num modelo 2x mais importante, pesa 2x):
I. Absolutos / intrínsecos (fluxos descontados): DCF-FCFF; DCF-FCFE; DDM Gordon Growth; DDM Two-Stage; DDM Three-Stage; H-Model; Residual Income (RIM); EVA; Excess Return Model (banca/seguros); Reverse DCF; Owner Earnings (Buffett); Discounted Normalized Earnings; rNPV; Dividend Capitalization.
II. Relativos / múltiplos: P/E e Forward P/E; PEG; P/B; P/S; P/CF; P/FCF; EV/EBITDA; EV/EBIT; EV/Sales; EV/FCF; Times-Revenue; Dividend Yield; P/AFFO (REITs); EV/ARR e Rule of 40 (SaaS); Comps; Precedent Transactions.
III. Baseados em ativos: NAV; Replacement Cost; Liquidation Value; Tangible Book Value; SOTP; Reserve-Based NAV / PV-10; NAV mineiro; EBITDAX.
IV. Opções reais / derivados: Black-Scholes; Real Options (ROV); Binomial / Lattice; Monte Carlo; Datar-Mathews.
V. Setoriais: Excess Returns (banca/seguros); NIM & Deposit Beta; Embedded Value (vida); P/AFFO e FFO Multiple (REITs); Pipeline DCF (farma/biotech); MEE (mineração); Reserve Life NAV.
VI. Custo de capital (inputs): CAPM; WACC; Fama-French 3 e 5 fatores; APT; Build-up Method.
VII. Qualidade e risco: Piotroski F-Score; Altman Z-Score; Beneish M-Score; Ohlson O-Score; Magic Formula; Graham Number; Fórmula de Graham.
VIII. Híbridos: GARP; Quality-Value Composite; Deep Value / Net-Net.
IX. Corporate finance / PE: LBO; Venture Capital Method; First Chicago; Football Field.
X. Intangíveis: Relief from Royalty; MPEEM; Cost Approach para intangíveis.

4. Valor justo e decisão: para cada ação aplica os modelos escolhidos, faz a média ponderada e obtém um valor justo. Compara com o preço atual: sobrevalorizada, justa ou subvalorizada, e a margem (upside/downside %).

No fim, mostra visualmente, para cada ação:
• Um quadro com os modelos usados e o valor justo de cada um.
• Um resumo: valor justo médio, preço atual, upside/downside %, se está sobre/subvalorizada, e se é uma boa escolha para o portefólio.

No fim, exporta em formato MD a lista das ações escolhidas — as que ficam no portefólio, considerando a alocação do prompt 1 e as que estão aptas a continuar após esta avaliação — sempre entre 3 e 9 ações, com o respetivo peso. Esta lista é o input do próximo passo.

Contexto: Anexo a lista final das ações (3 a 9) e os respetivos pesos. Anexo também: (i) um exemplo de avaliação de uma ação, (ii) o documento que explica como esse ficheiro/modelo (HolyGrail) foi construído, e (iii) o template em Google Sheets. Para cada ação, faz uma avaliação ao nível de uma pós-graduação em Análise Financeira — cadeiras Shares (Equity Valuation), Shareholder Value and Performance e Corporate Finance — e faz um cálculo ainda melhor e mais completo do que o exemplo, aproveitando a IA para projetar melhor os anos futuros. Faz tudo tu.

Anexos obrigatórios: antes de correr, descarrega e anexa os exemplos disponíveis por baixo — os 2 equity reports (GALP e SoundHound) e o guia “Como Analisar Empresas”. São a referência de estrutura e rigor para o equity report; se não estiverem anexados, pede-os e não avances.

Gemas: dá um pouco mais de preferência e atenção às ações assinaladas como “gemas” no passo anterior.

1. Escolha do modelo por perfil: growth pré-lucro / sem dividendos → DCF-FCFF; empresa madura com dividendos estáveis → DDM (Gordon / 2-3 estágios / H-Model); lucrativa e comparável → múltiplos (P/E, EV/EBITDA, EV/EBIT); criação de valor → EVA/MVA. Corre os secundários como triangulação e, quando um modelo não for aplicável, explica porquê.

2. DCF-FCFF (motor central), 5 anos + terminal value:
• Projeta a receita a partir da guidance das earnings calls (crescimento anual, com desaceleração natural).
• Projeta margens (gross margin, OPEX % vendas) ancoradas na guidance e no histórico.
• Melhoria face ao exemplo: modela corretamente D&A, CAPEX e ΔNWC (não os deixes a zero). FCFF = NOPLAT + D&A − CAPEX − ΔNWC; NOPLAT = EBIT×(1−T).
• Terminal Value = FCFF₅×(1+g)/(WACC−g), com g de perpetuidade entre 0% e 3% (nunca superior ao WACC). Verifica o exit multiple implícito.
• Bridge: Enterprise Value → −Dívida Líquida → Equity Value → ÷ ações → preço/ação → upside/downside.

3. Taxa de desconto (WACC / CAPM): risk-free = Treasury 10Y (FRED); ERP e default spread ponderados pela geografia das receitas (Damodaran/NYU Stern por país e indústria); beta bottom-up (desalavanca peers, mediana/média, re-alavanca); Cost of Equity = rf + βL×ERP + CRP; Cost of Debt = rf + default spread, after-tax; WACC = rE×E/(E+D) + rD×(1−T)×D/(E+D).

4. Robustez: sensibilidade g × WACC; Monte Carlo (GBM com volatilidade implícita das opções); cenários de receita (último ano / melhor / pior / média histórica).

5. Complementares e qualidade: múltiplos vs peers e setor vs mercado (P/E de Gordon do setor com dados Damodaran; P/E do S&P 500); DDM quando há dividendos; EVA / EP / MVA (ROIC vs WACC × capital investido — no HolyGrail é o modelo mais importante); Piotroski F-Score e Altman Z-Score; qualidade da informação / contabilidade criativa (accruals, D&A/CAPEX, impostos diferidos, imparidades — semáforos); contexto de mercado FED e Yardeni.

6. Template HolyGrail (em paralelo):
• Com o Cowork, copia o template para a minha Drive: docs.google.com/…/HolyGrail
• Autoriza a ligação para importar os dados automaticamente ao aceitar a conexão (é uma cópia do meu próprio ficheiro — mesmo que apareça um aviso, é normal, aceita).
• Na tab “Introdução” coloca o ticker de cada empresa e confirma se os resultados são coerentes.
• O ficheiro corre vários modelos (DCF, EVA/EP/MVA, DDM, Múltiplos, Piotroski, Altman Z, Qualidade da Informação, Damodaran, FED/Yardeni) — usa os que consideras mais indicados e os inputs mais apropriados a cada tipo de empresa.
• Faz isto rapidamente e em paralelo (um agente por ação) enquanto corres a avaliação acima.

7. Cross-check com fontes externas: verifica outros valores justos, analyst estimates e price targets em seekingalpha, finbox, simplywall.st, stockrover, alphaspread, stockanalysis, marketbeat e marketwatch. Cruza-os com os teus modelos e com o HolyGrail para chegar a um valor justo final conciso por ação.

8. Valor justo final e pesos: para cada ação mostra o ticker, o valor justo consolidado (média ponderada dos modelos aplicáveis + HolyGrail + fontes externas), o preço atual e o upside/downside, e o peso — recalculado a partir da alocação anterior, aumentando proporcionalmente à medida que outras ações são excluídas (soma = 100%).

9. Reotimização da alocação: resume e ajusta a alocação ótima conforme fores considerando mais eficiente, com base no valor justo de cada empresa e no meu horizonte temporal (do perfil de investidor).

Output visual (dashboard por ação, HTML apelativo): para cada ação apresenta um painel completo, ao estilo de um equity report profissional, com breve descrição do que cada indicador mede:
• Score total (X/5) com selo de leitura (ex.: “Bom — risco de re-rating”) e a fonte/período (ex.: Q1 2026, fontes oficiais).
• Pontuações por dimensão (/5), em português, cada uma com sub-métricas e selos qualitativos (Muito bom / Bom / Neutro / Cauteloso / Negativo): Visão geral, Rentabilidade, Crescimento, Saúde financeira, Gestão (qualidade), Consenso de analistas, Avaliação.
• Snowflake (radar) com as dimensões e a respetiva leitura.
• Modelos de avaliação: um bloco por modelo (valor justo + upside/downside), o bridge EV→equity→preço, a matriz g×WACC e gráficos “Actual vs Forecast” (receita, margens, FCFF).
• Qualidade e risco: Piotroski F-Score (força financeira, 9 critérios → 0–9); Altman Z-Score (probabilidade de falência, rácios A–E → zona segura/falência); qualidade da informação/red-flags; e o ROIC − WACC (retornos anormais — é bom quando há crescimento contínuo de ROIC > WACC ano após ano).
• Income statement visual — para onde vai a totalidade dos rendimentos (mix de receita, GAAP vs non-GAAP).
• Riscos principais e casos upside / downside.
• Conclusão final — impacto na tese (curto vs longo prazo).
• Uma tabela final ticker → valor justo → peso.
Tudo em HTML apelativo (cartões, barras, selos, radar), com as descrições do significado de cada indicador visíveis.

10. Equity Report (PDF) — para cada ação que restou (3 a 9): gera um relatório de avaliação em PDF para download, com a metodologia top-down do CFA e a estrutura dos dois exemplos em anexo (usa também o guia “5.5 como analisar empresas”). Completo mas sucinto, a destacar o que realmente importa:
• Investment Summary — tese, valor justo, upside/downside e recomendação.
• Empresa — negócio, estratégia e governance; logo no início dá destaque acrescido à análise de qualidade (gestão e governação, vantagem competitiva, mercado/setor, futuro e risco).
• Macro (top-down) — curto/médio/longo prazo, riscos, projeções, Buffett Indicator e avaliação do índice.
• Avaliação do mercado acionista — FED e Yardeni, DDM do setor, 5 forças de Porter, sentimento e classificação quantitativa; inclui a análise do ciclo económico/setorial (Early: recuperação → Mid: pico → Late: moderação → Recessão: contração) para identificar em que fase do mercado estamos — a não esquecer, pois consoante a fase estas ações podem ter uma performance temporariamente pior no curto prazo.
• Modelos de avaliação — DCF (beta/comparáveis, CAPM, custo da dívida e default spread, WACC, projeções & guidance, avaliação, sensibilidade, Monte Carlo por empresa, outras fontes), EVA/EP/MVA, múltiplos, DDM, analyst estimates, key ratios + DuPont, fundo de maneio/tesouraria líquida, sinais de contabilidade criativa, Piotroski, Altman Z, Peter Lynch, EPV.
• Análise técnica e comportamental, recomendação final e referências.

No fim, exporta tudo em MD e disponibiliza os PDF dos equity reports para download.

11. Painel final — o que comprar (visual em HTML apelativo, não MD): depois de todos os equity reports, cria um painel visual e apelativo em HTML (não um documento MD nem texto corrido) que mostre claramente o que comprar.
• Seleção: inclui apenas as ações a comprar. Exclui tudo o que for “manter” ou “vender” — exceto as gemas, onde “manter” ainda pode significar comprar. Exclui também qualquer ação com upside inferior a 5%.
• Para cada ação: ticker, peso (%), montante em € (com base no investimento inicial e mensal do plano de investimento), horizonte temporal em anos, o upside respetivo e a recomendação.
• Benefício fiscal (PT): no horizonte, considera a vantagem de manter mais anos (ex.: se calhar em 7 anos, vale a pena esperar por 8 para descer o imposto sobre as mais-valias) e ajusta o horizonte sugerido.
• Projeções: mostra o crescimento e a valorização (em % e em €) até ao fim do horizonte, em três cenários — pessimista, médio e otimista.
Tudo com gráficos, barras e cartões apelativos — nada de texto ou MD para este painel.

Lembrete: o resultado final tem de ter no mínimo 3 ações no resultado final (entre 3 e 9). Se a seleção reduzir a menos de 3, reavalia e mantém as melhores até perfazer pelo menos 3.

Destaque: apresenta obrigatoriamente, de forma gráfica e visual, a projeção do valor até ao fim do horizonte temporal nos 3 cenários (pessimista, médio e otimista) — a evolução do montante ao longo dos anos.