Metodologi & Transparansi

WISS Fair Value adalah alat bantu riset saham syariah Indonesia. Sistem memisahkan valuasi fundamental, peta teknikal, dan katalis agar satu jenis evidence tidak diam-diam menggantikan jenis evidence lain.

Bukan rekomendasi investasi. Output merupakan estimasi model otomatis, bukan ajakan membeli/menjual, target harga resmi, atau jaminan imbal hasil. Verifikasi kembali laporan emiten, keterbukaan informasi, dan kondisi pasar.

1. Sumber & waktu data

Harga, OHLC, dan fundamental yang tersedia bagi engine berasal dari Yahoo Finance. Universe saham syariah menggunakan daftar DES OJK yang ditetapkan dalam konfigurasi engine. Setiap halaman ticker menampilkan waktu pembaruan data. Keterlambatan, kekosongan, perubahan satuan, restatement, corporate action, atau keterbatasan vendor dapat memengaruhi hasil.

2. Fair Value

Engine menggunakan beberapa keluarga metode sesuai data dan karakter sektor, antara lain earnings, book value/ROE, cash flow, enterprise value, asset floor, dan metode historis. Composite tidak dibentuk hanya dari harga pasar. Evidence gate membedakan SIAP, REVIEW, INDIKATIF, REFERENSI NILAI, dan BELUM DINILAI berdasarkan jumlah metode, keluarga independen, kualitas, dan konflik antar-model.

3. Golden Zone

WISS Golden Zone v2.1 mencari confirmed bullish pivot low → impulsive pivot high pada beberapa horizon. Kandidat dibagi Major, Intermediate, dan Minor; dominant-major selection mempertimbangkan magnitude relatif ATR, durasi, kualitas swing, dan recency. Fibonacci 0.382/0.500/0.618 digunakan untuk entry map; 1.000/1.500/1.618 adalah extension reference, bukan prediksi.

4. Margin of Safety & peer

Margin of Safety membandingkan harga dengan Fair Value. Valuation Peer membandingkan saham dengan kelompok yang memiliki karakter valuasi serupa; ranking bukan rekomendasi dan tidak berarti saham di urutan atas memiliki risiko paling rendah.

5. Katalis

Katalis publik dipisahkan dari Fair Value. Berita tidak otomatis mengubah valuasi; dampak fundamental harus dapat diukur terlebih dahulu. Noise, duplikasi, dan berita yang tidak relevan berusaha disaring, tetapi klasifikasi otomatis dapat salah.

6. Quality controls & keterbatasan

Evidence qualityJumlah metode dan keluarga independen, dispersion, data score, serta conflict flags.

Extreme valuationGap ekstrem terhadap harga pasar ditandai untuk review/forensik, bukan otomatis dibuang hanya karena jauh dari harga.

Missing dataEngine memilih status unavailable/indicative/reference daripada memaksakan angka saat evidence tidak cukup.

Technical validityGolden Zone tidak dipaksakan bila confirmed swing tidak ditemukan atau confidence terlalu rendah.

7. Penggunaan yang bertanggung jawab

Gunakan hasil sebagai titik awal due diligence. Periksa laporan keuangan terbaru, aksi korporasi, struktur utang, arus kas, risiko sektor, likuiditas, dan keterbukaan resmi. Model dapat salah dan harga dapat bergerak jauh dari estimasi nilai untuk waktu yang lama.