Methoden und Einstellungen
| Methode / Eingabe | Verhalten |
|---|---|
| Lokales Modell | Editierbarer Browserspeicher mit bis zu fünf lokalen Modellen; ohne Veröffentlichung keine öffentliche URL. |
| Öffentliches Modell | Unveränderlicher veröffentlichter Snapshot mit öffentlicher URL, einsehbaren Inhalten und Auffindbarkeit in der Library. |
| Fork | Veröffentlichte Operatoreingaben als neues editierbares lokales Modell mit direktem Herkunftsnachweis übernehmen. |
Zwei Bibliotheken, drei Arten von Modellstand
Die öffentliche Model Library ist eine Sammlung veröffentlichter BalanceCheat-Finanzmodelle. Modelle lassen sich ohne Konto öffnen, prüfen und per Fork übernehmen. Suche und Filter erleichtern die Auswahl; ein optionaler Ticker kennzeichnet eine Analyse, bestätigt aber weder den Emittenten noch lädt er einen Aktienkurs. EN/DE wechselt die Sprache der Oberfläche, die Theme-Steuerung deren Darstellung. Texte des Herausgebers werden nicht automatisch übersetzt.
Die lokale Browserbibliothek bleibt der editierbare Arbeitsbereich. Für ein anderes Unternehmen ein eigenes Modell anlegen, für unterstützte alternative Annahmen innerhalb eines Modells Szenarien verwenden. Lokales Duplizieren erzeugt eine unabhängige Arbeitskopie, keine laufende Verbindung und keine neue Veröffentlichung.
Den Speicherort verstehen
Lokale Modelle liegen im aktuellen Browserprofil. Sie bleiben lokal, sofern sie nicht ausdrücklich veröffentlicht oder Inhalte über einen gesondert autorisierten Export beziehungsweise eine KI-Verbindung weitergegeben werden. Das Löschen von Websitedaten kann lokale Einträge entfernen; .balancecheat-Exporte dienen als portable Sicherung.
Beim Veröffentlichen entsteht ein gesonderter, unveränderlicher öffentlicher Snapshot ausgewählter Operatoren, Szenarien und erforderlicher Quellen. Seine URL lässt sich teilen und über die Library finden; Suchmaschinen können sie nach ihren eigenen Regeln indexieren. Spätere lokale Änderungen verändern diese Version nicht. Veröffentlichung und Fork benötigen in V1 kein Benutzerkonto; sie schaffen weder privaten Cloud-Speicher noch einen kontogebundenen Bearbeitungsbereich.
Bewusst löschen
Lokale Einträge lassen sich über die Modellverwaltung umbenennen oder löschen. Nach dem Löschen des letzten lokalen Eintrags entsteht ein leeres Arbeitsmodell; heruntergeladene Dateien und Veröffentlichungen bleiben davon getrennt. In V1 können Herausgeber öffentliche Snapshots nicht selbst bearbeiten, löschen oder zurückziehen. Administratoren können öffentliche Inhalte im bestehenden Moderationsverfahren entfernen oder einschränken. Informationen, deren spätere Löschung persönlich kontrollierbar bleiben muss, gehören nicht in eine Veröffentlichung.
Eingaben, Ergebnisse und Hinweise prüfen
Eine öffentliche Seite zeigt Titel, optionalen Ticker, Beschreibung, Operatorumfang, Szenarien, Zeitraum, Währung/Einheiten, Veröffentlichungsdatum und gegebenenfalls das direkte Ursprungsmodell. Kompakte Finanztabellen zeigen die wesentlichen Ergebnisse; aufklappbare Nebenrechnungen sowie enthaltene These, Annahmen und Notizen liefern Kontext. Erweiterte Details legen native Eingaben und den genauen Snapshot offen. Rohbeträge können in vollen Währungseinheiten gespeichert sein, während kompakte Tabellen die Anzeigeeinheit verwenden; die Einheitenbeschriftung beachten.
Die lokale Engine des Herausgebers berechnet die Ergebnisse. Der Server prüft Struktur und Veröffentlichungsregeln, bestätigt aber weder finanzielle Richtigkeit noch Emittentenidentität oder Anlagequalität unabhängig. Tabellen sind ohne JavaScript lesbar; interaktiver Fork und Melden benötigen JavaScript. Melden dient den angebotenen Missbrauchs- und Datenschutzgründen, nicht der Bearbeitung oder einer garantierten Entfernung. Für öffentliche Aktienanalysen gilt der Informations- und Bildungshinweis.
Ein anderes Modell per Fork lokal weiterführen
Auf der öffentlichen Seite oder Library-Karte Fork wählen. BalanceCheat liest den veröffentlichten Snapshot, prüft ihn mit seiner aufbewahrten Berechnungsversion und legt ein editierbares lokales Modell an. Fork schreibt keine Veröffentlichung und keinen Modelldatensatz auf dem Server: Inhalte werden heruntergeladen und im Browser wiederhergestellt. Sind alle fünf lokalen Plätze belegt, zuerst einen nicht mehr benötigten Eintrag exportieren und lokal entfernen; ein fehlgeschlagener Fork darf vorhandene Arbeit nicht ersetzen.
Die Kopie enthält die ausgewählten veröffentlichten Operatoreingaben, nicht andere lokale Modelle oder ausgelassene Operatoren des Herausgebers. Lokale Bearbeitungen sind unabhängig. Analyze lässt sich erneut ausführen, die Kopie exportieren oder später als neuer Snapshot veröffentlichen. Fork bearbeitet nicht die ursprüngliche URL.
Direkter Herkunftsnachweis
Ein Fork behält Identität und Snapshot-Hash des öffentlichen Modells als direkten Ursprung. Diese Herkunft bleibt beim unterstützten lokalen Duplizieren sowie beim Export und Import von Modelldateien erhalten. Bei Veröffentlichung der Kopie kann ein Link zum Ursprungsmodell erscheinen; ein Fork dieser neuen Veröffentlichung erhält wiederum sie als direkten Ursprung. Das ist eine direkte Herkunftsbeziehung, kein vollständiger Versionsgraph, keine Urheberzuordnung und kein Prüfungsnachweis. Ist ein Ursprungsmodell nicht verfügbar, wird dieser Zustand angezeigt, statt seinen Inhalt zu erfinden.
Öffentliche Operatoren, lokale Analyze-Sitzungen
Öffentliche Snapshots speichern ausgewählte Operatoreingaben und deterministische Operatorergebnisse. Nicht gespeichert werden Inspector-Pins oder Follow-Zustand, Key-Drivers-Ranglisten, Sensitivity-Einstellungen oder Raster, Tornado-Konfigurationen oder Ranglisten, Stochastic-Verteilungen, Läufe oder Ergebnisse sowie Reverse-/Goal-Seek-Solverzustände und Kandidaten. Aufgeklappte Ansichten und temporäre Auswahlen sind kein öffentlicher Modellinhalt.
Die für die Berechnung erforderlichen dauerhaften Operatorannahmen bleiben enthalten. Nach einem Fork Analyze mit diesen editierbaren Eingaben erneut ausführen. Lokale Modelldateien können unterstützte Analysekonfigurationen behalten; daraus folgt nicht, dass diese veröffentlicht werden. Eine öffentliche Bewertungsspanne ist ein Operatorergebnis, keine gespeicherte interaktive Analysesitzung.
Öffentliche Model Library öffnen ↗
Dokumentiert den aktuellen Funktionsumfang. Zahlenbeispiele sind synthetisch und keine Marktannahmen.