Mga AI stock screener

Ihiwalay ang pagpili ng candidate sa recommendation

Gumamit ng tahasang rule para paliitin ang tinukoy na universe, saka hilingin sa AI na siyasatin ang mga kumpanyang pumasa. Halimbawa, mag-screen para sa dokumentadong ugnayan ng cash generation at accounting earnings, saka basahin ang kaugnay na filing upang maunawaan ang pagkakaiba. Tukuyin ang metric, threshold, at missing-data rule bago patakbuhin ang screen. Ang resulta ay candidate list na may dahilan para sa karagdagang pagsusuri. Panatilihing hiwalay ang qualitative follow-up sa numeric selection upang malaman ng reviewer kung bakit lumitaw ang bawat kumpanya at anong ebidensya pa ang kailangan.

Pumili sa filter, semantic review, at experiment

Magkakaibang problema ang nilulutas ng magkakaibang screening tool. Pinakamadaling i-reproduce ang structured filter kapag malinaw ang depinisyon ng field. Maaaring matukoy ng semantic review ang business description at disclosed risk na hindi makikita sa numeric field. Nangangailangan ng evaluation framework at point-in-time dataset ang learned signal. Pagsamahin lamang ang mga ito sa ganoong ayos kapag kailangan ng task. Huwag gamitin ang LLM-generated rank bilang kapalit ng pagtukoy sa universe o paglutas sa unavailable na financial field.

Tukuyin ang universe na tatagal sa historical review

Itala ang exchange coverage, security type, share class, at petsa kung kailan tinukoy ang membership. Magpasya kung paano hahawakan ang secondary listing, depositary receipt, suspended instrument, at delisted company. Ibang tanong ang sinasagot ng historical screen na binuo mula sa mga simbolong nakaligtas ngayon kaysa point-in-time screen. Kailangan din ng international screening ng policy para sa currency at fiscal calendar. Panatilihin ang excluded candidate na may reason code upang malaman ng reviewer kung bumagsak ang kumpanya sa rule o wala ito dahil walang data ang provider.

I-normalize ang field bago ihambing ang kumpanya

I-map ang bawat metric sa source concept, period, currency, at unit nito. Ihambing ang magkakatulad na accounting measure sa halip na ituring na mapagpapalit ang bawat field na pinangalanang earnings. Panatilihin kung reported, adjusted, o derived ang value at kung nirestate ito ng later filing. Kailangan ng ratio ng denominator policy; dapat lumikha ng tahasang state ang missing value, negative denominator, at hindi maihahambing na period. Ipinapaliwanag ng XBRL documentation ng SEC ang aggregated company fact, ngunit kailangan pa rin ang orihinal na filing kapag hindi nakukuha ng tag o context ang business meaning na kailangan mo.

Patakbuhin ang rule sa code na may stable result state

Sadyang maliit na screening primitive ang example, hindi kumpletong investment strategy. Inihahambing nito ang ibinigay na metric sa ibinigay na threshold at tinatanggihan ang nawawala o nonfinite na input. Kailangan pa ring tukuyin ng rule owner ang metric at pumili ng angkop na comparator. Kapag pinananatili sa labas ng model ang desisyong iyon, reproducible ang candidate set. Itabi sa resulta ang rule version at input reference, saka suriin ang pumasa gamit ang aktuwal na disclosure sa halip na hilingin sa model na punan ang nawawalang value.

from math import isfinite

def minimum_metric(value, threshold):
    if value is None or threshold is None:
        return {"state": "unavailable", "code": "MISSING_INPUT"}
    if not isfinite(value) or not isfinite(threshold):
        return {"state": "unavailable", "code": "NONFINITE_INPUT"}
    return {
        "state": "pass" if value >= threshold else "fail",
        "code": "MINIMUM_METRIC",
    }

Gamitin ang AI sa pagsusuri ng ebidensya ng candidate

Para sa bawat candidate, ibigay ang rule result, input definition, at source passage. Hilingin sa model na tukuyin ang pagbabago sa accounting, one-off event, magkasalungat na disclosure, at tanong na nangangailangan ng human investigation. Panatilihing hiwalay ang qualitative prose sa numeric rule. Kung babaguhin ng reviewer ang candidate status, itala ang desisyon at ebidensya nito bilang isa pang layer. Kasama sa kapaki-pakinabang na output ang orihinal na dahilan ng pagkapasa, maikling paliwanag, sumusuportang source locator, at hindi pa nalulutas na tanong. Pagsama-samahin ang magkakaugnay na tanong para sa follow-up sa halip na hayaang mag-trigger ang bawat candidate ng unrestricted research task.

Ihambing ang software gamit ang exportable test packet

Bigyan ang candidate tool ng parehong awtorisadong universe, data cutoff, at rule definition. Suriin kung ini-export nito ang input field, exclusion reason, at source link, hindi final rank lamang. Para sa hosted product, itanong kung maaaring i-export ang custom data, historical membership, at revision. Para sa lokal na stack, isaalang-alang ang pagpapanatili ng data mapping at dependency. Reference sa data platform ang OpenBB at reference sa experiment ang Qlib; hindi dapat i-advertise ang alinman bilang kumpletong nasubok na APIsRouter screening product dahil lamang makatawag sa model ang upper layer.

Mag-budget para sa review volume at itala ang nabigong coverage

Kalkulahin muna ang murang filter bago magpadala ng mahahabang dokumento sa model, saka limitahan kung ilang candidate ang tatanggap ng detalyadong review. I-cache ang extraction ayon sa source revision at gawing immutable ang screen snapshot. Dapat makilala ang paulit-ulit na run sa hindi nagbagong input bilang hiwalay sa bagong research event. Subaybayan ang unavailable candidate kasama ng model request, data charge, at review effort. Ihambing ang dalawang screening method gamit ang parehong universe at cutoff, at siyasatin kung aling candidate ang nagkaiba at bakit. Mas actionable ito kaysa paghahambing ng haba ng final list nang hindi sinusuri ang coverage at rule definition.

Ebidensya at sakop

Batay ang paghahambing sa opisyal na data at framework source. Ang code ay halimbawang filter primitive, hindi kasalukuyang stock screen o nasubok na strategy. Walang candidate result, return, o measured task cost na ibinibigay. Panatilihin ang universe snapshot at nasuring rule set kapag nagpapatakbo ng sarili mong screening case.

Mga madalas itanong