סינון מניות בעזרת AI

הפרידו בחירת מועמד מהמלצה

השתמשו בכללים מפורשים כדי לצמצם יקום מוגדר, ואז בקשו מ-AI לחקור את החברות שעברו. לדוגמה, סננו קשר מתועד בין יצירת מזומנים לרווח חשבונאי, ואז קראו את הדיווחים הרלוונטיים כדי להבין את ההבדל. הגדירו את המדד, הסף וכלל הנתונים החסרים לפני הרצת הסינון. התוצאה היא רשימת מועמדים עם סיבות לבדיקה נוספת. שמרו מעקב איכותני נפרד מהבחירה המספרית כדי שבודק יוכל לראות מדוע כל חברה הופיעה ואילו ראיות עדיין נדרשות.

בחרו בין מסננים, בדיקה סמנטית וניסויים

כלי סינון שונים פותרים בעיות שונות. מסננים מובנים קלים ביותר לשחזור כאשר לשדות יש הגדרות ברורות. בדיקה סמנטית יכולה לזהות תיאורי עסק וסיכונים שנחשפו ושדה מספרי מפספס. אותות נלמדים זקוקים למסגרת הערכה ולמערך נתונים בנקודת זמן. שלבו אותם בסדר הזה רק כאשר המשימה דורשת זאת. אל תשתמשו בדירוג שנוצר ב-LLM כתחליף להגדרת היקום או לפתרון שדות פיננסיים שאינם זמינים.

הגדירו יקום שעומד בבדיקה היסטורית

תעדו כיסוי בורסות, סוגי ניירות ערך, סוגי מניות והתאריך שבו החברות נקבעות כחברות ביקום. החליטו כיצד לטפל ברישומים משניים, בקבלות פיקדוניות, במכשירים מושעים ובחברות שנמחקו מהמסחר. סינון היסטורי שנבנה מסמלים ששורדים היום עונה על שאלה אחרת מסינון בנקודת זמן. סינון בינלאומי זקוק גם למדיניות למטבעות וללוחות שנה פיסקליים. שמרו מועמדים שנפסלו עם קודי סיבה כדי שבודקים יוכלו לדעת אם חברה נכשלה בכלל או נעדרה מפני שלספק לא היו נתונים.

נרמלו שדות לפני השוואת חברות

מפו כל מדד למושג המקור, לתקופה, למטבע וליחידה שלו. השוו מדדים חשבונאיים דומים במקום להתייחס לכל שדה בשם earnings כניתן להחלפה. שמרו אם ערך מדווח, מותאם או נגזר ואם דיווח מאוחר הציג אותו מחדש. יחסים זקוקים למדיניות מכנה; ערכים חסרים, מכנים שליליים ותקופות שאינן בנות השוואה צריכים לייצר מצבים מפורשים. תיעוד XBRL של SEC מסביר עובדות חברה מצטברות, אך הדיווח המקורי עדיין נחוץ כאשר תג או הקשר אינם לוכדים את המשמעות העסקית הנדרשת.

הריצו כללים בקוד עם מצבי תוצאה יציבים

הדוגמה היא primitive סינון קטן בכוונה, לא אסטרטגיית השקעה מלאה. היא משווה מדד שסופק לסף שסופק ומסרבת לקלט חסר או שאינו סופי. בעל הכלל עדיין צריך להגדיר את המדד ולבחור משווה מתאים. שמירת ההחלטה הזו מחוץ למודל הופכת את קבוצת המועמדים לניתנת לשחזור. שמרו את גרסת הכלל והפניות הקלט לצד התוצאה, ואז בדקו את החברות שעברו באמצעות גילויים בפועל במקום לבקש מהמודל למלא ערכים חסרים.

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",
    }

השתמשו ב-AI לבדיקת ראיות המועמדים

עבור כל מועמד ספקו את תוצאת הכלל, הגדרות הקלט וקטעי המקור. בקשו מהמודל לזהות שינויים חשבונאיים, אירועים חד-פעמיים, גילויים סותרים ושאלות הדורשות חקירה אנושית. שמרו פרוזה איכותנית נפרדת מהכלל המספרי. אם בודק משנה את סטטוס המועמד, תעדו את ההחלטה ואת הראיות שלה כשכבה נוספת. פלט שימושי כולל את סיבת המעבר המקורית, הסבר קצר, מאתרי מקור תומכים ושאלות שלא נפתרו. קבצו שאלות קשורות למעקב במקום לאפשר לכל מועמד להפעיל משימת מחקר ללא גבולות.

השוו תוכנה באמצעות חבילת בדיקה שניתנת לייצוא

תנו לכלי המועמדים אותו יקום מורשה, מועד חיתוך נתונים והגדרות כלל. בדקו אם הם מייצאים שדות קלט, סיבות החרגה וקישורי מקור, לא רק דירוג סופי. במוצר מתארח שאלו אם אפשר לייצא נתונים מותאמים, חברות ביקום היסטורי ו-revisions. בערימה מקומית התחשבו בתחזוקת מיפויי נתונים ותלויות. OpenBB הוא מקור ייחוס לפלטפורמת נתונים ו-Qlib מקור ייחוס לניסוי; אין לפרסם אף אחד מהם כמוצר סינון APIsRouter מלא שנבדק רק מפני ששכבה עליונה יכולה לקרוא למודל.

תקצבו נפח בדיקה ותעדו כיסוי שנכשל

חשבו מסננים זולים לפני שליחת מסמכים ארוכים למודל, ואז הגבילו כמה מועמדים יקבלו בדיקה מפורטת. שמרו חילוץ במטמון לפי revision המקור ושמרו את snapshot הסינון בלתי משתנה. הרצה חוזרת על קלטים שלא השתנו צריכה להיות מובחנת מאירוע מחקר חדש. עקבו אחר מועמדים שאינם זמינים לצד בקשות מודל, חיובי נתונים ומאמץ בדיקה. השוו שתי שיטות סינון על אותו יקום ומועד חיתוך, ובדקו אילו מועמדים שונים ומדוע. הדבר שימושי יותר מהשוואת אורך רשימות סופי בלי בדיקת כיסוי והגדרות כללים.

ראיות והיקף

ההשוואה מבוססת על מקורות רשמיים של נתונים ומסגרות. הקוד הוא primitive מסנן להמחשה, לא סינון מניות עדכני או אסטרטגיה שנבדקה. לא מסופקות תוצאות מועמדים, תשואות או עלויות משימה שנמדדו. שמרו snapshot יקום וקבוצת כללים שנבדקה כאשר אתם מריצים מקרה סינון משלכם.

שאלות נפוצות