Analiza akcji z AI i śledzalnymi dowodami

Zadaj pytanie, na które można odpowiedzieć dowodami

Zacznij od pytania, na przykład czy raportowane zmiany marży są zgodne z ujawnionymi przez spółkę czynnikami operacyjnymi. Określ emitenta i granicę informacyjną, zbierz porównywalne raporty, oblicz zmiany i poproś model o wyjaśnienia powiązane z tymi danymi wejściowymi. Zdefiniuj wynik przed zebraniem materiałów: raportowane fakty, obliczone metryki, prawdopodobne czynniki i nierozstrzygnięte pytania. Dzięki temu recenzent otrzymuje konkretny sposób oceny, a Ty możesz zdecydować, które dodatkowe źródło rzeczywiście poprawi analizę, zamiast gromadzić nieograniczony stos materiałów spółki.

Ustal emitenta i granicę informacyjną

Używaj stabilnych identyfikatorów emitenta obok tickera właściwego dla giełdy. Zapisz typ papieru, walutę obrotu, walutę raportowania i kalendarz fiskalny. Raport roczny emitenta, lokalna cena akcji i amerykański kwit depozytowy mogą opisywać powiązane, ale nieidentyczne obiekty. Określ, czy pytanie dotyczy działalności, czy konkretnego papieru. Granica to najpóźniejsza informacja dozwolona w badaniu, a nie po prostu koniec okresu rachunkowego. Późniejsze przekształcenia danych przechowuj jako nowe wersje dowodów, zamiast po cichu zastępować nimi wcześniejsze dane wejściowe.

Zbierz pakiet źródłowy przed zamówieniem syntezy

Zacznij od ujawnień emitenta, odpowiednich zgłoszeń regulatora i licencjonowanych materiałów pomocniczych. Zgłoszenia SEC i interfejsy XBRL mogą pomóc przy emitentach amerykańskich, ale nie zastępują ujawnień lokalnego rynku ani kontekstu oryginalnego raportu. Przy każdej wyodrębnionej informacji przechowuj URL źródła, znacznik czasu pobrania, hash dokumentu i lokalizator sekcji. Transkrypcja jest dowodem tego, co powiedział mówca; notowanie rynkowe jest dowodem ceny w danym czasie; żadne z nich nie weryfikuje automatycznie twierdzeń drugiego. Wymagaj jasnego powodu dołączenia każdego źródła do pakietu.

Najpierw oblicz, potem poproś o wyjaśnienie

Obliczaj zmiany i wskaźniki za pomocą kodu lub audytowanego arkusza, zachowując odwołania do danych wejściowych i reguły mianownika. Prześlij modelowi te wyniki wraz z odpowiednimi fragmentami źródeł. Poproś go o wyjaśnienie prawdopodobnych czynników, wskazanie sprzeczności i listę tego, co pozostaje nieudowodnione. Na przykład przekaż obliczenia przychodów i marży wraz z przypisem segmentowym, a następnie poproś o tabelę mapującą każdy proponowany czynnik na wspierające go fragmenty. Wybierz aktualny model zgodnie z wymaganym kontekstem i zachowaniem wyniku. Rekord obliczeń utrzymuj osobno, aby zmiana narracji nie mogła po cichu zmienić danych wejściowych.

Użyj ustrukturyzowanego kontraktu raportu

Oddziel raportowane fakty, obliczone metryki, interpretacje i niewiadome. Każda istotna interpretacja powinna wskazywać wspierające ją fakty i uznawać prawdopodobne alternatywy. Dla niedostępnych dowodów używaj pustych kolekcji zamiast zmyślonych przykładów wyglądających jak rzeczywiste wyniki finansowe. Poniższy szkic schematu jest projektem na poziomie aplikacji, a nie nowym formatem żądania APIsRouter ani konfiguracją projektu service. Walidator powinien odrzucać brakujące odwołania do źródeł i pozostawiać artefakt w toku do czasu przeglądu rozumowania przez człowieka.

{
  "issuer_id": "REQUIRED",
  "as_of": "REQUIRED_ISO_TIMESTAMP",
  "question": "REQUIRED_RESEARCH_QUESTION",
  "facts": [],
  "computed_metrics": [],
  "interpretations": [],
  "counterevidence": [],
  "unknowns": [],
  "review_status": "pending"
}

Przeglądaj twierdzenia, nie tylko format cytowań

Otwórz cytowany fragment i sprawdź, czy potwierdza konkretne zdanie. Potwierdź zgodność okresu, jednostki i spółki. Następnie oceń, czy interpretacja wynika z dowodów, czy dodaje nieujawnione założenie. Drugi model może pomóc znaleźć niespójności, ale nie jest niezależnym potwierdzeniem, jeśli widzi wyłącznie podsumowanie pierwszego modelu. Daj recenzentowi pierwotny pakiet źródłowy i jasną regułę odrzucenia. Zachowaj rozbieżność, zamiast automatycznie łączyć konkurencyjne wyjaśnienia w pewny konsensus.

Rejestruj dowody kosztów i awarii na każdym etapie

Zapisuj osobno etapy zbierania, parsowania, obliczeń i modelu, aby nieudana ekstrakcja tabeli nie wymuszała ponownego uruchomienia całego zadania. Śledź żądania i rozliczane ponowienia według zadania i tożsamości modelu, a następnie uzgadniaj użycie z aktualnym kontraktem cenowym. Nierozliczone użycie zapisuj jako nieznane. Jeśli źródło jest niedostępne, zwróć częściowy status badania i wskaż brakujący dowód. Długi, kompletnie wyglądający raport nie powinien być uznany za udany, gdy jego centralne twierdzenie opiera się na pominiętym raporcie lub niezweryfikowanym założeniu liczbowym.

Dowody i dostęp do modelu

Ten przewodnik przedstawia proces oparty na źródłach i przykładową strukturę wyniku, a nie wykonany przypadek spółki. Pełny przypadek wymaga dozwolonych danych wejściowych, wersji źródeł i kodu, rzeczywistej tożsamości modelu, rejestrów użycia oraz przejrzanych twierdzeń. GPT-6 Astra oficjalnie istnieje, ale publiczna kontrola katalogu APIsRouter z 5 września 2026 r. nie wykazała go na liście. Wybierz model do tego procesu na podstawie aktualnego katalogu; oficjalny dostęp do modelu i dostępność w gatewayu to osobne kwestie.

Częste pytania