Análise de ações com IA e evidências rastreáveis

Faça uma pergunta que possa ser resolvida com evidências

Comece com uma pergunta como se as mudanças de margem reportadas são consistentes com os fatores operacionais divulgados pela empresa. Especifique o emissor e a data-limite das informações, colete documentos comparáveis, calcule as mudanças e peça ao modelo explicações ligadas a essas entradas. Defina a saída antes da coleta: fatos reportados, métricas calculadas, fatores plausíveis e perguntas não resolvidas. Isso dá ao revisor uma forma concreta de avaliar o resultado e ajuda a decidir qual fonte adicional melhoraria a análise, em vez de coletar uma pilha ilimitada de material da empresa.

Resolva o emissor e a data-limite da informação

Use identificadores estáveis do emissor junto do ticker específico da bolsa. Registre tipo de título, moeda de negociação, moeda de apresentação e calendário fiscal. O relatório anual de um emissor, um preço de ação local e um recibo depositário dos EUA podem descrever objetos relacionados, mas não idênticos. Defina se a pergunta diz respeito ao negócio ou a um título específico. A data-limite é a informação mais recente permitida na pesquisa, não simplesmente o fim do período contábil. Reapresentações posteriores devem ser armazenadas como novas versões de evidência, em vez de substituir silenciosamente as entradas anteriores.

Colete um pacote de fontes antes de pedir síntese

Comece com divulgações do emissor, documentos regulatórios relevantes e material de apoio licenciado. Envios da SEC e interfaces XBRL podem ajudar com emissores dos EUA, mas não substituem fontes de divulgação do mercado local nem o contexto do documento original. Mantenha URL da fonte, timestamp de recuperação, hash do documento e localização da seção com cada item extraído. Uma transcrição é evidência do que um orador disse; uma cotação de mercado é evidência de um preço em determinado momento; nenhuma verifica automaticamente as alegações da outra. Exija uma razão clara para incluir cada fonte no pacote.

Calcule primeiro e depois peça explicação

Calcule mudanças e índices com código ou planilha auditada, preservando referências de entrada e regras do denominador. Envie esses resultados ao modelo com as passagens relevantes da fonte. Peça que explique fatores plausíveis, identifique contradições e liste o que continua sem prova. Por exemplo, forneça cálculos de receita e margem junto da nota do segmento e peça uma tabela que mapeie cada fator proposto às passagens de suporte. Escolha um modelo atual conforme o contexto e o comportamento de saída necessários. Mantenha o registro do cálculo separado para que uma revisão narrativa não altere silenciosamente suas entradas.

Use um contrato de relatório estruturado

Separe fatos reportados, métricas calculadas, interpretações e desconhecidos. Toda interpretação relevante deve apontar para seus fatos de suporte e reconhecer alternativas plausíveis. Use coleções vazias para evidências indisponíveis, em vez de exemplos inventados que pareçam resultados financeiros reais. O esboço de esquema abaixo é um desenho no nível da aplicação, não um novo formato de solicitação da APIsRouter nem configuração de projeto service. Seu validador deve rejeitar referências de fonte ausentes e manter o artefato pendente até que uma pessoa revise o raciocínio.

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

Revise alegações, não apenas a formatação das citações

Abra a passagem citada e confira se ela apoia a frase específica. Confirme se período, unidade e empresa correspondem. Depois pergunte se a interpretação decorre da evidência ou adiciona uma suposição não declarada. Um segundo modelo pode ajudar a localizar inconsistências, mas não é corroboracão independente se só vê o resumo do primeiro modelo. Dê ao revisor o pacote de fontes original e uma regra clara de rejeição. Preserve divergências, em vez de mesclar automaticamente explicações concorrentes em um consenso confiante.

Registre custos e evidências de falha em cada etapa

Salve separadamente as etapas de coleta, parsing, cálculo e modelo para que uma extração de tabela falha não obrigue o trabalho inteiro a recomeçar. Acompanhe solicitações e tentativas faturáveis por trabalho e identidade do modelo e reconcilie o uso com o contrato de preços atual. Registre uso não resolvido como desconhecido. Se uma fonte estiver indisponível, retorne um status de pesquisa parcial com a evidência ausente identificada. Um relatório longo e aparentemente completo não deve ser tratado como bem-sucedido quando sua alegação central depende de um documento omitido ou de uma suposição numérica não verificada.

Evidências e acesso ao modelo

Este guia fornece um fluxo apoiado por fontes e uma estrutura de saída ilustrativa, não um caso empresarial executado. Um caso completo precisa de entradas permitidas, versões de fonte e código, identidade real do modelo, registros de uso e alegações revisadas. O GPT-6 Astra existe oficialmente, mas a verificação pública do catálogo da APIsRouter em 5 de setembro de 2026 não o listou. Use o catálogo atual para selecionar um modelo para este fluxo; acesso oficial ao modelo e disponibilidade no gateway são coisas separadas.

Perguntas frequentes