Агентные кейсы
Деньги и счета

Фундаментальные показатели из отчётов 10-Q через ChatGPT Agent для оценки акций

Разработчик с помощью ChatGPT Agent достал из отчётов 10-Q рост выручки, свободный денежный поток и чистую денежную позицию по четырём компаниям со ссылками на источники. Эти данные легли в мультиагентную систему оценки акций.

Сделано сChatGPT Agent

Что сделали

Разработчик выбрал режим ChatGPT Agent из-за веб-поиска и попросил собрать фундаментальные показатели по четырём тикерам (AAPL, MSFT, NVDA, TSLA) из квартальных отчётов 10-Q в SEC. По каждому показателю агент вернул значение, направление тренда, оценку от 1 до 5, объяснение, ссылку на отчёт и точный расчёт. Промпты помогал писать Claude. Дальше эти данные использовал агент фундаментального анализа в сценарии на LangGraph.

Что получилось

Данные агента легли в работающий конвейер, который объединял голоса по оценке стоимости, настроениям рынка и фундаментальному анализу и проверял выбор акций на истории за 63 торговых дня. Точность извлечённых чисел в README не указана.

На что обратить внимание

Используйте только отчёты, опубликованные до даты принятия решения. Автор ограничил даты решений августом 2024 года, чтобы будущие данные не просочились в проверку. Весь прототип занял примерно 8-10 часов.

Пояснение

SEC это Комиссия по ценным бумагам и биржам США. 10-Q это квартальный отчёт публичной компании, такие отчёты лежат в базе SEC EDGAR. LangGraph это библиотека для сборки сценариев из нескольких агентов. Проверка на истории (бэктест) показывает, как стратегия сработала бы в прошлом.

Кому пригодится

Частным инвесторам и разработчикам, которые строят свои системы анализа акций и хотят брать цифры прямо из отчётности.

Попробуйте сами с ChatGPT Agent

По тикерам [тикеры] открой последний 10-Q в SEC EDGAR и выпиши рост выручки год к году, свободный денежный поток и чистую денежную позицию или долг. Сведи результаты в таблицу со ссылкой на источник для каждого числа и отметь цифры, которые не удалось подтвердить. Остановись, когда по каждому тикеру есть все три показателя или явное объяснение, почему какого-то нет.

Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗

Читать оригинал ↗

Источник: github.com ·

Похожие кейсы

Анализ портфеля, маркетинга и недвижимости в ChatGPT Agent с оценкой около C

Автор рассылки прогнал ChatGPT Agent Mode через пять бизнес-задач, от анализа портфеля акций до сценариев покупки недвижимости. Общая оценка около C, агент местами справляется, но за ним нужно присматривать.

Свой агент для свежих отчётов по акциям на данных Polygon в реальном времени

Автор поста на Reddit собрал свой агент для исследования акций на платных рыночных данных и выложил его в открытый доступ. Отвечает он свежее ChatGPT, но в основном по рынку США, а открытость кода комментаторы оспорили.

Свой агент

Инвестиционные исследования с памятью между сессиями в агенте LangAlpha

LangAlpha это открытый агент для инвестиционных исследований в духе Claude Code. Он хранит рабочие пространства и память, поэтому финансовые модели и сравнения с аналогами можно обновлять в следующих сессиях. Измеренных результатов в README нет.

Свой агент