Einführung von SimianX.AI: Vertrauenswürdige Multi-Agenten-Aktienanalyse
SimianX.AI orchestriert Teams von Fachagenten, die debattieren, entscheiden und liefern – damit Sie klare, zeitnahe und verteidigbare Antworten auf wichtige Fragen erhalten. Heute bedeutet das eine prägnante Antwort auf „Sollte ich diese Aktie kaufen?“; morgen wird dieselbe Multi-Agenten-Architektur Entscheidungen in den Bereichen Finanzen, Gesundheitswesen, Compliance, Lieferkette und darüber hinaus unterstützen.
Was SimianX anders macht, ist, wie wir ein elitäres Forschungsteam in Software spiegeln. Mehrere Fachagenten (Daten, Fachgebiet, Risiko, Argumentation und Betrieb) arbeiten parallel, um Beweise zu sammeln, Annahmen in Frage zu stellen und Meinungsverschiedenheiten durch strukturierte Debatte und Schlichtung zu lösen. Das Ergebnis ist ein prägnanter, professioneller Bericht, auf den Sie handeln können – komplett mit Zitaten, Begründungen und einer prüfbaren Nachverfolgbarkeit, wie die Entscheidung getroffen wurde.
Wir starten mit der Aktienforschung als unserem Brückenkopf – schnellen, hochsignifikanten Berichten, die Fundamentaldaten, alternative Daten und Risikoszenarien in eine verteidigbare Empfehlung synthetisieren.
Die Plattform ist so gebaut, dass sie skalierbar ist und komplexe analytische Workflows mit derselben Strenge und Struktur bewältigt – keine Änderungen an Ihrer Einrichtung oder Tech-Stack.
Wir verlangen von den Nutzern nicht, APIs oder Integrationen zu verwalten.
Unser Ziel ist es, es mühelos zu machen, vollständige, zuverlässige Ergebnisse an einem Ort zu erhalten.
Nutzer sollten keine Werkzeuge zusammenstellen müssen – sie sollten einfach Fragen stellen und das vollständige Bild erhalten.
Wir nehmen das Feedback der Nutzer ernst und verfeinern die Erfahrung kontinuierlich, um analytische Tiefe mit Einfachheit zu kombinieren.
Wer wir sind: Die Mission und Denkweise von SimianX.AI
Der Name „SimianX“ spiegelt Agilität und Intelligenz wider—Simian verweist auf Einsicht und Anpassungsfähigkeit; das „X“ repräsentiert unsere flexible Expertise in Multi-Agenten-Systemen. Wir glauben, dass die Zukunft der Entscheidungsunterstützung in kooperativer Intelligenz liegt: ein koordiniertes Team spezialisierter Agenten, die sich jeweils auf ein bestimmtes Signal konzentrieren und eine umfassende Analyse schneller produzieren als jedes einzelne Modell oder jeder Mensch.
Bei SimianX.AI liegt unser aktueller Fokus auf öffentlichen Aktien. Wir haben dieses Gebiet gewählt, weil das Problem universell ist (jeder fragt sich was zu kaufen, wann zu kaufen und warum), die Daten reichlich vorhanden sind und die Einsätze hoch sind. Von Einzelhändlern bis hin zu Portfoliomanagern ist Klarheit die wertvollste Ware.
Unsere Philosophie: Breite × Geschwindigkeit × Debatte → Bessere Entscheidungen.
Breite sammelt mehr Signale. Geschwindigkeit verkürzt die Zeit bis zur Einsicht. Debatte reduziert blinde Flecken.
Warum das jetzt wichtig ist: Märkte bewegen sich schnell; Nachrichtenzyklen beschleunigen sich; Signale verfallen. Traditionelle Forschungsabläufe—einzelverknüpft, manuell und langsam—verpassen oft den Moment. Der Multi-Agenten-Ansatz von SimianX.AI komprimiert Stunden des Lesens und Modellierens in Minuten, während er Interpretierbarkeit durch strukturierte Ausgaben und Zitationen im Abschlussbericht bewahrt.
Der Schmerzpunkt, den wir lösen: „Sollte ich diese Aktie kaufen?“ oder „Sollte ich diese Aktie verkaufen?“ oder „Sollte ich diese Aktie halten?“
Fragen Sie jeden Investor und Sie werden die gleiche Angst hören: „Ich mag dieses Ticker-Symbol, aber… ist jetzt der richtige Zeitpunkt?“ Die Herausforderung ist nicht ein Mangel an Daten—es ist Signalüberlastung und Widerspruch:
SimianX.AI zielt auf diese Lähmung ab, indem es parallele Analysen mit strukturiertem Denken kombiniert. Unser Produkt synthetisiert Fundamente, Markttechniken und Nachrichten aus mehreren Quellen zu einer einzigen, verteidigbaren Sichtweise mit praktischen Empfehlungen: kaufen, halten oder warten—plus das Warum dahinter.
Was die Nutzer erhalten:
Der 3+1 - Phasen-Analysefluss
Unser Arbeitsablauf ist absichtlich nach einem modernen Forschungsteam modelliert. Jede Phase fügt Breite, Tiefe und Vertrauen hinzu.
Phase 1 — Agentenanalyse (Parallel, Spezialisierte)
In dieser Phase laufen mehrere Agenten gleichzeitig—jeder mit einer Spezialisierung und einem klaren Umfang. Das Ziel ist es, schnell vielfältige, relevante Signale zu sammeln.
Beispiele unserer Agenten:
1. Fundamentale Agenten
Möchten Sie mehr über den Fundamentalen Agenten erfahren? - SimianX AI Fundamentalanalyse: SEC-Daten treffen auf Multi-Modell-AI
2. Nachrichten- und Sentiment-Agenten
3. Markt- & Technische Agenten
RSI, gleitende Durchschnitte und Kreuzungen (z.B. 50DMA vs. 200DMA).Und weitere Agenten...
Was Stage 1 mächtig macht: Diese Agenten sammeln nicht nur Zahlen; sie interpretieren sie—jeder Agent verfasst eine kurze, meinungsstarke Notiz mit Vertrauensniveaus und Begründungen.
Stage 2 — Agentendiskussion (Debatte, Versöhnung, Konsens)
Stage 2 ist der Bereich, in dem SimianX.AI glänzt. Die Agenten debattieren ihre Ergebnisse. Wenn der Nachrichtenagent optimistisch ist, der Bewertungsagent jedoch vorsichtig, wird diese Spannung explizit diskutiert:
Einblick: Meinung ohne Reibung ist fragil. Durch die Einbeziehung von strukturiertem Dissens verbessert das System die Robustheit und Erklärbarkeit.
Diese Phase bietet den Nutzern nicht nur ein Urteil, sondern die Begründungskette, sodass Sie sehen können, warum die Schlussfolgerung sinnvoll ist—und wo sie möglicherweise falsch sein könnte.
Stage 3 — Professioneller PDF-Bericht (Klarheit, Portabilität, Aktion)
Alle Threads kulminieren in einem professionellen PDF, das sowohl für schnelles Scannen als auch für tiefgehendes Lesen konzipiert ist:
Dieses Berichtsformat erleichtert es, Erkenntnisse mit Teamkollegen zu teilen, an ein Investitionsmemo anzuhängen oder später zu überprüfen, wenn sich die Bedingungen ändern.
Phase 4: Agentenmeeting (Menschenorientierte Ausrichtung)
Unser echtes Meeting beginnt—Agentenmeeting—eine Synchronisations- und Aktions-Ebene, nachdem das PDF erstellt wurde. Hier können Sie @ und Fragen in diesem Meeting stellen.
Ziele des Agentenmeetings
Im Inneren des Motors: Signale, Gewichte und Leitplanken
Transparenz ist ein Grundpfeiler von SimianX.AI. So halten wir das System sowohl leistungsstark als auch verantwortungsbewusst:
RSI(14), MACD) und Nachrichtenkonstrukten (z.B. ergebnisgetriebenes Sentiment).confidence_score und eine Begründung. Das System bevorzugt Konsens, unterdrückt jedoch nicht die Ansichten der Minderheit—konträre Signale werden als Beobachtungsobjekte beibehalten.So sieht die Benutzererfahrung aus
1. Ticker eingeben: Beginnen Sie mit einem Symbol, das Sie in Betracht ziehen.
2. Analyse durchführen: Agenten verteilen sich auf Fundamentaldaten, Nachrichten und Marktdaten.
3. Die Debatte sehen: Eine verständliche Zusammenfassung zeigt, worüber sich die Agenten einig waren und worüber nicht.
4. PDF herunterladen: Erhalten Sie einen ausgefeilten Bericht mit Tabellen, Diagrammen und Überwachungsrichtlinien mit einer langfristigen und kurzfristigen Schlussfolgerung.
Geschwindigkeit: Die Pipeline ist für parallele Ausführung optimiert, was die Zeit bis zur Erkenntnis drastisch verkürzt.
Klarheit: Keine Black-Box-Urteile—jeder Anruf kommt mit Erklärungen und Vorbehalten.
Handlungsfähigkeit: Wir heben nächste Schritte hervor, wie „Achten Sie auf den 50DMA-Test“ oder „Nach Aktualisierung der Prognose erneut prüfen.“
Anwendungsfälle über Investorenprofile hinweg
Beispiel-Szenarien
1. Entscheidung vor den Gewinnen
2. Momentum vs. Fundamentaldaten
RSI, Margenleitlinien).3. Spike bei Insideraktivitäten
Meinungsstarke Best Practices, die das Produkt fördert
Große Entscheidungen werden an der Schnittstelle von Geschwindigkeit und Skepsis getroffen. SimianX.AI liefert beides.
Wir zielen darauf ab, mehr Agenten-Teams von Denken in die Realität zu bringen.
