Pagsusuri ng AI sa Stock vs Pananaliksik ng Tao: Oras, Gastos, Katu...

Pagsusuri ng AI sa stock vs pananaliksik ng tao: oras, gastos, katumpakan

Kung sinubukan mo na kailanman na magdesisyon kung ang AAPL, TSLA, o NVDA ay “mura” o “mahal,” alam mo na ang totoong hamon: ang pananaliksik sa stock ay karera laban sa oras. Dumadating ang balita sa kalagitnaan ng session, siksik ang mga filing, at mas mabilis kumilos ang presyo kaysa kayang basahin ng isang tao. Ito ang dahilan kung bakit ang pagsusuri ng AI sa stock vs pananaliksik ng tao ay lumipat mula sa isang pilosopikal na debate patungo sa isang praktikal na desisyon sa workflow para sa mga investor at mga team. Ang mga platform tulad ng SimianX AI ay nagdadala ng multi-agent analysis, debate, at downloadable PDF reports sa proseso—binabago kung ano ang maaaring maging “research coverage” para sa isang maliit na team o solo na investor. (S5)

SimianX AI AI vs human stock research overview — AI vs human stock research overview

Ano ba talaga ang ating ikinukumpara: oras, gastos, at katumpakan?

Maraming “AI vs human” na debate ang bumabagsak dahil nagkukumpara sila ng magkaibang bagay. Upang maging patas ang paghahambing na ito, tukuyin ang tatlong nasusukat na kinalabasan:

Oras: Gaano katagal bago makagawa ng desisyon na handa kang isagawa.

Gastos: Kabuuang gastusin sa paggawa at pagpapanatili ng coverage.

Katumpakan: Gaano kadalas tama ang pagsusuri para sa trabahong mahalaga sa iyo (pagkuha, interpretasyon, o prediksyon).

Ang pinakamahusay na paghahambing ay hindi “Sino ang mas matalino?” kundi “Sino ang makakapaghatid sa iyo sa isang mapapatunayang desisyon nang mas mabilis, mas mura, at may mas kaunting maiwasang pagkakamali?”

Isang mabilis na taxonomy ng mga gawain sa pananaliksik ng stock

Hindi lahat ng “analysis” ay forecasting. Sa totoong workflow, ang pananaliksik ay nahahati sa tatlong kategorya:

1. Pagkuha ng impormasyon (hal., pagkuha ng revenue, margins, guidance, at risk factors mula sa isang 10-Q)

2. Interpretasyon at synthesis (hal., pag-uugnay ng filings, macro context, at sentiment sa isang thesis)

3. Suporta sa desisyon (hal., portfolio sizing, entry/exit plans, downside scenarios)

AI at ang mga tao ay madalas na mahusay sa iba't ibang aspeto—kaya't ang iyong pagsusuri ay dapat magtakda ng marka sa bawat isa nang hiwalay.

SimianX AI Task taxonomy for stock analysis — Task taxonomy for stock analysis

Oras: ang tunay na kalamangan ay “oras-papuntang-napatunayan na pananaw”

Kapag sinasabi ng mga tao na ang AI ay “mas mabilis,” karaniwan nilang ibig sabihin ay oras-papuntang-unang-sagot. Sa pamumuhunan, ang mahalaga ay oras-papuntang-napatunayan na pananaw—kung gaano kabilis ka makararating sa isang konklusyon na maaari mong ipagtanggol.

Kung saan karaniwang nananalo ang AI sa oras

Ang mga sistema ng AI ay malakas sa pagpapabilis ng pagbabasa at pag-cross-reference:

Mataas na volume ng pag-scan ng mga filings, transcript, at balita

Istruktural na pagsusuma sa mga pare-parehong seksyon (thesis, mga katalista, mga panganib)

24/7 na pagmamasid para sa mga pagbabago sa sentimyento o mga batayan

Sa isang setup ng multi-agent, mahalaga ang parallelization: maraming espesyalistang ahente ang maaaring magproseso ng iba't ibang anggulo nang sabay-sabay (mga batayan, teknikal, sentimyento, oras), at pagkatapos ay pag-isahin ang mga konflikto sa isang desisyon na handa nang isumite.

Kung saan ang mga tao ay nananalo pa rin sa oras (nakakagulat)

Ang mga tao ay maaaring maging mas mabilis kapag ang trabaho ay:

Malabo at bago (walang malinis na precedent, magulong data, hindi malinaw na insentibo)

Pinapalakas ng relasyon (mga tawag sa industriya, pagsusuri ng supplier, panayam sa customer)

Paghusga sa mataas na panganib (legal na nuansa, kredibilidad ng pamamahala, pagbabago sa regulasyon)

Ang mga tao ay nagpapabilis din gamit ang karanasan: ang isang bihasang analyst ay maaaring makakita ng isang “red flag” sa loob ng ilang minuto na ang AI ay lalabas lamang kung tamang-mabilang ang pag-prompt.

SimianX AI Time-to-verified insight funnel — Time-to-verified insight funnel

Gastos: huwag kalimutan ang “error tax”

Ang gastos ay hindi lamang kung ano ang binabayaran mo nang paunang bayad. Ang isang malinis na modelo ng gastos ay may tatlong layer:

Direktang gastos: mga subscription, data, mga kasangkapan, compute

Gastos sa paggawa: oras × buong rate ng pasahod (suweldo + mga benepisyo + overhead)

Error tax: ang inaasahang gastos ng pagiging mali (maling trades, na-miss na oportunidad, mga isyu sa pagsunod)

Isang simpleng paraan para i-modelo ito:

total_cost = tool_cost + (hours × hourly_rate) + (error_probability × error_impact)

Karaniwang istruktura ng gastos

Ang gastos sa human research ay tumataas kasabay ng dami ng tao. Kung kailangan mo ng coverage sa 100+ na tickers, kailangan mong paliitin ang universe, mag-hire ng mas maraming analyst, o tanggapin ang mas mabagal na updates.

Ang gastos sa AI research ay tumataas ayon sa paggamit (queries, reports, data). Maaari itong maging mas mura bawat ticker kapag na-set up na ang pipeline, lalo na para sa routine monitoring at standardized outputs (tulad ng one-page brief o PDF research report).

Ang pinakamurang research ay hindi “AI-only.” Ito ay research na nagpapababa ng error tax sa pamamagitan ng kombinasyon ng bilis ng makina at verification ng tao.

SimianX AI Cost model with error tax — Cost model with error tax

Katumpakan: tukuyin ito bago sukatin

Ang katumpakan ang pinakamahirap na dimensyon, dahil nakadepende ito sa tanong.

Tatlong uri ng katumpakan na dapat sukatin

Accuracy type	What it means	Example metric	Why it matters
Factual accuracy	Tama ang mga numero at pahayag	% ng tamang extracted fields	Pinipigilan ang “maling inputs”
Analytical accuracy	Tama ang pag-iisip base sa mga datos	rubric scoring, consistency checks	Pinipigilan ang plausible na kalokohan
Predictive accuracy	Tama ang mga hula sa hinaharap	hit rate, calibration, risk-adjusted return	Pinipigilan ang overconfident na forecast

Ang Factual accuracy ang pinakamadaling subukan: puwede mong i-check kung nakuha ng modelo ang tamang figure mula sa filing.

Ang Predictive accuracy ang pinakamahirap: magulo ang merkado, at ang tamang narrative ay puwede pa ring malugi.

Bakit puwede magmukhang accurate ang AI kahit hindi ito tama

Ang mga generative na modelo ay maaaring magbigay ng tumutukoy na mga paliwanag. Kung hindi mo ipapatupad ang mga sipi, pagsusuri, at mga pananggalang, ang output ay maaaring magdulot ng:

mga maling bilang,

maling pag-unawa sa mga talahanayan,

lipas na mga "katotohanan,"

o mga kuwento ng sanhi na hindi sinusuportahan.

Kaya naman, ang anumang seryosong pagsusuri ay dapat magsama ng mga hakbang sa beripikasyon, hindi lamang mga panghuling sagot.

SimianX AI Mga uri ng katumpakan sa pagsusuri ng stock ng AI — Mga uri ng katumpakan sa pagsusuri ng stock ng AI

Mas tumpak ba ang pagsusuri ng stock ng AI kumpara sa human research para sa mga mamumuhunan?

Ang tapat na sagot ay: minsan—sa mga tiyak na gawain—at tanging sa ilalim ng disiplinadong pagsusuri.

Ang AI ay madalas na umaabot o tinalo ang mga tao sa:

pagkuha ng estrukturadong data,

pagbibigay ng buod ng mahahabang dokumento nang pare-pareho,

at pagpapanatili ng malawak na saklaw sa maraming ticker.

Madalas na nauungusan ng mga tao ang AI sa:

pagpapakahulugan ng malalambot na impormasyon (tiwala, insentibo, dinamika ng kompetisyon),

pagkuha ng mga "hindi alam na hindi alam,"

at paggawa ng mga desisyon sa ilalim ng mga pagbabago ng rehimen (mga bagong patakaran, bagong teknolohiya, bagong modelo ng negosyo).

Ang pinaka-maaasahang pamamaraan sa tunay na mga workflow ay hybrid: gamitin ang AI para sa lawak at bilis, at ang mga tao para sa lalim, beripikasyon, at pananagutan sa desisyon.

Nahanap ng mga akademikong pag-aaral ang mga kaso kung saan ang “AI analysts” ay tinalo ang maraming human analysts sa mga tiyak na gawain ng forecast, ngunit nag-iiba ang mga resulta batay sa setup at dataset. (S1, S2)

SimianX AI Hybrid AI + human research loop — Hybrid AI + human research loop

Isang praktikal na disenyo ng pananaliksik upang patas na ikumpara ang AI at mga tao

Kung nais mong magkaroon ng tunay na “pananaliksik” na paghahambing, magsagawa ng isang kontroladong pagsusuri sa halip na umasa sa mga anekdota.

Hakbang 1: pumili ng mga gawain na maaaring gawin ng parehong panig

Pumili ng mga gawain na parehong kayang gawin ng dalawang panig:

1. Kunin ang 20 pangunahing field mula sa isang 10-Q (kita, gross margin, cash flow, gabay, mga panganib)

2. I-summarize ang earnings call sa mga catalyst at risks (max 400 na salita)

3. Gumawa ng isang pahinang investment memo na may base/bull/bear na senaryo

4. Gumawa ng directional na tawag para sa isang tiyak na panahon (halimbawa, 1 buwan) na may kumpiyansa

Hakbang 2: tukuyin ang ground truth

Para sa extraction: ang ground truth ay ang orihinal na dokumento.

Para sa mga summary: ang ground truth ay isang rubric (coverage, correctness, clarity, omissions).

Para sa mga forecast: ang ground truth ay ang napatunayan na kinalabasan (at pati na rin ang pagsubok ng risk-adjusted na mga metrics).

Hakbang 3: i-lock ang access sa impormasyon at oras na badyet

Para maging patas, parehong dapat magkaroon ng:

parehong mga dokumento,

parehong window ng market data,

at parehong limitasyon ng oras.

Kung hindi, ang “human research” ay nagiging “human + mahal na terminals + linggong tawag,” habang ang “AI research” ay nagiging “AI + piniling mga prompt.”

Hakbang 4: i-score gamit ang maraming metrics

Gumamit ng scorecard na naghihiwalay ng:

factual accuracy,

reasoning quality,

at forecast performance.

At magdagdag ng “operational” na mga metrics:

time-to-first-answer,

time-to-verified-answer,

at reproducibility (maaari mo bang makuha ang parehong resulta bukas?).

SimianX AI Experimental design for AI vs human stock research — Experimental design for AI vs human stock research

Halimbawang paghahambing: 20-ticker na buwanang coverage (ilustratibo)

Upang gawing konkretong ang mga trade-off, isipin mong nagpapanatili ka ng watchlist ng 20 stocks at gumagawa ng buwanang refresh.

Human-only workflow (karaniwan)

2–4 na oras bawat ticker upang basahin ang filings, balita, at earnings notes

40–80 na oras bawat buwan kabuuan

Malakas na qualitative na paghuhusga, ngunit mabagal na updates at hindi pare-parehong format

AI-first workflow (karaniwan)

ilang minuto bawat ticker upang makagawa ng isang paunang buod at listahan ng risk

5–15 minuto bawat ticker upang beripikahin ang mga pangunahing numero at assumptions

3–8 na oras bawat buwan kabuuan para sa isang retail na mamumuhunan; mas marami para sa institutional na rigor

Ang punto ay hindi ang eksaktong mga numero (nag-iiba-iba ito). Ang mahalaga ay kung saan gumagalaw ang oras:

Binabawasan ng AI ang oras sa pagbabasa at pag-format.

Dapat i-reinvest ng mga tao ang natipid na oras sa beripikasyon at mga patakaran sa desisyon.

Kung nakatipid ka ng 30 oras gamit ang AI, ilaan ang 10 nito sa beripikasyon at 20 sa mas mahusay na pamamahala ng panganib—hindi sa mas maraming trades.

SimianX AI Illustrative time comparison chart — Illustrative time comparison chart

Paano nagkakasya ang SimianX AI sa hybrid workflow

Ang isang malakas na hybrid na proseso ay nangangailangan ng dalawang bagay: parallel coverage at auditability.

Ang SimianX AI ay binuo sa paligid ng multi-agent stock analysis: iba't ibang mga agent ang nagsusuri nang sabay-sabay, nagtatalo, at nagkakasundo sa isang mas malinaw na desisyon. Ang output ay hindi lang isang chat response—ito rin ay isang propesyonal na PDF report na maaari mong ibahagi, i-archive, at suriin mamaya para sa post-mortems at pagkatuto. (S5)

Ganito ito sa praktika

Maraming specialized agents na nagtatrabaho nang sabay-sabay (iniulat ng SimianX ang 8-agent na team). (S5)

Mga yugto ng workflow na tumutugma sa paraan ng pag-iisip ng tao: fundamentals, technicals, sentiment, at timing, na may consensus step. (S5, S7)

Grounded fundamentals na nagsisimula sa public filings (hal. SEC EDGAR), istrakturadong bago ang inference, at pagkatapos ay cross-validated sa iba't ibang modelo. (S6)

Malinaw na operational pricing (hal. plan-based subscriptions), na ginagawang predictable ang “cost per ticker.” (S3)

SimianX AI Multi-agent debate and reporting concept — Multi-agent debate and reporting concept

Isang repeatable 7-step workflow na maaari mong gamitin ngayon

1. Magsimula sa breadth: magpatakbo ng mabilis na AI scan sa iyong watchlist.

2. Pumili ng 3 focus names: i-prioritize batay sa catalysts, volatility, o valuation gaps.

3. Beripikahin ang mga numero: i-cross-check ang 5–10 pangunahing fields sa filings at transcripts.

4. Subukin ang tesis: itanong ang pinakamalakas na bear case at kung ano ang makakapawalang-bisa dito.

5. Isalin sa mga patakaran: tukuyin ang entry, exit, at laki ng posisyon (hindi lamang “bili/ibenta”).

6. Gumawa ng isang pahinang memo: i-save ang tesis, mga palagay, at mga trigger.

7. Mag-monitor gamit ang mga alerto: magtakda ng iskedyul (lingguhan) at mga patakaran sa eskalasyon (agad sa malalaking kaganapan).

Ano ang binabago ng “multi-agent debate”

Madalas nagbibigay lamang ng isang kwento ang mga single-model tools. Kapaki-pakinabang ang multi-agent debate dahil maaari nitong ipakita ang mga hindi pagkakasundo nang maaga:

isang ahente ang nagbababala tungkol sa panganib sa valuation,

isa pa ang nagbababala tungkol sa momentum at trend,

isa pa ang nagtatanong sa kwento,

isa pa ang nagmomodelo ng mga downside scenario.

Kapag nagbanggaan ang mga ito, nakakakuha ka ng isang bagay na mas malapit sa totoong investment committee—nang hindi na kailangang maghintay ng ilang araw para sa isang pulong.

SimianX AI Multi-agent debate workflow — Multi-agent debate workflow

Decision matrix: kailan magtiwala sa AI, kailan umasa sa tao

Gamitin ito bilang mabilis na gabay sa operasyon:

Sitwasyon	Mas gusto ang AI muna	Mas gusto ang tao muna	Pinakamahusay na hybrid na hakbang
Maraming ticker, mababang panganib	✅	❌	AI scan + magaan na beripikasyon
Isang ticker, mataas na panganib	⚠️	✅	AI draft + masusing human diligence
Masalimuot na filings / transcripts	✅	⚠️	AI extract + human spot-check
Pagbabago ng rehimen / bagong batas	⚠️	✅	Human interpretation + AI evidence gather
Paulit-ulit na monitoring	✅	❌	AI alerts + human escalation rules

SimianX AI Decision matrix for AI vs human research — Decision matrix for AI vs human research

Mga limitasyon at karaniwang patibong sa paghahambing ng AI at tao

Upang mapanatiling tapat ang iyong pag-aaral, iwasan ang mga sumusunod na patibong:

Data leakage: aksidenteng nagbibigay ang evaluator ng AI ng impormasyon sa hinaharap (o pinapayagan ang mga tao na gumamit ng hindsight).

Survivorship bias: pagsusuri lamang sa mga nagwagi na nanatili sa index.

Moving goalposts: paglipat mula sa “katumpakan ng forecast” patungo sa “kalidad ng kwento” kapag nakakadismaya ang mga resulta.

Unscored uncertainty: pagturing sa isang tiyak na hula at sa isang mababang-kumpiyansang hula bilang pantay na “mali.”

Tandaan din na ang mga independiyenteng pagsusuri ng mga general-purpose AI system sa mga gawain sa pananalapi ay nakakita ng malalaking error rates—isang dahilan upang unahin ang beripikasyon at mga domain-specific na kasangkapan sa halip na “chat at magtiwala.” (S4)

SimianX AI Research limitations checklist — Research limitations checklist

FAQ Tungkol sa AI stock analysis vs human research

Paano suriin ang katumpakan ng AI stock analysis nang hindi gumagamit ng backtesting?

Magsimula sa factual accuracy: pumili ng 10–20 field mula sa filings at suriin ito nang manu-mano. Pagkatapos, subukan ang kalidad ng pangangatwiran gamit ang isang rubric (nabanggit ba nito ang ebidensya, nabanggit ba ang mga panganib, iniiwasan ba ang malalaking pagtalon?). Sa huli, subaybayan ang isang maliit na set ng forecasts sa paglipas ng panahon at sukatin ang calibration (ang mga “high confidence” na hula ba ay talagang mas tumpak?).

Sulit ba ang AI stock research para sa mga baguhan?

Oo—kung nakakatulong ito upang makabuo ka ng isang consistent na proseso at maiwasan ang information overload. Ang susi ay ituring ang AI bilang isang assistant, hindi bilang oracle: beripikahin ang ilang numero, isulat ang mga assumptions, at gamitin ang simpleng risk rules.

Ano ang pinakamahusay na paraan upang pagsamahin ang human at AI stock research?

Gamitin ang AI para sa breadth (scanning, summarizing, monitoring) at ang mga tao para sa depth (beripikasyon, konteksto, pananagutan sa desisyon). Isang magandang tuntunin ay: AI drafts, humans validate, the process decides.

Maaari bang palitan ng multi-agent AI ang isang propesyonal na analyst team?

Para sa standardized tasks at malawak na coverage, maaari nitong bawasan ang pangangailangan para sa manual na trabaho. Ngunit para sa nuanced judgment, mga bagong sitwasyon, at pananagutan sa mga kliyente o regulator, nananatiling mahalaga ang mga tao—lalo na kapag mataas ang halaga ng pagkakamali.

Konklusyon

Ang AI ay nagbabago ng ekonomiya ng pananaliksik sa pamumuhunan, ngunit bihirang ang "AI-lamang" o "tao-lamang" ang nagwawagi. Ang pinakamahusay na mga kinalabasan ay nagmumula sa hybrid research systems na gumagamit ng AI upang paikliin ang oras at gastos, habang ang mga tao ay nagbabantay sa katumpakan gamit ang beripikasyon, konteksto, at disiplina sa desisyon.

Kung nais mong gawing operasyon ang pamamaraang ito, tuklasin ang SimianX AI upang magsagawa ng multi-agent analysis, mangalap ng mga debate, at lumikha ng isang propesyonal na ulat na maaari mong pag-aralan sa paglipas ng panahon.

Disclaimer: Ang nilalamang ito ay para lamang sa mga layunin pang-edukasyon at hindi ito payo sa pamumuhunan.

Pagsusuri ng AI sa Stock vs Pananaliksik ng Tao: Oras, Gastos, Katu...