SimianX AI Pundamental na Pagsusuri: SEC Data at Multi-Model AI

Pagpapakilala sa SimianX AI US Stock Fundamental Analysis Agent: Pagsasanib ng SEC Data at Multi-Model na Pananaliksik Pinansyal

Ang pagsusuri sa pananalapi ay pumapasok sa bagong yugto—isang yugto na hindi na nakadepende sa spreadsheets at manu-manong pagsusuri, kundi sa mga matatalinong sistema na tunay na nakakaintindi ng mga pahayag sa pananalapi. Ang SimianX.AI Fundamental Analysis ay nagdadala ng pagbabagong ito sa buhay, gamit ang kolaborasyon ng multi-model AI upang i-decode at ipaliwanag ang mga corporate filings mula sa U.S. Securities and Exchange Commission (SEC).

SimianX AI SimianX Fundamental Analysis Visualization — SimianX Fundamental Analysis Visualization

“Pinapaintindi namin sa AI ang wika ng regulasyon sa pananalapi at ng katotohanan sa negosyo.”

Bakit Mahalagang Sentro ang SEC Filings sa Tunay na Pananaliksik Pinansyal

Ang SEC (U.S. Securities and Exchange Commission) ay naglalathala ng mga corporate disclosures gaya ng 10-K, 10-Q, 8-K, at Form 4/5, na naglalaman ng pinaka detalyado at beripikadong datos pinansyal.

Ang mga filings na ito ang naglalarawan kung paano gumagana, gumagastos, at umuunlad ang mga kumpanya—at ito lamang ang unibersal at ligal na financial reports na maaaring ma-access ng publiko.

Gayunpaman, ang raw SEC filings ay nasa napaka-komplikadong estruktura (XBRL, HTML, JSON). Magkakaiba ito sa bawat issuer, puno ng nested tables at metadata, kaya hindi madaling basahin ng AI models sa orihinal nitong anyo.

Dito pumapasok ang SimianX.AI.

SimianX AI SEC Filings Example Page — SEC Filings Example Page

Pagbabago ng Raw SEC Data tungo sa AI-Ready Knowledge

Hindi lamang kinukuha ng SimianX.AI ang SEC data—binabago ito.

Bago makarating ang isang token sa AI model, pinapadaan ito sa malalim na processing pipeline na idinisenyo upang maging naiintindihan ng makina ang SEC data:

1. Extraction: Kunin ang filings direkta mula sa EDGAR database ng SEC.

2. Normalization: I-convert ang magkakaibang table formats at numeric scales sa iisang schema.

3. Semantic Mapping: Lagyan ng label ang mga pangunahing fields gaya ng Revenue, Insider Transactions, Net Income, Operating Cash Flow, at Total Liabilities.

4. Context Alignment: Panatilihin ang estruktural na kahulugan (hal., paghiwalayin ang MD&A sa Notes).

5. Validation: Siguraduhin ang coherence ng data sa pagitan ng quarterly at annual reports.

Kung walang ganitong structured transformation, kahit ang advanced models tulad ng OpenAI o Anthropic ay maaaring mali ang pagkakaintindi sa financial context.

Tinitiyak ng SimianX.AI na bawat numero at talata ay maayos na na-contextualize—handa para sa tumpak at explainable na pagsusuri.

SimianX AI SEC Data Transformation Insider Transaction — SEC Data Transformation Insider Transaction

“Ang raw filings ay hindi plug-and-play para sa AI—ginagawang naiintindihan ito ng SimianX.AI.”

Ang Multi-Model Intelligence Stack: OpenAI, Claude, at Gemini

Sa puso ng arkitektura ng SimianX.AI ay ang multi-model orchestration layer, na nag-uugnay ng tatlong magkakumplementaryong AI engines:

Model	Role	Strength
OpenAI	Narrative analysis at report generation	Natatanging contextual reasoning at kahusayan sa wika
Anthropic	Consistency verification at cross-report comparison	Analitikal na katumpakan at interpretive stability
Gemini	Quantitative evaluation at trend detection	Numerikal na katumpakan at pagkilala sa pattern ng data

Bawat model ay nag-aambag ng espesyal na perspektibo—OpenAI para sa storytelling logic, Claude para sa disiplinadong validation, Gemini para sa quantitative depth.

Pinagsasama ng SimianX.AI ang kanilang outputs sa isang cohesive narrative at score.

SimianX AI SimianX.AI Multi Model Collaboration — SimianX.AI Multi Model Collaboration

Analytical Flow: Mula Filing hanggang sa Financial Insight

Ang SimianX.AI pipeline ay dumadaan sa limang magkakasunod na yugto:

1. Retrieve & Parse – Kunin ang raw SEC 10-K, 10-Q, 8-K, at Form 4/5 filings.

2. Data Structuring – I-normalize sa standardized formats para sa AI ingestion.

3. AI Inference – Ipadala ang structured data sa OpenAI, Claude, at Gemini nang sabay-sabay.

4. Cross-Model Validation – Pagsamahin, beripikahin, at i-align ang insights sa bawat model.

5. Final Report Generation – Gumawa ng decision card na may 0–100 score at BUY / HOLD / SELL recommendation kasama ang mga pangunahing factors.

SimianX AI Decision Card Example — Decision Card Example

Isang seamless na pagsasama ng human-like interpretation at machine-level accuracy.

Bakit Hindi Maaaring Diretso na I-feed sa AI ang Raw SEC Data

Ang raw SEC data ay napaka-dense. May nested tables, nagbabago ang terminolohiya sa bawat filing, at magkaiba ang numeric conventions (positive vs. negative para sa gastos) sa bawat kumpanya.

Kung ipapadala ito sa LLM sa orihinal nitong anyo, kahit advanced systems ay hindi makikilala ang context o makakagawa ng consistent financial meaning.

Tinutugunan ng SimianX.AI ang agwat na ito sa pamamagitan ng:

Unit normalization: Pagsasaayos ng mga values

Entity tagging: Pagmamapa ng bawat variable sa kinikilalang financial entity

Temporal alignment: Pag-synchronize ng quarters at fiscal years para sa longitudinal comparison

Noise filtering: Pagtanggal ng redundant, repetitive, o boilerplate text

Relational linking: Pagtuturo sa model na ang “Operating Income” at “EBIT” ay may kaugnayan

Mga Pangunahing Tampok, Epekto at Transparency

Mga Pangunahing Tampok at Benepisyo

Feature	Description	Benefit
SEC-native data	Direktang galing sa official EDGAR filings	Transparent at mapagkakatiwalaan
Structured preprocessing	Ginagawang AI-understandable ang SEC data	Walang data ambiguity
Multi-model reasoning	Pinagsasama ang OpenAI, Claude, Gemini	Komprehensibong perspektibo
Streaming analysis	Real-time, step-by-step generation	Interactive at mabilis

Epekto sa Totoong Mundo

Institutional investors ay nag-a-automate ng due diligence gamit ang beripikadong SEC data.

Quantitative researchers ay gumagamit ng structured fundamentals para sa signal generation.

Financial analysts ay nagpapabilis ng company coverage nang hindi nawawala ang rigor.

Retail investors ay nakakakuha ng AI-level na interpretasyon ng official filings.

Mula hedge funds hanggang solo investors, pinapagana ng SimianX.AI ang transparent, data-driven decision-making.

Legalidad ng Data at Transparency

Lahat ng financial data na pinoproseso ng SimianX.AI ay nagmula sa public SEC filings via the EDGAR system.

Ayon sa batas ng U.S. (17 U.S.C. §105), ang government-generated works gaya ng SEC filings ay public domain, ibig sabihin ay maaaring malayang suriin at maipamahagi, basta’t hindi binago ang orihinal na data.

Disclaimer:

Ang SimianX.AI ay nagbibigay ng interpretive analytics at hindi nagbabago o nagrerepublish ng official SEC documents.

Pinagmulan ng data: U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR).

Mula sa Komplikado Patungo sa Kalinawan

Binabago ng SimianX.AI ang masalimuot at teknikal na SEC filings sa malinaw at actionable na insights sa pamamagitan ng data refinement engine at multi-model AI architecture.

Sa pamamagitan ng pagsasama ng structured regulatory data at katalinuhan ng OpenAI, Claude, at Gemini, ginagawang naiintindihan at magagamit ang katotohanan sa pananalapi.