介绍 SimianX AI 美国股票基本面分析代理：SEC 数据与多模型金融智能的结合
金融分析正进入一个新时代——一个不再依赖电子表格和手动审查，而是由真正理解财务披露的智能系统驱动的时代。SimianX.AI 基本面分析将这一转变变为现实，利用多模型 AI 协作解码和解释来自美国证券交易委员会（SEC）的公司文件。
“我们让 AI 理解金融监管和企业现实的语言。”
为什么 SEC 文件对真正的金融智能至关重要
SEC（美国证券交易委员会）发布的公司披露文件，如 10-K、10-Q、8-K 和 Form 4/5，包含了最详细、经过验证的财务数据。
这些文件定义了公司如何运营、支出和发展——它们是唯一可供公众访问的普遍法律约束的财务报告。
然而，原始的 SEC 文件具有 高度复杂的结构（XBRL、HTML、JSON）。它们在发行者之间不一致，充满了嵌套表格和元数据，因此 在原始形式下对 AI 模型不可读。
这就是 SimianX.AI 改变游戏规则的地方。
将原始 SEC 数据转化为 AI 准备的知识
SimianX.AI 不仅仅是抓取 SEC 数据——它 转化 这些数据。
在一个标记到达 AI 模型之前，系统运行一个深度处理管道，旨在使 SEC 数据机器可理解：
1. 提取： 直接从 SEC 的 EDGAR 数据库获取文件。
2. 标准化： 将不一致的表格格式和数值尺度转换为统一的模式。
3. 语义映射： 标记关键字段，如 收入、内部交易、净收入、经营现金流 和 总负债。
4. 上下文对齐： 保留结构意义（例如，区分 MD&A 和附注）。
5. 验证： 验证季度和年度报告之间的数据一致性。
没有这种结构化的转化，即使是像 OpenAI 或 Anthropic 这样的高级模型也可能 误读财务上下文。
SimianX.AI 确保每个数字和段落都得到适当的上下文化——准备好进行精确、可解释的分析。
“原始文件并不能直接用于 AI——SimianX.AI 使它们可解释。”
多模型智能堆栈：OpenAI、Claude 和 Gemini
SimianX.AI 架构的核心是其 多模型编排层，连接三个互补的 AI 引擎：
每个模型都提供了一个专业的视角——OpenAI 负责叙事逻辑，Claude 负责严格验证，Gemini 负责定量深度。
SimianX.AI 将它们的输出同步为一个统一的叙述和评分。
分析流程：从文件到财务洞察
SimianX.AI 管道经过五个协调阶段：
1. 检索与解析 – 获取原始 SEC 10-K、10-Q、8-K 和 Form 4/5 文件。
2. 数据结构化 – 将数据标准化为 AI 可摄取的格式。
3. AI 推理 – 同时通过 OpenAI、Claude 和 Gemini 传递结构化数据。
4. 跨模型验证 – 合并、验证并对齐各模型的洞察。
5. 最终报告生成 – 生成一个包含 0–100 分数和买入/持有/卖出建议及关键因素的决策卡。
人类般的解释与机器级的准确性的无缝结合。
为什么原始 SEC 数据不能直接输入 AI
原始的 SEC 数据极其密集。表格是嵌套的，术语在文件之间变化，数值约定（费用的正负）在公司之间也不同。
如果以其原生形式发送给 LLM，即使是高级系统也会 无法识别上下文或计算一致的财务含义。
SimianX.AI 通过以下方式弥补这一差距：
关键特性、影响与透明度
关键特性和优势
| 特性 | 描述 | 优势 |
|---|---|---|
| SEC 原生数据 | 直接来源于官方 EDGAR 文件 | 透明且可信 |
| 结构化预处理 | 将 SEC 数据转换为 AI 可理解的格式 | 零数据歧义 |
| 多模型推理 | 结合 OpenAI、Claude、Gemini | 全面的视角 |
| 流式分析 | 实时、逐步生成 | 互动且快速 |
现实世界影响
从对冲基金到单独投资者，SimianX.AI 实现了透明的数据驱动决策。
数据合法性和透明度
SimianX.AI 处理的所有财务数据均来源于 通过 EDGAR 系统的公共 SEC 文件。
根据美国法律（17 U.S.C. §105），政府生成的作品如 SEC 文件属于 公共领域，这意味着它们可以自由分析和再分发，只要不改变原始数据。
免责声明：
SimianX.AI 提供解释性分析，不修改或重新发布官方 SEC 文件。
数据来源：美国证券交易委员会（EDGAR）。
从复杂到清晰
SimianX.AI 通过其 数据精炼引擎 和 多模型 AI 架构 将密集的、技术性的 SEC 文件转化为清晰、可操作的洞察。
通过将结构化的监管数据与 OpenAI、Claude 和 Gemini 的智能结合，该平台使财务真相既易于理解又可用于实际应用。
