SimianX AI 基本分析:SEC 數據與多模型 AI 的結合
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SimianX AI 基本分析:SEC 數據與多模型 AI 的結合

基本代理:SEC 10-K/10-Q 分析工具,為投資者提供即時股票研究、財務數據和投資決策,助您掌握市場動態。

2025-10-08
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介紹 SimianX AI 美國股票基本面分析代理:SEC 數據與多模型金融智慧的結合


金融分析正進入一個新時代——這個時代不再依賴電子表格和手動審查,而是由真正理解財務披露的智能系統驅動。SimianX.AI 基本面分析將這一變革變為現實,利用多模型 AI 協作來解碼和解釋美國證券交易委員會(SEC)的公司檔案。


SimianX AI SimianX 基本面分析可視化
SimianX 基本面分析可視化

“我們讓 AI 理解金融監管和企業現實的語言。”

為什麼 SEC 檔案對真正的金融智慧至關重要


SEC(美國證券交易委員會)發布的公司披露文件如 10-K10-Q8-KForm 4/5,包含了最詳細、經過驗證的財務數據。

這些檔案定義了公司如何運作、支出和發展——它們是唯一可供公眾訪問的普遍、具有法律約束力的財務報告。


然而,原始的 SEC 檔案以 高度複雜的結構(XBRL、HTML、JSON)呈現。它們在發行者之間不一致,充滿了嵌套表格和元數據,因此在原始形式下對 AI 模型來說是 不可讀的


這就是 SimianX.AI 改變遊戲規則的地方。


SimianX AI SEC 檔案示例頁面
SEC 檔案示例頁面

將原始 SEC 數據轉化為 AI 準備好的知識


SimianX.AI 不僅僅是抓取 SEC 數據——它 轉化 數據。

在單個標記到達 AI 模型之前,系統運行一個深度處理管道,旨在使 SEC 數據對機器可理解:


1. 提取: 直接從 SEC 的 EDGAR 數據庫檢索檔案。

2. 標準化: 將不一致的表格格式和數字範圍轉換為統一的架構。

3. 語義映射: 標記關鍵字段,如 RevenueInsider TransactionsNet IncomeOperating Cash FlowTotal Liabilities

4. 上下文對齊: 保留結構意義(例如,區分 MD&A 和附註)。

5. 驗證: 驗證季度和年度報告之間的數據一致性。


如果沒有這種結構化的轉化,即使是像 OpenAI 或 Anthropic 這樣的先進模型也可能 誤讀財務上下文

SimianX.AI 確保每個數字和段落都得到正確的上下文——準備好進行精確、可解釋的分析。


SimianX AI SEC 數據轉化內部交易
SEC 數據轉化內部交易

“原始檔案並不是 AI 的即插即用——SimianX.AI 使它們可解釋。”

多模型智能堆疊:OpenAI、Claude 和 Gemini


SimianX.AI 架構的核心是其 多模型協調層,連接三個互補的 AI 引擎:


模型角色優勢
OpenAI敘述分析與報告生成優秀的上下文推理和語言流暢性
Anthropic一致性驗證與跨報告比較分析精確性和解釋穩定性
Gemini定量評估與趨勢檢測數字準確性和數據模式識別

每個模型都提供了專門的視角——OpenAI 用於敘事邏輯,Claude 用於嚴謹的驗證,Gemini 用於定量深度。

SimianX.AI 將它們的輸出同步成一個統一的、連貫的敘事和分數。


SimianX AI SimianX.AI 多模型協作
SimianX.AI 多模型協作

分析流程:從檔案到財務洞察


SimianX.AI 管道經過五個協調的階段:


1. 檢索與解析 – 獲取原始 SEC 10-K、10-Q、8-K 和 Form 4/5 檔案。

2. 數據結構化 – 標準化為 AI 可攝取的格式。

3. AI 推理 – 同時通過 OpenAI、Claude 和 Gemini 傳遞結構化數據。

4. 跨模型驗證 – 合併、驗證並對齊各模型的洞察。

5. 最終報告生成 – 生成一個包含 0–100 分數和 BUY / HOLD / SELL 建議的決策卡,並附上關鍵因素。


SimianX AI 決策卡示例
決策卡示例

一種人類般的解釋與機器級準確性的無縫融合。

為什麼原始 SEC 數據不能直接提供給 AI


原始的 SEC 數據極其密集。表格是嵌套的,術語在檔案之間變化,數字約定(支出為正數或負數)在公司之間有所不同。

如果以其本原形式發送給 LLM,即使是先進的系統也會 無法識別上下文或計算一致的財務含義


SimianX.AI 通過以下方式彌補了這一差距:


  • 單位標準化: 標準化數值
  • 實體標記: 將每個變量映射到已識別的財務實體。
  • 時間對齊: 同步季度和財政年度以進行縱向比較。
  • 噪音過濾: 刪除冗餘、重複或模板化的文本。
  • 關聯鏈接: 教導模型“營業收入”和“EBIT”描述相關概念。

  • 主要特徵、影響和透明度


    主要特徵和優勢


    特徵描述優勢
    SEC 原生數據直接來自官方 EDGAR 檔案透明且值得信賴
    結構化預處理將 SEC 數據轉換為 AI 可理解的格式零數據歧義
    多模型推理結合 OpenAI、Claude、Gemini全面的視角
    流式分析實時、逐步生成互動且快速

    實際影響


  • 機構投資者 使用經過驗證的 SEC 數據自動化盡職調查。
  • 定量研究人員 使用結構化的基本面進行信號生成。
  • 金融分析師 在不失去嚴謹性的情況下加快公司覆蓋。
  • 散戶投資者 獲得 AI 級別的官方檔案解釋。

  • 從對沖基金到單獨投資者,SimianX.AI 使透明的數據驅動決策成為可能。

    數據合法性和透明度


    所有經 SimianX.AI 處理的財務數據均來自 通過 EDGAR 系統的公共 SEC 檔案

    根據美國法律(17 U.S.C. §105),政府生成的作品如 SEC 檔案屬於 公共領域,這意味著可以自由分析和重新分發,前提是原始數據未被更改。


    免責聲明:
    SimianX.AI 提供解釋性分析,不修改或重新發布官方 SEC 文件。
    數據來源:美國證券交易委員會(EDGAR)。

    從複雜到清晰


    SimianX.AI 通過其 數據精煉引擎多模型 AI 架構 將密集的技術性 SEC 檔案轉化為清晰、可操作的洞察。

    通過將結構化的監管數據與 OpenAIClaudeGemini 的智能相結合,該平台使財務真相變得既可理解又可用。

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