Vier typische Anwendungsszenarien
- Einzelanleger-Selbsthilfeforschung
Bietet nicht-professionellen Anlegern innerhalb von Minuten Zugang zu Analysen auf institutionellem Niveau und eignet sich besonders für Szenarien, in denen mehrere Investitionsziele schnell bewertet werden müssen.
- Effizienzinstrumente für Finanzanalysten
Professionelle Analysten können damit erste Berichtsrahmen erstellen und so Zeit bei der Datenerfassung sparen und sich stattdessen auf höherwertige analytische Arbeiten konzentrieren.
- Praxisplattform für finanzielle Bildung
Die Studierenden können professionelle Analysemethoden erlernen, indem sie die Analyselogik der KI beobachten und die Implementierungsprinzipien der Finanz-KI verstehen, indem sie den Code modifizieren.
- Automatisierte Meldelinie
Investment-Research-Teams können auf der Grundlage dieser Architektur Batch-Reporting-Systeme entwickeln, um Aktienpools automatisch zu verfolgen und regelmäßig Standardanalyseberichte zu erstellen.
Beispiel für Nutzungsszenarien
Bei der Zusammenstellung eines Portfolios können beispielsweise 3-5 Aktien gleichzeitig eingegeben werden, um sie nebeneinander zu vergleichen; bei der Überwachung einer Position kann das System so eingestellt werden, dass regelmäßig automatisch aktualisierte Berichte erstellt werden. Das System eignet sich besonders für Szenarien, die eine schnelle Reaktion auf Marktveränderungen erfordern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepAgents: eine KI-Intelligenz für professionelles AktienresearchDie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil