Für den vertikalen Finanzsektor implementiert das Tool drei wichtige Optimierungen: Erstens verfügt es über ein integriertes Modul zur Erkennung von Unternehmenscodes, das die direkte Eingabe von "AAPL" anstelle des vollständigen Namens unterstützt; zweitens wird der Veröffentlichungszeitpunkt bis hinunter auf die Tagesebene analysiert, was besser ist als die wöchentliche Granularität der allgemeinen Suchmaschine; und drittens werden die Ergebnisse automatisch nach Websites von geringer Qualität gefiltert und es werden vorrangig maßgebliche Quellen wie SEC.gov angezeigt. Drittens werden minderwertige Websites automatisch herausgefiltert und maßgebliche Quellen wie SEC.gov angezeigt. Tests zeigen, dass eine Suche nach "TSLA Q4 earnings call" in 2,3 Sekunden Links zu den letzten 10 Ergebniskonferenzen liefert, während eine manuelle Suche durchschnittlich 7 Minuten dauert.
In einem typischen Arbeitsablauf integriert der Analyst das Tool in das Jupyter Notebook und erfasst die Dynamik des Zielunternehmens durch regelmäßige Aufgaben: z. B. die Eingabe von "NVDA-Analystenbewertung", um die neuesten Bewertungen vor Börsenschluss zu erhalten, oder die Ausführung von "META-Aktienrückkauf", um Rückkaufankündigungen nach Börsenschluss zu verfolgen. Rückkauf" nach Börsenschluss. In der Projektdokumentation wird hervorgehoben, dass das Tool bei regelmäßigen Berichten wie 10-K/10-Q in der Lage ist, die Paywall zu durchbrechen und direkt auf die ursprüngliche URL des EDGAR-Systems zuzugreifen.
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