Bericht Qualitätsverbesserungsprogramm
Ein systematischer Ansatz zur Gewährleistung der Zuverlässigkeit von Analyseergebnissen:
- Multi-Source-Authentifizierungsmechanismus::
- Konfigurieren Sie alternative_data.py zur Ergänzung alternativer Datenquellen wie Oriental Wealth.
- Differenzschwellenalarme für Schlüsselkennzahlen (z. B. EPS-Differenz > 10% löst Überprüfung aus)
- Transparenz im Analyseprozess::
- Aktivieren Sie den Debug-Modus, um den Denkprozess jedes intelligenten Körpers aufzuzeichnen
- Veranschaulichung der wichtigsten Datenquellen und der Berechnungslogik im Anhang des Berichts
- Kontinuierliches Optimierungsprogramm::
- Regelmäßige Aktualisierung der Wissensbasis von llm im Finanzbereich (Modellaktualisierungen über ollama pull)
- Einrichtung eines Systems zur Bewertung der Rückkopplung zwischen historischen Prognosen und tatsächlichen Leistungen
Checkliste Professionalität:
- Berechnung des Risiko-Ertrags-Verhältnisses einbezogen oder nicht
- ob die technische Analyse die Parameter der verwendeten Indikatoren angibt
- ob der Zielpreis eine Sensitivitätsanalyse enthält
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepAgents: eine KI-Intelligenz für professionelles AktienresearchDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die fachliche Glaubwürdigkeit der erstellten Berichte erhöht werden?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil