第一に、企業コード認識モジュールが組み込まれており、フルネームの代わりに "AAPL "の直接入力をサポートしている。第二に、一般的な検索エンジンの週単位よりも優れた日単位までリリース時刻が解析される。第三に、結果は自動的に低品質サイトをフィルターし、SEC.govのような権威あるソースを返す。テストによると、「TSLA Q4 earnings call」を検索すると、直近10件の決算会見へのリンクが2.3秒で返されるのに対し、手動検索では平均7分かかる。
典型的なワークフローでは、アナリストはJupyter Notebookにツールを統合し、定期的なタスクを通じてターゲット企業の動向を把握する。例えば、マーケットクローズ前に最新のレーティングを取得するために「NVDAアナリストレーティング」を入力したり、マーケットクローズ後に自社株買いの発表を追跡するために「META自社株買い」を実行したりする。マーケットクローズ後に "META stock buyback "を実行します。プロジェクト文書では、10-K/10-Qのような定期報告書について、このツールはペイウォールを突破し、元のEDGARシステム文書URLに直接アクセスできることを強調している。
この答えは記事から得たものである。Web Crawler: インターネット情報をリアルタイムで検索するコマンドラインツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 金融アナリスト、ウェブ・クローラーで財務情報への手動アクセスの3倍の効率を達成
