財務データ・パイプライン構築ガイド
ビジネスニーズ従来の財務データ分析では、複数のデータソースのドッキング、複雑な計算、視覚的なプレゼンテーションが必要であり、手作業ではエラーが発生しやすい。
ウーモル・プロフェッショナル・ソリューションズ::
- エンド・ツー・エンドのプロセス設計データ収集→クリーニング→分析→可視化→レポート作成
- キー・ノード・タイプ::
- データソースノード（Bloomberg/WindのようなAPIへの接続）
- Pandasデータ処理ノード（移動平均、バリュー・アット・リスク計算）
- Plotly Chart Node (Kプロット/ヒートマップ自動生成)
- レポートアセンブリノード（PPT/PDF出力対応）
実施手順::
- 時限トリガー」ノードを作成し、毎日/毎週の自動化を設定します。
- Data APIノードに接続し、ティッカーシンボルや時間範囲などのパラメータを設定する。
- 異常値検出」ノードを追加し、ダーティなデータをフィルタリングする。
- テクニカル指標計算」ノードを使用して、MACD/RSI指標を生成する。
- 電子メールで送信」ノードによるレポートの自動配信
リスク管理に関する提言キー計算ノードの後に「結果検証」ノードを追加し、値に妥当な範囲のしきい値を設定し、値が範囲を超えた場合に自動的にアラームをトリガーする。
この答えは記事から得たものである。Oomol：コードをAPIに視覚的に接続するAIワークフロープラットフォームについて
