報告書 品質向上プログラム
分析結果の信頼性を確保するための体系的アプローチ：
- マルチソース認証メカニズム::
- 東洋ウェルスなどの代替データソースを補足するためにalternative_data.pyを設定する。
- 主要指標の差のしきい値アラーム（例：EPSの差>10%はレビューのトリガーとなる）
- 分析プロセスの透明性::
- デバッグモードを有効にして、各インテリジェント・ボディの推論プロセスを記録する。
- 主要なデータソースと計算ロジックを報告書の付録で示す。
- 継続的な最適化プログラム::
- llmの金融知識ベースの定期的な更新（ollamaプルによるモデル更新）
- 過去の予想と実績のフィードバック評価システムの確立
プロフェッショナリズムのチェックリスト
- リスク・リターン比率の計算を含むか含まないか
- テクニカル分析が使用する指標のパラメータを示すかどうか。
- 目標価格が感度分析を提供するかどうか
この答えは記事から得たものである。DeepAgents：プロ級の株式調査のためのAIインテリジェンスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 作成されたレポートの専門的な信頼性を高めるには？
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