Relatório do Programa de Aprimoramento da Qualidade
Uma abordagem sistemática para garantir a confiabilidade dos resultados analíticos:
- mecanismo de autenticação de várias fontes::
- Configure o alternative_data.py para complementar fontes de dados alternativas, como o Oriental Wealth.
- Alarmes de limite de diferença para as principais métricas (por exemplo, a diferença de EPS > 10% aciona a revisão)
- Transparência no processo de análise::
- Ative o modo de depuração para registrar o processo de raciocínio de cada corpo inteligente
- Demonstração das principais fontes de dados e da lógica de cálculo no apêndice do relatório
- Programa de otimização contínua::
- Atualização regular da base de conhecimento financeiro da llm (atualizações de modelos via ollama pull)
- Estabelecimento de um sistema de avaliação de feedback entre as previsões históricas e o desempenho real
Lista de verificação de profissionalismo:
- Cálculo da relação risco-retorno incluído ou não
- Se a análise técnica indica os parâmetros dos indicadores usados
- Se o preço-alvo fornece uma análise de sensibilidade
Essa resposta foi extraída do artigoDeepAgents: uma inteligência de IA para pesquisa de ações de nível profissionalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aumentar a credibilidade profissional dos relatórios gerados?
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