Этот инструмент с открытым исходным искусством выровняет игровое поле для розничных инвесторов

23 июля 2025 г.

Обзор

В 1934 году Конгресс США создал Комиссию по ценным бумагам и биржам (SEC) для наблюдения за финансовыми рынками и защиты инвесторов.

Агентство было построено по простому принципу: инвесторы заслуживают точной, правдивой и полной информации о компаниях, в которые они хотят инвестировать.

[…] «Те, кто стремится опираться на деньги других людей, должны быть полностью откровенны в отношении фактов, о которых спрашивается решение инвестора». […]

- Франклин Делано Рузвельт, 32 -й президент Соединенных Штатов

В течение почти столетия SEC служил в качестве наблюдательного контроля финансовой прозрачности в мире, требуя от государственных компаний раскрывать все от ежеквартальных доходов до компенсации руководителей, от бизнес -рисков до крупных корпоративных мероприятий.

Через егоЭлектронное сбор данных, анализ и поиск (EDGAR) Система (запущенная в 1990 -х годах).

Теоретически, это создало ровное игровое поле, где отдельные инвесторы могут получить те же данные, что и профессиональные инвесторы. На практике, однако, есть разрыв.

Институциональные инвесторы имеют аналитиков, сложное программное обеспечение и миллионы технологической инфраструктуры для анализа, анализа и извлечения понимания из заявок SEC.Розничные инвесторы этого не делаютПолем Им нужно вручную перемещаться по плотным, сложным документам, которые часто охватывают сотни страниц.

Например, один годовой отчет Apple (10-KЗаявление) содержит более 100 страниц финансовых данных, описаний бизнеса и факторов риска.

---

Проблема выходит за рамки доступа к данным.Профессиональные инвесторы систематически извлекают конкретные метрики, сравнивают тенденции в разных частях и годах, анализируют эффективность сегмента и определяют закономерности, которые практически невозможно определить с помощью ручного обзора.

Но сегодня все изменилось, индивидуальные инвесторы теперь могут не отставать.

Большие языковые модели, протокол контекста модели и программный доступ к данным SEC Edgar, наконец, делают сложные финансовые исследования доступными для отдельных инвесторов. Теперь вы можете использовать ИИ для извлечения ключевых финансовых показателей, провести сложный анализ между несколькими компаниями и периодами времени, а также раскрыть понимание, которые ранее требовали специализированных знаний и дорогих инструментов.

Как именно это работает на практике? Давайте погрузимся в технический фонд, который делает это возможным:Sec Edgar MCP Server(выпущен с версией1-alpha21 июля 2025 года) программное обеспечение с открытым исходным кодом, встроенное в публике и поддерживаемое сообществом, которое трансформирует способ взаимодействия инвесторов с финансовыми исследованиями.

Как все меняет ИИ

Прежде чем мы рассмотрим технические детали, давайте поймем, что отличает этот подход принципиально отличающимся от традиционных инструментов финансового исследования и рабочих процессов.

Протокол контекста модели (MCP) является открытым стандартом, который позволяет помощникам искусственного интеллекта безопасно подключаться к внешним источникам и инструментам. Думайте об этом как универсальный разъем, который позволяет вашему помощнику по искусственному искусству получить доступ напрямую с базами данных, API и услугами, включая систему Edgar SEC.

Традиционные финансовые исследования часто включают переход между несколькими платформами: поиск компаний на одном сайте, загрузка заявок с другого, а затем вручную копировать данные в электронные таблицы для анализа.

С помощью MCP -сервера ваш помощник по искусственному интеллекту может сделать все это плавно в одном разговоре.

От необработанных данных до интеллекта

Давайте посмотрим на практическое пример. Предположим, вы хотите проанализировать финансовые данные Microsoft. Традиционно это будет включать в себя:

1. Поиск недавних заявок MSFT 10-Q (квартальный отчет) или 10-K (Годовой отчет) на Эдгар
2. Загрузка и открытие нескольких документов PDF
3. Вручную поиск данных о доходах сегмента
4. Копирование номеров в электронную таблицу
5. Расчет темпов роста и тенденций

С SEC Edgar MCP весь этот процесс становится простым разговором:«Покажи мне баланс Microsoft, отчет о прибылях и убытках.Помощник ИИ обрабатывает всю техническую сложность за кулисами и дает вам чистые, отформатированные результаты:

https://youtu.be/hewtr15-xzc?embedable=true

Другим примером будет анализ последнего дохода Apple:

https://youtu.be/t-6h3zf8fwu?embedable=true

Или создайте панель инструментов с диаграммами на лету, на основе последних финансовых данных NVIDIA:

https://youtu.be/uh2jpfhuogu?embedable=true

Мы также могли бы искать последние инсайдерские транзакции в Amazon:

https://youtu.be/k4svfchpmfg?embedable=true

Или исследуйте записи данных, специфичные для компании из заявок Apple, и постройте их:

https://youtu.be/v2rskgyzxgg?embedable=true

Чтобы использовать этот рабочий процесс, вам понадобится работающий LLM, который поддерживает протокол MCP, такой какКлод настольный компьютер(используется в демонстрациях). Сервер работает локально через Docker.

Вы можете следовать инструкциям о том, как его установить и использоватьздесьПолем

---

Но подождите, SEC предоставляет API для доступа к данным Эдгара. Так почему бы просто не использовать их напрямую?

Почему не egar api?

Ответ заключается в сложности и удобстве использования. API SEC REST являются мощными, но требуют технической экспертизы для эффективного использования. Вы должны понимать идентификаторы компании (CIK), подавать таксономии, структуры XBRL и как ориентироваться в сложных ответах JSON. Кроме того, вам нужно знать, как кодировать.

Для простого вопроса, как"Какова доход Apple в прошлом квартале?"Вам нужно написать программное обеспечение, чтобы найти AppleCIK(Центральный идентификатор), найдите правую подачу, ParseXBRLданные и извлечь конкретную финансовую концепцию. Все это еще до того, как вы доберетесь до анализа.

Эта сложность, естественно, приводит к другому вопросу: почему бы просто не спросить CHATGPT или других помощников искусственного интеллекта непосредственно о финансовых данных, без сервера MCP?

Почему не общие LLMS?

Задача здесь - точность и валюта. Модели ИИ общего назначения обучаются данным с датами отсечения, что означает, что им не хватает недавней финансовой информации. Хотя они могут ориентироваться в Интернете и попытаться найти финансовые данные, они могут пропустить важные детали. Когда вы принимаете инвестиционные решения, вам нужны текущие, проверенные и заполненные данные из источника.

Это именно та проблема, которую был разработан сервер SEC Edgar MCP.

Как вы можете видеть из этогобеседа, LLM, подключенный к серверу MCP, способен потреблять информацию на основе исходной заявки, наилучшего источника информации:

Все данные поставляются непосредственно из регистрации NVIDIA SEC Edgar (форма 10-Q, поданная 28 мая 2025 года, номер доступа: 0001045810-25-000116) с точной точностью, сохраненной из исходных данных XBRL.

Внутренняя работа на сервере MCP

Этот пакет с открытым исходным кодом доступен для всех, кто может использовать, модифицировать и улучшать. Пакет предоставляет более 20 специализированных инструментов для LLMS, которые обрабатывают все, от поиска заявок компании до извлечения сложных финансовых показателей:

Вы можете прочитать больше подробно о каждом инструменте вдокументацияПолем

Вот что делает его мощным:

Умное извлечение данных и анализ: Вместо того, чтобы вручную разрабатывать сотни страниц финансовых документов, пакет может автоматически извлекать конкретные показатели, такие как доход по географическому сегменту, ежеквартальные сравнения или данные исполнительной компенсации.

Несколько источников данных: Пакет проникает в несколько потоков данных SEC, от основной базы данных EDGAR до RSS-каналов RSS в реальном времени, так что у вас есть доступ как к историческим данным, так и к последним обновлениям компании.

XBRL -анализ: Modern SEC Записки используют XBRL (расширяемый язык бизнес-отчетности), структурированный формат, который делает финансовые данные, читаемые. Пакет понимает XBRL изначально, позволяя ему извлекать точные финансовые концепции, а не потреблять весь документ.

Специфичная для компании понимание: Различные компании сообщают данные по -разному. Apple может разрушить доход от «Америки, Европы и Большого Китая», в то время как Microsoft использует различные региональные категории. Пакет динамически обнаруживает и адаптируется к конкретной структуре отчетности каждой компании.

Открытый исход, почему это важно?

Решение сделать этот пакет открытым исходным кодом-это не только бесплатный доступ, но и о прозрачности и инновациях, ориентированных на сообщество.

Финансовые инструменты не должны быть черными ящиками. Когда вы принимаете инвестиционные решения, вам нужно доверять не только данным, но и методам, используемым для извлечения и анализа его.

Открытый исходный код означает, что вы можете точно проверить, как работает пакет, вносить вклад в улучшения и адаптировать его для ваших конкретных потребностей. Это также означает, что инструмент может развиваться с сообществом, включая новые функции.

С нетерпением жду

SEC собирает корпоративные раскрытия в течение почти 90 лет. Данные есть все, свободно доступные для всех. Но до сих пор извлечение значимой информации из этих данных требовало времени, глубокой технической экспертизы и дорогих аналитических инструментов.

С MCP и LLMS отдельные инвесторы могут задавать вопросы на простом английском языке и получить точные ответы, поддержанные официальными документами SEC.

Это не революционная технология, это просто хорошая инженерия, применяемая к реальной проблеме. SEC Edgar уже предоставляет API, компании уже подают в структурированные форматы, а помощники искусственного интеллекта уже существуют.

MCP просто соединяет эти части так, как это действительно полезно для инвесторов.

Рузвельт хотел рынки, где отдельные инвесторы могли принимать обоснованные решения. SEC обеспечил прозрачность.Теперь инструменты с открытым исходным кодом предоставляют доступностьПолем То, что занимало команды аналитиков раньше, теперь может быть сделано в разговоре кем угодно.

Возможно, информационное преимущество, которое Уолл -стрит удерживала на протяжении десятилетий, исчезает.

---

Благодарности

Эта работа была бы невозможна без фонда, заложенного многими другими.

US SecЗаслуживает признания невероятной работы по поддержанию одной из самых полных и доступных систем раскрытия информации о корпоративном виде в мире. База данных Edgar и API REST предоставляют надежный основание данных, которая делает подобные инструменты возможными.

АнтропСоздал стандарт протокола контекста модели и продолжает продвигать область безопасности и возможностей ИИ. Их приверженность открытым стандартам обеспечивает взаимодействие, которая приносит пользу всем.

Ссылки

Sec Edgar MCP пакет

• Репозиторий GitHub: https://github.com/stefanoamorelli/sec-edgar-mcp
• Документация: https://sec-edgar-mcp.amorelli.tech

SEC Resources

• База данных Эдгара: https://www.sec.gov/edgar
• SEC REST API: https://www.sec.gov/edgar/sec-api-documentation
• Edgar Company Search: https://www.sec.gov/edgar/searchedgar/companysearch
• РазделInvestor.gov: https://www.investor.gov/

Протокол контекста модели (MCP)

• Спецификация MCP: https://modelcontextprotocol.io/
• Документация антропической MCP: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/computer-use
• MCP -серверы репозиторий: https://github.com/modelcontextprotocol/servers

Пакеты с открытым исходным кодом

• edgartools(кДуайт Гуннинг): https://github.com/dgunning/edgartools
• datamule(кДжон Фридман): https://github.com/john-friedman/datamule-python

Финансовые данные и анализ

• XBRL International: https://www.xbrl.org/
• SEC XBRL Информация: https://www.sec.gov/structureddata/osd-inline-xbrl.html
• OpenFigi (финансовый инструмент Global Identifier): https://www.openfigi.com/
• Закон о прозрачности финансовых данных: https://www.congress.gov/bill/117th-congress/house-bill/2989

Исторический контекст

• Закон о ценных бумагах 1933 года: https://www.investor.gov/introduction-investing/investing-basics/role-sec/laws-govern-securities-industry#secact1933
• Закон об обмене ценными бумагами 1934 года: https://www.investor.gov/introduction-investing/investing-basics/role-sec/laws-govern-securities-industry#secexact1934
• Франклин Д. Рузвельт Президентская библиотека: https://www.fdrlibrary.org/

---

Оригинал