Три боли, с которыми каждая команда продаж и развития бизнеса сталкивается еженедельно. Именно то, на что жалуются твои менеджеры, а не то, как это назвала бы страница с возможностями.
Вручную роется в отчётности SEC, релизах FRED и статьях arXiv перед каждым обзором стратегии.
Сверяет рыночную структуру, макро-режим и академическую литературу в трёх разных вкладках браузера.
Теряет счёт тому, какие статьи воспроизводятся, а какие подогнаны под результат (p-hacked).
Каждый конвейер ниже, это форма, которую ты собираешь на холсте с помощью команды и инструментов ниже. Не готовая функция от нас, а паттерн, который ты настраиваешь.
MarketAnalyst открывает контекстом по funding rate, открытому интересу и ончейн-потокам, MacroEconomist добавляет функцию реакции ФРС и сигнал DXY, и они передают эстафету последовательно. Триггер cron внутри Melaya Agents доставляет бриф до обзора деска в понедельник без ручного запуска.
MarketAnalyst сопоставляет тикер с его CIK и получает недавнюю отчётность 10-K, 10-Q и 8-K плюс инсайдерские сделки по форме 4; DataScientist сверяет цифры с фактами компании из XBRL на предмет чего-то достойного превращения в признак.
LiteratureSpecialist получает недавние статьи по количественным финансам с arXiv и оценивает качество воспроизводимости каждой (статьи по US equities до 2015 года воспроизводятся примерно в 30% случаев, по собственной легенде этой персоны), прежде чем DataScientist превратит подтверждённую находку в предложение признака с формулой, источником данных и ожидаемым периодом полураспада.
MacroEconomist получает текущий режим из серий FRED (ВВП, ИПЦ, доходность 10-летних облигаций) и сверяет с котировками акций и позиционированием по опционам того же дня, прежде чем MarketAnalyst встроит это чтение в ончейн-картину.
PM дотягивается до последнего вывода той же команды из сессии Melaya Assistant, задаёт уточняющий вопрос или запускает DataScientist на повторный прогон подбора признаков по свежим данным, не открывая сам конвейер. Когда у вендора данных или страницы журнала нет API, Melaya Browser Control берёт вкладку браузера под контроль и читает её так, как это сделал бы человек, а каждый шаг извлечения останавливается на подтверждение перед тем, как быть залогированным.
Реальные персоны из команды research_team. Каждая поставляется с настроенным системным промптом и стандартным списком разрешённых инструментов. Меняй модели для каждой персоны на холсте.
Строит бриф рыночной структуры с funding rate, открытым интересом, ончейн-потоками и заявленным бычьим, медвежьим или нейтральным вызовом режима с названными рисками.
Задаёт макро-рамку с функцией реакции ФРС, трендом DXY, глобальным циклом ликвидности и 30-дневным календарём событий, двигающих размер позиций.
Читает недавние статьи по количественным финансам, оценивает качество воспроизводимости и всегда находит одну статью с противоречащим выводом, чтобы тезис был проверен, прежде чем выйти.
Предлагает новые признаки с формулой, источником данных, периодом полураспада, псевдокодом и дизайном статистического теста, который инженер может реализовать в тот же день.
Каждый инструмент ниже, это реальный общий инструмент из набора Melaya. Добавляй в список разрешений для каждого агента, закрывай операции записи подтверждением человеком, отзывай любой из них одним кликом.
Поиск общего назначения, запросы и чтение локальных файлов для всех четырёх персон. По умолчанию только чтение, поэтому ни одна персона не может писать за пределами своего набора инструментов.
MarketAnalyst и DataScientist получают данные 10-K, 10-Q, 8-K и формы 4 прямо из EDGAR. Поверхность только для чтения, поэтому шлюз для записи не нужен.
MacroEconomist запрашивает FRED на ставки, данные по инфляции и календари релизов, с id серии, указанным в каждом графике. Только чтение, подтверждение человеком не нужно.
LiteratureSpecialist сканирует недавние статьи по количественным финансам с оценкой воспроизводимости. Сочетается с openalex_tools и semantic_scholar_tools для покрытия разных площадок.
Отслеживает графы цитирования и последующие работы, чтобы LiteratureSpecialist мог стресс-тестировать тезис на предмет более поздних опровержений. Только чтение.
Лёгкие выгрузки цен, опционов и графиков для MarketAnalyst, когда платный фид не подключён. Только чтение.
Строит векторное хранилище для рабочего процесса из прошлых заметок, меморандумов по выигранным тезисам и внутреннего покрытия. Питает rag_retrieve и память между прогонами. Индексация требует подтверждения человеком при добавлении новых корпусов.
Каждый конвейер поставляется с тремя уровнями доступа к знаниям. Комбинируй для каждого агента на холсте. Никакого общего векторного пространства с другим арендатором, никаких случайных чтений, никакого непрозрачного поиска.
includeContextДокументы для конкретного конвейера, добавляемые к входным данным выбранных агентов при каждом прогоне. Бриф ICP, плейбук, прайс-лист или корпус выигранных сделок. Всё, что должно быть доступно агенту до начала работы. Ты выбираешь, какие персоны получат какие документы.
rag_retrieveИнструмент с ограниченным доступом, выдаваемый каждому агенту. Когда агент решает, что нужна большая глубина, он запрашивает векторное хранилище рабочего процесса по требованию. Та же база знаний, что и статический контекст, но обращение к ней происходит только тогда, когда модель сама об этом просит.
pipeline_memoryСостояние на уровне конвейера, которое переходит от одного прогона к следующему. Вчерашнее исследование доступно для сегодняшнего продолжения. Команда помнит, что уже проработала, что было подтверждено, что отправлено. Журнал аудита, это вторичная база знаний.
Да. Команда research_team прогоняет MarketAnalyst, MacroEconomist, LiteratureSpecialist и DataScientist последовательно, каждый берёт данные из настоящего источника (EDGAR, FRED, arXiv) и передаёт находки следующему, поэтому на выходе один отчёт вместо четырёх разрозненных вкладок.
LiteratureSpecialist оценивает качество воспроизводимости каждой статьи как LOW, MEDIUM или HIGH и всегда включает хотя бы одну статью с противоречащим выводом, поэтому допущение стратегии не держится на одном результате, подогнанном под нужный p-value.
Да. edgar_insider_form4 получает данные формы 4 прямо из SEC EDGAR, наряду с отчётностью 10-K, 10-Q, 8-K и фактами компании из XBRL.
Команды Melaya Agents переносят память между запланированными прогонами поверх статического контекста и поиска, поэтому еженедельный бриф строится на прошлой неделе, а не начинается с чистого листа.
Да. Конвейер работает по триггеру cron, webhook или событию приложения, и каждый прогон логируется и доступен для просмотра.
Melaya Browser Control управляет настоящей вкладкой браузера, переходя по страницам и читая их так, как это сделал бы человек, а каждый шаг извлечения останавливается на твоё подтверждение перед тем, как быть залогированным.
Тариф Sandbox бесплатный, карта не нужна. Присоединись к списку ожидания, и мы напишем, как только откроется место.
← Все кейсы