用 AI 智能体自动化市场与宏观研究并注明每一处来源。

MarketAnalyst 先给出资金费率、未平仓合约和链上资金流的背景信息,MacroEconomist 再叠加美联储反应函数和美元指数信号,两者依次交接。Melaya Agents 内部的 cron 触发器会在周一交易台评审前自动生成简报,无需人工启动。

MarketAnalyst 把股票代码解析为对应的 CIK,拉取最近的 10-K、10-Q、8-K 文件以及 Form 4 内部交易记录;DataScientist 对照 XBRL 公司事实数据核对数字,寻找任何值得转化为特征的内容。

LiteratureSpecialist 从 arXiv 拉取最近的量化金融论文,并为每一篇评估复现质量(按这个角色自身设定,2015 年前的美国股票论文大约只有 30% 能复现),之后 DataScientist 把经过验证的发现转化为一份带有公式、数据来源和预期衰减半衰期的特征提案。

MacroEconomist 从 FRED 数据系列(GDP、CPI、十年期收益率)中提取当前的宏观格局,并交叉核对当日的股票报价和期权持仓,之后 MarketAnalyst 把这个解读融入链上数据图景。

基金经理可以在 Melaya Assistant 会话中直接获取同一个团队的最新产出,追问后续问题,或触发 DataScientist 针对最新数据重新运行特征分析,而不需要打开底层流水线。当数据供应商或期刊页面没有 API 时,Melaya Browser Control 会接管浏览器标签页,像人一样阅读页面,每一步数据提取都会先暂停等待批准,再记录下来。

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基于资金费率、未平仓合约和链上资金流构建市场结构简报,并给出明确的看多、看空或中性判断,列明相关风险。

基于美联储反应函数、美元指数走势、全球流动性周期,以及未来 30 天会影响仓位规模的事件日历,设定宏观框架。

阅读近期量化金融论文,评估复现质量,并始终找出一篇持相反观点的论文,让论点在发布前经过检验。

提出新特征,包含公式、数据来源、衰减半衰期、伪代码,以及工程师当天就能实现的统计检验设计。