AI MARKET ANALYSIS

问题、证据、结论与持续跟踪形成智能分析闭环

从用户问题出发，检索多源金融数据，完成实体与时间对齐，通过金融语义组织事实关系，再由多个智能体协同核验，让每个结论能够回到来源、时间和上下文。

体验智能分析

智能分析闭环

  1. 01

    问题解析

    识别对象、市场、时间范围、指标和分析目标。

  2. 02

    多源检索

    调用行情、基本面、财报公告与国内外新闻。

  3. 03

    实体与时间对齐

    统一公司、证券、人物、事件和时间口径。

  4. 04

    语义推理

    沿统一的金融语义关系理解事件影响与上下游关联。

  5. 05

    证据链

    结论关联事实、数据时间和原始资料来源。

  6. 06

    跟踪校准

    后续数据变化触发补充证据、追问和结论更新。

与通用金融AI工具的差异

  • ✓ 不是只依赖大模型参数回答，而是由多个智能体分工检索、核验数据与证据。
  • ✓ 新闻、公告和财务事实先完成实体与时间对齐，再进入分析上下文。
  • ✓ 分析过程保留来源和工具记录，后续可依据新数据继续校准。

数据与证据底座

  • A股/美股行情
  • 财务与公告
  • 国内外新闻事件
  • 金融语义
  • 时序知识图谱
  • 多智能体分析

金融语义

统一金融实体、关系和指标口径。

时序知识图谱

保存事件时间、状态变化与原始来源。

多智能体分析

分工取证、交叉验证并汇总分析结论。

常见问题

智能分析和普通金融聊天机器人有什么区别？

tradingGo 会调用项目内的行情、公告、新闻和金融语义能力，由多个智能体协同分析，并记录结论所依据的时间与来源。

分析结果会随市场变化更新吗？

可以。用户可以基于同一问题继续追问，也可由后续数据和事件补充证据并更新结论。

游客能看到什么？

游客可以查看完整分析流程和能力边界；发起分析、保存会话和调用数据工具需要登录。