Ich bin begeistert, dies endlich zu starten. Mein MCP-Server bietet jetzt Echtzeit-Nachrichten vom Aktienmarkt. Verfügbare Werkzeuge: • Nachrichten abrufen • Aktienkurse abrufen • Wichtige Kennzahlen abrufen • Finanzberichte abrufen Es hat etwa einen Monat gedauert, den MCP-Server richtig einzurichten, aber jetzt funktioniert er gut. Weitere Finanzwerkzeuge kommen bald.

Große Veränderungen stehen bevor für den KI-Hedgefonds. Ich perplexifiziere jeden Agenten. • Abfrage-Routing • Aufgabenplanung • Abruf von Finanzdaten • Generierung von Handelssignalen usw. Startet an diesem Wochenende.

Ich bin sehr aufgeregt dafür. Unser KI-Hedgefonds jetzt: 1 • analysiert Aktien 2 • analysiert Portfolios Ich habe es genossen, dass die Buffett- und Munger-Agenten die Fehler in meinem Portfolio aufzeigen. Außerdem war es eine großartige Möglichkeit, neue Aktien für weitere Recherchen auszuwählen.

Ich mache meine finanziellen LLM-Evaluierungen Open Source. Das anfängliche GitHub-Repo ist eingerichtet. Meine Vision: 1 • einzelne LLMs bewerten 2 • Ketten von LLMs bewerten 3 • agentische LLM-Flüsse bewerten Alle Aufgaben werden sich mit Investitionsforschung befassen.

Ich genieße diesen Anwendungsfall für finanzielle Assistenten Vergleich der Fundamentaldaten von Aktien Mein üblicher Ansatz: • Finanzdaten für Unternehmen A abrufen • Finanzdaten für Unternehmen B abrufen • Stärken und Schwächen vergleichen Ich mag es, die zugrunde liegenden Daten zu sehen und dann die Argumentation des LLMs. Das Beste ist, dass unsere Demoversion gut auf mobilen Browsern funktioniert. Der Code ist wie gewohnt Open Source.

Ich liebe dieses Diagramm wirklich. Es zeigt die heutigen Top 6 Frontier LLMs. Meine ersten Erkenntnisse: 1 • Gemini ist ein fantastisches LLM. 2 • Sowohl K2 als auch R1 bieten einen wahnsinnigen Wert. 3 • Der Qualitätskampf ist eng, die Preise jedoch nicht. Ich gebe zu, dass ich Gemini 2.5 Pro nicht so oft verwendet habe wie Sonnet 4. Das wird sich jetzt ändern. Die Preise für K2 und R1 sind unglaublich. K2 basiert auf derselben Architektur wie R1 - fühlt sich das nicht nach der Zukunft des LLM-Designs an? Schließlich hat K2 dasselbe ELO wie Opus, ist aber 29x günstiger. Hier gibt es viel Raum für Verbesserungen.

Unser MCP-Server verwendet jetzt streambares HTTP. Streambares HTTP ist das Standard-Transportprotokoll für MCP geworden. Wir unterstützen beides: 1 • SSE (veraltet) 2 • Streambares HTTP (neu) Aufgeregt, das live zu bringen 🚀

Ich habe einen Agentenschwarm zu unserem KI-Hedgefonds hinzugefügt Dieser trifft große, konträre Wetten. Die Markt-Mavericks: 1 • Bill Ackman 2 • Michael Burry 3 • Stan Druckenmiller Michael Burry: bekannt dafür, mutige, unkonventionelle Wetten gegen überbewertete Märkte zu platzieren. Bill Ackman: aktivistischer Investor, der große Anteile kauft, um die Unternehmensstrategie zu beeinflussen. Stan Druckenmiller: findet wichtige makroökonomische Trends, um große, richtungsweisende Investitionen zu tätigen.

Ich starte meine LLM-Bewertungen neu. Mein Fokus wird auf finanziellen Forschungsaufgaben liegen. Erste Ideen: 1 • Nachrichtenstimmungsanalyse 2 • Finanzberechnungen 3 • 10-K-Analyse usw. Der gesamte Code wird geteilt - das Ziel ist es zu lernen. Ich werde sowohl kleine als auch große Modelle testen. Ich werde auch kleine Open-Source-Modelle feinabstimmen und sehen, wie sie sich bei spezifischen Aufgaben im Vergleich zu großen Modellen schlagen! Experimentideen sind willkommen.

Ich habe den Backtester unseres KI-Hedgefonds aktualisiert. Dies fügt wichtige Auswertungen zu unserem Forschungssystem hinzu. So funktioniert es: 1 • Aktien eingeben 2 • KI-Analysten auswählen 3 • verfügbares Kapital festlegen 4 • Backtester ausführen Sie können Auswertungen über jeden Zeitraum durchführen. Der Backtester simuliert die tägliche Marktaktivität mit historischen Daten. Lass mich wissen, welche anderen Auswertungen ich hinzufügen soll.