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Chamath发现通过SEC财报文件中热词频率的变化可以预判概念是否即将退潮，例如DEI在2020-2022年达到顶峰后下滑，而AI自2022年底持续上升，目前几乎每家大公司财报都在提及。
本文提出一个基于大语言模型（LLM）的两阶段系统，利用包含119种事件类型的三层分类法，从SEC 8-K文件中提取可溯事件标签，并具备约束与可审计机制。该系统在近30万份文件上进行了评估，在高质标签上展现出高精确度，并支持区分经济意义上不同事件的事件研究。
一个实用的解决方案，使用AnySearch让本地AI代理高效查询多个专业来源（CVE、SEC申报），返回结构化JSON/Markdown，避免速率限制和破损的SDK。
来自斯坦福大学、加州大学和南京大学的研究人员发布了SEFD数据集，包含来自SEC文件的152B个词元，转换为保留布局的MultiMarkdown格式，保持表格结构用于LLM训练，且与Common Crawl的重叠很小。
开源了一组用于 Codex 平台的买方研报 skill，可从 SEC 官方拉取原始文件进行分析，支持多种投资研究框架。
介绍Equibles，一个自托管开源MCP服务器，为本地LLM提供实时美国金融数据，包括SEC文件、内幕交易和经济指标。