EDGAR® și SEC® sunt mărci comerciale ale US Securities and Exchange Commission. Acest post pe blog și proiectul open-source asociat nu sunt afiliate, susținute de, sau legate în nici un fel de US Securities and Exchange Commission. EDGAR® și SEC® sunt mărci comerciale ale US Securities and Exchange Commission. Acest post pe blog și proiectul open-source asociat nu sunt afiliate, susținute de, sau legate în nici un fel de US Securities and Exchange Commission. Prezentare generală În 1934, Congresul SUA a creat Comisia pentru Valori Mobiliare și Bursă (SEC) pentru a supraveghea piețele financiare și pentru a proteja investitorii. Agenția a fost construită pe un principiu simplu: investitorii merită informații exacte, veridice și complete despre companiile în care doresc să investească. „Cei care caută să profite de banii altora trebuie să fie cu totul sinceri cu privire la faptele asupra cărora se cere judecata investitorului.” Franklin Delano Roosevelt, al 32-lea președinte al Statelor Unite „Cei care caută să profite de banii altora trebuie să fie cu totul sinceri cu privire la faptele asupra cărora se cere judecata investitorului.” Franklin Delano Roosevelt, al 32-lea președinte al Statelor Unite Timp de aproape un secol, SEC a servit ca autoritate de supraveghere a transparenței în lumea financiară, cerând companiilor publice să dezvăluie totul, de la câștigurile trimestriale la compensațiile executive, de la riscurile de afaceri la evenimentele corporative majore. Prin intermediul său Sistemul (lansat în anii 1990) SEC a făcut aceste dosare disponibile în mod liber oricui are o conexiune la internet. Colectarea, analiza și recuperarea datelor electronice ( EDGAR În teorie, acest lucru a creat un câmp de egalitate în care investitorii individuali ar putea avea acces la aceleași date ca și investitorii profesioniști. Investitorii instituționali au analiști, software sofisticat și milioane în infrastructura tehnologică pentru a analiza, analiza și extrage informații din dosarele SEC. Ei trebuie să navigheze manual prin documente dense, complexe, care acoperă adesea sute de pagini. Retail investors don’t For example, a single Apple annual report ( 10-K filing) contains over 100 pages of financial data, business descriptions, and risk factors. Investitorii profesioniști extrage în mod sistematic metrici specifice, compară tendințele de-a lungul trimestrelor și anilor, analizează performanța segmentului și identifică modele care ar fi aproape imposibil de detectat prin revizuirea manuală. The problem goes beyond just having access to data. But today things have changed, individual investors can now keep up. Modelele lingvistice mari, Protocolul de context model și accesul programatic la datele SEC EDGAR fac în cele din urmă cercetarea financiară sofisticată accesibilă investitorilor individuali.Puteți utiliza acum AI pentru a extrage metricile financiare cheie, pentru a efectua analize complexe pe mai multe companii și perioade de timp și pentru a descoperi perspective care anterior necesită expertiză specializată și instrumente costisitoare. Cum funcționează acest lucru în practică?Să ne scufundăm în fundamentul tehnic care face acest lucru posibil: (Lansat cu versiune pe 21 iulie 2025), un software open-source construit în public și întreținut de comunitate, care transformă modul în care investitorii interacționează cu cercetarea financiară. SEC EDGAR MCP Server 1-alpha Cum schimbă totul Înainte de a ne scufunda în detaliile tehnice, să înțelegem ce face această abordare fundamental diferită de instrumentele tradiționale de cercetare financiară și fluxurile de lucru. Modelul Context Protocol (MCP) este un standard deschis care permite asistenților AI să se conecteze în siguranță la sursele și instrumentele de date externe.Gândiți-vă la acesta ca la un conector universal care permite asistenților dvs. AI să acceseze și să vorbească direct la baze de date, API-uri și servicii, inclusiv la sistemul EDGAR al SEC. Cercetarea financiară tradițională implică adesea sărind între mai multe platforme: căutarea companiilor pe un site, descărcarea fișierelor de la altul, apoi copierea manuală a datelor în foile de calcul pentru analiză. With an MCP server, your AI assistant can do all of this seamlessly in a single conversation. De la date brute la inteligență Să ne uităm la un exemplu practic.Să presupunem că doriți să analizați datele financiare ale Microsoft. În mod tradițional, acest lucru ar implica: Găsirea dosarelor recente MSFT 10-Q (raport trimestrial) sau 10-K (raport anual) pe EDGAR Descărcarea și deschiderea mai multor documente PDF Căutarea manuală a datelor despre veniturile segmentelor Copierea numerelor într-o foaie de calcul Calcularea ratelor și tendințelor de creștere Cu SEC EDGAR MCP, întregul proces devine o conversație simplă: Asistentul AI se ocupă de toată complexitatea tehnică din spatele scenei și vă prezintă rezultate curate, formatate: „Afișați-mi bilanțul Microsoft, situația veniturilor și datele privind fluxul de trezorerie.” https://youtu.be/HEWTR15-xZc?embedable=true Un alt exemplu ar fi analizarea ultimelor venituri ale Apple: https://youtu.be/T-6H3zF8fWU?embedable=true Sau creați un tablou de bord cu diagrame, în mișcare, pe baza celor mai recente date financiare NVIDIA: https://youtu.be/UH2JPfhuoGU?embedable=true De asemenea, am putea căuta cele mai recente tranzacții de intrare pe Amazon: https://youtu.be/k4sVFcHpmfg?embedable=true Sau investigați intrările de date specifice companiei din fișierele Apple și complotați-le: https://youtu.be/V2rSkgYZXGg?embedable=true Pentru a utiliza acest flux de lucru, veți avea nevoie de un LLM care rulează care acceptă protocolul MCP, cum ar fi: (utilizat în demo-uri). serverul rulează local prin Docker. Claudiu Desktop Puteți urma instrucțiunile despre cum să instalați și să utilizați . Aici Dar așteptați, SEC oferă API-uri pentru a accesa datele EDGAR.De ce să nu le utilizați doar direct? De ce să nu ardem focul? Răspunsul constă în complexitate și utilizabilitate. API-urile REST ale SEC sunt puternice, dar necesită expertiză tehnică pentru a fi utilizate în mod eficient. Trebuie să înțelegeți identificatorii companiei (CIK), taxonomii de depunere, structuri XBRL și cum să navigați răspunsurile complexe JSON. Pentru o întrebare simplă precum ar trebui să scrieți un software pentru a găsi Apple (Central Identifier Key), localizarea fișierului corect, parse date, și extrageți conceptul financiar specific. Toate acestea înainte de a ajunge chiar la analiză. Care au fost veniturile Apple în ultimul trimestru? CIK XBRL Această complexitate duce în mod natural la o altă întrebare: de ce nu întrebați doar ChatGPT sau alți asistenți AI direct despre datele financiare, fără un server MCP? De ce nu general LLMs? Provocarea aici este acuratețea și moneda. Modelele de inteligență artificială cu scop general sunt instruite pe date cu date de tăiere, ceea ce înseamnă că nu au informații financiare recente. În timp ce pot naviga pe web și încearcă să găsească datele financiare, pot pierde detalii importante. Aceasta este exact problema pe care serverul SEC EDGAR MCP a fost conceput pentru a o rezolva. După cum puteţi vedea din acest , LLM conectat la serverul MCP este capabil să consume informațiile bazate pe fișierul original, cea mai bună sursă de informații disponibile: Conversație Toate datele provin direct din dosarul SEC EDGAR al NVIDIA (Formularul 10-Q, depus la 28 mai 2025, Număr de acces: 0001045810-25-000116) cu precizie exactă păstrată de la datele XBRL originale. Toate datele provin direct din dosarul SEC EDGAR al NVIDIA (Formularul 10-Q, depus la 28 mai 2025, Număr de acces: 0001045810-25-000116) cu precizie exactă păstrată de la datele XBRL originale. Funcționarea internă a serverului MCP Acest pachet open-source este disponibil gratuit pentru oricine să utilizeze, să modifice și să îmbunătățească. pachetul oferă peste 20 de instrumente specializate pentru LLM-uri, care se ocupă de tot, de la găsirea dosarelor companiei la extragerea metricilor financiare complexe: Puteți citi mai multe detalii despre fiecare instrument în . Documentație Iată ce îl face puternic: În loc să analizeze manual sute de pagini de documente financiare, pachetul poate extrage automat metricile specifice, cum ar fi veniturile pe segmente geografice, comparațiile trimestriale sau datele de compensare executive. Smart data extraction and parsing Pachetul atinge mai multe fluxuri de date SEC, de la baza de date EDGAR principală la fluxurile RSS în timp real ale noilor fișiere, astfel încât să aveți acces atât la datele istorice, cât și la cele mai recente actualizări ale companiei. Multiple data sources Dosarele SEC moderne folosesc XBRL (Extensible Business Reporting Language), un format structurat care face ca datele financiare să fie lizibile automat. XBRL analysis Diferitele companii raportează date în mod diferit. Apple ar putea împărți veniturile în funcție de „America, Europa și China”, în timp ce Microsoft utilizează categorii regionale diferite. Company-specific insights Open Source, de ce contează? The decision to make this package open source isn't just about free access, it's about transparency and community-driven innovation. Atunci când luați decizii de investiții, trebuie să aveți încredere nu numai în date, ci și în metodele utilizate pentru a le extrage și analiza. Sursă deschisă înseamnă că puteți inspecta exact modul în care funcționează pachetul, contribui la îmbunătățiri și adaptați-l la nevoile dvs. specifice. Privind înainte SEC colectează informații despre companii de aproape 90 de ani.Datele sunt acolo, disponibile gratuit pentru oricine.Dar până acum, extragerea de informații semnificative din aceste date a necesitat timp, expertiză tehnică profundă și instrumente analitice costisitoare. Cu MCP și LLM-uri, investitorii individuali pot pune întrebări în limba engleză simplă și pot obține răspunsuri precise susținute de dosarele oficiale ale SEC. Nu este o tehnologie revoluționară, este pur și simplu o inginerie bună aplicată unei probleme reale. SEC EDGAR oferă deja API-uri, companiile au deja fișiere în formate structurate, asistenții AI există deja. The MCP just connects these pieces together in a way that's actually useful for investors. Roosevelt dorea piețe în care investitorii individuali să poată lua decizii în cunoștință de cauză. Ceea ce a fost nevoie de echipe de analiști înainte poate fi acum făcut într-o conversație de către oricine. Now open-source tools are providing the accessibility Maybe the information advantage that Wall Street has held for decades is disappearing. Recunoaşterea Această lucrare nu ar fi fost posibilă fără fundația pusă de mulți alții. merită recunoaștere pentru munca incredibilă de menținere a unuia dintre cele mai cuprinzătoare și accesibile sisteme de dezvăluire corporativă din lume.Baza de date EDGAR și API-urile REST oferă baza de date fiabilă care face posibile astfel de instrumente. The US SEC a creat standardul Model Context Protocol și continuă să avanseze în domeniul securității și capacității AI. Angajamentul lor față de standardele deschise permite tipul de interoperabilitate care beneficiază tuturor. Anthropic stânga Pachetul SEC EDGAR MCP GitHub Repository: https://github.com/stefanoamorelli/sec-edgar-mcp Documentare: https://sec-edgar-mcp.amorelli.tech Resursele SEC Baza de date EDGAR: https://www.sec.gov/edgar SEC REST API-uri: https://www.sec.gov/edgar/sec-api-documentation Căutare companie EDGAR: https://www.sec.gov/edgar/searchedgar/companysearch SEC Investor.gov: https://www.investor.gov/ Investitorul.gov Modelul protocolului de context (MCP) Specificații MCP: https://modelcontextprotocol.io/ Documentație antropică MCP: https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/computer-use MCP Serverele de stocare: https://github.com/modelcontextprotocol/servers Pachete cu sursă deschisă edgartools (de către Dwight Gunning): https://github.com/dgunning/edgartools datamule (de John Friedman): https://github.com/john-friedman/datamule-python Date financiare și analiză XBRL International: https://www.xbrl.org/ SEC XBRL Informații: https://www.sec.gov/structureddata/osd-inline-xbrl.html OpenFIGI (Identificator Global al Instrumentului Financiar): https://www.openfigi.com/ Legea privind transparența datelor financiare: https://www.congress.gov/bill/117th-congress/house-bill/2989 Contextul istoric Legea privind valorile mobiliare din 1933: https://www.investor.gov/introduction-investing/investing-basics/role-sec/laws-govern-securities-industry#secact1933 Legea privind schimbul de valori din 1934: https://www.investor.gov/introduction-investing/investing-basics/role-sec/laws-govern-securities-industry#secexact1934 Biblioteca prezidențială Franklin D. Roosevelt: https://www.fdrlibrary.org/
