- वर्तमान में 1000 से अधिक अमेरिकी सूचीबद्ध कंपनियों के लिए SEC disclosures पर आधारित earnings-संबंधित जानकारी को स्वचालित रूप से प्रोसेस करता है
- यहां अमेरिकी कंपनियों से मतलब वे कंपनियां हैं जिन पर SEC (अमेरिकी Securities and Exchange Commission) में disclosures दाखिल करना अनिवार्य है
- ऑटोमेशन का ट्रिगर 8-K filing जमा किए जाने का समय है, और फाइलिंग के कुछ ही मिनटों के भीतर स्वचालित प्रकाशन प्रक्रिया पूरी हो जाती है
- यह सिस्टम लगभग 1 साल की विकास अवधि और सैकड़ों prototypes के बाद तैयार हुआ है
- वर्तमान में यह market capitalization के आधार पर शीर्ष लगभग 1000 कंपनियों के लिए संचालित हो रहा है
1 टिप्पणियां
Hacker News टिप्पणियां
मैं यहीं ऐसा कुछ बनाने के बारे में सोच रहा था; यह वाकई अच्छा है और सिंपल page style भी पसंद आया
जिन ideas को implement करने पर मैं सोच रहा था, वे भी बेहिचक ले सकते हो: दिलचस्प investment candidates की list देना, sector-wise summaries से यह समझना कि slowdown कहां आ सकता है, और news sites या Twitter वगैरह से जोड़कर current issues और public sentiment देखने की सुविधा
पहले दो को paid किया जा सकता है, और तीसरा scraping या data खरीदने की जरूरत की वजह से काफी ज्यादा मुश्किल लगेगा
पहला interesting है, लेकिन वास्तविक financial advice देना regulated area है, इसलिए सावधानी चाहिए
दूसरा संभव और अच्छा direction है; सिर्फ पहले से public standard data का अच्छे से इस्तेमाल करके भी economy की मौजूदा स्थिति को काफी nuanced तरीके से दिखाया जा सकता है
तीसरे के लिए अभी सिर्फ एक Twitter account है जो earnings report तैयार होते ही automatic post करता है, और यह free API limit तक ही संभव है। Higher-tier API cost तभी justify होती दिखती है जब इसे full-time किया जाए और data analysis में कोई clear edge हो; ज्यादातर काम शायद low-signal posts को filter करने में जाएगा
शायद यह emails पढ़ने जैसा हो सकता है, लेकिन अभी दूसरे काम में लगा हूं, इसलिए फिलहाल idea stage में है
पसंद आया। नए investment ideas देखते समय यह beginner-friendly होते हुए भी पर्याप्त granular जानकारी देने वाला उपयोगी tool है
अपने सामान्य workflow के हिसाब से दो बातें जोड़ूं तो, मैं अक्सर एक ही industry की companies की तुलना करता हूं, इसलिए report पढ़ने के बाद “Company Y, Company X से metric XX में कैसे अलग है?” जैसे follow-up questions पूछ पाना अच्छा होगा
और अगर report model से generate होती है, तो filings को संबंधित earnings call transcript से cross-reference करके call में जिन चीजों पर चर्चा हुई या सवाल पूछे गए, उन्हें भी highlight करे तो अच्छा होगा। मैंने site को अपने browser के investment workspace में पहले ही pin कर दिया है
मैं quarterly report summaries बहुत पढ़ता हूं; यहां जो काम हो रहा है वह अच्छा है, लेकिन यह जानना चाहिए कि AI summaries पहले से कई existing platforms में मौजूद हैं
मुझे उम्मीद नहीं होगी कि अभी की हालत में इसे monetize किया जा सकेगा
वे companies भी शायद इस field में इतनी शुरुआती नहीं रही होंगी
अच्छी तरह बनाया गया site है। हालांकि एक छोटा लेकिन महत्वपूर्ण point है: ऐसे charts जिनका y-axis 0 से शुरू नहीं होता, उनका इस्तेमाल न करना बेहतर है
किसी stock की year-over-year growth 39% से 33% पर 6 percentage points घटी थी, लेकिन y-axis 0% के बजाय 33% से शुरू हो रहा था, जिससे दाईं ओर तेजी से गिरती trendline जैसी दिख रही थी
ऐसे charts ज्यादा detailed जरूर होते हैं, लेकिन viewers overreact करते हैं। Graphs हमेशा 0 से शुरू होने चाहिए
axis को 0 पर रखना वाली rule line graphs पर नहीं, bar charts पर लागू होती है
ध्यान absolute value पर नहीं बल्कि relative movement पर होता है, इसलिए 0 से शुरू होने वाला chart जिस बदलाव को देखना है उसे इतना छोटा कर देता है कि वह practically useless हो जाता है
$300 का stock उस scale पर movement को meaningless दिखाएगा
absolute price महत्वपूर्ण नहीं है; दिलचस्पी सिर्फ rate of change में है
इससे side effect के तौर पर सभी charts अपने-आप 0 से शुरू हो जाएंगे
news के साथ-साथ company summary भी दी जाए तो अच्छा होगा
आमतौर पर ऐसी summary के लिए Form 10-K parse करना होगा, और recent stats 10-Q से लिए जा सकते हैं
किसी unfamiliar industry की company देखते समय margins जैसे stats एक नजर में देखने, वह असल में कैसे operate करती है, किन चीजों को important मानती है, और कौन-से business areas सच में पैसा कमाते हैं—यह बताने वाली report बहुत अच्छी होगी। पैसा कमाने वाले areas अक्सर unexpected होते हैं
कई companies अपनी website पर सामान्य investor presentations डालती हैं।[1] Professional investors के पास sell-side research और coverage initiation reports तक access होता है, और coverage initiation मूल रूप से company overview और key drivers की explanation होती है
Retail investors भी अक्सर wealth managers के जरिए access पाते हैं, और अगर listing relatively recent है तो IPO materials यही भूमिका निभाते हैं
[1] उदाहरण: https://s27.q4cdn.com/632832908/files/doc_financials/2024/q4...
वैसे भी सभी SEC forms cover करने का plan है, इसलिए यह natural extension होगा
लगता है SEC filing archive scrape करके AI bot में डालने और information extract करने का season चल रहा है। मैंने भी यह बनाया है:
https://boards.industrial-linguistics.com/
यह सिर्फ company board directors की जानकारी देखता है, और इस बेहतर project के उलट मुझे साफ idea नहीं है कि इसे commercialize कैसे किया जाए
https://youtube.com/@corporatedecoder
पसंद आया। share करने के लिए धन्यवाद
classes और certifications के लिए मुझे machine learning, optionally AI इस्तेमाल करते हुए एक data analysis project बनाना है; इससे काफी inspiration मिली। शायद European stocks के साथ कुछ ज्यादा simple try करूंगा
आपने कहा यह एक साल की मेहनत थी; क्या यह full-time था, कितने hours लगे इसका कोई rough estimate है, और क्या आपने अकेले किया?
technically यह side project है, लेकिन मैं अपना सारा खाली समय इसमें डाल रहा हूं, और थोड़ी help भी मिली है
European stocks के मामले में सोच रहा हूं कि क्या कोई common EU regulator है जहां सभी filings submit होती हैं। अगर है, तो वह अच्छा starting point होगा
ठीक है और पसंद आया
अगर अगला सवाल यह है कि क्या मैं इसके लिए पैसे दूंगा, तो जवाब शायद नहीं होगा
एक suggestion दूं तो, exact HTML tag याद नहीं है, लेकिन keyboard autocorrect off करने की setting होती है। शायद search box input type को किसी specific value पर set करने जैसा था। stock tickers dictionary words नहीं होते
यह सच में शानदार tool है, मैं इसे बहुत इस्तेमाल करूंगा; बनाने के लिए बहुत धन्यवाद
support करने का कोई तरीका हो तो बताएं
इस हफ्ते मैंने ठीक से सीखा कि product की marketing करना बेहद कठिन है
अगर @dang ने इसे second-chance-pool में न डाला होता, तो इस post को दो से ज्यादा लोग भी नहीं देखते
अच्छा दिख रहा है। लंबे समय से सोचता रहा हूं कि management quality दिखाने वाली historical analysis होनी चाहिए
यानी management ने पिछले कुछ सालों में किन plans पर bet किया, results कैसे रहे, और failed bets को लेकर वे honest थे या नहीं—यह दिखाना
इसमें management guidance की actual performance से तुलना की जाती है, या market guidance—जो आमतौर पर management के साथ मिलकर बनती है—की actual performance से तुलना की जाती है
उदाहरण: https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate...