BruceLanLan/augur

해결하는 문제

Augur는 모호하고 검증되지 않은 답변을 제공하는 "블랙박스" AI 금융 도구의 문제를 해결합니다. 단순히 예측을 제공하는 대신, 로컬 연구 메모리 시스템으로서 사용자가 무엇을 알고 있는지, 이해가 시간이 지남에 따라 어떻게 진화했는지, 그리고 특정 증거를 바탕으로 투자 전문가들 간에 의견이 어디에서 갈리는지를 추적하도록 돕습니다.

작동 방식

Augur는 사용자의 기기에서 실행되는 로컬 우선 시스템으로, 데이터 프라이버시를 보장합니다. Warren Buffett이나 Ray Dalio와 같은 18명의 유명 투자자의 투자 철학을 시뮬레이션하여 주식을 분석합니다. 모든 증거를 출처, 비즈니스 타이밍, 획득 시간과 함께 추적합니다. 데이터가 누락된 경우, 추측하는 대신 명시적으로 표시하여 전문가 모델이 판단을 유보하고 그 이유를 설명하도록 합니다. 각 연구 실행은 변경 불가능한 "RunBundle"로 저장되어, 몇 달 후에도 연구 기록을 내보내고 비교하며 검토할 수 있습니다.

대상 사용자

빠르고 근거 없는 팁이 아닌, 재현 가능하고 증거 기반의 워크플로우가 필요한 진지한 연구자와 투자자를 위해 설계되었습니다. 장기적인 "논문 저널"을 유지하고 SEC 서류를 사용하여 엄격한 실적 발표 전 준비나 위험 검토를 수행하려는 사람들에게 특히 유용합니다.

주요 특징

• 증거 기반 연구: 모든 결론은 특정 증거 ID에 연결되어 있어, 어떤 사실이 주장을 뒷받침하거나 반박하는지 정확히 확인할 수 있습니다.
• 전문가 합의 및 의견 불일치: 18명의 서로 다른 투자 페르소나의 통찰력을 집계하여, 그들이 어디에서 동의하고 어디에서 충돌하는지를 강조합니다.
• 로컬 우선 및 프라이버시: 모든 데이터는 로컬의 ~/.augur에 저장되며 텔레메트리가 없어 연구 내용이 온전히 사용자에게 귀속됩니다.
• 재현 가능한 워크플로우: 모든 분석은 버전이 지정된 RunBundle로 저장되므로 과거의 추론을 감사하고 새로운 데이터와 비교할 수 있습니다.
• 통합 도구: 가치 평가(DCF), 실적 발표 캘린더, 논문 추적을 위한 대시보드와 연구 주기를 관리하기 위한 CLI가 포함되어 있습니다.