edinetdb/dexter-jp

What it solves

Dexter JP는 일본 주식 리서치 프로세스의 복잡함을 자동화합니다. 사용자가 여러 소스에서 수동으로 데이터를 수집하고 계산을 수행하는 대신, 고차원적인 분석 질문을 던지면 실시간 금융 데이터, 규제 공시, 시장 트렌드에 기반한 구조화된 보고서를 받을 수 있습니다.

How it works

LangChain 기반의 루프를 사용하여 계획, 도구 선택, 작업 실행 및 결과 검증을 수행하는 자율형 에이전트로 작동합니다. 다음과 같은 주요 데이터 소스를 통합합니다:

• Financial Data: EDINET DB를 사용하여 재무제표, 주요 비율, 기업 정보를 가져옵니다.
• Regulatory Filings: 연례 보고서(유보) 및 대량 보유 보고서를 읽습니다.
• Market Data: J-Quants를 통합하여 도쿄 증권거래소의 공식 가격 데이터를 가져옵니다.
• Web Search: 최신 사건에 대해 Exa, Perplexity 또는 Tavily와 통합할 수 있습니다.

이 시스템은 자연어 질의를 특정 서브 도구로 라우팅하는 자체 내부 LLM을 사용하는 금융용 "meta-tool"을 특징으로 합니다. 또한 DCF 가치 평가와 같은 복잡한 워크플로우를 위한 기술 시스템과 특정 투자 스타일이나 분석 가이드라인을 정의하기 위한 맞춤형 규칙 시스템 (RULES.md)을 포함합니다.

Who it’s for

데이터 수집 및 예비 분석 단계의 리서치 업무를 자동화하고자 하는 일본 주식 시장 중심의 투자자, 금융 분석가 및 연구원을 위해 설계되었습니다.

Highlights

• Autonomous Planning: 자체 리서치 계획을 생성하여 복잡한 프롬프트(예: 여러 지표에 걸친 두 회사 비교)를 처리할 수 있습니다.
• Multi-Channel Access: CLI 도구로 배포하거나 Slack, Discord, LINE에 통합할 수 있습니다.
• Context Compression: 긴 세션 동안 대규모 데이터셋을 자동으로 요약하여 분석 일관성을 유지하면서 LLM 토큰을 절약합니다.
• Flexible LLM Support: OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter 및 Ollama를 통한 로컬 모델과 호환됩니다.
• Specialized Japanese Market Logic: 일본 국채 수익률 및 TSE-specific 컨텍스트에 맞춘 DCF 가치 평가를 포함합니다.