edinetdb/dexter-jp

What it solves

Dexter JP 自动化了研究日本股票的复杂过程。用户不再需要手动从多个来源收集数据并进行计算，而是可以直接提出高层级的分析问题，并根据实时财务数据、监管文件和市场趋势获得结构化的报告。

How it works

它作为一个自主代理运行，使用基于 LangChain 的循环来规划、选择工具、执行任务并验证结果。它整合了几个关键数据源：

• Financial Data: 使用 EDINET DB 获取财务报表、关键比率和公司信息。
• Regulatory Filings: 读取年度报告（有报）和大股东持股报告。
• Market Data: 整合 J-Quants 以获取官方的东京证券交易所价格数据。
• Web Search: 可选集成 Exa, Perplexity, 或 Tavily 以获取时事信息。

该系统具有一个用于财务的 "meta-tool"，它使用其内部 LLM 将自然语言查询路由到特定的子工具。它还包含一个用于复杂工作流的技能系统（例如 DCF 估值），以及一个用于定义特定投资风格或分析指南的可定制规则系统 (RULES.md)。

Who it’s for

它专为专注于日本股票市场的投资者、金融分析师和研究人员设计，旨在自动化数据收集和初步分析阶段的研究工作。

Highlights

• Autonomous Planning: 可以通过创建自己的研究计划来处理复杂的提示词（例如，跨多个指标比较两家公司）。
• Multi-Channel Access: 可以部署为 CLI 工具，或集成到 Slack, Discord, 和 LINE。
• Context Compression: 在长会话期间自动摘要大型数据集，以节省 LLM token，同时保持分析一致性。
• Flexible LLM Support: 兼容 OpenAI, Anthropic, Google, xAI, OpenRouter, 和通过 Ollama 运行的本地模型。
• Specialized Japanese Market Logic: 包含针对日本国债收益率和 TSE-specific 上下文定制的 DCF 估值。