DeepEar
Превращайте общественное мнение и новости в структурированные цепочки инвестиционной логики с помощью ИИ-агентов.
Конвертируйте качественные новости в количественные оценки настроений и автоматические инвестиционные отчеты.
DeepEar — это open-source фреймворк для глубоких исследований и отслеживания финансовых сигналов, который превращает общественное мнение в готовые к использованию цепочки инвестиционной логики. Он подходит финансовым аналитикам, квант-исследователям и инвесторам, стремящимся автоматизировать мониторинг рынка и создание отчетов.
Что это
Он использует специализированное сотрудничество мультиагентных систем для сканирования 15+ источников данных, таких как Weibo и финансовые новости, фильтрации логики через ISQ-шаблоны и применения новости-ориентированной модели Kronos для прогнозирования ценовых шоков. Вы получаете интерактивный финтех-дашборд на React, гибридный поиск RAG на базе BM25 и векторов, а также генерацию профессиональных отчетов в Markdown и HTML.
Для кого
Он подходит финансовым аналитикам и количественным исследователям, знакомым с окружением Python и настройкой API-ключей. Он не подходит нетехническим пользователям, ищущим готовое облачное SaaS-приложение без необходимости настройки.
Ключевые возможности
Мультиагентное взаимодействие
Специализированные агенты занимаются поиском трендов, финансовым анализом, прогнозированием и написанием отчетов.
Готовность навыков агента
Интегрируется напрямую в фреймворки ИИ-агентов, такие как OpenCode и Claude Code, в качестве готового к использованию навыка.
Новостно-осведомленная модель Kronos
Объединяет слой few-shot проекции новостей с моделями временных рядов для прогнозирования ценовых шоков.
Интерактивный финтех-дашборд
Включает веб-интерфейс на базе React для мониторинга рабочих процессов агентов, логов и результатов в реальном времени.
15+ источников данных
Охватывает финансовые и социальные источники, включая Cailian Press, Wall Street News и Weibo через NewsToolkit.
Готово за 3 шага
Наш честный вердикт
Плюсы
- Интегрируется напрямую во внешние фреймворки ИИ-агентов в качестве специализированного навыка
- Соединяет эмбеддинги новостей с прогнозированием временных рядов с помощью модели Kronos
- Включает React финтех-дашборд для мониторинга рабочих процессов агентов в реальном времени
- Поддерживает функцию возобновления с контрольных точек и отслеживание эволюции сигналов между запусками
Минусы
- Требует технических навыков для клонирования репозиториев, управления зависимостями Python с помощью uv и сборки фронтенда
- Требует внешних API-ключей для провайдеров LLM и поисковых сервисов, что влечет за собой затраты на использование
- Требует первоначальной настройки аккаунта и генерации кода приглашения для доступа к дашборду
Цены и лицензия
DeepEar бесплатен в использовании по лицензии MIT. Единственные прямые затраты связаны с самостоятельным запуском ПО и оплатой настроенных вами ключей LLM и поискового API.
Вакансии для носителей русского языка
880 открытых удалённых вакансий по обучению ИИ, обновлено 15 ноября 2026 г.; в большинстве оплата $20–$175 в час. Из них 2 — для носителей русского языка. Zekai публикует их бесплатно; отклик уходит на платформу работодателя.
Альтернативы
Эти проверенные ИИ-инструменты делают то же самое мгновенно — из нашего оценённого каталога.
Используйте сами или мы всё настроим
Вопросы
Какие API-ключи мне нужны для запуска DeepEar?
Вам понадобятся API-ключи для выбранного провайдера LLM (такого как OpenRouter, OpenAI, Ollama или DeepSeek), а также опционально API-ключ Jina для веб-поиска и извлечения контента.
Могу ли я запустить DeepEar без веб-дашборда?
Да, вы можете запустить рабочий процесс напрямую из командной строки с помощью интерфейса Python CLI или интегрировать его как навык ИИ-агента.
Как DeepEar отслеживает изменения с течением времени?
Он поддерживает отслеживание эволюции сигналов с помощью аргумента update-from для существующих запусков, чтобы анализировать дрифт настроений и обновление логики по мере поступления новых рыночных данных.
