วิธีสร้าง Agent วิจัยการลงทุน: ตลาด ปัจจัยพื้นฐาน SEC และข้อมูลเศรษฐกิจใน API เดียว

Agent วิจัยการลงทุนต้องการข้อมูลห้าชั้นที่แตกต่างกัน — ราคา ปัจจัยพื้นฐาน เอกสารยื่น ข้อมูลมหภาค และข่าว — ซึ่งแต่ละอย่างมักเป็นผู้ให้บริการ คีย์ และ schema แยกกัน นี่คือวิธีเชื่อมทั้งห้าไว้หลังชุด endpoint เดียว พร้อมโค้ดที่ใช้งานได้และการคำนวณต้นทุน

สรุปสั้น

• •Agent การเงินที่ใช้งานได้จริงต้องการข้อมูลห้าชั้น: ตลาดแบบเรียลไทม์ (ราคา) ปัจจัยพื้นฐานของบริษัท (งบการเงิน) เอกสารยื่นต่อ SEC ตัวชี้วัดเศรษฐกิจ และข่าว เมื่อประกอบจากผู้ให้บริการแยกกันก็เท่ากับ 5 สัญญา 5 คีย์ 5 schema
• •API Pick เปิดให้ใช้ทั้งห้าเป็น search endpoint แบบ JSON ที่สอดคล้องกัน — /search/markets, /search/financials, /search/sec, /search/economic, /search/news — พร้อม /extract สำหรับเอกสารฉบับเต็ม คีย์เดียว จัดรูปแบบไว้ล่วงหน้าสำหรับ tool calling ของ LLM
• •รูปแบบของ agent: รัน endpoint ที่เกี่ยวข้องแบบขนานในฐานะ tool รวม JSON เข้าด้วยกัน แล้วให้โมเดลใช้เหตุผลบนข้อมูลที่มีที่มา แทนที่จะเดาตัวเลขขึ้นมาเอง
• •การคิดราคาเป็นเครดิตแบบจ่ายเมื่อสำเร็จเท่านั้น: markets 120, financials 200, sec 120, economic 50, news 15 ต่อการเรียก หนึ่งรอบวิจัยแบบใช้หลาย tool ทั่วไปมีค่าใช้จ่ายต่ำกว่า $0.01–$0.10 มาก ขึ้นอยู่กับความลึก
• •Build-vs-buy: การประกอบ Polygon + ผู้ให้บริการปัจจัยพื้นฐาน + SEC EDGAR + FRED + API ข่าว ด้วยตัวเองใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการเชื่อมต่อและมีบิลรายเดือน 5 ใบ ส่วนเส้นทาง endpoint เดียวใช้เวลาหนึ่งวัน

ปัญหาห้าชั้น

ถาม LLM ว่า "ตอนนี้ NVIDIA แพงหรือไม่?" แล้วมันจะสร้างค่า P/E ขึ้นมาอย่างมั่นใจ ทางแก้ไม่ใช่โมเดลที่ใหญ่ขึ้น — แต่คือ grounding agent วิจัยที่ได้รับความไว้วางใจต้องดึงข้อมูลสด ๆ ที่มีการอ้างอิงข้ามห้าชั้น แล้วจึงใช้เหตุผลบนข้อมูลนั้น:

• ตลาด — ราคาปัจจุบัน มูลค่าตลาด และการเคลื่อนไหว รวมถึงคริปโต ฟอเร็กซ์ ETF และหุ้นที่เคลื่อนไหวมากที่สุดในวันนั้นเมื่อเกี่ยวข้อง
• ปัจจัยพื้นฐาน — งบดุล งบกำไรขาดทุน กระแสเงินสด เงินปันผล และการซื้อขายของคนใน ชั้นที่บอกว่า "ธุรกิจแข็งแรงจริงหรือไม่"
• เอกสารยื่นต่อ SEC — ปัจจัยเสี่ยงใน 10-K รายละเอียดใน 10-Q เหตุการณ์ใน 8-K ภาษาที่ใช้ใน earnings call มิติเชิงคุณภาพที่ตัวเลขมองข้าม
• ตัวชี้วัดเศรษฐกิจ — อัตราดอกเบี้ย เงินเฟ้อ การจ้างงาน GDP จาก FRED, BLS, World Bank และ IMF ฉากหลังมหภาคที่ทุกสมมติฐานอยู่ภายในนั้น
• ข่าว — ตัวเร่งที่ทันเวลา: การปรับลดอันดับ การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ การดำเนินการด้านกฎระเบียบ

เมื่อประกอบจากผู้ให้บริการแยกกัน นั่นคือห้าสัญญา ห้าคีย์ API ห้าระบบ rate-limit และห้า schema การตอบกลับที่คุณต้อง normalize ก่อนที่โมเดลจะแตะต้องได้ การเชื่อมต่อคือจุดที่โปรเจกต์ agent การเงินมักติดขัด

ชุด endpoint เดียว ห้าชั้น

API Pick เปิดให้ใช้แต่ละชั้นเป็น search endpoint แบบ JSON ที่สอดคล้องกัน ดังนั้น agent จึงสื่อสารกับคีย์เดียวและรูปแบบการตอบกลับเดียว:

• Markets Search — หุ้นทั่วโลกและสหรัฐฯ คริปโต ฟอเร็กซ์ ETF กองทุน สินค้าโภคภัณฑ์ และหุ้นที่เคลื่อนไหวมากที่สุดในสหรัฐฯ
• Financials Search — งบดุล งบกำไรขาดทุน กระแสเงินสด เงินปันผล การซื้อขายของคนใน
• SEC Filings Search — 10-K/10-Q/8-K บทถอดความการประกาศผลประกอบการ สถิติหุ้นทุน
• Economic Data Search — FRED, BLS, World Bank, IMF, USAspending, Destatis
• News Search — ข่าวที่กรองตามวันที่จากสำนักข่าวหลัก
• Extract — ดึงเอกสารยื่นหรือบทความฉบับเต็มมาเป็น markdown ที่สะอาดเมื่อข้อความสั้น ๆ ไม่เพียงพอ

สถาปัตยกรรมของ agent

ลงทะเบียนแต่ละ endpoint เป็น tool เมื่อมีคำถามเข้ามา agent จะตัดสินใจว่าต้องการชั้นใด เรียกมัน แบบขนาน รวม JSON เข้าด้วยกัน แล้วใช้เหตุผลบนผลลัพธ์ที่มีที่มา คำถามเกี่ยวกับ ticker จะเรียก markets + ปัจจัยพื้นฐาน + ข่าว; คำถามว่า "ภาคส่วนนี้วางตำแหน่งอย่างไร" จะเรียก economic + ข่าว + หุ้นเทียบเคียงสองสามตัว

import asyncio, httpx, os

API = "https://www.apipick.com/api"
HEADERS = {"x-api-key": os.environ["APIPICK_KEY"], "Content-Type": "application/json"}

async def search(client, path, query, **kw):
    r = await client.post(f"{API}/{path}", headers=HEADERS,
                          json={"query": query, **kw})
    r.raise_for_status()
    return r.json()["results"]

async def research(ticker: str):
    async with httpx.AsyncClient(timeout=30) as c:
        markets, fundamentals, filings, macro, news = await asyncio.gather(
            search(c, "search/markets",    f"{ticker} price and market cap"),
            search(c, "search/financials", f"{ticker} latest balance sheet and cash flow"),
            search(c, "search/sec",        f"{ticker} 10-K risk factors", end_date="2026-06-16"),
            search(c, "search/economic",   "US interest rates and inflation latest"),
            search(c, "search/news",       f"{ticker} latest news", end_date="2026-06-16"),
        )
    return {"markets": markets, "fundamentals": fundamentals,
            "filings": filings, "macro": macro, "news": news}

# Feed the merged JSON back to your LLM as grounding, with the source URLs,
# and ask it to synthesize — never to recall numbers.
context = asyncio.run(research("NVDA"))

ผลลัพธ์แต่ละรายการมี URL source ติดมาด้วย ส่งค่าเหล่านี้ต่อไปยังคำตอบสุดท้ายเพื่อให้มนุษย์สามารถตรวจสอบทุกข้ออ้างได้ — และเพื่อให้ output ของ agent อ้างอิงได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้มันมีประโยชน์ใน workflow จริง

Build vs. buy

สำหรับข้อมูลประเภทเดียว การเรียกตรงเป็นทางเลือกที่สมเหตุสมผล สำหรับ agent ที่ต้องการทั้งห้าและสำรวจอย่างคาดเดาไม่ได้ เส้นทาง endpoint เดียวเปิดใช้งานได้ในหนึ่งวันและคิดเงินเฉพาะเมื่อการเรียกสำเร็จเท่านั้น

สิ่งที่สิ่งนี้ปลดล็อก

tool ห้าตัวเดียวกันนี้ขับเคลื่อนได้มากกว่าการค้นหา ticker: agent สรุปข่าวช่วงประกาศผลประกอบการ การคัดกรองรายภาคส่วนที่มีพื้นฐานอยู่บนปัจจัยพื้นฐาน คำวิจารณ์พอร์ตโฟลิโอที่ตระหนักถึงมหภาค และผู้ช่วย due diligence ที่อ่าน 10-K ฉบับจริงผ่าน Extract รูปแบบยังคงเหมือนเดิมเสมอ — การเรียก tool ที่มีที่มา การค้นคืนแบบขนาน การสังเคราะห์บนข้อมูลจริงพร้อมแนบแหล่งที่มา

เริ่มด้วยคีย์ฟรี (100 เครดิต ไม่ต้องใช้บัตร) แล้วเชื่อม tool ทั้งห้าเข้ากับ framework ของ agent ที่คุณเลือก จากนั้นก็เป็นเรื่องของ prompt engineering ไม่ใช่งานเดินท่อ

เขียนโดย

Sarah Choy

CEO, API Pick

Sarah Choy เป็น CEO ของ API Pick เธอเขียนเกี่ยวกับการสร้าง API พร้อมใช้งานจริงสำหรับ AI agent และเวิร์กโฟลว์ LLM