[ blog · tutorial ]12 min read

Cách xây dựng tác tử nghiên cứu đầu tư: thị trường, cơ bản, SEC & dữ liệu kinh tế trong một API duy nhất

Sarah Choy·Đăng ngày 16 tháng 6, 2026·12 phút đọc

Một tác tử nghiên cứu đầu tư cần năm lớp dữ liệu khác nhau — giá, cơ bản, hồ sơ, vĩ mô và tin tức — mỗi lớp thường là một nhà cung cấp, một key và một schema riêng. Đây là cách nối cả năm phía sau một bộ endpoint, kèm mã chạy được và bài toán chi phí.

Tóm tắt

• •Một tác tử tài chính hữu ích cần năm lớp dữ liệu: thị trường thời gian thực (giá), cơ bản doanh nghiệp (báo cáo tài chính), hồ sơ SEC, chỉ số kinh tế và tin tức. Ghép từ các nhà cung cấp riêng lẻ là 5 hợp đồng, 5 key và 5 schema.
• •API Pick phơi bày cả năm dưới dạng các endpoint tìm kiếm JSON nhất quán — /search/markets, /search/financials, /search/sec, /search/economic, /search/news — cùng /extract cho tài liệu đầy đủ. Một key, đã định hình sẵn cho tool calling của LLM.
• •Mẫu hình tác tử: chạy các endpoint liên quan song song như tools, hợp nhất JSON, và để mô hình suy luận trên dữ liệu được neo thay vì bịa ra con số.
• •Giá credit chỉ-khi-thành-công: markets 120, financials 200, sec 120, economic 50, news 15 mỗi lần gọi. Một lượt nghiên cứu đa-công-cụ điển hình tốn thấp hơn nhiều so với $0.01–$0.10 tùy độ sâu.
• •Tự-dựng-hay-mua: tự ghép Polygon + một nhà cung cấp cơ bản + SEC EDGAR + FRED + một API tin tức là hàng tuần tích hợp và 5 hóa đơn hàng tháng; con đường một-endpoint là một ngày.

Bài toán năm lớp

Hỏi một LLM "NVIDIA có đang đắt không?" và nó sẽ bịa ra một chỉ số P/E đầy tự tin. Cách khắc phục không phải là một mô hình lớn hơn — mà là neo dữ liệu. Một tác tử nghiên cứu giành được lòng tin phải kéo dữ liệu trực tiếp, có trích dẫn qua năm lớp, rồi suy luận trên đó:

• Thị trường — giá hiện tại, vốn hóa, và nó đã biến động ra sao. Crypto, forex, ETF và các mã biến động mạnh nhất trong ngày khi liên quan.
• Cơ bản — bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh, dòng tiền, cổ tức và giao dịch nội bộ. Lớp "doanh nghiệp có thực sự khỏe mạnh không".
• Hồ sơ SEC — yếu tố rủi ro trong 10-K, chi tiết 10-Q, sự kiện 8-K, ngôn ngữ trong cuộc họp lợi nhuận. Chiều định tính mà các con số bỏ lỡ.
• Chỉ số kinh tế — lãi suất, lạm phát, việc làm, GDP từ FRED, BLS, World Bank và IMF. Bối cảnh vĩ mô mà mọi luận điểm nằm trong đó.
• Tin tức — chất xúc tác kịp thời: một lần hạ bậc, một lần ra mắt sản phẩm, một hành động pháp lý.

Ghép từ các nhà cung cấp riêng lẻ, đó là năm hợp đồng, năm key API, năm chế độ rate-limit và năm schema phản hồi bạn phải chuẩn hóa trước khi một mô hình có thể chạm tới. Tích hợp chính là chỗ các dự án tác tử tài chính mắc kẹt.

Một bộ endpoint, năm lớp

API Pick phơi bày mỗi lớp dưới dạng một endpoint tìm kiếm JSON nhất quán, để tác tử nói chuyện với một key và một dạng phản hồi:

• Markets Search — cổ phiếu toàn cầu & Mỹ, crypto, forex, ETF, quỹ, hàng hóa, và các mã biến động mạnh nhất thị trường Mỹ.
• Financials Search — bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh, dòng tiền, cổ tức, giao dịch nội bộ.
• SEC Filings Search — 10-K/10-Q/8-K, bản ghi cuộc họp lợi nhuận, thống kê cổ phiếu.
• Economic Data Search — FRED, BLS, World Bank, IMF, USAspending, Destatis.
• News Search — tin tức lọc theo ngày từ các hãng lớn.
• Extract — kéo trọn một hồ sơ hay bài báo về markdown sạch khi một đoạn trích là chưa đủ.

Kiến trúc tác tử

Đăng ký mỗi endpoint như một tool. Khi một câu hỏi đến, tác tử quyết định nó cần những lớp nào, gọi chúng song song, hợp nhất JSON, và suy luận trên kết quả được neo. Câu hỏi về một mã chạm vào markets + cơ bản + tin tức; câu hỏi "ngành đang được định vị thế nào" chạm vào economic + tin tức + một vài mã so sánh.

import asyncio, httpx, os

API = "https://api.apipick.com/v1"
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"))

Mỗi kết quả mang theo một URL source. Hãy chuyển chúng tới tận câu trả lời cuối cùng để con người có thể kiểm tra từng khẳng định — và để đầu ra của tác tử có thể trích dẫn được, chính điều đó khiến nó hữu ích trong một quy trình làm việc thực tế.

Tự dựng hay mua

Với một loại dữ liệu duy nhất, đi thẳng là hợp lý. Với một tác tử cần cả năm và khám phá theo cách khó lường, con đường một-endpoint đưa vào vận hành trong một ngày và chỉ tính phí khi một lần gọi thành công.

Điều này mở ra những gì

Vẫn năm tool đó cấp sức cho nhiều thứ hơn là tra cứu mã: các tác tử tóm tắt mùa công bố lợi nhuận, sàng lọc ngành được neo vào cơ bản, bình luận danh mục có nhận thức vĩ mô, và các trợ lý thẩm định đọc bản 10-K thực sự qua Extract. Mẫu hình luôn như nhau — các lần gọi tool được neo, truy xuất song song, tổng hợp trên dữ liệu thực kèm nguồn đính kèm.

Bắt đầu với một key miễn phí (100 credit, không cần thẻ) và nối năm tool vào framework tác tử bạn ưa thích. Từ đó trở đi là kỹ thuật prompt, không phải đi đường ống.

Viết bởi

Sarah Choy

CEO, API Pick

Sarah Choy là CEO của API Pick. Cô viết về việc xây dựng các API sẵn sàng cho production cho AI agent và quy trình LLM.