Disclosure Signal Research Engine
Sistema de investigación que convierte declaraciones financieras públicas (operaciones de legisladores, posiciones institucionales, operaciones de directivos) en señales rastreables, monitorea un portafolio y entrega un resumen diario con fuentes. Una persona toma cada decisión de inversión.
Arquitectura
Motor en Python con CLI en Typer que procesa los reportes, incluidos PDFs escaneados mediante un pipeline de OCR, y los convierte en señales normalizadas ligadas a su fuente. Un escáner determinista se encarga de revaluación, niveles técnicos, deduplicación y ciclo de vida de alertas; los jobs programados con LLM solo redactan, y las citas se agregan en código. Un tope de gasto y un registro de presupuesto degradan los jobs al 70% y al 85% del presupuesto mensual, y una compuerta omite el modelo cuando nada cambió. Corre a diario en EC2 con un dashboard en React y envío por Telegram.
Aspectos clave
- En uso diario en producción
- El código decide, el modelo redacta
- Presupuesto mensual de LLM con degradación gradual
- Más de 300 pruebas offline con fixtures reproducibles
- Solo asesora, nunca ejecuta operaciones