实时行情推送
覆盖美股的 WebSocket 价格推送,生产级可靠。
- 覆盖
- 全部美股
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- WebSocket · 秒级 K 线
- 历史数据
- 日线,回溯至 IPO
要一份 DCF、一次竞品拆解、一场财报复盘——它自己写代码、拉取文件、搭好模型,把备忘录交到你手上。不是给你一份摘要,而是把活儿干完。
整支研究团队投向同一任务:多个专项 agent 并行处理数据、文件与估值,最终汇成成型的模型、备忘录与图表。
价格与基本面、宏观与利率曲线、机构持仓与内部人交易、财报电话会文字稿、SEC 文件、期权链、带情绪标签的新闻——乃至网页抓取的另类数据。整张数据面 agent 都能触及,每一次调取都标注来源。
交付一份 DOCX 备忘录。用 XLSX 为这些数字搭建模型。生成一套 PPTX 演示文稿。排版一份 PDF 报告。搭建一块实时数据仪表盘。渲染生成完整的图表与图形。都是能直接投产的成品,场景需要哪种格式,就交付哪种。
你的画像、agent 的笔记与记忆,以及它生成的每一个文件,均持久存放于你专属的环境中;因此它每次都能带着完整上下文继续工作,而非从零开始。点选任意区块,看看它是什么。
work/ 和 results/ 里的每个文件,外加此前的对话在整个工作区的上下文中展开推理。 不必再从头交代。
在每一次模型调用中,agent 的笔记与记忆都会被组装进其上下文;因此它始终掌握目标与过往脉络,无需重新交代。
工作与记忆跟着项目走;你的画像和用户记忆跟着你走,进入每一个工作区。沙箱重启,文件照旧。
它把发现写回 agent.md 和记忆,把每个文件都留在 work/ 里——下一个任务,从更靠前的起点出发。
开盘前的 7 点简报,财报前夜的深度研究——还有盘中随价格或事件触发的实时任务。每一条都把整套分析从头跑到尾,交到你手上的是结论,不是一声提醒。
把 LangAlpha 接入团队正在用的 Slack、Discord、Telegram 或飞书——完整的分析连同图表和备忘录,直接回到对话里,不用切到别处。
接入渠道 ↗
聊天工具调取已有知识给你一个答案,仅此而已。而这个 agent 会完整地把研究做完:在沙箱中针对实时行情与 SEC 文件编写并运行真实代码,由工作区持续承载你的上下文,并并行调度多个 subagent 协同作业。你最终得到的,是一份可打开、可复现、可审计的分析,而非一段看似合理的推测。
每个数字都查得到出处:往前一步是算出它的代码,再往前是数据的源头。脚本、每一次数据调取、每条结论旁的行内引用——精确到背后那份文件、那句原话——都摊开供你核对。你验证它怎么得来的,而不是去信一个黑箱。
实时美股行情、基本面、期权链、完整的国债收益率曲线、宏观数据,以及带情绪标记的新闻。此外还有 agent 完整研读的 SEC EDGAR 文件——真实的 10-K、10-Q、8-K,而非摘要。
我们不会将你的对话用于训练 AI 模型,也不会出售你的数据。LangAlpha 不接入你的银行或券商账户——它依据的是市场数据与公开文件,而非你的账户信息。因此,你尽可放心地与它充分交流:它对你及你的投资组合了解越深,产出的分析就越精准,而这一切数据始终归你所有。若需绝对保密,可选择自托管,任何数据都不会离开你自身的基础设施。
你点头,它才动。开始重活儿之前,它先把计划摆出来——你可以批准、驳回,也可以改;跑的过程中遇到不清楚的会问你,任何一个 subagent 你都能随时接手引导。至于交易,它从不擅自下手:LangAlpha 只负责把分析做好、把你安排的研究跑完,要不要出手,始终由你决定。
可以。核心 agent 以 Apache 2.0 协议开源,可部署在你自有的 VPC 内,并配备基于 Docker 的沙箱。模型与数据密钥均由你自行提供;按工作区隔离的密钥存放于加密保险库,仅在执行时刻读取——你的数据、你的密钥、你的网络边界,悉数由你掌控。
免费即可开始使用;如需更高额度、解除每日上限,升级付费档即可。如果你已有模型订阅,也可以 BYOK 自带密钥(Claude、GPT、Gemini 等)。agent 核心也在 GitHub 开源,支持本地自部署。