Jinling AI

Was ist Jinling AI derzeit?

Die chinesische Website von Jinling AI hat auf eine Service-Upgrade hingewiesen; alle Funktionen werden auf LangAlpha unter der Leitung von Ginlix übertragen.

LangAlpha ist ein intelligenter Agent für die Finanzforschung, der mit Echtzeitdaten, öffentlichen Dokumenten und Codeausführungen Forschungs- und Analyseaufgaben erledigt.

Beziehung zwischen Marke und Produkt

Forschung zu Finanzen mit mehreren Agenten

LangAlpha teilt die Forschungsaufgaben auf mehrere spezialisierte Agenten auf und fasst sie anschließend zu überprüfbaren Analyseergebnissen zusammen.

• Gleichzeitige Verarbeitung von Markttrends, Finanzberichten und Webinhalten.
• Code in einer Sandbox schreiben und Daten berechnen.
• Der Forschungsplan wird vom Benutzer genehmigt oder geändert.
• Während des Betriebs können weiterhin Anpassungsbefehle gesendet werden.
• Jede wichtige Schlussfolgerung sollte möglichst ihre Quelle beibehalten.
• Die endgültige Investitionsentscheidung liegt weiterhin beim Nutzer.

Umfang der Finanzdaten

• Echtzeit-Kurse für US-Aktien, A-Aktien und Hongkong-Aktien.
• Unternehmensgrundlagen und Marktentwicklung.
• Die SEC-Dokumente 10-K, 10-Q und 8-K.
• Protokoll der Finanzkommunikation und Institutionelle Positionen.
• US-Aktien-Optionen-Kette und Tageskurse.
• Zinskurve für US-Staatsanleihen und makroökonomische Daten.
• Nachrichten, Webseiten und Informationen zu Emotionsmarkierungen.

Veröffentlichung von Forschungsergebnissen

Agenten können strukturierte Forschungsdokumente basierend auf Aufgaben erstellen, anstatt nur eine Chat-Antwort zurückzugeben.

• Erstellen eines mit Quellen versehenen DOCX-Forschungsmemorandums.
• Erstellung von XLSX-Bewertungen und Finanzmodellen.
• Erstellen eines PPTX-Präsentationsdokuments.
• Formatierung von PDF-Berichten.
• Erstellen Sie interaktive Diagramme und Echtzeit-Dashboards.
• Behalten Sie die Berechnungsskripte sowie die Protokolle der Datenaufrufe.

Dauerhafte Arbeitsbereiche

Für jedes Forschungsziel kann eine eigene Arbeitsbereich erstellt werden, in dem Gespräche, Dateien, Notizen sowie der langfristige Kontext gespeichert werden können.

• Einteilen nach Unternehmen, Branchen oder Investitionsargumenten.
• Laden Sie PDF- und Markdown-Forschungsmaterialien hoch.
• Speichern Sie die von den Agenten erzeugten Modelle und Berichte.
• Der Kontext aus vorherigen Gesprächen wird für das weitere Gespräch weiterhin verwendet.
• Die verschiedenen Arbeitsbereiche sind voneinander getrennt.

Automatisierung und Preisauslösung

Die Benutzer können geplante Untersuchungen einrichten oder eine vollständige Aufgabe auslösen, sobald Aktien oder Indizes einen Zielpreis erreichen.

• Erstellen Sie einen Marktüberblick vor der Handelsöffnung.
• Organisieren Sie eine wöchentliche Überprüfung der Positionen.
• Legen Sie Forschungsaufgaben vor und nach der Präsentation der Finanzberichte fest.
• Analyse auf Basis von Preis oder Schwankung auslösen.
• Die Ergebnisse können an die verbundenen Kanäle gesendet werden.
• Die automatische Analyse führt keine Transaktionen automatisch aus.

Anbindung von Kanälen und Modellen

• Die Managed-Version unterstützt Nachrichtenkanäle wie Slack.
• Man kann eigene Schlüssel für Modelle wie Claude und GPT mitbringen.
• Verschiedene Modelle können für tiefgehende oder schnelle Aufgaben verwendet werden.
• Drittanbietermodelle verarbeiten Daten gemäß ihren eigenen Bedingungen.
• Der Schlüssel sollte in einem speziellen Tresor aufbewahrt werden und nicht als Passwort.

LangAlpha-Anleitung

1. Gehen Sie auf die aktuelle LangAlpha-Hosting-Plattform.
2. Registrieren Sie ein Konto und erstellen Sie eine Arbeitsumgebung für Ihre Forschung.
3. Erklären Sie den Markt, das Ziel und die Forschungsziele.
4. Laden Sie berechtigte Forschungsmaterialien hoch.
5. Überprüfen Sie den von dem Agenten vorgeschlagenen Ausführungsplan.
6. Genehmigung, Änderung oder Einschränkung des Forschungsumfangs.
7. Lassen Sie mehrere Agenten parallel sammeln und berechnen.
8. Überprüfen Sie das Datum der Daten und die Quellenangaben.
9. Überprüfen Sie die Bewertungshypothesen und die Berechnungsformeln.
10. Wählen Sie eine Ausgabevorlage wie DOCX, XLSX oder PDF aus.
11. Speichern Sie die Ergebnisse und legen Sie anschließende automatische Aufgaben fest.
12. Verifizieren Sie vor dem Handel erneut mit unabhängigen Quellen.

Preis für die Managed-Version

Die Hosting-Plattform kann kostenlos genutzt werden; die kostenpflichtigen Pakete erhöhen die monatliche Nutzungsgrenze und ermöglichen außerdem das Aufladen zusätzlicher Credits.

Die oben genannten Informationen wurden am 30. August 2026 überprüft. Die Höhe der Limits, die Beträge sowie Steuern und Gebühren sowie die Verfügbarkeit in bestimmten Regionen richten sich nach den Angaben auf der Zahlelseite.

Open Source und API

Das Kernprojekt LangAlpha verwendet die Apache-2.0-Lizenz und stellt Dokumentationen für die Web-Oberfläche, den Backend-Bereich, Plugins sowie die API öffentlich zur Verfügung.

• Das Quellcode-Repository enthält die Frontend-, Backend- und Kommandozeilen-Schnittstelle.
• APIs für Chat-Flüsse, Arbeitsbereiche und Prozessstatus bereitstellen.
• Nach der lokalen Ausführung können die interaktiven API-Dokumentationen geöffnet werden.
• Hosted-Datendienste sind nicht gleichbedeutend mit vollständig open source.
• Dritte Quellen und Modelle sind weiterhin den jeweiligen Lizenzen unterworfen.

Selbstverwaltete Tutorials

1. Vorbereiten Sie Docker sowie ausreichende Serverressourcen.
2. Erhalten Sie den offiziellen LangAlpha-Quellcode.
3. Der Ausführungskonfigurations-Assistent erstellt die Umgebungskonfiguration.
4. Wählen Sie den Modellanbieter und die eigene Schlüssel.
5. Konfigurieren Sie die Kursinformationen, Suchfunktionen und Sandbox-Dienste nach Bedarf.
6. Starten der Datenbank, des Caches, des Backends und des Frontends.
7. Überprüfen Sie den Gesundheitszustand und die Dokumentation der interaktiven Schnittstelle.
8. Erstellen Sie eine isolierte Arbeitsumgebung, um die Tests durchzuführen.
9. Vor dem Go-Live Konfigurieren von Backups, Verschlüsselung und Zugriffskontrolle.

Kosten für selbstverwaltete Lösungen

• Lizenzmodelle für Open Source verlangen keine Lizenzgebühren für die Software.
• Der Aufruf großer Modelle oder die Abonnementierung kann Kosten verursachen.
• Echtzeitkurse und professionelle Daten können Gebühren verursachen.
• Cloud-Sandboxen, Such- und Scraping-Dienste können Gebühren verlangen.
• Die Isolierfähigkeit der lokalen Docker-Sandbox wird verringert.
• Außerdem müssen die Kosten für Server, Speicher und Wartung berechnet werden.

Privatsphäre und Datenverarbeitung

Die Aussagen zur Managed-Version besagen, dass die KI weder mit Benutzergesprächen trainiert noch werden persönliche Daten verkauft.

• Das Konto speichert den Namen, die E-Mail-Adresse und die Autorisierungsdaten.
• Dialoge, Dokumente und Ausgaben werden im Arbeitsbereich gespeichert.
• Die Anfrage wird an das ausgewählte Drittanbieter-Modell gesendet.
• Der Code wird in einer isolierten Sandbox ausgeführt.
• Die Arbeitsbereiche und Sessions können vom Benutzer gelöscht werden.
• Die Löschung eines vollständigen Kontos wird grundsätzlich innerhalb von 30 Tagen abgewickelt.

Finanzielle Risiken und Überprüfung der Fakten

• Echtzeitkurse können weiterhin Verzögerungen oder Ausfälle aufweisen.
• Offene Dokumente können von dem Modell falsch interpretiert werden.
• Die Bewertung hängt stark von Annahmen und Eingabedaten ab.
• Die Stimmung in den Nachrichten kann nicht direkt die Preisentwicklung widerspiegeln.
• Eine automatische Auslösung von Studien bedeutet keine automatische Handelstätigkeit.
• Die Ausgaben der Plattform stellen keine Anlageberatung dar.

Für welche Benutzer geeignet

• Investoren, die eine tiefgehende Unternehmensanalyse benötigen.
• Analysten, die Finanzmodelle erstellen.
• Forscher, die Finanzberichte und SEC-Dokumente verfolgen.
• Team, das hofft, automatische Marktberichte erstellen zu können.
• Technische Einrichtungen, die lokal implementiert werden müssen.
• Open-Source-Mitarbeiter zur Entwicklung von Finanz-Agenten.

Vorteile des Produkts

• Finanzdaten, Code und Agenten miteinander verbinden.
• Die Forschungsergebnisse betonen die Quelle und den Berechnungsprozess.
• Es können verschiedene bearbeitbare Ergebnisdokumente erstellt werden.
• Unterstützung für lange Arbeitsbereiche und Sessionsübergreifendes Gedächtnis.
• Es werden Aufgaben mit zeitbasierten und preisbasierten Auslösungen bereitgestellt.
• Der Kerncode kann selbst gehostet und erweitert werden.

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Die AI-Seite von San Francisco Ling wurde auf ein neues Produkt übertragen.
• Der genaue Preis für die Managed-Version ist derzeit noch nicht bekannt.
• Professionelle Daten und Modelle können zusätzlich berechnet werden.
• Selbstverwaltung erfordert Deployment- und Sicherheitsfähigkeiten.
• Drittanbietermodelle verarbeiten den Abfrageskontext.
• Jede Transaktionsentscheidung muss unabhängig überprüft werden.

Häufige Fragen

Kann Jinling AI noch verwendet werden?

Die ursprüngliche chinesische Plattform zeigt eine Service-Upgrade an; alle Funktionen wurden auf die LangAlpha-Plattform von Ginlix übertragen.

Was macht LangAlpha hauptsächlich?

Es nutzt mehrere Agenten, Echtzeit-Finanzdaten sowie Codeausführung, um Aufgaben in den Bereichen Forschung, Modellierung, Berichterstattung und Erstellung von Diagrammen zu erledigen.

Handelt LangAlpha automatisch?

Nein, es kann die Suche nach Informationen nach Zeit oder Preis auslösen, aber ob ein Handel stattfindet, bleibt stets eine Entscheidung des Benutzers.

Ist LangAlpha kostenlos?

Die Managed-Version kann kostenlos gestartet werden; die kostenpflichtigen Versionen erhöhen die monatliche Limitierung. Für die Open-Source-Version müssen die Kosten für Modelle und Daten selbst getragen werden.

Ist LangAlpha ein Open-Source-Projekt?

Ja, die Kernprojekte werden unter der Apache-2.0-Lizenz bereitgestellt, doch die gehosteten Datendienste sowie Drittdaten sind nicht alle open source.

Wird LangAlpha das Modell durch Dialoge trainieren?

Die Datenschutzrichtlinie der Managed-Version wird nicht verwendet, um KI durch Dialoge zu trainieren, sondern Anfragen werden an das ausgewählte Drittanbietermodell weitergeleitet.

Kann die Analyse von LangAlpha als Anlageberatung dienen?

Nein, die Plattform dient als Forschungstool – alle Daten, Annahmen und Schlussfolgerungen müssen unabhängig überprüft werden.