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数据/另类数据源:awesome-quant

用正文分类挖掘8-K隐藏事件并自动标记激进股东持仓的SEC另类数据工具

🧭 AI 判断

值得关注SEC另类数据挖掘有真实价值,但维护与社区验证未知,需自行评估

基于SEC EDGAR的另类数据源,自动识别8-K正文中的隐藏事件并标记激进投资者持仓

适合专业量化数据源数据分析美股技术栈 Python上手中等
实用性 💰 免费+付费接口GPU 不需要

📊 综合评分

6.8/10金融相关 · 核心金融工具SEC EDGAR数据加法证风险评分,直接服务投研决策
金融相关核心金融工具
热度无数据
实用性
上手难度中等
成本免费+付费接口

📖 工具介绍

一款基于 Python 的 SEC EDGAR JSON API 数据工具,内置免费的法证风险评分功能,可对 8-K 文件正文分类识别被弱化披露的事件,自动标注 Schedule 13D/G 中 21+ 位激进投资者,并支持 S-3 文件。适合关注美股公告披露质量与股东动向的量化研究员和另类数据使用者。

原版简介(英文)

`Python` - SEC EDGAR JSON API + free Forensic risk-scoring tool: body-text-classified 8-Ks flagging buried events (~7.3% of Item 8.01 filings), Schedule 13D/G with 21+ activist filers auto-tagged, S-3

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⚖️ 同类对比

维度FilingFirehosedatamule-pythonfinvizfinanceQuantRank500
结论值得关注值得关注推荐仅供研究
热度5561.6k
适合人群专业量化开发者开发者专业量化
主要用途数据源 / 数据分析数据源 / 数据分析数据源 / 数据分析数据分析 / 数据源
支持市场美股美股美股美股
技术栈PythonPythonPythonPython
上手难度中等中等简单简单
活跃度

💡 新手优先 finvizfinance(上手简单)

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