DeepSeek gjorde noget strukturelt vigtigt for kvantitativ research: Den kollapsede prisen på ræsonnering i frontklassen til næsten nul. Du kan nu køre tusindvis af analytiske gennemløb — screening, tesegenerering, regnskabsanalyse — for det, én adgang til gammel software koster om dagen. Hvilket flytter flaskehalsen til det eneste input, der stadig betyder noget: data.
Billig ræsonnering over dårlige data producerer bare forkerte svar hurtigere. Stakken, der virker, parrer DeepSeeks økonomi med input i institutionel kvalitet.
Opsætningen
- Trin 1: Gratis Eulerpool API-nøgle — 100.000 kald om måneden, intet kort.
- Trin 2: Kobl Eulerpool ind i dit agent-framework som værktøjer — via den native MCP-server (250+ værktøjer), som alle større frameworks (LangChain, LlamaIndex, OpenAI-kompatibel tool calling) taler indbygget, eller direkte mod REST API'et.
- Trin 3: Kør DeepSeek — hostet API eller self-hostede åbne vægte — med function calling mod de værktøjer.
Self-hostere får en bonus: Med åbne vægte og et data-API kører hele din research-pipeline under din kontrol — ingen terminaladgang, ingen licens pr. bruger, ingen data, der forlader din infrastruktur ud over API-kald.
Derfor er Eulerpool datalaget til denne stak
- Deterministiske skemaer. Typet JSON med konsistent feltsemantik på tværs af 50.000+ globale selskaber — egenskaben, der gør LLM-analyse i bulk pålidelig i stedet for støjende.
- Dybde dér, hvor kvantarbejdet foregår: komplet regnskabshistorik (as-reported og standardiseret), estimater med revisioner, insiderhandler, shortinteresse, segmenter — plus makro (FRED, ECB, IMF, Verdensbanken) til regimekontekst.
- Gennemløbspriser, der matcher DeepSeeks: 99 dollars om måneden for 1.000.000 kald, 499 dollars om måneden for 10 millioner — dataomkostninger, der skalerer som dine inferensomkostninger, ikke som en Bloomberg-kontrakt.
- Latenstid under 10 ms, så screeninger på tusind kald bliver færdige på minutter.
Det, teams kører på denne stak
- Natlige screeninger: DeepSeek vurderer alle dagens indleverede regnskaber mod dine kvalitetskriterier.
- Stresstest af teser: Generér det stærkeste bear case for hver porteføljeposition ud fra segment- og estimatdata.
- Systematiske resuméer: kvartalsvise regnskabsdeltaer for et univers på 500 navne, hvert kvartal, automatisk.
Frontklasse-ræsonnering er nu en råvare. Institutionelle data er din edge. Start gratis.