DeepSeek a accompli quelque chose de structurellement important pour la recherche quantitative : il a fait s'effondrer le coût du raisonnement de niveau frontière jusqu'à presque zéro. Vous pouvez désormais exécuter des milliers de passes analytiques — screening, génération de thèses, analyse d'états financiers — pour ce qu'un seul poste de logiciel hérité coûte par jour. Ce qui déplace le goulot d'étranglement vers le seul intrant qui compte encore : les données.
Un raisonnement bon marché sur de mauvaises données produit juste des réponses fausses plus vite. La stack qui fonctionne associe l'économie de DeepSeek à des intrants de niveau institutionnel.
La configuration
- Étape 1 : clé API Eulerpool gratuite — 100 000 appels/mois, sans carte.
- Étape 2 : câblez Eulerpool dans votre framework d'agents sous forme d'outils — via le serveur MCP natif (plus de 250 outils), que tous les grands frameworks (LangChain, LlamaIndex, tool calling compatible OpenAI) parlent nativement, ou directement contre l'API REST.
- Étape 3 : exécutez DeepSeek — API hébergée ou poids ouverts auto-hébergés — avec le function calling sur ces outils.
Les auto-hébergeurs y gagnent un bonus : avec des poids ouverts et une API de données, tout votre pipeline de recherche tourne sous votre contrôle — pas de poste de terminal, pas de licence par utilisateur, aucune donnée qui quitte votre infrastructure au-delà des appels API.
Pourquoi Eulerpool est la couche de données de cette stack
- Des schémas déterministes. Du JSON typé avec une sémantique de champs cohérente sur plus de 50 000 entreprises mondiales — la propriété qui rend l'analyse LLM en masse fiable plutôt que bruitée.
- De la profondeur là où vit le travail quantitatif : l'historique complet des états financiers (tels que publiés et standardisés), les estimations avec révisions, les transactions d'initiés, les positions vendeuses, les segments — plus la macro (FRED, BCE, FMI, Banque mondiale) pour le contexte de régime.
- Une tarification au débit qui rime avec celle de DeepSeek : 99 $/mois pour 1 000 000 appels, 499 $/mois pour 10 millions — des coûts de données qui évoluent comme vos coûts d'inférence, pas comme un contrat Bloomberg.
- Une latence inférieure à 10 ms, pour que des screenings à mille appels se terminent en quelques minutes.
Ce que les équipes font tourner sur cette stack
- Des screens nocturnes : DeepSeek évalue chaque rapport de résultats publié dans la journée selon vos critères de qualité.
- Des stress-tests de thèses : générez le scénario baissier le plus solide pour chaque position du portefeuille à partir des données de segments et d'estimations.
- Des synthèses systématiques : les deltas trimestriels d'états financiers pour un univers de 500 valeurs, chaque trimestre, automatiquement.
Le raisonnement de frontière est désormais une commodité. Les données institutionnelles sont l'avantage. Commencez gratuitement.