产品详细介绍

Daloopa 是一款专注于财报与基本面数据的专业平台，服务对象包括大型对冲基金、共同基金、投行以及前沿 AI 公司等专业机构。平台通过 AI 驱动的数据抽取与清洗流程，将全球 5,300+ 家上市公司的财务与运营指标进行深度结构化整理，并提供长达 14 年的历史数据，单家公司可提供的数据点数量是传统供应商的 4–10 倍。

Daloopa 的核心价值在于“可审计的高精度数据”和“自动化工作流”：

  1. 高精度与可追溯性
  • 平均准确率超过 99%，覆盖数以百万计的数据点。
  • 每一个数字都带有超链接，直达其原始披露来源（如财报、公告等），方便审计、复核与合规检查。
  • 通过可追溯链路，研究员和分析师可以快速验证关键假设与模型输入，降低因数据错误导致的决策风险。
  1. 覆盖广泛的基本面与 KPI 数据
  • 覆盖全球 5,300+ 家上市公司，提供 14 年以上的历史数据。
  • 支持成千上万种财务与运营 KPI，包括收入、利润、现金流、分部数据、运营指标等。
  • 相比传统数据供应商，单家公司可用数据点数量提升 4–10 倍，更适合构建精细化、行业定制化模型。
  1. 建模与更新效率的大幅提升
  • 在新公司启动覆盖时，可将建模时间缩短约 70%。
  • 在财报季更新模型时，每个股票代码平均可节省约 2 小时。
  • 支持一键下载完整数据表，或直接将数据作为新工作表插入现有 Excel 模型中，实现无缝衔接。
  1. 多种数据接入方式与自动化能力
  • Excel 集成：通过与 Excel 的深度集成，将 Daloopa 数据库中的指标直接链接到单元格，实现财报发布后的自动更新。
  • 程序化接入：支持以 API/程序化方式批量拉取数据，将数千个 KPI 直接导入内部量化系统、研究平台或数据仓库。
  • MCP / LLM 连接器：通过与 OpenAI 的 Model Context Protocol (MCP) 连接器集成，LLM 与智能代理可以直接在一个可审计的财务数据库中检索数据，而不是依赖公开网页抓取，从而显著提升金融问答与检索任务（如 FinRetrieval）的准确性与可解释性。
  1. AI 驱动的端到端流程
  • 从原始财报与披露文件的解析，到字段抽取、标准化、校验，再到多种格式的数据交付，Daloopa 全流程由 AI 与自动化系统驱动。
  • 在保证速度的同时，通过多重验证与人工审核机制，确保数据的深度、准确性与一致性。

综合来看，Daloopa 旨在为专业投资与研究团队提供一个“高精度、可审计、自动更新”的基本面数据基础设施，帮助用户在财报季和日常跟踪中显著提升效率，减少手工录数与核对工作，把更多时间投入到真正的研究与决策中。

简单使用教程

以下为基于典型机构用户场景的简明使用步骤，实际操作可能因账号权限与集成方式略有差异：

  1. 账号开通与登录
  • 与 Daloopa 销售或客户成功团队联系，开通机构账号与访问权限。
  • 通过网页端登录 Daloopa 平台，完成基础设置（如关注股票列表、团队成员权限等）。
  1. 选择标的与下载基础数据表
  • 在平台中搜索目标公司或股票代码（Ticker），可按市场、行业或自选列表筛选。
  • 选择需要覆盖的公司后，下载该公司的完整数据表（Data Sheet），其中包含历史财报与关键 KPI。
  • 将下载的表格直接导入 Excel，或作为新工作表插入到现有估值/模型文件中。
  1. 在 Excel 中链接与自动更新数据
  • 安装并启用 Daloopa 提供的 Excel 插件或加载项（如有）。
  • 在模型中，将关键单元格与 Daloopa 数据库中的对应字段建立链接（例如：收入、毛利率、用户数等）。
  • 在财报发布后，通过刷新或自动更新功能，模型中的相关数据会从 Daloopa 数据库同步更新，减少手工录入与对比工作。
  1. 程序化批量获取数据（可选）
  • 对于量化团队或内部系统集成，可使用 Daloopa 提供的 API/程序化接口。
  • 在内部项目或数据管道中配置：指定股票池、时间区间与所需 KPI 列表，定期或按需拉取数据。
  • 将获取的数据写入内部数据库、研究平台或回测框架中，构建量化因子、回测策略或行业深度分析模型。
  1. 利用可审计链接进行复核与合规检查
  • 在分析关键数据点时，点击单元格或平台中的超链接，即可跳转至原始披露来源（如 10-K/10-Q、年报、公告等）。
  • 在内部投资委员会、合规审查或客户沟通中，可快速展示数据来源，增强结论的透明度与说服力。
  • 对于异常值或模型敏感参数，可通过回溯原始文件进行二次核查，降低误用风险。
  1. 与 LLM/智能代理结合使用（高级用法）
  • 若团队使用 OpenAI 等 LLM 工具，可通过 Daloopa 的 MCP 连接器，将 LLM 的检索范围指向 Daloopa 的财务数据库。
  • 在对话或代理任务中，LLM 将基于结构化、可审计的财务数据回答问题，而非依赖不稳定的公开网页抓取。
  • 适用于构建内部“财报问答助手”、自动化研究摘要、FinRetrieval 评估等高级应用场景。

通过以上步骤，研究员、分析师与量化团队可以快速将 Daloopa 融入现有工作流，在保持或提升数据质量的前提下，大幅压缩建模与更新模型所需时间。