[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"blog-blogEn-why-ai-stock-tools-hallucinate":3,"blog-sibling-why-ai-stock-tools-hallucinate-blogEl":282},{"id":4,"title":5,"author":6,"body":7,"date":253,"description":254,"extension":255,"faq":256,"featured":269,"mentionsTickers":269,"meta":270,"metaTitle":271,"navigation":272,"ogImage":27,"path":273,"readMinutes":274,"seo":275,"stem":276,"tags":277,"translationKey":280,"__hash__":281},"blogEn\u002Fblog\u002Fen\u002Fwhy-ai-stock-tools-hallucinate.md","Why AI stock tools hallucinate, and how we stop it","Nikolaos Drongitis",{"type":8,"value":9,"toc":241},"minimark",[10,28,32,35,53,58,61,91,94,98,106,117,120,135,139,146,155,162,166,173,180,183,187,190,193,197,203,214,217,221,224,227,230,233],[11,12,20],"div",{"className":13},[14,15,16,17,18,19],"not-prose","mb-8","rounded-xl","overflow-hidden","border","border-surface-3",[21,22],"img",{"alt":23,"className":24,"src":27},"An ungrounded language-model answer next to a data-grounded pipeline",[25,26],"w-full","block","\u002Fblog\u002Fog-hallucinate.svg",[29,30,31],"p",{},"Paste a ticker into a general-purpose chatbot and ask for an analysis, and you will get something that reads beautifully: a tidy P\u002FE ratio, a confident note about insiders buying last quarter, a clean paragraph on how the sector is rotating. The prose is fluent, the structure is professional, the tone is certain.",[29,33,34],{},"A lot of it may also be false. Not because the model is broken, but because it is doing exactly what it was built to do, and that job is not \"report facts.\"",[11,36,46],{"className":37},[14,15,38,39,40,18,41,42,43,44,45],"px-4","py-3","bg-warning\u002F10","border-warning-border\u002F40","rounded-lg","text-sm","text-warning-text","leading-relaxed",[29,47,48,52],{},[49,50,51],"strong",{},"This is research, not advice."," Ploutos AI is an automated research tool. The analyses it produces are not personalised investment advice, do not consider your individual circumstances, and are not instructions to transact. You are solely responsible for any investment decision you make. Full disclosures at the end of this article.",[54,55,57],"h2",{"id":56},"what-a-hallucination-looks-like-in-stock-analysis","What a hallucination looks like in stock analysis",[29,59,60],{},"In AI, a \"hallucination\" is a confident, fluent, plausible statement that simply is not true. In finance the failure is especially dangerous, because the output is full of exactly the specifics that make it look trustworthy:",[62,63,64,72,79,85],"ul",{},[65,66,67,68,71],"li",{},"A ",[49,69,70],{},"valuation multiple"," that is close to reality but quietly wrong, last year's P\u002FE, or a forward figure presented as trailing.",[65,73,74,75,78],{},"An ",[49,76,77],{},"insider transaction"," that never happened, or a real one with the direction flipped.",[65,80,67,81,84],{},[49,82,83],{},"catalyst"," lifted from an article that is two years old, described as if it were this week.",[65,86,67,87,90],{},[49,88,89],{},"cited source"," that does not exist, a report, a filing, an analyst note, fabricated wholesale because the sentence needed a citation to sound complete.",[29,92,93],{},"The unifying problem is that none of these are flagged as guesses. They sit in the same confident paragraph as the genuinely correct statements, and nothing in the text tells you which is which.",[54,95,97],{"id":96},"why-it-happens-the-model-predicts-words-not-facts","Why it happens: the model predicts words, not facts",[29,99,100,101,105],{},"A large language model is, at its core, a very sophisticated next-word predictor. It has read an enormous amount of text and learned what ",[102,103,104],"em",{},"tends to come next",". When you ask it for a company's free cash flow, it does not look up the number. It generates the most statistically plausible continuation of your question, and a specific-looking number is more plausible than \"I am not sure.\"",[29,107,108,109,112,113,116],{},"That is the whole trap. The model is optimised to be ",[102,110,111],{},"fluent",", and fluency rewards confident specifics. \"Its return on capital is around 14%\" reads better than \"I would need to check.\" So when the real figure is not reliably encoded in its training, the model does not stop, it produces a number that ",[102,114,115],{},"fits the shape"," of an answer. For casual writing that is fine. For an investment decision it is a landmine.",[29,118,119],{},"Two structural weaknesses make it worse:",[121,122,123,129],"ol",{},[65,124,125,128],{},[49,126,127],{},"Training data is frozen and fuzzy."," A model trained months ago has no idea what a company reported last week, and even older figures are blended across everything it ever read, not stored as a clean ledger.",[65,130,131,134],{},[49,132,133],{},"The model wants to agree with itself."," Once it has written \"the bull case is strong\" in the opening, the rest of the answer tends to confirm that, not challenge it. This is confirmation bias, baked in.",[54,136,138],{"id":137},"the-fix-part-one-do-not-ask-the-model-to-remember-make-it-fetch","The fix, part one: do not ask the model to remember, make it fetch",[29,140,141,142,145],{},"The single most important design decision in Ploutos AI is that ",[49,143,144],{},"the language model is never the source of a number."," Every figure that enters an analysis is fetched live, at the moment you run it, from a real source: fundamentals and prices, filings from SEC EDGAR for insider transactions and material events, news and sentiment feeds, and so on.",[29,147,148,149,154],{},"The model's job is reframed from \"recall the facts\" to \"reason over facts I am handing you right now.\" That is a job language models are genuinely good at, weighing a return-on-capital figure against a sector average, noticing that free cash flow diverges from reported earnings, connecting an 8-K filing to a stated risk. The numbers are not its opinion, they are inputs it is not allowed to invent. And when the data simply is not there, we ",[150,151,153],"a",{"href":152},"\u002Fblog\u002Fwhy-we-refuse-to-analyze-a-stock","stop rather than fill the gap with a guess",".",[29,156,157,158,154],{},"This is also why the work is split into stages rather than one giant prompt. Each stage has a narrow job grounded in specific data, which leaves far less room for the model to drift into invention. The full sequence is described in our ",[150,159,161],{"href":160},"\u002Fblog\u002Fhow-ploutos-analyzes-a-stock","walkthrough of the analysis pipeline",[54,163,165],{"id":164},"the-fix-part-two-make-the-model-argue-against-itself","The fix, part two: make the model argue against itself",[29,167,168,169,172],{},"Grounding kills invented ",[102,170,171],{},"facts",". It does not, on its own, kill the second problem, the model talking itself into its own conclusion. For that we add a deliberately adversarial step.",[29,174,175,176,179],{},"After a verdict is formed, a separate and more capable model pass receives the picks with a single instruction: ",[49,177,178],{},"find what we got wrong."," It is told to behave like a hostile short-seller. For each idea it has to produce the weakest assumption in the thesis, a risk the first pass did not flag, a concrete bear case, and the specific observable event that would prove the thesis wrong.",[29,181,182],{},"This matters most exactly where confirmation bias is most dangerous: on the ideas that scored well. A tool that only ever tells you why an idea is good is not doing research, it is doing marketing. Forcing a structured rebuttal is the antidote.",[54,184,186],{"id":185},"why-just-cite-your-sources-is-not-enough","Why \"just cite your sources\" is not enough",[29,188,189],{},"A common half-measure is to ask the model to cite sources. It helps with appearances and almost nothing else, because a model that will invent a P\u002FE will just as happily invent the citation next to it. A fabricated footnote is not a safeguard, it is a second hallucination wearing a suit.",[29,191,192],{},"The only reliable fix is architectural: the facts must come from outside the model and be verifiable, and the reasoning must be stress-tested by something whose job is to disagree. Citations are a presentation layer. Grounding is a plumbing layer. They are not substitutes.",[54,194,196],{"id":195},"what-this-means-for-you","What this means for you",[29,198,199,200],{},"When you read an AI stock analysis, the right question is not \"does this sound smart?\" Fluency is free, and it is exactly what a hallucination is made of. The right questions are: ",[102,201,202],{},"where did each number come from, and what tried to prove this wrong?",[29,204,205,206,210,211,154],{},"That is the bar we hold ourselves to. Numbers are fetched, not remembered. Conclusions are challenged, not just stated. And when the data is too thin to do either honestly, we say so. If you want to see the grounded pipeline produce a full analysis, you can ",[150,207,209],{"href":208},"\u002Fanalyze","run one",", or read how the ",[150,212,213],{"href":160},"five stages fit together",[215,216],"hr",{},[54,218,220],{"id":219},"important-information","Important information",[29,222,223],{},"This article describes the methodology behind a research tool. It is not investment advice and does not take into account your personal circumstances, objectives, or financial situation.",[29,225,226],{},"The output of any analysis run on Ploutos AI is for informational and educational purposes only. Model ratings, fair-value estimates, margin-of-safety metrics, and any other quantitative outputs are generated by an automated system at a point in time and may become outdated as market conditions, company fundamentals, or news change. They are analytical reference points produced by a model, not price targets or instructions to transact.",[29,228,229],{},"Investing in equities involves risk, including the possible loss of all capital invested. The past performance of any analysis, methodology, or strategy is not a reliable indicator of future results. Different investors will reach different conclusions from the same information depending on their objectives, time horizon, tax situation, and risk tolerance.",[29,231,232],{},"You are solely responsible for your investment decisions. Before acting on any information from this site, you should assess whether it is appropriate for your circumstances and consult an appropriately qualified financial professional if you are in any doubt.",[29,234,235,236,240],{},"See ",[150,237,239],{"href":238},"\u002Fterms","Terms"," for the full disclaimer and disclosures.",{"title":242,"searchDepth":243,"depth":243,"links":244},"",3,[245,247,248,249,250,251,252],{"id":56,"depth":246,"text":57},2,{"id":96,"depth":246,"text":97},{"id":137,"depth":246,"text":138},{"id":164,"depth":246,"text":165},{"id":185,"depth":246,"text":186},{"id":195,"depth":246,"text":196},{"id":219,"depth":246,"text":220},"2026-05-25","A language model will happily invent a P\u002FE ratio or an insider trade that never happened. Here is why it happens, and how Ploutos AI prevents it.","md",[257,260,263,266],{"q":258,"a":259},"Why do AI stock tools invent figures?","A language model predicts the most likely next word, not the fact. When it doesn't reliably 'remember' a number, it produces one that looks right instead of saying 'I don't know'.",{"q":261,"a":262},"How is it prevented?","Numbers are fetched live from the official filings (grounding), not from the model's memory, and a separate pass challenges the conclusion.",{"q":264,"a":265},"Isn't it enough to 'cite sources'?","No. A model that will invent a P\u002FE will just as happily invent the citation next to it. Grounding has to be architectural, not cosmetic.",{"q":267,"a":268},"How do I know if an AI analysis is trustworthy?","Ask: where did each number come from, and what tried to prove it wrong? If the numbers have no verifiable source, treat them with caution.",false,{},"Why AI stock tools hallucinate",true,"\u002Fblog\u002Fwhy-ai-stock-tools-hallucinate",7,{"title":5,"description":254},"blog\u002Fen\u002Fwhy-ai-stock-tools-hallucinate",[278,279],"product","methodology","why-ai-stock-tools-hallucinate","OSgvQko9onLDKmYT3W43SiI7oRfW9cVxHwiVT3hS-DU",{"id":283,"title":284,"author":6,"body":285,"date":253,"description":494,"extension":255,"faq":495,"featured":269,"mentionsTickers":269,"meta":508,"metaTitle":509,"navigation":272,"ogImage":27,"path":510,"readMinutes":274,"seo":511,"stem":512,"tags":513,"translationKey":280,"__hash__":514},"blogEl\u002Fblog\u002Fel\u002Fwhy-ai-stock-tools-hallucinate.md","Γιατί τα AI εργαλεία μετοχών επινοούν στοιχεία, και πώς το σταματάμε",{"type":8,"value":286,"toc":485},[287,294,297,300,309,313,316,344,347,351,358,369,372,386,390,397,403,409,413,420,427,430,434,437,440,444,450,460,462,466,469,472,475,478],[11,288,290],{"className":289},[14,15,16,17,18,19],[21,291],{"alt":292,"className":293,"src":27},"Μια αθεμελίωτη απάντηση γλωσσικού μοντέλου δίπλα σε ένα pipeline βασισμένο σε δεδομένα",[25,26],[29,295,296],{},"Βάλε ένα ticker σε ένα chatbot γενικής χρήσης και ζήτησέ του ανάλυση, και θα πάρεις κάτι που διαβάζεται υπέροχα: έναν τακτοποιημένο δείκτη P\u002FE, μια σίγουρη σημείωση ότι insiders αγόρασαν το προηγούμενο τρίμηνο, μια καθαρή παράγραφο για το πώς περιστρέφεται ο κλάδος. Ο λόγος ρέει, η δομή είναι επαγγελματική, ο τόνος σίγουρος.",[29,298,299],{},"Πολλά από αυτά μπορεί επίσης να είναι ψευδή. Όχι επειδή το μοντέλο είναι χαλασμένο, αλλά επειδή κάνει ακριβώς αυτό για το οποίο φτιάχτηκε, και αυτή η δουλειά δεν είναι \"ανάφερε γεγονότα\".",[11,301,303],{"className":302},[14,15,38,39,40,18,41,42,43,44,45],[29,304,305,308],{},[49,306,307],{},"Έρευνα, όχι συμβουλή."," Το Ploutos AI είναι αυτοματοποιημένο εργαλείο έρευνας. Οι αναλύσεις που παράγει δεν αποτελούν εξατομικευμένη επενδυτική συμβουλή, δεν λαμβάνουν υπόψη τις προσωπικές σου περιστάσεις, και δεν αποτελούν εντολές προς ενέργεια. Φέρεις αποκλειστική ευθύνη για κάθε επενδυτική σου απόφαση. Πλήρης ενημέρωση στο τέλος του άρθρου.",[54,310,312],{"id":311},"πώς-μοιάζουν-τα-επινοημένα-στοιχεία-στην-ανάλυση-μετοχών","Πώς μοιάζουν τα επινοημένα στοιχεία στην ανάλυση μετοχών",[29,314,315],{},"Όταν ένα AI επινοεί, παράγει μια σίγουρη, ρέουσα, εύλογη δήλωση που απλώς δεν είναι αληθινή (στην ορολογία του AI αυτό λέγεται hallucination). Στα χρηματοοικονομικά η αστοχία είναι ιδιαίτερα επικίνδυνη, γιατί το αποτέλεσμα είναι γεμάτο ακριβώς με τις λεπτομέρειες που το κάνουν να φαίνεται αξιόπιστο:",[62,317,318,325,332,338],{},[65,319,320,321,324],{},"Έναν ",[49,322,323],{},"πολλαπλασιαστή αποτίμησης"," κοντά στην πραγματικότητα αλλά διακριτικά λάθος, το περσινό P\u002FE, ή έναν forward αριθμό που παρουσιάζεται ως trailing.",[65,326,327,328,331],{},"Μια ",[49,329,330],{},"συναλλαγή insider"," που δεν έγινε ποτέ, ή μια πραγματική με αντεστραμμένη κατεύθυνση.",[65,333,320,334,337],{},[49,335,336],{},"καταλύτη"," παρμένο από ένα άρθρο δύο ετών, περιγραμμένο σαν να είναι αυτής της εβδομάδας.",[65,339,327,340,343],{},[49,341,342],{},"αναφερόμενη πηγή"," που δεν υπάρχει, ένα report, ένα filing, μια σημείωση αναλυτή, κατασκευασμένη από το μηδέν επειδή η πρόταση χρειαζόταν παραπομπή για να ακούγεται ολοκληρωμένη.",[29,345,346],{},"Το κοινό πρόβλημα είναι ότι κανένα από αυτά δεν επισημαίνεται ως εικασία. Κάθονται στην ίδια σίγουρη παράγραφο με τις πραγματικά σωστές δηλώσεις, και τίποτα στο κείμενο δεν σου λέει ποιο είναι ποιο.",[54,348,350],{"id":349},"γιατί-συμβαίνει-το-μοντέλο-προβλέπει-λέξεις-όχι-γεγονότα","Γιατί συμβαίνει: το μοντέλο προβλέπει λέξεις, όχι γεγονότα",[29,352,353,354,357],{},"Ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο είναι, στον πυρήνα του, ένας πολύ εξελιγμένος προβλέπτης της επόμενης λέξης. Έχει διαβάσει τεράστιο όγκο κειμένου και έμαθε τι ",[102,355,356],{},"τείνει να ακολουθεί",". Όταν του ζητάς τις ελεύθερες ταμειακές ροές μιας εταιρείας, δεν ψάχνει τον αριθμό. Παράγει τη στατιστικά πιο εύλογη συνέχεια της ερώτησής σου, και ένας αριθμός που μοιάζει συγκεκριμένος είναι πιο εύλογος από το \"δεν είμαι σίγουρο\".",[29,359,360,361,364,365,368],{},"Εκεί είναι όλη η παγίδα. Το μοντέλο είναι βελτιστοποιημένο να είναι ",[102,362,363],{},"ρέον",", και η ροή ανταμείβει τις σίγουρες λεπτομέρειες. Το \"η απόδοση κεφαλαίου της είναι γύρω στο 14%\" διαβάζεται καλύτερα από το \"θα ήθελα να το ελέγξω\". Έτσι, όταν ο πραγματικός αριθμός δεν είναι αξιόπιστα αποθηκευμένος στην εκπαίδευσή του, το μοντέλο δεν σταματά, παράγει έναν αριθμό που ",[102,366,367],{},"ταιριάζει στο σχήμα"," μιας απάντησης. Για ένα χαλαρό κείμενο, εντάξει. Για μια επενδυτική απόφαση, είναι νάρκη.",[29,370,371],{},"Δύο δομικές αδυναμίες το χειροτερεύουν:",[121,373,374,380],{},[65,375,376,379],{},[49,377,378],{},"Τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι παγωμένα και θολά."," Ένα μοντέλο εκπαιδευμένο πριν μήνες δεν έχει ιδέα τι ανακοίνωσε μια εταιρεία την προηγούμενη εβδομάδα, και ακόμα και παλαιότεροι αριθμοί είναι ανακατεμένοι με όλα όσα διάβασε ποτέ, όχι αποθηκευμένοι σαν καθαρό καθολικό.",[65,381,382,385],{},[49,383,384],{},"Το μοντέλο θέλει να συμφωνεί με τον εαυτό του."," Μόλις γράψει \"το bull case είναι ισχυρό\" στην αρχή, η υπόλοιπη απάντηση τείνει να το επιβεβαιώνει, όχι να το αμφισβητεί. Αυτό είναι confirmation bias, ψημένο μέσα.",[54,387,389],{"id":388},"η-λύση-μέρος-πρώτο-μην-ζητάς-από-το-μοντέλο-να-θυμάται-βάλ-το-να-φέρνει-τα-δεδομένα","Η λύση, μέρος πρώτο: μην ζητάς από το μοντέλο να θυμάται, βάλ' το να φέρνει τα δεδομένα",[29,391,392,393,396],{},"Η πιο σημαντική σχεδιαστική απόφαση στο Ploutos AI είναι ότι ",[49,394,395],{},"το γλωσσικό μοντέλο δεν είναι ποτέ η πηγή ενός αριθμού."," Κάθε νούμερο που μπαίνει σε μια ανάλυση φέρνεται ζωντανά, τη στιγμή που την τρέχεις, από πραγματική πηγή: θεμελιώδη και τιμές, filings από το SEC EDGAR για συναλλαγές insider και σημαντικά γεγονότα, ροές νέων και sentiment, και ούτω καθεξής.",[29,398,399,400,154],{},"Η δουλειά του μοντέλου αλλάζει από \"θυμήσου τα γεγονότα\" σε \"συλλογίσου πάνω σε γεγονότα που σου δίνω αυτή τη στιγμή\". Αυτή είναι μια δουλειά στην οποία τα γλωσσικά μοντέλα είναι πραγματικά καλά, να ζυγίζουν μια απόδοση κεφαλαίου απέναντι σε έναν μέσο όρο κλάδου, να παρατηρούν ότι οι ελεύθερες ταμειακές ροές αποκλίνουν από τα δηλωμένα κέρδη, να συνδέουν ένα filing 8-K με έναν δηλωμένο κίνδυνο. Οι αριθμοί δεν είναι η γνώμη του, είναι είσοδοι που δεν επιτρέπεται να εφεύρει. Και όταν τα δεδομένα απλώς δεν υπάρχουν, ",[150,401,402],{"href":152},"σταματάμε αντί να γεμίσουμε το κενό με εικασία",[29,404,405,406,154],{},"Γι' αυτό και η δουλειά χωρίζεται σε στάδια αντί για ένα γιγαντιαίο prompt. Κάθε στάδιο έχει μια στενή δουλειά βασισμένη σε συγκεκριμένα δεδομένα, που αφήνει πολύ λιγότερο χώρο στο μοντέλο να ξεστρατίσει στην εφεύρεση. Όλη η ακολουθία περιγράφεται στην ",[150,407,408],{"href":160},"αναλυτική περιγραφή του pipeline μας",[54,410,412],{"id":411},"η-λύση-μέρος-δεύτερο-βάλε-το-μοντέλο-να-επιχειρηματολογεί-εναντίον-του-εαυτού-του","Η λύση, μέρος δεύτερο: βάλε το μοντέλο να επιχειρηματολογεί εναντίον του εαυτού του",[29,414,415,416,419],{},"Η θεμελίωση σκοτώνει τα εφευρεμένα ",[102,417,418],{},"γεγονότα",". Δεν σκοτώνει, από μόνη της, το δεύτερο πρόβλημα, το μοντέλο που πείθει τον εαυτό του για το ίδιο του το συμπέρασμα. Γι' αυτό προσθέτουμε ένα σκόπιμα αντίπαλο βήμα.",[29,421,422,423,426],{},"Αφού διαμορφωθεί ένα verdict, ένα ξεχωριστό και πιο ικανό πέρασμα του μοντέλου λαμβάνει τις επιλογές με μία εντολή: ",[49,424,425],{},"βρες τι κάναμε λάθος."," Του λέμε να συμπεριφερθεί σαν εχθρικός short-seller. Για κάθε ιδέα πρέπει να παραγάγει την πιο αδύναμη υπόθεση της θέσης, έναν κίνδυνο που δεν επισήμανε το πρώτο πέρασμα, ένα συγκεκριμένο bear case, και το συγκεκριμένο παρατηρήσιμο γεγονός που θα αποδείκνυε τη θέση λανθασμένη.",[29,428,429],{},"Αυτό μετράει περισσότερο ακριβώς εκεί που το confirmation bias είναι πιο επικίνδυνο: στις ιδέες που βαθμολογήθηκαν καλά. Ένα εργαλείο που σου λέει μόνο γιατί μια ιδέα είναι καλή δεν κάνει έρευνα, κάνει marketing. Το να επιβάλλεις μια δομημένη αντίκρουση είναι το αντίδοτο.",[54,431,433],{"id":432},"γιατί-το-απλώς-ανάφερε-τις-πηγές-σου-δεν-αρκεί","Γιατί το \"απλώς ανάφερε τις πηγές σου\" δεν αρκεί",[29,435,436],{},"Ένα συνηθισμένο μισό μέτρο είναι να ζητάς από το μοντέλο να αναφέρει πηγές. Βοηθάει στην εμφάνιση και σχεδόν σε τίποτα άλλο, γιατί ένα μοντέλο που θα εφεύρει ένα P\u002FE θα εφεύρει εξίσου ευχάριστα και την παραπομπή δίπλα του. Μια κατασκευασμένη υποσημείωση δεν είναι δικλείδα ασφαλείας, είναι ένα δεύτερο επινοημένο στοιχείο με κουστούμι.",[29,438,439],{},"Η μόνη αξιόπιστη λύση είναι αρχιτεκτονική: τα γεγονότα πρέπει να έρχονται από έξω από το μοντέλο και να είναι επαληθεύσιμα, και η συλλογιστική πρέπει να δοκιμάζεται από κάτι που έχει δουλειά να διαφωνεί. Οι παραπομπές είναι επίπεδο παρουσίασης. Η θεμελίωση είναι επίπεδο υποδομής. Δεν είναι υποκατάστατα.",[54,441,443],{"id":442},"τι-σημαίνει-αυτό-για-σένα","Τι σημαίνει αυτό για σένα",[29,445,446,447],{},"Όταν διαβάζεις μια AI ανάλυση μετοχής, η σωστή ερώτηση δεν είναι \"ακούγεται έξυπνο αυτό;\". Η ροή είναι δωρεάν, και είναι ακριβώς αυτό από το οποίο φτιάχνεται ένα επινοημένο στοιχείο. Οι σωστές ερωτήσεις είναι: ",[102,448,449],{},"από πού ήρθε κάθε αριθμός, και τι προσπάθησε να το αποδείξει λάθος;",[29,451,452,453,456,457,154],{},"Αυτός είναι ο πήχης που βάζουμε στον εαυτό μας. Οι αριθμοί φέρνονται, δεν θυμούνται. Τα συμπεράσματα αμφισβητούνται, δεν απλώς δηλώνονται. Και όταν τα δεδομένα είναι πολύ φτωχά για να γίνει κάποιο από τα δύο ειλικρινά, το λέμε. Αν θες να δεις το θεμελιωμένο pipeline να παράγει μια πλήρη ανάλυση, μπορείς να ",[150,454,455],{"href":208},"τρέξεις μία",", ή να διαβάσεις πώς ",[150,458,459],{"href":160},"δένουν μεταξύ τους τα πέντε στάδια",[215,461],{},[54,463,465],{"id":464},"σημαντική-ενημέρωση","Σημαντική ενημέρωση",[29,467,468],{},"Αυτό το άρθρο περιγράφει τη μεθοδολογία πίσω από ένα εργαλείο έρευνας. Δεν αποτελεί επενδυτική συμβουλή και δεν λαμβάνει υπόψη τις προσωπικές σου περιστάσεις, τους στόχους ή την οικονομική σου κατάσταση.",[29,470,471],{},"Το αποτέλεσμα κάθε ανάλυσης που τρέχει στο Ploutos AI είναι αποκλειστικά για ενημερωτικούς και εκπαιδευτικούς σκοπούς. Οι αξιολογήσεις του μοντέλου, οι εκτιμήσεις εύλογης αξίας, οι δείκτες margin of safety και κάθε άλλο ποσοτικό αποτέλεσμα παράγονται από αυτοματοποιημένο σύστημα σε μια δεδομένη στιγμή και μπορεί να καταστούν παρωχημένα καθώς αλλάζουν οι συνθήκες αγοράς, τα θεμελιώδη μεγέθη ή τα νέα. Είναι αναλυτικά σημεία αναφοράς που παράγει ένα μοντέλο, όχι τιμές-στόχοι ή εντολές προς ενέργεια.",[29,473,474],{},"Η επένδυση σε μετοχές ενέχει κίνδυνο, συμπεριλαμβανομένης της πιθανής απώλειας του συνόλου του επενδυμένου κεφαλαίου. Η παρελθούσα απόδοση οποιασδήποτε ανάλυσης, μεθοδολογίας ή στρατηγικής δεν αποτελεί αξιόπιστο δείκτη μελλοντικών αποτελεσμάτων. Διαφορετικοί επενδυτές καταλήγουν σε διαφορετικά συμπεράσματα από την ίδια πληροφορία, ανάλογα με τους στόχους, τον χρονικό ορίζοντα, τη φορολογική κατάσταση και την ανοχή τους στον κίνδυνο.",[29,476,477],{},"Φέρεις αποκλειστική ευθύνη για τις επενδυτικές σου αποφάσεις. Πριν ενεργήσεις βάσει οποιασδήποτε πληροφορίας από αυτόν τον ιστότοπο, οφείλεις να αξιολογήσεις αν είναι κατάλληλη για τις περιστάσεις σου και να συμβουλευτείς κατάλληλα πιστοποιημένο επαγγελματία αν έχεις οποιαδήποτε αμφιβολία.",[29,479,480,481,484],{},"Δες τους ",[150,482,483],{"href":238},"Όρους"," για την πλήρη αποποίηση ευθύνης και τις γνωστοποιήσεις.",{"title":242,"searchDepth":243,"depth":243,"links":486},[487,488,489,490,491,492,493],{"id":311,"depth":246,"text":312},{"id":349,"depth":246,"text":350},{"id":388,"depth":246,"text":389},{"id":411,"depth":246,"text":412},{"id":432,"depth":246,"text":433},{"id":442,"depth":246,"text":443},{"id":464,"depth":246,"text":465},"Ένα γλωσσικό μοντέλο θα εφεύρει ευχάριστα έναν δείκτη P\u002FE ή μια συναλλαγή insider που δεν έγινε ποτέ. Δες γιατί συμβαίνει, και πώς το Ploutos AI το αποτρέπει.",[496,499,502,505],{"q":497,"a":498},"Γιατί τα AI εργαλεία μετοχών επινοούν νούμερα;","Ένα γλωσσικό μοντέλο προβλέπει την πιο πιθανή επόμενη λέξη, όχι το γεγονός. Όταν δεν «θυμάται» αξιόπιστα έναν αριθμό, παράγει έναν που μοιάζει σωστός αντί να πει «δεν ξέρω».",{"q":500,"a":501},"Πώς αποτρέπεται;","Τα νούμερα φέρνονται ζωντανά από τα επίσημα filings (grounding), όχι από τη μνήμη του μοντέλου, και μια ξεχωριστή φάση αμφισβητεί το συμπέρασμα.",{"q":503,"a":504},"Δεν αρκεί να «αναφέρει τις πηγές του»;","Όχι. Ένα μοντέλο που θα εφεύρει ένα P\u002FE θα εφεύρει εξίσου εύκολα και την παραπομπή δίπλα του. Η θεμελίωση πρέπει να είναι αρχιτεκτονική, όχι κοσμητική.",{"q":506,"a":507},"Πώς ξέρω αν μια AI ανάλυση είναι αξιόπιστη;","Ρώτα: από πού ήρθε κάθε αριθμός, και τι προσπάθησε να τον αποδείξει λάθος; Αν τα νούμερα δεν έχουν επαληθεύσιμη πηγή, αντιμετώπισέ τα με επιφύλαξη.",{},"Γιατί τα AI εργαλεία μετοχών επινοούν στοιχεία","\u002Fel\u002Fblog\u002Fwhy-ai-stock-tools-hallucinate",{"title":284,"description":494},"blog\u002Fel\u002Fwhy-ai-stock-tools-hallucinate",[278,279],"9_S7xlBfWPMZQEhf1Ulp8fobjZweJw6hPejoErlSxAU"]