Crypto Deep Research

Kripto varlıklar için araştırma, kaynak arama ve değerlendirme sistemi. 10 analiz modülü ve 66 kriterden kaynaklı Türkçe rapor ve hazır prompt üretir; haber, analiz ve geçmiş raporlarda yerel hybrid RAG ile soru-cevap bağlamı bulur. Web arayüzü, CLI, REST API ve 12 araçlı MCP sunucusu içerir.

Metin ve vektör depoları, embedding ve rapor oluşturma yerelde çalışır. Piyasa/haber verileri dış sağlayıcılardan gelir; OpenRouter yanıtı ve çeviri isteğe bağlı harici model çağrılarıdır. Temel araştırma ve kaynak arama için LLM anahtarı gerekmez.

Araştırma amaçlıdır, yatırım tavsiyesi değildir. Heuristik yön yüzdesi ölçülmüş başarı oranı değildir. Örnek BTC raporu, 12 Eylül 2026 tarihli tarihsel çıktıdır; güncel piyasa tahmini değildir.

Hızlı başlangıç

Docker

git clone https://github.com/alikula37/crypto-deep-research.git
cd crypto-deep-research
docker compose up -d --build

Yerel kurulum

Python 3.10+, uv ve web derlemesi için Node.js 22.12+ gerekir. Komutları depo kökünde çalıştırın:

git clone https://github.com/alikula37/crypto-deep-research.git
cd crypto-deep-research
uv sync --frozen
cp .env.example .env
npm --prefix web ci
npm --prefix web run build
uv run cdr serve

Mevcut kurulumda .env dosyanızı koruyun. Kurulum güncel main kaynak kodundan yapılır; eski/global cdr komutu yerine depo kökünde uv run cdr kullanın. web/dist üretilmeden backend web arayüzünü sunamaz; yalnız uv sync yeterli değildir. Kod güncellemesinden sonra web'i de yeniden derleyin. Sunucu terminal açıkken çalışır.

• Uygulama

• Nasıl Çalışır? · mülakat modu

• REST API dokümanı

• Kurulum, güncelleme, veri dizinleri ve sorun giderme

İlk embedding kullanımında model indirilir; süre ve disk ihtiyacı seçilen modele bağlıdır. İlk açılışta varsayılan takip listesi oluşturulur ve otomatik araştırmalar çalışabilir. Bu davranışlar .env üzerinden kapatılabilir.

Related MCP server: Surf MCP Server

Üründe neler var?

Araştırma işleri arka planda ilerleme bildirir ve SQLite'ta saklanır. Eksik veri veri yok olarak gösterilir ve skor ortalamasına alınmaz; kısmi veri yarım ağırlıkla, aynı sinyali paylaşan kriterler grup düzeltmesiyle hesaba katılır. Dengeli, Muhafazakâr ve Agresif profilleri ağırlıkları değiştirir.

Klavye: / aramaya git · ⌘/Ctrl + K komut paleti · ? yardım · ⌘/Ctrl + Enter derin araştırma · Esc kapat. Telegram botu opsiyoneldir: cdr telegram; /fiyat, /skor, /rapor, /arastir, /yardim. Fonlama carry bölümü simülasyon/paper takiptir; gerçek emir göndermez.

Teknolojiler ve akış

flowchart LR
  A[Haber / analiz / rapor] --> B[Token bütçesi + cümle chunking]
  B --> C[E5 chunk embedding]
  C --> D[LanceDB vektörler]
  B --> E[SQLite metin + FTS5]
  Q[Kullanıcının sorusu] --> QE[E5 soru embedding]
  QE --> V[Vektör arama]
  D --> V
  Q --> L[BM25 arama]
  E --> L
  V --> F[RRF birleşimi]
  L --> F
  F --> R[Opsiyonel reranker]
  R --> P[Top-k + kaynaklı prompt]
  P --> O[Opsiyonel LLM yanıtı]

Varsayılan chunking 240 token bütçesi / en fazla 40 tokenlık overlap hedefi kullanır. Tam cümleler sığdırılır; bütçeyi aşan tek cümle token parçalarına bölünür. Gerçek overlap cümle boylarına göre daha az veya sıfır olabilir. Ürünün soru-cevap bağlamı varsayılan 8 chunk içerir. Ayrıntılı mimari ve uygulama sınırları.

Ölçülmüş sonuçlar ve sınırları

Kaynak bulma, yanıt desteği ve finansal tahmin ayrı değerlendirilir. AUC/Brier/ECE, RAG başarı skoru değildir. Son kaydedilmiş deneyler:

Chunk bütçesi deneyinde 240/0 da 24/24 kanıt buldu; donmuş seçim kuralında 240/80, nDCG aşamasında öne çıktı. Bootstrap fark aralığı sıfırı içerir. Etiketler insan incelemesi beklediği ve ürünün k=8 kesimi henüz ölçülmediği için ürün varsayılanı 240/40 korunur. Bu farklı korpus ve sorgu kümelerinin skorları doğrudan karşılaştırılmaz. Deney dizini protokollere ve ham sonuçlara yönlendirir.

Finansal eğitimde erken dönemde purged walk-forward model seçimi, sonraki ayrı dönemde kalibratör fit'i ve son kronolojik holdout'ta değerlendirme vardır. Tarih grupları birlikte kalır; ileri getiri ufku sınırlara değen/aşan örnekler çıkarılır. Aynı holdout üzerinde yeniden ayar seçimi yapılırsa yeni bir final dönem gerekir.

Mülakatta gösterim

Rehber → Nasıl Çalışır? → Mülakat modu üzerinden mimari kutularını veya ok etiketlerini açın; seçilen adımı laboratuvarda inceleyin. Chunk sınırları ve overlap, embedding koordinatları, dense/BM25 sıraları, RRF katkıları ve kaynaklı prompt gösterilir. “Boyutu nasıl seçiyoruz?” paneli kaydedilmiş deneyi açar; bir ayarı seçip kurgu belgedeki sınırlarını görebilirsiniz. Panel ürün ayarlarını değiştirmez.

910 tokenlık öğretim belgesinin tokenizer çıktıları, embedding'leri ve retrieval sıraları gerçek hesaplamalardır; kayıtlı 240/40 indekslerini kullanırlar. Diğer bütçeler chunk laboratuvarını değiştirir. Reranker sırası ve örnek yanıt öğretim için yazılmıştır; tur canlı model/benchmark çağrısı yapmaz. Sunum düğmesi sabittir; hareket azaltma ve WebGL olmadığında metin görünümü desteklenir.

Sık kullanılan CLI komutları

uv run cdr snapshot bitcoin
uv run cdr deep-research bitcoin --platform claude --json
uv run cdr search "ETF akışları" --coin bitcoin --json
uv run cdr ask "BTC likidasyon riski nedir?" --coin bitcoin --json
uv run cdr rag-reindex --strategy sentence --chunk-tokens 240 --overlap-tokens 40
uv run cdr rag-eval data/rag-evaluation.jsonl --split dev --retrieval hybrid --json
uv run cdr rag-chunk-tune data/rag-chunk-dev.jsonl --output data/chunk-selection.json
uv run cdr rag-answer-eval data/rag-answers.jsonl --split test --json
uv run cdr learning-fill
uv run cdr ml-train --source backfill --features base --json
uv run cdr ml-eval --horizon 7
uv run cdr mcp

data/rag-*.jsonl dosyaları kendi arşiviniz için hazırlayacağınız etiketli veri setleridir; klonla birlikte gelmez. Şema, dev/test ayrımı, rag-chunk-rescore ve diğer örnekler: RAG benchmark rehberi. Bütün komutlar için uv run cdr --help. Docker içinde örnek: docker compose run --rm app cdr snapshot bitcoin.

MCP bağlantısı

MCP istemcinizin stdio sunucu yapılandırmasına ekleyin:

{
  "mcpServers": {
    "crypto-deep-research": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/TAM/YOL/crypto-deep-research", "run", "cdr", "mcp"]
    }
  }
}

12 araç: list_analyses, list_research_items, resolve_coin, get_market_snapshot, run_analysis, get_price_chart, deep_research, search_context, list_reports, get_report, get_run, get_prompt. İstemcinin MCP ayar ekranı/yolu istemciye göre değişir.

Yapılandırma

Başlangıç şablonu .env.example; anahtarlar opsiyoneldir.

CoinGecko, Coinalyze, CryptoPanic, Etherscan ve FRED anahtarları ilgili kaynakları genişletir. Ücretsiz sağlayıcılarda kota, erişim veya kapsam değişebilir; eksik sonuçlar arayüzde veri durumu olarak raporlanır. Anahtarsız likidasyon seviyeleri model tahminidir, ölçülmüş likidasyon geçmişi değildir.

Chunk/model ayarı değişince tam kaynaklardan rag-reindex gerekir. CLI override yalnız o indekslemeyi etkiler; yeni ingestion için .env ile aynı ayarı kullanın ve sunucuyu yeniden başlatın. Yeniden indeksleme sırasında araştırma ingestion'ını durdurun.

Geliştirme ve dokümanlar

uv sync --frozen --extra dev
npm --prefix web ci
make check

make check: Ruff + Python testleri + web testleri + production build. CI ve Dependabot auto-merge iş akışları şu an GitHub'da manuel kapalıdır; doğrulama yerelde yapılır. Dependabot güncelleme önerileri açıktır.

• Kurulum ve kullanım

• Mimari, veri akışı ve teknik sınırlar

• RAG etiketleme ve deney protokolü

• Deneyler ve ham sonuçlar

• 66 kriterin denetim geçmişi

• Değişiklikler · Katkı rehberi

Lisans

MIT. Harici modeller ve veri kaynaklarının kendi lisans/koşulları ayrıca geçerlidir.