Feronix — methodologie Qwen3-4B LLM
Versie: 30 september 2026

Doel
Qwen3-4B LLM zet passages uit officiële SEC-winstberichten om in vaste financiële kenmerken. Het taalmodel voorspelt zelf geen aandelenkoers.

Invoer
- Alleen geselecteerde passages uit het officiële winstbericht.
- Maximaal 7.000 invoertekens verdeeld over maximaal zes passagevensters.
- Ticker en SEC-acceptatietijd ter identificatie.
- Geen toekomstige koersinformatie.

Modelinstellingen
- Model: Qwen3-4B via een lokale Ollama-installatie.
- Temperatuur: 0.
- Contextvenster: 8.192 tokens.
- Gestructureerde uitvoer volgens een vast JSON-schema.

Extractie
Scores worden vastgelegd voor sentiment, managementvertrouwen, omzet, winst, marge, vraag, guidance, verwachtingen, risico, liquiditeit, eenmalige posten en kapitaaluitkeringen. Daarnaast worden herstructureringen en klant-, keten- en juridische kwesties als booleans vastgelegd.

Kwaliteit
- Iedere niet-neutrale conclusie moet door een kort exact bewijsfragment worden ondersteund.
- Bewijsfragmenten worden automatisch teruggezocht in de invoer.
- Zekerheid en ambiguïteit worden per bericht opgeslagen.
- Afgekapt JSON wordt opnieuw geprobeerd met extra uitvoerruimte.
- Ieder voltooid bericht wordt direct hervatbaar opgeslagen.

Evaluatie
De Qwen-kenmerken worden pas na voltooiing vergeleken met koersbaselines en eerdere tekstkenmerken. De onafhankelijke eindtest blijft tot dat moment inhoudelijk afgeschermd.

Beperking
Letterlijke bewijscontrole bevestigt herkomst, niet automatisch de juistheid van de interpretatie. Daarom is een geblindeerde menselijke validatiesteekproef onderdeel van het protocol.