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收集夹 · 2026-06-21T06:06:10.721Z

这两年 AI 发展太快，身边不少人开始重新看股票和各类资产配置。也有朋友跟我吐槽，现在行情越来越难看懂，主力意图猜不透，买一些炒股工具又总觉得像在被“黑盒量化”带着走。我写代码大概 16 年，也有基金从业资格证，之前做过一段时间金融系统架构。自己的感受是，现在的 A 股已经很难只靠肉眼盯盘、消息面和感觉来做判断了。机构那边早就在用 Python 做数据清洗，用大模型读研报和公告，再结合量化策略做交易决策。散户最吃亏的地方，往往不是不努力，而是信息处理能力和纪律性差太多： * 以为自己在做价值投资，其实很多信息根本没读全。 * 以为自己在抄底，但买点可能只是情绪驱动。 * 看到研报、公告、财报时，很难快速判断哪些才是关键信息。我花了半年时间，基于之前做金融系统的经验，搭了一套 A 股 AI 辅助决策系统。它不是那种告诉你“明天必涨”的东西，主要想解决三个具体问题： 1. 信息处理：用 RAG 技术把大量公告、研报、财报先读一遍，再整理出相对清晰的结论。 2. 交易纪律：把“我感觉会涨”尽量转成“历史回测里这个条件下胜率是多少”，减少拍脑袋。 3. 决策透明：尽量避免黑盒，把数据来源、判断依据、回测结果都摆出来，方便自己复盘。我现在的想法是，普通人不一定非要做高频量化，但至少可以借助工具把信息差缩小一点。技术不保证赚钱，但能让决策过程少一些情绪和玄学。 #AI工具

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1天前