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      最強金融投研 AI Agent 2.0,它又來了

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      大家好,我是佩妮。

      幾個月前,很多朋友看過這一篇,作為個人投資者,熵簡科技的 AlphaEngine已經是我日常離不開的工具。

      無他,太好用了!不管是看國內海外各種研報,公司/專家紀要,和 AI 腦暴研究策略,我都在用。

      這一兩年, AI 的能力從會議紀要,總結,慢慢拓展到行業分析,產業分析,以及深入參與投資決策。我也算是眼睜睜地看著 AI 一步步從實習生進化到初級分析師,再到現在接近高級研究員水準了……


      今天就是來給大家定期 update一下,近期金融投研行業的變化,和好用工具的一些新功能和進展。

      現在金融領域的 AI 投研工具進化非常快,我也和公司創始人費總討論了,總結主要有這幾個原因:

      1)基礎大模型也依然在快速進化。

      基模的競爭非常激烈,最好的模型永遠是那幾家頭部公司出的最新款。而應用公司必須使用最前沿的模型,以保證自己的產品優勢領先。

      根據我自己的使用體驗,和公司的反饋,當前最好的大模型是 Google 上個月剛推出的 Gemini3 pro,達到了明顯斷檔層級的優勢。

      他們出了一個金融投研領域的數據測評集(主要來自客戶反饋的哪些 AI 回復不好的問題),對市面上的主流大模型進行了測試:


      (這里沒有把 ChatGPT 寫進去,GPT略低于 Gemini,但也是在第一梯隊。國內第一梯隊是Kimi K2和DeepSeek V3.2

      Gemini3 pro 在財務分析、行業 Know-how 領域都取得了最高分,邏輯嚴密,結構清晰,兼具深度。


      AlphaEngine 去年年初第一時間接入了DeepSeek ,現在,他們也切換到 Gemini3 pro+ 混合模型方案。(即使成本是純開源方案的兩倍)

      混合模型方案會集各家之長,Gemini 3 pro綜合推理能力最強,就做主控進程。 Qwen3 max在指令遵循上表現好,那就做任務初步理解,Kimi K2的幻覺率最低,那就做數據的double check。

      我感覺這也是 AI 在 2B 領域的應用方向,每個大模型就像不同個性的員工,如何理解他們的優勢在哪,更好地和自己的產品需求匹配起來。


      2)專業金融 AI投研工具本身的能力也在不斷提升。

      通用模型是不會在專業領域過多延伸的,行業應用的優勢,就在于行業專家的思維模型可信數據的積累。

      通俗來說, 在面臨 同一個問題時,讓 AI 學習一個基金經理或者優秀投資人的解題思路,再配合上準確的數據,它就能更好地解出類似的題。

      我之前推薦過AlphaEngine 內置的FinGPT,這是一個金融領域的通用AI投研助理,能夠調動平臺和個人知識庫內的各種研報文檔和數據,模擬專家思維,解答 從宏觀到策略,從行業到個股各種復雜的投研問題。


      最近,他們更進一步,結合一些垂直高頻的場景需求,推出了一些工具箱,目前有“一頁紙”、“主題選股”、 “調研清單” 等。

      本質就是把大家常用的需求,寫成了固定的 Prompt+工作流,封裝成產品。出來的內容就會清晰而標準,連問題都不用輸入了,而且比通用任務耗時更短(20 分鐘 VS 5 分鐘)。

      我們來看看實際案例:

      “一頁紙”,就是公司的全景掃描分析,只需要在輸入框輸入公司的名字或者代碼,就會生成一頁紙報告。

      我這里以目前的當紅炸子雞摩爾線程為例,給大家看看生成的結果(也提供 PDF 或者文檔下載):

      【摩爾線程-U公司一頁紙】https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=5waSr5BKJ8jcEDqmnHWF


      涵蓋公司的核心投資邏輯(長期/短期)、跟蹤指標、業務拆分、盈利模型、估值等等,數據引用可溯源,都是來自招股書和各大券商報告。

      我之前還做過阿里的,也可以看看:

      阿里巴巴-W.HK公司一頁紙】https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=ZmA2pmAvGos5brJFDOju

      如果是剛開始研究某個公司,這是一個非常好的入門報告,而且只需要兩分鐘。

      “主題選股”也是我非常感興趣的一個新功能,支持輸入某個你近期關注的賽道,迅速梳理產業鏈和機會,挖掘個股標的。


      我以最近比較熱的商業航天賽道為例,大概3分鐘之后,AI建立了3個并行的工作流(A股/港股/美股),全部完成后整合所有信息完成了報告。

      這個更夸張,甚至直接給了我一個Excel,還畫了一張上中下游的全景圖,這和把飯喂我嘴里有什么區別?簡直Amazing……



      查看結果:

      【主題選股-商業航天】https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=vMeah1GNUNNm1Z4FAu7H

      至于“調研清單”,就比較適合機構型投資者,在準備去公司進行調研前查漏補缺,檢驗自己的思路。

      畢竟AI還不能代替人去現場交流(但是可以代替你線上參會了)

      比如:

      【小米集團-W.HK公司調研清單】https://www.alphaengine.top/#/share/agent?link=2Nk0ExUyGF4nWkyPJrti


      (別說,有的問題還挺尖銳…很多提問也是來自平臺上客戶本身在問的問題,有一定代表性。)

      AI本身是有信息平權屬性的,至少在信息層面,讓普通投資者和專業投資者的信息差縮窄,大家都能到6-70分的水平。(前提是你真去看)

      但是在真正的專家面前,還是不夠看的。未來70分到90分之間的Gap才是投資人之間的分野,比如一般人看AI主題選股就覺得很厲害了,真正研究商業航天領域的投資人看全是破綻。

      但是,一定要持續用,因為AI的能力還在進化,你要有感知。而且國內金融搞AI是最卷的,在全球都領先。

      AI幫你做了重復性的信息收集工作,節約出來的時間,你才能去做從70分到90分提升的工作,比如更深入的調研,或者看更多行業,提升對交易的敏感度等等。

      先不必擔心太多失業的問題,因為金融行業問題太多了,失業這口大鍋AI一個可背不動。

      很多非結構化的、水下的信息,總是需要人去獲取。獲取了信息之后,每個人的理解 不同,做出的決策也不同。

      目前AI還不能完全代替人做投資決策甚至直接買賣,不是能力問題,而是虧了算誰的……但是肯定會漸進式的嘗試。

      當信息已經不是障礙,作為個體,我們要多思考,及時感知市場。

      問出好問題,做出好決策才是關鍵。


      最后,怎么用上FinGPT武裝自己,指路——

      凡是佩妮的社群群友都可以獲得一個月最高權限的 Utral 版本會員(價值 1500+),群友給我手機號直接開通。()

      其他朋友這次也提供了福利名額,通過認證會獲得500額外積分贈送(用于兌換次數,之前注冊過的手機號不行哈)。

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      歡迎大家來嘗試下產品,比心!

      我是佩妮,關注我,一個只說真話的創投人

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