我把第一版的“每日股票分析脚本”，升级成了真正能日常使用的 AI 量化研究驾驶舱。 MIT 开源｜Python｜本地运行｜GitHub Pages 零服务器发布，单日获100🌟+ 截图导入持仓 → 主题聚合 → 规则评分 → 基准对比 → 报告追问 → 异动推送。 AI Market Pulse 现在开源、透明、可复现，103 项测试通过。 把自选股丢进去，每天拿到属于自己的量化研究日报。

AI 确实能把股票研究效率拉高，但别把它直接等同于彭博终端。 更准确地说： 它可以帮你快速整理公开数据、财报、估值、行业对比和风险线索。 下面这 10 个 Grok 提示词，适合收藏备用。 1. 完整股票分析 “你是一名严谨的股票研究分析师。请分析 [股票代码/公司名称]。 要求： 公司商业模式与主要收入来源 最近 4 个季度的营收、利润率、自由现金流趋势 资产负债表与债务压力 行业地位和主要竞争对手 当前估值与历史估值对比 牛市、基准、熊市三种情景 主要风险与未来催化剂 所有数据标明来源和日期。无法确认的数据请明确写‘未核实’，不要编造。” 2. 财务报表深度分析 “请分析 [公司/代码] 最近一期年报和财报。 依次检查： 营收与增长质量 毛利率、营业利润率、净利率 经营现金流和自由现金流 应收账款、库存和资本支出 债务、利息覆盖率和到期结构 股权稀释、回购和分红 是否存在利润增长但现金流恶化的情况 请区分正式披露数据、管理层指引和市场预期。” 3. 财报快速解读 “请解读 [公司/代码] 最新财报。 输出： 营收和 EPS 相对预期的差异 一次性项目对利润的影响 哪些业务增长，哪些业务放缓 管理层上调、维持还是下调指引 电话会议中最重要的 5 个信号 市场可能如何重新定价这家公司 短期与长期风险分别是什么 每个数字注明来源和报告日期。” 4. 同行业横向对比 “请比较 [股票A]、[股票B]、[股票C]。 建立表格，比较： • 市值 • 营收增长 • 毛利率和营业利润率 • 自由现金流 • P/E、P/S、EV/EBITDA • 净负债 • 股本回报率 • 主要产品与竞争优势 最后指出： 谁增长最快，谁估值最低，谁财务最稳，谁风险最高。” 5. 估值模型构建 “请为 [公司/代码] 建立透明估值模型。 包括： DCF：自由现金流、5 年增长假设、贴现率、终端增长率 敏感性分析：不同增长率和贴现率对应的估值 可比公司估值 当前估值与 5 年历史区间对比 牛市、基准、熊市三种公允价值 所有假设必须标记为【假设】，不要把估算当成事实。” 6. 股息投资分析 “请分析 [公司/代码] 是否适合长期股息投资。 检查： 当前股息率和支付频率 过去 1、3、5、10 年股息增长 派息率与自由现金流派息率 债务和利息覆盖能力 连续分红或增息年数 与 5 家同行对比 哪些情况可能导致削减股息 再估算投入 [金额] 后，在不同增长假设下的长期股息收入。” 7. 风险与危险信号扫描 “请对 [公司/代码] 做全面风险审查。 重点检查： 债务是否增长过快 自由现金流是否恶化 利润率是否持续下降 内部人士和机构持仓变化 做空比例和高管离职 产品、客户和地区集中度 监管、诉讼和会计风险 对利率、汇率和经济周期的敏感性 最后按高、中、低三个等级排列风险。” 8. ETF与投资组合分析 “请分析以下投资组合：[持仓及比例]。 输出： 行业、地区、市值和风格配置 前十大持仓及集中度 ETF 或个股之间的重叠 贝塔、波动率、最大回撤和相关性 费用率与年度成本 股息收益率和预计收入 在 2008、2020、2022 类型环境中的压力测试 如何在不明显降低预期收益的情况下优化风险。” 9. 宏观事件影响分析 “请分析 [利率变化/通胀/战争/油价/美元走势] 对 [股票或板块] 的影响。 从以下角度拆解： • 营收 • 成本 • 利润率 • 估值 • 融资成本 • 汇率 • 供应链 • 市场情绪 分别给出短期、中期和长期影响，并列出最受益与最受损的公司。” 10. 投资决策备忘录 “请为 [公司/代码] 写一份一页式投资备忘录。 必须包括： 核心投资逻辑 当前市场可能忽略了什么 最关键的 3 个催化剂 最危险的 3 个风险 什么情况证明判断错误 合理关注价格区间 建议仓位上限和止损原则 请同时写出支持买入和反对买入的论据，避免单边结论。” AI 最大的价值，不是替你下单。 而是把原本需要几小时整理的资料，压缩成一套可核查的研究框架。 但要记住： AI 会过时，也会幻觉。 真正涉及资金决策时，财报、监管文件、交易所数据和公司公告，仍要自己核实。

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