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每天AI投研低于10万字阅读量 都是虚度的一天
8.8号参加港大的AI投研孵化营 倒逼产出 再不拿出真东西我佛了两周都要被淘汰了🤣狂蹬codex先把作业交了
转:Vibe-Research 是一个开源的 AI 投研系统,覆盖 A 股、美股和港股。它整合行情、财报、研报、公告、资金流、资讯等数据,支持每日复盘、自选股管理、多空辩论、持仓分析等功能,并可接入 Claude、Codex 等 AI 模型。它不提供买卖建议,而是把数据准备好,让你的 AI 帮你完成更高效、更系统的投资研究。 仓库地址: 要学会使用工具,真是事倍功半
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可以喂给自己的codex了: 推荐一个做 A 股 AI 投研的狠货:Financial-API,同花顺官方直接给 AI Agent 开数据接口了。 一个 API Key,就能查行情、历史 K 线、财务报表、估值、指数板块、公募基金、涨跌停、异动、热榜、龙虎榜等数据。 以前让 Claude Code、Codex 分析股票,最麻烦的是数据从哪来。现在直接接官方金融数据服务,做 AI 股票分析、量化研究、选股回测都方便很多。
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$minimax 是我在星球第一期投研的两个标的之一,底部已经翻倍,这些投资基于我长期对整个AI产业链的研究以及对AI牛市下半场逻辑的基本判断。 目前组建了一个AI投资交流群,感兴趣的可以加入,进群后需要积极参与交流,我会定期清理不活跃的人,同时也会每个月送出一个AI投研知识库的名额!
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给大家演示一下,有了 #OKX# Agent Payments Protocol之后,未来我这个「全自动 AI 投研经理」虾神🦞,是怎么帮我赚钱的!🧐 主动出击: 早上 8 点,虾神🦞监控到某币种异常波动。 花钱买情报: 虾神🦞发现自己权限不够,看不到链上大户的动向。它直接通过 APP,支付了10美金给一个专门盯盘的“情报 Agent”,它秒回了一份大户的分析报告。 雇佣打手: 确认是机会!但虾神🦞现在同时在处理 100 个单子,忙不过来。它反手就雇佣了两个“下单 Agent”,一人给 5美金佣金,让它们去不同的DEX帮忙分批买入。 利润分红: 晚上 10 点,任务完成,赚了 1000 美金。虾神🦞按照预设代码,把 900 美金存入我的钱包地址,剩下 100 美金留在它自己的“小金库”,作为未来的「技能购买基金」以及Token支付。 我觉得下一场牛市,或者说未来的金融市场博弈,已经不再需要人与人,而是Agent与Agent,Agent战胜人类的过程,我们给一个策略,给一个权限,它就能完全自动的去投资赚钱,这将是一个大趋势。 而这次OKX Agent Payments Protocol的功能,我个人觉得远不止于此,它解决的不仅仅是支付,它解决的是 AI 的“生存权”和“协作权”。当 Agent 能够自主付钱、自主雇佣、自主结算时,真正的 AI 时代才算拉开了大幕。 未来每一个AI Agent都将会成为一个独立经济体,这里面孕育着巨大的商机!🧐
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刚开始使用龙虾的时候有个问题一直没想明白❓: AI Agent 已经可以写代码、查数据、做决策了, 但它要"花钱"买一个 API 调用的时候, 还是得等人类手动去付。 这不太对劲吧? 就像你雇了一个效率极高的员工, 但他每次买个工具都得先来找你刷卡,如果你没授权他就会干等着—— 那他快又有什么意义? 我们 今天发的Agent Payments Protocol 让我觉得: 这个断层终于有人来补了! 让 Agent 在授权范围内自己完成支付,金额、对象、用途都锁在协议里。这就是Agent经济的开始吧?两个互不认识的 Agent, 用协议代替了"人类之间互相认识"这个过程, 信任直接写进合约,不靠关系靠代码。 某种程度上, AI Agent经济在重新发明我们花了几千年建立起来的那套商业信用体系, 只是快了很多很多倍。 我们的Agent Payments Protocol就是 让 Agent 自己跑完整个商业流程,从报价到结算,全程不需要人插手。 并且! APP 是完全开放的协议,设计逻辑跟 Email、HTTP 一样: 不是某家公司的产品,是所有人都能用、能建的基础设施。 首批加入的名单包含: AWS、阿里云、Ethereum 基金会、Solana、Uniswap、Base… 也许我们正在见证一个未来称之为“奇点”的时刻...... #OKX# #AgentEconomy# #OnchainOS#
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别再被那些张口就来的炒股AI分析忽悠了,听着高大上,落地全是废话。 给你扒一个开源项目 UZI-Skill(游资技能库),A股、港股、美股一锅端的AI投研引擎,最新版还把大家心心念念的 Serenity 白毛女神塞进了看盘团,好看又能打。 我觉得最狠的是这几点: 1️⃣ 66位大佬辩论室:模仿巴菲特、索罗斯等9大流派的66个AI评审,三轮互怼,最后用红绿灯给【安全/观望/看多】,省得你被单一模型带偏。 2️⃣ 22类免费数据源:缠论、PE Band、供应链都有,自动出结构化个股报告。 3️⃣ 全大模型兼容:Claude 3.5、DeepSeek、Hermes 随便配,模块化想咋搭咋搭。 散户、量化团队都能玩玩。非投资建议,dyor。 🔗
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做美股研究,数据这关最难过。行情、财报、宏观指标分散在几十个网站,手动拼凑既费时又容易出错。 GitHub 上狂揽 65.1k Star、6.4k Fork 的顶级开源项目 OpenBB,最近支持了 MCP 协议,可以直接接入 Claude 等众多大模型——相当于给 AI 装上了一套实时金融数据库,让它帮你干数据收集这件脏活。 一句话概括:它给开发者和分析师提供了一套工业级的全球金融数据与资讯基础设施。 它绝不仅仅是一个看新闻的网页,而是一个把全球金融市场数据打通的超级枢纽。通过 MCP 协议,你的 AI Agent 能瞬间调取核心信息,直连华尔街日报、Seeking Alpha、Benzinga、美联储(FRED)、IMF、SEC、Cboe 等 30多 家数据源: 全球资讯:实时抓取公司新闻和市场情绪,例如来自华尔街日报、Seeking Alpha、Benzinga、Biztoc 等众多资讯源。 全品类行情:美股、A股、港股、期权(Cboe、Tradier)、外汇、加密货币(Deribit)等市场的历史与实时数据一网打尽。 深度基本面:秒拉 SEC 财报、FMP 估值指标、Intrinio 深度数据等专业平台的海量基本面信息。 宏观经济:无缝对接美联储(FRED)、IMF、OECD、欧洲央行(ECB)、美国劳工局(BLS)、美国政府数据等权威机构的宏观指标。 这意味着,无论是 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude,还是 Google 的 Gemini,都能通过 OpenBB 获得实时、准确、全面的金融数据支持,成为你专属的金融分析师。 以前做投研,是自己当"人肉爬虫"和"网页切换员",在几十个财经网站里苦哈哈地拼凑数据;现在,有了 OpenBB,可以把收集行情、清洗数据、提取财报的脏活累活全交给 AI,把精力全部压在市场逻辑和交易决策上。 如果你想搭一套自己的金融数据基础设施,或者让 AI 帮你做投研的数据层,这是目前开源里最成熟的选择~有需要的可以看看。#美股# #AI投研# #OpenBB# 🔗 项目地址:
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美股高质量Alpha博主分享 Pt.3 美股风波荡,正是学习时~ 趁这个时机,继续跟大家分享一些我平时一直在关注的美股高质量博主(排名不分先后): DD 滴滴 @rtk17025 DD 哥是我看打新和 Prediction Market 时时常参考的博主。 他分享的东西特别实在,从港美股打新到各种平台工具的使用,都会直接说自己的实际体验。 从不会盲目推平台,总会强调“平台都是工具,每个用途不一样,没必要拉踩”,这种务实态度让读者很舒服。 还会把 AI 怎么帮自己赚钱、付订阅费这些细节分享出来,接地气且务实。 适合想认真做打新、想多了解不同券商和工具的朋友。 跟着他看,能少走很多弯路,知道哪些地方该注意、哪些可以大胆试。 一起发财 Zoe 姐 @yiqifacai Zoe 姐常居欧洲,专注 AI 领域的投研和写作,视角特别不一样。 她会把 AI 产业链和全球市场结合得很好,有时候讲马斯克穿黑皮衣这种小细节,也能连到存储和算力叙事上~ 她不光输出观点,还会分享自己在欧洲的生活和账户波动,让人感觉很真实。 台湾电视炒股频道长期科普半导体供应链这种观察,也只有她会注意到。 对了,她还会注意到台湾电视炒股频道里科普半导体供应链这种冷门信息。 这种观察力,说实话我在别的博主那里特别少见。 想看 AI 投研但又不想只盯着美国视角的,她的内容能帮你把产业故事和真实落地连起来。 美股 OK 哥 @artinmemes OK 哥是典型的实战派,专门分享美股打新和券商实操经验。 就拿这次 $SpaceX 打新来说吧,他直接把身边朋友在不同券商的中签率给统计出来了——CommSec 能到40%、Etrade 和富达15%左右、Robinhood 差距比较大。 你看完就知道该往哪使劲。 他给我的感觉就像投资丛林里的猎人,不跟你扯什么宏观叙事,直接告诉你:这条路走得通,那条路有坑。 看他的推文能快速知道不同平台的特点和注意事项。 适合想认真做美股打新、想了解真实中签和券商差异的朋友。 新手跟着他学,能少踩很多信息差的坑。 川沐 Trumoo @xiaomustock 沐总是我看 AI 供应链最深入的博主之一。 他不是简单说利好,而是会把逻辑拆得很细。 比如他讲马斯克的太空算力计划为什么离不开诺基亚的基站,从数据回传、光纤、边缘计算一直讲到地球、月球甚至火星的布局,还把 NVDA 的 CUDA 生态串起来。 一直都很喜欢沐总的行文风格:“牢牢抓紧内存,就是捏住了 AI 的蛋蛋”,这种话糙理不糙的判断,背后是长期跟踪产业链的结果。 推文基本都是研究笔记,干货密度高到我经常要读两遍。 想建立从算力到基站到终端的完整认知框架,跟他就对了。 加州旅馆 @henghaer123 加州旅馆的风格其实更偏大格局和哲学思考。 他总能从一个角度提醒大家:你以为买半导体是在投 AI 科技革命,其实更多是怕其他产业被 AI 革命。 他会聊浪漫主义公司配浪漫主义估值,也会说主权 AI 是利好,因为各国想搞就得忍着高价建算力。 这种不跟风、讲本质的视角本就很少见。 适合想跳出短期波动、想理解更深层投资逻辑的朋友。看他的东西能帮你把“为什么买”这个问题想得更清楚。 华尔街观察 Xtrader @cnfinancewatch Xtrader 老师是 PhD 背景的量化交易者,专注大类资产轮动和量化记录。 他每周都会更新周报,明确提到了现在是“只有债券阶段”,权益类要等量化信号再抄底,震荡期不要乱伸手。 他还会用数据讲存储板块估值重构(比如三星、SK 海力士当前 PE 很低,未来可能重估到8-10倍),逻辑清晰又有实操建议。 完全不荐股、不带节奏,就是记录和分享自己的框架。 适合想学资产配置、想用量化思路看大势的朋友。 跟着他能建立起“先看阶段、再等信号”的稳健习惯~
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AI 股票投研,必装这 6 个 Skill。 90% 的人用反了。 一上来就问 Agent:这只票怎么看。 但真正完整的研究流程,至少要包括:行情数据、财报数据、自动选股、AI 分析、策略回测和盘后复盘。 先把这 6 个装上,搭一套能自己查、自己分析、自己复盘的股票投研系统。 1️⃣a-stock-data A股数据底座。行情、资金流、龙虎榜、研报、北向、解禁,直接给 Agent 调。 2️⃣ global-stock-data 美港股数据底座。期权链、SEC、财报三表、资金流。做外盘用这个,别和 A股接口混着接。 3️⃣ finance-quant-skills 把 AKShare、BaoStock、Tushare、Backtrader、RQAlpha 装成 Skill。装好直接说:拉茅台近三年财务,写个双均线,回测最近三年。 4️⃣ easy-tdx 跨 A股、港股、美股、期货。不用注册,不用申请 API。K线、资金流、指标、回测都能拿。 5️⃣ tickflow-stock-panel 本地工作台。选股、盯盘、回测、复盘放进一个面板,按 A股 T+1、手续费、滑点来。 6️⃣ TradingAgents-Astock 研究层。7 个分析师在里面辩论,政策、游资、解禁都有,输出考虑涨跌停和 T+1。专治单个模型自己编。 Claude / Codex / Cursor 都能接,感兴趣的可以看看哦~非投资建议,dyor
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