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功能强大的美股分析 Skill，发现一个有意思的开源项目：UZI-Skill 它把巴菲特、格雷厄姆、彼得·林奇、索罗斯等不同投资流派，放进了一套股票分析工作流里。 项目提供： 66位投资大佬 × 22维数据 × 多种机构分析模型 最关键的是，它支持直接安装到 Codex。 我拿 `$NVDA` 实测了一遍。 只需输入股票代码，它就会自动完成5件事： 1. 整理基本面 拉取营收、利润、现金流、ROE等核心数据，判断公司经营情况。 2. 检查技术位置 分析均线、MACD、RSI、成交量和趋势阶段，了解股价所处位置。 3. 建立估值框架 结合PE、PB、DCF和同行数据，判断当前价格包含了多少增长预期。 4. 组织多空辩论 价值派、成长派、宏观派、技术派和量化派，按照不同框架对同一只股票进行评分。 5. 生成完整报告 最终输出HTML研报、核心风险、关注区间和后续跟踪指标。 这次生成了一份接近700KB的报告，最终给NVDA的评分是： 53分，观望偏空。 它最大的价值，是把分散在行情、财报、新闻和研报里的研究流程，集中到Codex里完成。 相当于给自己组建了一个：「一人美股投研团队」 项目开源： 建议先收藏，后面继续实测更多美股 Skill。

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撸毛吃猪脚饭|Gate美股0费率

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Codex 5.6 ，除了写代码，我发现它在金融股票分析上的实力超出想象 分享一套我在用的 Codex 股票分析组合skill，瞬间变成你的顶级私人投研团队 1️⃣Public Equity Investing （内置插件） 负责财报复盘、多空逻辑、催化剂、估值和风险分析，让 Codex 按买方流程拆解公司，并输出完整投研报告，并且做成可交互的网页与投资看板 2️⃣global-stock-data 免费的美股、港股数据源，无需 API Key。覆盖行情、K线、财务三表、SEC 文件、机构持仓、期权链和技术指标。 3️⃣a-stock-data 免费的 A 股数据源，无需 API Key。提供行情、K线、财务数据、资金流和全市场筛选，补齐 Codex 的 A 股数据能力。 4️⃣Vibe‑Trading MCP 量化回测神器，把研报里的判断放进历史市场验证：A/港/美组合回测、Walk‑Forward、蒙特卡洛与风险平价一次完成，还会生成可复现的 HTML/PDF 报告。 下面视频展示了codex用这套组合分析的案例～ 以上仅为工具分享与研究参考，非投资建议
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Codex 5.6 ，除了写代码，我发现它在金融股票分析上的实力超出想象 分享一套我在用的 Codex 股票分析组合skill，瞬间变成你的顶级私人投研团队 1️⃣Public Equity Investing （内置插件） 负责财报复盘、多空逻辑、催化剂、估值和风险分析，让 Codex 按买方流程拆解公司，并输出完整投研报告，并且做成可交互的网页与投资看板 2️⃣global-stock-data 免费的美股、港股数据源，无需 API Key。覆盖行情、K线、财务三表、SEC 文件、机构持仓、期权链和技术指标。 3️⃣a-stock-data 免费的 A 股数据源，无需 API Key。提供行情、K线、财务数据、资金流和全市场筛选，补齐 Codex 的 A 股数据能力。 4️⃣Vibe‑Trading MCP 量化回测神器，把研报里的判断放进历史市场验证：A/港/美组合回测、Walk‑Forward、蒙特卡洛与风险平价一次完成，还会生成可复现的 HTML/PDF 报告。 下面视频展示了codex用这套组合分析的案例～ 以上仅为工具分享与研究参考，非投资建议

爱丽丝呀！

58,694 views • 1 month ago

AI 股票分析开源了！！ 终于不只是“把股票代码丢给模型问一句”了！ 每天盯行情、翻新闻、看公告、查资金流，再手动整理自选股复盘，真的太低效了。 分享一个很适合前端、独立开发者和 AI 工具玩家研究的 GitHub 开源项目 —— Daily Stock Analysis 它是一个基于 LLM 的多市场股票智能分析系统。 支持 A 股 / 港股 / 美股 / 日股 / 韩股自选股分析 能把行情、K 线、技术指标、资金流、筹码、新闻、公告、基本面等信息聚合起来，再自动生成结构化的「决策仪表盘」。 核心结论、评分、趋势判断、风险警报、催化因素、操作检查清单，都能一屏看清。 更厉害的是，它不是一个简单脚本。 它自带 Web / 桌面工作台，支持手动分析、任务进度、历史报告、完整 Markdown、回测、持仓、配置管理、浅色 / 深色主题。 对独立开发者来说，这不只是一个股票分析工具，更像是一套完整的 AI 金融研究工作流模板： 数据聚合、模型分析、报告生成、Web 工作台、自动推送，全部都搭好了。 地址：
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AI 股票分析开源了！！ 终于不只是“把股票代码丢给模型问一句”了！ 每天盯行情、翻新闻、看公告、查资金流，再手动整理自选股复盘，真的太低效了。 分享一个很适合前端、独立开发者和 AI 工具玩家研究的 GitHub 开源项目 —— Daily Stock Analysis 它是一个基于 LLM 的多市场股票智能分析系统。 支持 A 股 / 港股 / 美股 / 日股 / 韩股自选股分析 能把行情、K 线、技术指标、资金流、筹码、新闻、公告、基本面等信息聚合起来，再自动生成结构化的「决策仪表盘」。 核心结论、评分、趋势判断、风险警报、催化因素、操作检查清单，都能一屏看清。 更厉害的是，它不是一个简单脚本。 它自带 Web / 桌面工作台，支持手动分析、任务进度、历史报告、完整 Markdown、回测、持仓、配置管理、浅色 / 深色主题。 对独立开发者来说，这不只是一个股票分析工具，更像是一套完整的 AI 金融研究工作流模板： 数据聚合、模型分析、报告生成、Web 工作台、自动推送，全部都搭好了。 地址：

Ada哒哒哒🐬| 来Gate事件合约抢百万积分

175,893 views • 2 months ago

🚨 卧槽！TradingAgents 中文增强版来了！ TradingAgents 原本是 GitHub 上 AI 股票分析的头部项目，目前已经拿到 90K star。 现在有人做了它的中文增强版 —— TradingAgents-CN，目前也已经冲到 29K star。 这个版本主要是为中文用户优化的多智能体股票分析平台，支持 A 股、港股、美股，它做了很多本地化增强： > 中文界面 > 完整 A 股支持 > 支持 A 股 / 港股 / 美股分析 > 支持国产大模型和多 LLM 提供商 > 支持 Tushare、AkShare、BaoStock 等数据源 > 支持 Docker 部署 > 支持专业报告导出 > 支持批量分析、自选股、模拟交易和智能筛选 TradingAgents-CN 的价值，就是让 AI 先帮你把几个主要视角跑一遍，再给你一份更完整的分析框架。 更准确地说，它适合拿来做： A 股复盘、美股个股研究、港股分析、量化策略灵感、AI 投研流程学习、自动化研究报告。 如果你平时研究股票，或者想把 AI Agent 接进自己的投研工作流，这个项目值得强烈收藏
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🚨 卧槽！TradingAgents 中文增强版来了！ TradingAgents 原本是 GitHub 上 AI 股票分析的头部项目，目前已经拿到 90K star。 现在有人做了它的中文增强版 —— TradingAgents-CN，目前也已经冲到 29K star。 这个版本主要是为中文用户优化的多智能体股票分析平台，支持 A 股、港股、美股，它做了很多本地化增强： > 中文界面 > 完整 A 股支持 > 支持 A 股 / 港股 / 美股分析 > 支持国产大模型和多 LLM 提供商 > 支持 Tushare、AkShare、BaoStock 等数据源 > 支持 Docker 部署 > 支持专业报告导出 > 支持批量分析、自选股、模拟交易和智能筛选 TradingAgents-CN 的价值，就是让 AI 先帮你把几个主要视角跑一遍，再给你一份更完整的分析框架。 更准确地说，它适合拿来做： A 股复盘、美股个股研究、港股分析、量化策略灵感、AI 投研流程学习、自动化研究报告。 如果你平时研究股票，或者想把 AI Agent 接进自己的投研工作流，这个项目值得强烈收藏

爱吃折耳根的Ace

35,849 views • 2 months ago

兄弟们！第一个专门给 A 股做的多智能体投资 Agent，2.4K stars，MIT 开源！ A 股散户终于有自己的 AI 投研团队了！ 不是美股版的翻译搬运，是从数据源到策略逻辑到风控全部围绕 A 股生态重新设计的。基本面分析、技术面分析、市场情绪、宏观经济——每个角色一个 Agent，分工协作，像一家迷你券商研究所。 核心特点如下： 1️⃣ 多 Agent 架构：技术、基本面、情绪、估值、宏观等分析师分工 2️⃣ 多空辩论机制：看多和看空研究员先辩论，再由 LLM 做中立评估 3️⃣ 风险管理和组合决策环节 4️⃣ 数据来自 AkShare，并带本地缓存 5️⃣ 支持新闻搜索和情感分析 6️⃣ 提供 FastAPI 接口，方便调用 以前用 AI 做 A 股：用美股框架硬套 → 数据源不对 → 财报格式不对 → 放弃了。 现在 A_Share_investment_Agent 从数据到模型到报告全是 A 股原生。 对想研究 AI Agent 在投资分析中的应用，或者关注 A 股智能化研究的人来说，值得看看。
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兄弟们！第一个专门给 A 股做的多智能体投资 Agent，2.4K stars，MIT 开源！ A 股散户终于有自己的 AI 投研团队了！ 不是美股版的翻译搬运，是从数据源到策略逻辑到风控全部围绕 A 股生态重新设计的。基本面分析、技术面分析、市场情绪、宏观经济——每个角色一个 Agent，分工协作，像一家迷你券商研究所。 核心特点如下： 1️⃣ 多 Agent 架构：技术、基本面、情绪、估值、宏观等分析师分工 2️⃣ 多空辩论机制：看多和看空研究员先辩论，再由 LLM 做中立评估 3️⃣ 风险管理和组合决策环节 4️⃣ 数据来自 AkShare，并带本地缓存 5️⃣ 支持新闻搜索和情感分析 6️⃣ 提供 FastAPI 接口，方便调用 以前用 AI 做 A 股：用美股框架硬套 → 数据源不对 → 财报格式不对 → 放弃了。 现在 A_Share_investment_Agent 从数据到模型到报告全是 A 股原生。 对想研究 AI Agent 在投资分析中的应用，或者关注 A 股智能化研究的人来说，值得看看。

爱吃折耳根的Ace

28,782 views • 22 days ago

🚨卧槽！这个美股分析 Skill 真的挺能打的 最近挺火的 Day1Global-Skills，我装完用了一段时间，感觉对财报分析和价值判断帮助还挺大。 它把常见的投研流程做成可直接调用的 Skill，让 AI 能够按照固定逻辑进行分析，而不是完全靠模型自由发挥。 核心是它把专业分析框架固化成了可复用的 Skill，目前一共有 5 个： 1️⃣ tech-earnings-deepdive（最推荐） 科技股财报深度分析，包含 16 个分析模块 + 6 种投资哲学视角，结构非常完整。 2️⃣ us-value-investing 巴菲特式四维价值评估（ROE、债务、自由现金流、经济护城河），带打分和评级。 3️⃣ us-market-sentiment 美股市场情绪监测，跟踪机构流向、散户情绪、对冲基金杠杆等指标。 4️⃣ macro-liquidity 宏观流动性预警，通过美联储净流动性、SOFR、MOVE 指数等判断风险。 5️⃣ btc-bottom-model 比特币周期择时模型，综合 13 个指标给出市场热度评分。 这些 Skill 强调证据分级和结构化输出，适合想用 AI 做系统化股票、宏观和加密货币研究的用户。 我目前主要拿来做财报前后的对比分析，先跑历史数据建立基准，再对比实际数据和指引变化。 想系统做美股研究的同学可以试试，框架确实比较专业。
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🚨卧槽！这个美股分析 Skill 真的挺能打的 最近挺火的 Day1Global-Skills，我装完用了一段时间，感觉对财报分析和价值判断帮助还挺大。 它把常见的投研流程做成可直接调用的 Skill，让 AI 能够按照固定逻辑进行分析，而不是完全靠模型自由发挥。 核心是它把专业分析框架固化成了可复用的 Skill，目前一共有 5 个： 1️⃣ tech-earnings-deepdive（最推荐） 科技股财报深度分析，包含 16 个分析模块 + 6 种投资哲学视角，结构非常完整。 2️⃣ us-value-investing 巴菲特式四维价值评估（ROE、债务、自由现金流、经济护城河），带打分和评级。 3️⃣ us-market-sentiment 美股市场情绪监测，跟踪机构流向、散户情绪、对冲基金杠杆等指标。 4️⃣ macro-liquidity 宏观流动性预警，通过美联储净流动性、SOFR、MOVE 指数等判断风险。 5️⃣ btc-bottom-model 比特币周期择时模型，综合 13 个指标给出市场热度评分。 这些 Skill 强调证据分级和结构化输出，适合想用 AI 做系统化股票、宏观和加密货币研究的用户。 我目前主要拿来做财报前后的对比分析，先跑历史数据建立基准，再对比实际数据和指引变化。 想系统做美股研究的同学可以试试，框架确实比较专业。

爱吃折耳根的Ace

13,037 views • 1 month ago

Codex App / CLI 也可以直接接入股票、财报、SEC 文件和金融新闻数据了。 用的是 Financial Datasets 官方 MCP Server。 它不是单纯“查股价”的插件，而是把金融数据源接进 AI Agent，让 Codex 可以一边拿实时数据，一边做分析。 能做什么？ 1. 查股票最新价格 比如 AAPL、NVDA、TSLA 的最新价格、涨跌、成交量。 2. 查历史行情 可以看某只股票过去一段时间的 OHLCV 数据：开盘、最高、最低、收盘、成交量。 3. 分析财报 可以读取收入、利润、资产负债表、现金流等数据，做同比、环比、利润率、现金流质量分析。 4. 看估值指标 比如 P/E、市值、EV/Revenue、股息率等。 5. 查 SEC filings 可以让 Codex 总结 10-K、10-Q、8-K 里的风险因素、管理层讨论、重大事件。 6. 看公司新闻 结合最近新闻，分析短期催化、风险和市场情绪。 7. 横向对比公司 比如让 Codex 对比 NVDA、AMD、AVGO 的增长、利润率、估值和风险。 8. 做筛股 按行业、估值、收入规模、利润率等条件筛出符合要求的公司。 Codex CLI 安装方式： bash codex mcp add financial-datasets --url codex mcp login financial-datasets codex mcp list 执行 login 后会走 OAuth 登录 Financial Datasets。 如果你用的是 Codex App，只要和 CLI 是同一个 macOS 用户，配置会共用。安装完成后重启 Codex App，新开会话就能用。 使用示例： 用 financial-datasets 查 NVDA 最新股价，只返回价格、时间和来源。 分析 AAPL：最新股价、最近财报、估值、新闻催化和主要风险，最后给我一个短期/中期观察结论。 对比 TSLA、BYD、RIVN 的收入增长、毛利率、现金流和估值，判断谁的基本面更健康。
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Codex App / CLI 也可以直接接入股票、财报、SEC 文件和金融新闻数据了。 用的是 Financial Datasets 官方 MCP Server。 它不是单纯“查股价”的插件，而是把金融数据源接进 AI Agent，让 Codex 可以一边拿实时数据，一边做分析。 能做什么？ 1. 查股票最新价格 比如 AAPL、NVDA、TSLA 的最新价格、涨跌、成交量。 2. 查历史行情 可以看某只股票过去一段时间的 OHLCV 数据：开盘、最高、最低、收盘、成交量。 3. 分析财报 可以读取收入、利润、资产负债表、现金流等数据，做同比、环比、利润率、现金流质量分析。 4. 看估值指标 比如 P/E、市值、EV/Revenue、股息率等。 5. 查 SEC filings 可以让 Codex 总结 10-K、10-Q、8-K 里的风险因素、管理层讨论、重大事件。 6. 看公司新闻 结合最近新闻，分析短期催化、风险和市场情绪。 7. 横向对比公司 比如让 Codex 对比 NVDA、AMD、AVGO 的增长、利润率、估值和风险。 8. 做筛股 按行业、估值、收入规模、利润率等条件筛出符合要求的公司。 Codex CLI 安装方式： bash codex mcp add financial-datasets --url codex mcp login financial-datasets codex mcp list 执行 login 后会走 OAuth 登录 Financial Datasets。 如果你用的是 Codex App，只要和 CLI 是同一个 macOS 用户，配置会共用。安装完成后重启 Codex App，新开会话就能用。 使用示例： 用 financial-datasets 查 NVDA 最新股价，只返回价格、时间和来源。 分析 AAPL：最新股价、最近财报、估值、新闻催化和主要风险，最后给我一个短期/中期观察结论。 对比 TSLA、BYD、RIVN 的收入增长、毛利率、现金流和估值，判断谁的基本面更健康。

比特币橙子Trader

23,838 views • 3 months ago

🚨卧槽！LLM 驱动的每日股票智能分析系统来了 daily_stock_analysis（简称 DSA）是一个开源的自动化股票分析工具，能每天对你的自选股进行多维度分析，并生成结构化的决策报告。 它整合了行情、技术指标、新闻舆情和基本面数据，通过大模型输出包含评分、趋势、买卖点、风险提示、催化因素的报告，并支持自动推送到企业微信、飞书、Telegram 等渠道。 核心亮点： > 多市场覆盖：支持 A 股、港股、美股、日股、韩股等，同时支持 ETF > 结构化 AI 决策报告：输出评分、趋势判断、买卖点、风险预警、催化剂和操作清单 > 多源数据融合：行情 + 新闻 + 公告 + 基本面 + 舆情，自动聚合去重 > Agent 策略问股：支持缠论、均线、波浪等多策略视角进行多轮追问 > 零成本自动化：支持 GitHub Actions 定时运行，每天自动推送报告 > 提供 Web 看板 + 回测 + 组合管理功能，本地部署或 Actions 均可 对需要每日系统化复盘 A 股和美股、又不想每天手动刷资讯的投资者和交易者来说，这是一个功能比较完整的开源 AI 分析方案。
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🚨卧槽！LLM 驱动的每日股票智能分析系统来了 daily_stock_analysis（简称 DSA）是一个开源的自动化股票分析工具，能每天对你的自选股进行多维度分析，并生成结构化的决策报告。 它整合了行情、技术指标、新闻舆情和基本面数据，通过大模型输出包含评分、趋势、买卖点、风险提示、催化因素的报告，并支持自动推送到企业微信、飞书、Telegram 等渠道。 核心亮点： > 多市场覆盖：支持 A 股、港股、美股、日股、韩股等，同时支持 ETF > 结构化 AI 决策报告：输出评分、趋势判断、买卖点、风险预警、催化剂和操作清单 > 多源数据融合：行情 + 新闻 + 公告 + 基本面 + 舆情，自动聚合去重 > Agent 策略问股：支持缠论、均线、波浪等多策略视角进行多轮追问 > 零成本自动化：支持 GitHub Actions 定时运行，每天自动推送报告 > 提供 Web 看板 + 回测 + 组合管理功能，本地部署或 Actions 均可 对需要每日系统化复盘 A 股和美股、又不想每天手动刷资讯的投资者和交易者来说，这是一个功能比较完整的开源 AI 分析方案。

爱吃折耳根的Ace

14,875 views • 1 month ago

Codex 5.6 在股票分析上的能力其实还是被低估了 最近把几个数据源和回测工具接到一起用，发现它在投研流程上能覆盖得比较完整。 目前主要在用的几个： - Public Equity Investing(内置插件搜索就有)： 按买方分析框架拆解公司，输出财报、估值、催化剂和风险判断，还能生成可交互的投研看板 - global-stock-data： 免费获取美股和港股数据，涵盖行情、财务、机构持仓、期权链等，不需要额外申请 API Key - a-stock-data： 补齐 A 股数据能力，支持资金流、财务和全市场筛选 - Vibe-Trading MCP： 把分析结论放进历史数据里做回测，支持 Walk-Forward 和蒙特卡洛，最后直接出 HTML/PDF 报告 把这些组合起来后，从拿数据、做基本面判断到验证策略，基本能形成一条比较顺畅的链路。 对经常用 Codex 做股票研究的人来说，这几个工具配合使用后的效率提升还是比较明显的。
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Codex 5.6 在股票分析上的能力其实还是被低估了 最近把几个数据源和回测工具接到一起用，发现它在投研流程上能覆盖得比较完整。 目前主要在用的几个： - Public Equity Investing(内置插件搜索就有)： 按买方分析框架拆解公司，输出财报、估值、催化剂和风险判断，还能生成可交互的投研看板 - global-stock-data： 免费获取美股和港股数据，涵盖行情、财务、机构持仓、期权链等，不需要额外申请 API Key - a-stock-data： 补齐 A 股数据能力，支持资金流、财务和全市场筛选 - Vibe-Trading MCP： 把分析结论放进历史数据里做回测，支持 Walk-Forward 和蒙特卡洛，最后直接出 HTML/PDF 报告 把这些组合起来后，从拿数据、做基本面判断到验证策略，基本能形成一条比较顺畅的链路。 对经常用 Codex 做股票研究的人来说，这几个工具配合使用后的效率提升还是比较明显的。

爱吃折耳根的Ace

44,578 views • 1 month ago

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有 近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」 以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。 现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全 只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了 做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看
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爱吃折耳根的Ace

18,508 views • 2 months ago

买不起彭博终端，不代表只能靠财经群和截图做研究。 我把 GitHub 上 4 个开源金融项目交给 Codex，结果真能拼出一套 “私人版彭博 + AI 私人投研团队”。 合计 122K+ Star，全部免费。 我找出四个最能打的： daily_stock_analysis｜58.8K Star 覆盖 A 股、港股、美股等多个市场和 ETF，每天自动生成评分、趋势、买卖点、风险警报和研究报告。 支持 15 种分析策略，GitHub Actions 约 5 分钟部署，不需要服务器。 FinceptTerminal｜29.1K Star 真正的开源金融终端。 内置 37 个 AI Agent，覆盖巴菲特、格雷厄姆、芒格、宏观和地缘分析；还有 100+ 数据连接器，可接 FRED、IMF、世界银行、Yahoo Finance 等数据源。 不只给数据，还能直接做估值、组合优化和风险分析。 Lean｜20.8K Star QuantConnect 的开源量化交易引擎。 支持 Python 和 C#，从策略研究、历史回测到实盘执行全部打通。想认真学量化，这个基本绕不开。 ai-berkshire｜14.1K Star 专门为 Claude Code 和 Codex 设计的价值投资 Skill 合集。 把巴菲特、芒格、段永平、李录的方法论塞进多个 Agent，同时分析商业模式、护城河、管理层、估值和风险，再汇总成完整投研报告。 这四个项目刚好覆盖四个场景： 每日简报、专业终端、算法交易、深度研究。 严格来说，它们并不全是 Skill。 但 Codex 可以通过 Skill、代码和命令行把它们串起来，从看盘、研究到回测，一套流程直接跑通。 但对于个人研究来说，已经够狠了。 下面视频展示了具体效果～
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买不起彭博终端，不代表只能靠财经群和截图做研究。 我把 GitHub 上 4 个开源金融项目交给 Codex，结果真能拼出一套 “私人版彭博 + AI 私人投研团队”。 合计 122K+ Star，全部免费。 我找出四个最能打的： daily_stock_analysis｜58.8K Star 覆盖 A 股、港股、美股等多个市场和 ETF，每天自动生成评分、趋势、买卖点、风险警报和研究报告。 支持 15 种分析策略，GitHub Actions 约 5 分钟部署，不需要服务器。 FinceptTerminal｜29.1K Star 真正的开源金融终端。 内置 37 个 AI Agent，覆盖巴菲特、格雷厄姆、芒格、宏观和地缘分析；还有 100+ 数据连接器，可接 FRED、IMF、世界银行、Yahoo Finance 等数据源。 不只给数据，还能直接做估值、组合优化和风险分析。 Lean｜20.8K Star QuantConnect 的开源量化交易引擎。 支持 Python 和 C#，从策略研究、历史回测到实盘执行全部打通。想认真学量化，这个基本绕不开。 ai-berkshire｜14.1K Star 专门为 Claude Code 和 Codex 设计的价值投资 Skill 合集。 把巴菲特、芒格、段永平、李录的方法论塞进多个 Agent，同时分析商业模式、护城河、管理层、估值和风险，再汇总成完整投研报告。 这四个项目刚好覆盖四个场景： 每日简报、专业终端、算法交易、深度研究。 严格来说，它们并不全是 Skill。 但 Codex 可以通过 Skill、代码和命令行把它们串起来，从看盘、研究到回测，一套流程直接跑通。 但对于个人研究来说，已经够狠了。 下面视频展示了具体效果～

爱吃折耳根的Ace

16,872 views • 1 month ago

20秒的视频 —— 用Claude Code+ HyperFrames 分析股票/财报 我在 Claude Code 里只丢了一段提示词，让它生成英伟达的完整金融投研报告并直接产出视频 它自动调用安装好的金融插件，把数据拉全、分析跑完，最后再交给 HyperFrames 一键剪辑成视频整体效果还不错，整个过程花的时间不多，最后它给出的投资建议是——强烈买入英伟达！🥸 用到的工具有： • Claude Code • HyperFrames（一键剪辑视频） • Financial Analysis（官方插件：专业建模、DCF、comps、LBO、3报表全自动） • Financial Datasets（官方插件：实时财报、股价、行业数据随问随搜）
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20秒的视频 —— 用Claude Code+ HyperFrames 分析股票/财报 我在 Claude Code 里只丢了一段提示词，让它生成英伟达的完整金融投研报告并直接产出视频 它自动调用安装好的金融插件，把数据拉全、分析跑完，最后再交给 HyperFrames 一键剪辑成视频整体效果还不错，整个过程花的时间不多，最后它给出的投资建议是——强烈买入英伟达！🥸 用到的工具有： • Claude Code • HyperFrames（一键剪辑视频） • Financial Analysis（官方插件：专业建模、DCF、comps、LBO、3报表全自动） • Financial Datasets（官方插件：实时财报、股价、行业数据随问随搜）

梭哈.AI

98,614 views • 3 months ago

Anthropic 官方亲自发布的这个金融工作流 GitHub 仓库，可以让华尔街80%的员工都失业了 这个仓库将所有的金融服务工作都做成了工作流，包括投研分析、财务管理、私募股权等 视频中，我只是输入了「帮我做一个英伟达的投研分析报告，并产出 word 文档给我」 它输出了一个堪比彭博级别的投资报告，内容包括了： - 投资逻辑 - 投资风险 - 公司概览 - 产品分析 - 行业分析 - 竞争格局 - 财务分析 - 估值预测等 我的专业也是金融，对这个报告的评价一个字：夯 仓库地址：
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Anthropic 官方亲自发布的这个金融工作流 GitHub 仓库，可以让华尔街80%的员工都失业了 这个仓库将所有的金融服务工作都做成了工作流，包括投研分析、财务管理、私募股权等 视频中，我只是输入了「帮我做一个英伟达的投研分析报告，并产出 word 文档给我」 它输出了一个堪比彭博级别的投资报告，内容包括了： - 投资逻辑 - 投资风险 - 公司概览 - 产品分析 - 行业分析 - 竞争格局 - 财务分析 - 估值预测等 我的专业也是金融，对这个报告的评价一个字：夯 仓库地址：

Sac

129,472 views • 3 months ago

🚨兄弟们！复合多 AI 智能体股票团队分析系统来了 oficcejo 开源的 aiagents-stock，用多个 AI 智能体模拟真实券商分析师团队，做 A 股全流程分析和决策。 核心亮点： > 多 Agent 协作分析：技术、资金、风险、游资、板块等多角色并行讨论 > A 股深度适配：内置龙虎榜跟踪 + 板块轮动预警 + T+1 规则 > 批量分析 + 实时监测：支持多线程分析，关键点位自动触发警报（邮件/钉钉/飞书） > 完整闭环：分析 → 报告导出（PDF/Markdown）→ MiniQMT 量化交易接口 > 支持 DeepSeek 等模型自由切换，Streamlit 可视化界面 > Docker 一键部署，已有 B 站用户靠这个系统实盘操作 对想用 AI 构建股票分析团队、做 A 股短线和板块策略的人来说，目前这是开源里最完整、最落地的多 Agent 股票分析系统之一。
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🚨兄弟们！复合多 AI 智能体股票团队分析系统来了 oficcejo 开源的 aiagents-stock，用多个 AI 智能体模拟真实券商分析师团队，做 A 股全流程分析和决策。 核心亮点： > 多 Agent 协作分析：技术、资金、风险、游资、板块等多角色并行讨论 > A 股深度适配：内置龙虎榜跟踪 + 板块轮动预警 + T+1 规则 > 批量分析 + 实时监测：支持多线程分析，关键点位自动触发警报（邮件/钉钉/飞书） > 完整闭环：分析 → 报告导出（PDF/Markdown）→ MiniQMT 量化交易接口 > 支持 DeepSeek 等模型自由切换，Streamlit 可视化界面 > Docker 一键部署，已有 B 站用户靠这个系统实盘操作 对想用 AI 构建股票分析团队、做 A 股短线和板块策略的人来说，目前这是开源里最完整、最落地的多 Agent 股票分析系统之一。

爱吃折耳根的Ace

14,958 views • 1 month ago

🚨 又发现一个支持 A 股、港股、美股牛逼的仓库—go-stock！ 目前 6.6K+ stars，基于 Go + Wails + Vue3 + NaiveUI 搭的 AI 股票分析工具。最大的亮点：A 股、港股、美股三市场通吃，ETF/基金也在路上了 go-stock 核心亮点： > 实时行情一屏看全：分时图、K线（日/周/月）、涨跌幅一目了然 > AI 智能分析：个股技术面 + 消息面 + 资金面，一键生成分析报告 > 市场情绪量化：NLP 解析新闻/研报，直接出情绪指标，不用自己翻帖 > AI 智能选股：技术指标 + AI 预测双重筛选，筛完还能多轮追问 > 涨跌报警推送：钉钉/企业微信直达，不用盯盘 自选管理 + 成本追踪 + 盈亏计算，全在本地 SQLite，数据不出你电脑 最狠的是 AI 模型接入：DeepSeek、OpenAI、Ollama 本地跑、LMStudio、硅基流动、火山方舟、阿里云百炼主流平台全接 以前做股票分析：开同花顺看行情 → 开浏览器翻新闻 → 开 Excel 算指标 → 开微信问朋友。 现在 go-stock 一个桌面 App 全包了，底下还挂着你选的大模型实时分析。股票研究这件事，终于不用在八个窗口来回切了！
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爱吃折耳根的Ace

43,752 views • 2 months ago

投资分析的AI神器来了！ValueCell AI，🚀 地址评论区自取。 之前一直想搞一个类似的产品来着，但是迫于精力和投资方面的阅历，所以也就搁置了。 最近发现这个工具竟然能实时抓取市场数据，尤其是美股的实时盘前盘中盘后数据，并且支持策略回测，生成的投研报告格式都可以直接拿来发文章，这就有点太方便了~ 里面有各种数据报表，也能从宏观、微观各个角度来分析市场。 比如大家最关心的A股和美股，用它分析一下，看看结果和你的判断是否一致？ 听说他们底层模型非常烧钱💰 有懂投资的大佬快去体验一下，分享一下感受！
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鱼总聊AI

28,872 views • 5 months ago

别再被泛泛而谈的 炒股AI 分析绕晕了。 分享一个开源项目 UZI-Skill（游资技能库）--打破A股、港股、美股市场壁垒的AI投研引擎。 最新版本直接把大家超爱的 Serenity 白毛女神 加入看盘评审团，颜值和实力直接拉满！ 硬核看点，颠覆传统： 【66位大佬辩论室模式】：模拟巴菲特、索罗斯等9大流派的66位AI评审员（含最新Serenity女神），三轮互阅激烈PK，最终用红绿灯给出【安全 / 观望 / 看多】评级，极大减少单一模型偏见。 【分布式多维度解构】 内置22类免费行情数据源（K线缠论、PE Band、供应链矩阵等），自动输出全维度结构化个股报告。 【全大模型兼容，模块化自由】 完美适配Claude 3.5、DeepSeek、Hermes等主流大模型，模块化技能自由搭配，满足你的一切定制化需求。 无论是散户、团队复盘还是量化团队，都可以看看～ 非投资建议，dyor 地址：
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别再被泛泛而谈的 炒股AI 分析绕晕了。 分享一个开源项目 UZI-Skill（游资技能库）--打破A股、港股、美股市场壁垒的AI投研引擎。 最新版本直接把大家超爱的 Serenity 白毛女神 加入看盘评审团，颜值和实力直接拉满！ 硬核看点，颠覆传统： 【66位大佬辩论室模式】：模拟巴菲特、索罗斯等9大流派的66位AI评审员（含最新Serenity女神），三轮互阅激烈PK，最终用红绿灯给出【安全 / 观望 / 看多】评级，极大减少单一模型偏见。 【分布式多维度解构】 内置22类免费行情数据源（K线缠论、PE Band、供应链矩阵等），自动输出全维度结构化个股报告。 【全大模型兼容，模块化自由】 完美适配Claude 3.5、DeepSeek、Hermes等主流大模型，模块化技能自由搭配，满足你的一切定制化需求。 无论是散户、团队复盘还是量化团队，都可以看看～ 非投资建议，dyor 地址：

爱丽丝呀！

65,818 views • 2 months ago

傻哥惊讶地发现： 对于美股投资 傻哥把自己的投资框架 糅合了格雷厄姆、巴菲特、芒格、费雪和李录这5位第一梯队价值投资人的分析方法 得到的分析报告 坦白说，已经爆锤推上你能看到的报告 也已经爆锤普通基金分析师的水平了 而且成本几乎为0，等待时间成本几乎为0
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傻哥惊讶地发现： 对于美股投资 傻哥把自己的投资框架 糅合了格雷厄姆、巴菲特、芒格、费雪和李录这5位第一梯队价值投资人的分析方法 得到的分析报告 坦白说，已经爆锤推上你能看到的报告 也已经爆锤普通基金分析师的水平了 而且成本几乎为0，等待时间成本几乎为0

比特傻

54,420 views • 5 months ago

🚨 卧槽！终于有人把 A 股 + 美港股的免费数据源彻底打通了！ 一个作者两个硬核开源项目，把原本散落在各个平台的原始数据，整合成了 AI 能直接调用的数据层。 从此不用再自己对接各种接口、处理反爬、或者花几万块买专业数据了。 A 股版：a-stock-data 覆盖实时行情、资金流、股东户数、龙虎榜、全量公告、研报 PDF 下载、概念板块、北向资金、融资融券、大宗交易、解禁等。 > 7 层架构 > 28 个端点 > 13 个数据源 > 零第三方 data wrapper 依赖 美港股版：global-stock-data 覆盖美股期权链、SEC EDGAR 结构化 XBRL、503 个 GAAP 指标、纯 Python 技术指标计算、资金流、财报三表、全市场列表等。 > 8 层架构 > 18 个端点 > 5 个数据源 > 仅依赖 requests 这两个项目最大的价值，不是又多了几个股票接口。 而是直接封装成 Skill，可以让 Claude、GPT、Cursor、Codex 这类 AI Agent 直接调用，瞬间变成你的量化数据助手 做 A 股 / 美股 / 港股复盘、AI 投研、自动化报告、量化分析的人，建议保存看看。
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爱吃折耳根的Ace

99,077 views • 2 months ago

🚨兄弟们！28K Star 的量化金融资源大全，基本把能用到的工具都收全了 awesome-quant 是一个长期维护的 Awesome List，专门收集量化金融相关的优质资源。 仓库里按类别整理了大量书籍、论文、工具库、数据源、课程和社区链接，覆盖了从入门到进阶的各个方向， 核心亮点： > 覆盖量化全链路：数值计算、金融定价、技术指标、回测框架、组合优化、风险管理、因子研究等 > 多语言支持：Python、R、Julia、Java、JavaScript 等主流量化语言工具一应俱全 > 经典与现代并存：包含 QuantLib、Zipline、Backtrader 等老牌工具，也收录大量机器学习与另类数据项目 > 实用资源丰富：市场数据源、时间序列分析、情绪分析、预测市场等分类清晰 > 同时整理了大量书籍、论文复现和商业工具，适合不同阶段的学习和实践 > 社区活跃，持续更新，是目前开源里最全面的量化资源合集之一 对想系统学习量化交易、构建交易系统，或者做量化研究的开发者、研究员和学生来说，这份列表目前是最好的起点资源库。
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爱吃折耳根的Ace

17,664 views • 1 month ago