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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！

鱼总聊AI

65,528 subscribers

28,905 次观看 • 6 个月前 •via X (Twitter)

健康养生科学技术财经

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

60 条评论

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

地址是： Valuecell这个产品可以拿到美股实时的盘前盘中盘后数据，做到实时分析。国内很多监控软件都只监控开盘-收盘的价格，盘前、盘中、盘后、夜盘的数据都是不更新的，也导致了给到的分析都是已经过时的。这个点我觉得Valuecell还是很不错的

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

这AI给我的结果，我要不要信兄弟们？有懂的大佬说下

超级个体｜柿子的头像

超级个体｜柿子6 个月前

投资分析啊，我也一直想搞一个来着，但是没啥精力

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

看来人人都有需求啊~

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Rion Wu6 个月前

厉害了这个工具

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

有点子东西，投研工具，拿来写文章这个想法如何

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Rion Wu6 个月前

这个真的可以啊，而且数据来源都有详实的依据，省的自己再花时间找了

AYi 的头像

AYi6 个月前

我最近还在研究龙虾自动选票分析的 skill，现在独立应用都出来了(¯▽¯)👍

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鱼总聊AI6 个月前

以前我也想搞来着，很多朋友都提了这个想法~

HAI Labs（人本智能实验室）的头像

HAI Labs（人本智能实验室）6 个月前

ValueCell很早就关注了，还有很多类似的AI量化开源工具其实没必要完全自己从零开始开发，共创联盟有一个量化俱乐部小群，欢迎鱼总一起交流

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程序员小灰6 个月前

感谢鱼总的推荐👍

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

哈哈，用一下试试，有免费的次数

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程序员端哥6 个月前

我也搞了个类似的

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

端哥牛的，是不是太厉害了，然后只给自己用？

程序员端哥的头像

程序员端哥6 个月前

是的还在自己玩

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Asher Wu6 个月前

我去试试，现在用的是东财的深度研究，也不错

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鱼总聊AI6 个月前

@NoahWu_ 试了吗？

Asher Wu 的头像

Asher Wu6 个月前

试了，效果还行，不过还有很多要改进的地方，我充了一个69会员支持一下

阿川 | AI thinking 的头像

阿川 | AI thinking6 个月前

稳不稳定？我来接入看看

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鱼总聊AI6 个月前

似乎没有api

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木马人6 个月前

最近美股是真的拉，这个看着挺好用

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

亏了么？😄

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木马人6 个月前

肯定啊，今年这行情

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

没事，逆风翻盘

木马人的头像

木马人6 个月前

长期定投，没事

Tony出海的头像

Tony出海6 个月前

后台有没有用 opus

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

看不到呢，要不Tony逆向一把

jumbo88 的头像

jumbo886 个月前

我一直部署不成功

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

不需要部署啊

xia0sheng 的头像

xia0sheng6 个月前

试了下，分析股票的维度很多，但是我觉得他做的工作通用ai都能够做到，只不过可能要很多提示词，或者说让ai以及根据这个网站的分析思路这个skill也能实现。感觉不太值得买个会员

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

实时获取会不会是个重点？

耳朵的头像

耳朵6 个月前

效果不错

MindfulReturn 身心修复局的头像

MindfulReturn 身心修复局6 个月前

嗯嗯，我也搞了个分析skill

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

到时候分享一下呀，skills应该也能搞实时数据

余温的头像

余温6 个月前

好东西，立马尝试一下😋

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

Try Now！

yunoshima 的头像

yunoshima6 个月前

rst @readwise save thread

Erwin 的头像

Erwin6 个月前

没死磕是对的，真做过金融SaaS的都懂这底层的坑有多深。大模型充其量只是个高级计算器，投资工具的护城河永远是脏活累活洗出来的独家数据和投研逻辑，根本不是外头那层AI的皮。

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

我确实做不了~个人开发者很难，这得机构做比较合适

Cell 细胞的头像

Cell 细胞6 个月前

酷！收入监控系统。

Ryan Lee 的头像

Ryan Lee6 个月前

不错，数据很详细啊，以后每天开盘前分析一波。

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

@sylvainxai 明天买入前先分析一波A股

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AI奶爸6 个月前

数据这么详细，投资者的福利品

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

实时的~牛逼吧

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AI奶爸6 个月前

确实厉害了，可以搞个投资顾问了，小龙虾实时投资

20xbrights 的头像

20xbrights6 个月前

这下不得不体验了！

SimbaLee 的头像

SimbaLee6 个月前

这个问题太大太宽泛了。在这种prompt在能得到的结果置信度不高，至少不敢拿真金白银去验。开个模拟仓试试吧

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

嗯嗯，先模拟测试下

小墨同学的头像

小墨同学6 个月前

很不错的好东西这样投资又有一个新的资讯方式了

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

@legacyvps A股和美股的分析还可以

泊舟的头像

泊舟6 个月前

让他分析一下我这要不要跑路😂

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

尼瓦尔是要赚翻哦~

Kevin Ma 的头像

Kevin Ma6 个月前

好东西

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

这类型产品目前应该也不少吧，可以试试

智能合约研究者的头像

智能合约研究者6 个月前

Bet 💐

像素K先生的头像

像素K先生6 个月前

@readwise save thread

Researcher_王十三的头像

Researcher_王十三6 个月前

好好好炒股亏钱有理由了

鱼总聊AI 的头像

鱼总聊AI6 个月前

对，都怪那个AI来着。。😄

老猫.Btc 的头像

老猫.Btc6 个月前

内容很不错

槽老湿的头像

槽老湿6 个月前

底层用的什么模型知道吗？

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终于找到最适合普通人美股交易的 AI Agent 了！！! 这个 AI Agent 完美解决了普通人投资的所有痛点： 1、其内置数据库相当强大，堪比彭博数据库，你可以直接询问所有你想知道的公司基本面信息等等 2、行情看板一幕了然，可以很直观的感受市场整体的温度，也可以直接了解个股的涨幅 3、内置无数种大佬策略，可以直接学习大佬策略，想深度学习的直接和 AI 探讨 4、内置回测功能，想判断自己的交易策略是否正确，直接用 AI 进行回测就完事了这个产品就是是Minara AI，可以帮助用户快速研究市场和个股，验证投资逻辑并对自己的进行回测最重要的是，其直接内置了一个「华尔街研报分析团队」，简单来说，就是一套投资分析工作流，分别由不同的 Agent 负责分析，探讨以及决策等我自己实测下来这个功能非常的夯，观点站的住脚，分析的也很合理，具体的分析可以看视频介绍我真建议所有在美股交易的朋友可以自己上手试试，其内置的数据库已经可以帮你省去上万的彭博订阅费，内置的工作流估计也好几万，关键还好用，我真找不到不上手的理由了！！！传送门🔗：

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Sac

27,527 次观看 • 13 天前

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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爱吃折耳根的Ace

28,782 次观看 • 1 个月前

做数据分析的人应该都懂那种崩溃感： Excel 一开就卡、SQL 跑半天、模型调参像瞎猜、报告一写就是一下午。更别说很多人本职工作也不是“数据科学家”，但又不得不啃一堆 CSV、报表和图表。这两天看到人民大学 RUC Datalab 开源的DeepAnalyze，有点眼前一亮。它不是那种“帮你写点分析文案”的 AI，而是想做一个真正的「AI 数据分析师」：能读 Excel/CSV/JSON/TXT，自己规划步骤、清洗数据、建模、画图、最后给你一份完整报告。甚至还能把推理链（reasoning trace）展示出来，让你看到它是怎么一步步想出来的。我自己最有感觉的点有几个：以前 ChatGPT 更像“写稿子、写代码”的助手，但对数据本身不够“懂”； DeepAnalyze 直接把这一块补上了，做到“从数据到报告”的全流程；对普通人来说，可能第一次有机会把“专业的数据分析能力”当成一个工具来用，而不是一门必须自己啃几年的技能。当然，它现在肯定还不完美，落地也需要折腾环境、准备数据。但这个方向我很看好： AI 帮你做繁琐的统计和建模，人类负责问好问题、选好指标、做最后决策。数据分析不再是少数人的特权，而是变成人人可用的一种“智能能力”。简单说：过去是「你学会数据分析再去用工具」，以后可能是「你先有一个 AI 数据分析师，再慢慢学会怎么问对问题」。

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sitin

15,328 次观看 • 11 个月前

作为一个业余自媒体，从来没有专业的去记录数据和分析数据，但是看了影视飓风这个分享还是大受震撼，原来自媒体运营是有这么多学问在里面的，他们这样团队的成功不是偶然的，你可以看到有一套科学的数据分析、系统化的流程和不断迭代的策略，而且核心指标居然只有两个：“点击率（CTR）”和“平均观看时长（AVD）”，仔细想想又挺科学，如果没有点击那么都没有人看；如果点进来了马上划走了，也说明内容不吸引人。也许以后我也应该学他们用飞书多维表格把微博和X的数据都记录下来😅

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宝玉

344,494 次观看 • 1 年前

我去，这个项目现在已经不只是AI 看股票了，基本在往一个本地版 AI 投研工作台进化。项目叫 go-stock，7.5K Stars，GPL-3.0 开源。它把行情、K 线、资金流、资讯、AI Agent、Skill、MCP、复盘、预警这些东西，全部塞进一个桌面端里，而且数据尽量留在本地。核心能力： 1️⃣ 支持 A 股、港股、美股和 ETF，行情、K 线、分时、分笔、集合竞价、资金流这些都能直接看 2️⃣ 内置 150+ AI 数据工具，还有 React / PlanExecute / DeepAgents 三种 Agent 模式，不只是简单聊天 3️⃣ 支持截图问股、K 线图分析，AI 可以直接理解你贴进去的图 4️⃣ 自带 Skill 系统和 MCP 扩展，可以继续接自己的工具、数据源和研究方法 5️⃣ 支持每日复盘、盘前策略、提示词回测和 AI 推荐结果统计，可以拿历史结果反过来验证分析质量 6️⃣ 龙虎榜、涨停梯队、热点资讯、股指期货持仓、异动监控、飞书/钉钉推送这些也都做进去了我比较喜欢它的一点是：它没有把 AI 股票分析停留在“问一句，这只票怎么看”。而是开始把 Agent、数据、Skill、MCP、复盘和长期记忆真正串到一个工作台里。而且最新版还加了 Agent 自我进化机制，任务做完后会自动沉淀经验，后面继续调用。做 A 股 AI 投研、股票量化，或者想自己搭一套本地 AI 股票研究系统的，这个值得看看。

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爱吃折耳根的Ace

42,831 次观看 • 15 天前

🚨 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

🚨 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

爱吃折耳根的Ace

18,890 次观看 • 3 个月前

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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爱吃折耳根的Ace

44,578 次观看 • 2 个月前

AI时代要争做出头鸟🐦：在公司找了几个同事用了下我vibe coding 出来的数据抓取器，一致好评，已经被部门头头和模型组邀约给 presentation，说说如何搞出来的。有一位同事感叹说为啥这么久市面上也发现几个特别好用的，你这么快就能搞出来。讲真能解决他人的问题还是蛮幸福的😆。最近也发现实现Minimal Viable Product 最小可行产品的难度其实越来越低了，关键还是在于后期产品打磨用户体验的提升。我最近在数据抓取1.0版的基础上又升级了几个功能 —— 原图对比，手动删除/增加数据点，重新抓取。下一个点要攻克的是高密度数据的抓取精度，这个的确是个难点。

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CyberCat

58,927 次观看 • 8 个月前

港大开源的仓库 Vibe-Trading ，适合爱交易的同学。 Vibe-Trading 是一个由人工智能驱动的多智能体金融工作空间，可将自然语言请求转化为可执行的交易策略、研究见解和全球市场的投资组合分析。主要功能：策略生成：根据您的想法自动生成交易代码智能数据访问： 5 个数据源，具备自动回退功能性能测试：使用历史市场数据测试您的策略 TradingView 导出：一键将策略转换为 TradingView 的 PineScript v6 格式专家团队：部署专门的 AI 代理来执行复杂的研究任务实时更新：实时查看整个分析过程 TradingView 直接内置了 64 个成熟的金融分析技能和 29 种 AI 团队配置（比如一键召唤“加密货币盯盘组”或“宏观研报组”），有高校实验室的学术底层逻辑兜底。有两个极其对味的特性：一是支持一键将策略转为 TradingView 的 PineScript v6 格式，跑通了直接挂图表；二是自带 MCP 协议，可以直接把它塞进 Cursor 或者 Claude Desktop 里，边写代码边让它在后台帮你算因子。想要地址的同学，评论区留言👇👇👇

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比特币橙子Trader

31,526 次观看 • 6 个月前

兄弟们！这个 Python 股票开源项目真的有点东西 myhhub/stock 不是那种只跑一次 demo 的玩具，而是一个能实际落地的 A 股分析系统：数据抓取、指标计算、形态识别、选股、回测、甚至自动交易全都有。它每天自动抓取 A 股数据，计算 17 个常用技术指标，并生成买卖信号参考，同时提供 Web 界面查看图表和数据。核心功能： > 实时拉 A 股数据 + 30+ 技术指标 > 自动识别 61 种 K 线形态 > 筹码分布分析（这个功能比较少见） > 支持自定义策略 + 回测验证 > Web 界面手机电脑都能看 > Docker 一键部署，定时任务自动跑数据对想自己搞量化、验证策略，或者系统学习 A 股技术分析的人来说，这个仓库的完整度算比较高的了。想快速玩的直接 Docker 部署就行，不想折腾也能先看看 Web 界面长什么样。

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爱吃折耳根的Ace

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Serenity发了个很有意思的提问：你心目中排名第一、最有信心的股票是什么，为什么？韩国分析师Jukan Jukan 回复说：Tower Semiconductor ，英伟达 NPO 计划的最大受益者评论区还有大量各路高手的回答，晚些用CodeX接API统计一下股票数据和持仓理由，肯定很有趣🧐 PS：视频是我用自己的美股投研工具分析的Tower Semiconductor，可以快速查看一支股票的数据以及X上的KOL的观点，完全免费公开

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梭哈.AI

71,116 次观看 • 2 个月前

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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Ada哒哒哒🐬

176,581 次观看 • 3 个月前

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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Sac

129,792 次观看 • 4 个月前

我去！A股这边终于有人把多 Agent 分析 + 盯盘 + 选股 + 下单塞进一个本地系统里了。 aiagents-stock，2K stars。Python + Streamlit，受 TradingAgents 启发，但方向完全是大陆盘口：游资龙虎榜、板块轮动、问财选股、MiniQMT 预留接口。市面上的 AI 炒股项目大多停在「出一份分析报告」这一步，给完观点就没下文。 aiagents-stock 不一样，受 tradingagents 启发，把一套年费 6000 的主力资金战法用 AI 复刻出来，还一路加到盯盘和量化下单。核心能力： 1️⃣ 6 位 AI 分析师分工研究，同一只股票从技术、基本面、资金、风险、情绪、新闻六个角度一起拆 2️⃣ 支持 A 股、港股、美股，单股深度分析和批量多线程分析都能跑 3️⃣ 自带主力选股、低价擒牛、小市值、净利增长、低估值等多套 A 股筛选策略 4️⃣ 龙虎榜也做成了 5 个 AI Agent 协同分析，可以追游资、看题材、筛次日潜力股 5️⃣ 板块轮动、宏观周期、新闻热度都能继续分析，还支持飞书、钉钉、邮件自动推送 6️⃣ 分析完还能加入实时盯盘，监控进场区间、止盈止损，并预留 MiniQMT 接口继续往量化交易走我觉得它最有意思的地方，是很懂 A 股这套玩法。不是简单拿一个国外 Agent 框架改成中文，而是真的把主力资金、龙虎榜、板块轮动、问财、T+1 这些东西都塞进去了。更像是：先让一群 AI 帮你研究，再让它们帮你选股、盯盘、复盘，最后还能继续接量化执行。做 A 股 AI 投研、短线复盘，或者想自己搭一套多 Agent 股票研究系统的，这个值得看看。

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爱吃折耳根的Ace

13,111 次观看 • 10 天前

最近发现了一个好东西，做产品和运营的朋友一定要看看~ 是 atypica.AI 做的商业研究智能体，现在把他们的市场调研能力打包成了 Marketing Skills，可以直接在 OpenClaw/Claude 里调用。说几个戳我的点： 1. 不仅能做常规的市场调研，连产品研发的前测都能做，这很全面了~ 2. 相比一般的 AI 调研工具，它会自己去刷社媒，模拟你的目标消费者，还能做深度访谈挖用户痛点。 3. 最后出来的报告，不仅有客观数据，还有用户洞察、产品需求分析，甚至还有 GTM plan。链接放评论区了，有市场调研、产品创新、用户洞察需求的朋友们都可以试试~

最近发现了一个好东西，做产品和运营的朋友一定要看看~ 是 atypica.AI 做的商业研究智能体，现在把他们的市场调研能力打包成了 Marketing Skills，可以直接在 OpenClaw/Claude 里调用。说几个戳我的点： 1. 不仅能做常规的市场调研，连产品研发的前测都能做，这很全面了~ 2. 相比一般的 AI 调研工具，它会自己去刷社媒，模拟你的目标消费者，还能做深度访谈挖用户痛点。 3. 最后出来的报告，不仅有客观数据，还有用户洞察、产品需求分析，甚至还有 GTM plan。链接放评论区了，有市场调研、产品创新、用户洞察需求的朋友们都可以试试~

木马人

16,126 次观看 • 6 个月前

别急着买数据！这 6 个 Python 工具帮你搭建量化系统很多人刚开始做量化，策略还没跑起来，就先把钱交给了数据商。其实你缺的，可能不是付费数据，而是这几个实用的 Python 工具。第一期先分享最常用的 6 个 1️⃣ yfinance 25k star 输入股票代码，就能从 Yahoo Finance 获取历史行情、分时数据、基本面、期权、外汇和加密资产。画 K 线、验证想法、快速回测，它通常是最省事的起点。 2️⃣ pandas-datareader 3.2k star 不只看股价，还能把宏观指标和 Fama-French 因子直接读进 Pandas。利率、通胀、市场因子，可以和资产价格放在一起研究。 3️⃣ Alpha Vantage 4.9k star 申请免费密钥后，就能调用股票、外汇、加密资产和常用技术指标。想快速获取 RSI、MACD 等数据，很方便。 4️⃣ Nasdaq Data Link 更像一个金融数据仓库，覆盖金融、经济和另类数据。平台既有免费资源，也有付费内容，研究时可以直接筛选免费部分。 5️⃣ Alpaca-py 1.5k star 官方 Python SDK，不仅可以获取市场数据，还能订阅实时数据流，并连接模拟交易。研究、信号和执行，可以逐步接到同一套流程里。 6️⃣ Finnhub 1.1k star 通过 REST 和 WebSocket 覆盖股票、外汇与加密资产，还能补充公司新闻和基本面信息，适合做实时监控和事件策略。这 6 个工具，不只是简单收藏。它们可以组合成一条完整的量化研究流程：行情数据 → 宏观因子 → 策略研究 → 回测验证 → 实时监控 → 模拟交易免费数据不一定适合直接实盘，但足够帮助你把量化研究系统搭起来。

别急着买数据！这 6 个 Python 工具帮你搭建量化系统很多人刚开始做量化，策略还没跑起来，就先把钱交给了数据商。其实你缺的，可能不是付费数据，而是这几个实用的 Python 工具。第一期先分享最常用的 6 个 1️⃣ yfinance 25k star 输入股票代码，就能从 Yahoo Finance 获取历史行情、分时数据、基本面、期权、外汇和加密资产。画 K 线、验证想法、快速回测，它通常是最省事的起点。 2️⃣ pandas-datareader 3.2k star 不只看股价，还能把宏观指标和 Fama-French 因子直接读进 Pandas。利率、通胀、市场因子，可以和资产价格放在一起研究。 3️⃣ Alpha Vantage 4.9k star 申请免费密钥后，就能调用股票、外汇、加密资产和常用技术指标。想快速获取 RSI、MACD 等数据，很方便。 4️⃣ Nasdaq Data Link 更像一个金融数据仓库，覆盖金融、经济和另类数据。平台既有免费资源，也有付费内容，研究时可以直接筛选免费部分。 5️⃣ Alpaca-py 1.5k star 官方 Python SDK，不仅可以获取市场数据，还能订阅实时数据流，并连接模拟交易。研究、信号和执行，可以逐步接到同一套流程里。 6️⃣ Finnhub 1.1k star 通过 REST 和 WebSocket 覆盖股票、外汇与加密资产，还能补充公司新闻和基本面信息，适合做实时监控和事件策略。这 6 个工具，不只是简单收藏。它们可以组合成一条完整的量化研究流程：行情数据 → 宏观因子 → 策略研究 → 回测验证 → 实时监控 → 模拟交易免费数据不一定适合直接实盘，但足够帮助你把量化研究系统搭起来。

爱吃折耳根的Ace

23,304 次观看 • 1 个月前

最近发历史的今天引起了不错的反响，又一个长期埋伏的投资有了回报：在我来日本之前，看到有一些资本开始投资AI，然后了解了机器学习的原理后，我意识到未来的内容领域大概率会被AI生成内容淹没，单纯只做当下的内容面临和AI竞争的问题，但是人类很难在单纯的劳动上竞争过机器但是有一种内容既不会被AI挤压竞争空间，反而会随着AI的普及，在内容创作和训练集角度越来越有价值，那就是高质量，真实的历史内容因为用AI制作历史照片和视频，那就不是AI生成内容，而是假内容同时因为人性的特点，人们在当下拍的照片和视频，尤其是在现代用云服务和硬盘来保存的环境下，数据99%都会丢失：云服务商倒闭，用户认为每个月资金负担太大主动删数据，硬盘损坏，这些都会导致历史数据的永久丢失，所以在现代反而很难留下历史照片和视频所以从训练集的角度来说，在AI爬完了图书和网站后，最稀缺的训练集数据就是真实的历史图片和视频我之前的工作是旅行自媒体，有几乎每天都会带着相机到处拍的习惯，并且为了做内容，所有视频拍摄都会有开始，经过，结束，所以会产生大量当下的图片和视频素材截止到上一次备份，我的总数据量有135TB，保存这个量级的数据是个很大的工程：用云服务，每个月会有很贵的账单用网盘，其实无限量网盘在这个数据量前面根本不是无限量，我之前试过office365，google drive企业账号，还有backblaze，前面两个都收回了无限量导致数据被删除，后面会在数据量达到50TB以上开始重复传你的数据，导致无法备份新数据用硬盘，硬盘其实是一种很脆弱的存储媒介，高温，潮湿，震动，哪怕只是放着不动数据都会丢失用磁带，高温，潮湿都是隐患所以我只能每隔一段时间重新买一批硬盘，把旧硬盘的数据复制到新硬盘一次，然后再买一批磁带生成一份新的磁带备份（这个过程很痛苦而且花钱，我自己都会有拖延症，要感谢女仆在旁边一直提醒我该买硬盘了，该维护数据了，我整理东西其实没有什么调理，也要感谢女仆帮我整理）这段视频是我们离开日本之前最后一次备份磁带，这些磁带发到了国内一份，带到了泰国一份很高兴又一个前期的投资开始逐渐有了回报

最近发历史的今天引起了不错的反响，又一个长期埋伏的投资有了回报：在我来日本之前，看到有一些资本开始投资AI，然后了解了机器学习的原理后，我意识到未来的内容领域大概率会被AI生成内容淹没，单纯只做当下的内容面临和AI竞争的问题，但是人类很难在单纯的劳动上竞争过机器但是有一种内容既不会被AI挤压竞争空间，反而会随着AI的普及，在内容创作和训练集角度越来越有价值，那就是高质量，真实的历史内容因为用AI制作历史照片和视频，那就不是AI生成内容，而是假内容同时因为人性的特点，人们在当下拍的照片和视频，尤其是在现代用云服务和硬盘来保存的环境下，数据99%都会丢失：云服务商倒闭，用户认为每个月资金负担太大主动删数据，硬盘损坏，这些都会导致历史数据的永久丢失，所以在现代反而很难留下历史照片和视频所以从训练集的角度来说，在AI爬完了图书和网站后，最稀缺的训练集数据就是真实的历史图片和视频我之前的工作是旅行自媒体，有几乎每天都会带着相机到处拍的习惯，并且为了做内容，所有视频拍摄都会有开始，经过，结束，所以会产生大量当下的图片和视频素材截止到上一次备份，我的总数据量有135TB，保存这个量级的数据是个很大的工程：用云服务，每个月会有很贵的账单用网盘，其实无限量网盘在这个数据量前面根本不是无限量，我之前试过office365，google drive企业账号，还有backblaze，前面两个都收回了无限量导致数据被删除，后面会在数据量达到50TB以上开始重复传你的数据，导致无法备份新数据用硬盘，硬盘其实是一种很脆弱的存储媒介，高温，潮湿，震动，哪怕只是放着不动数据都会丢失用磁带，高温，潮湿都是隐患所以我只能每隔一段时间重新买一批硬盘，把旧硬盘的数据复制到新硬盘一次，然后再买一批磁带生成一份新的磁带备份（这个过程很痛苦而且花钱，我自己都会有拖延症，要感谢女仆在旁边一直提醒我该买硬盘了，该维护数据了，我整理东西其实没有什么调理，也要感谢女仆帮我整理）这段视频是我们离开日本之前最后一次备份磁带，这些磁带发到了国内一份，带到了泰国一份很高兴又一个前期的投资开始逐渐有了回报

guanyuhan426

13,491 次观看 • 1 个月前

🚨 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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爱吃折耳根的Ace

35,849 次观看 • 3 个月前