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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！

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鱼总聊AI

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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。
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爱吃折耳根的Ace

28,269 просмотров • 7 дней назад

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

343,604 просмотров • 1 год назад

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

15,309 просмотров • 9 месяцев назад

🚨 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 просмотров • 1 месяц назад

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

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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

58,900 просмотров • 7 месяцев назад

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

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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

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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
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爱吃折耳根的Ace

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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：
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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：
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Sac

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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。
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爱吃折耳根的Ace

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最近这币安把整个数字货币砸一下，让人们发现所谓的数字黄金都是假的，币安这么搞一下让人们发现没有金银支撑的数字货币没有任何未来，一串数字突然就没了。 直接导致了金银从投资属性变成了货币属性，人们没有能相信的了，这个是核心。 所有发生的一切都在共产党的计划中，而且截止到今天，共产党也一直非常成功，当然也是七哥几年前说的东西，没什么新鲜的，跟着视频里对答案看看发展到哪一步了，看看各种媒体各种金融分析也挺有意思。
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Longwood（大根）

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如果你需要行业调研 赛道分析 竞品分析 融资管理 项目调研... 这个网站能爽死你！！ RootData | We're Hiring 以下文字为视频文稿 哈喽啊兄弟们 我接下来要说的产品是一个我好朋友公司的产品 如果你是一个Web3从业者、创业者或分析师 你想要做行业调研、赛道分析 、竞品分析、投融资调研、甚至结交人脉，那这网站能爽死你。一会儿你看我随便操作一遍你就懂了。 放心不是广告 你们都知道我从来不接广子。只有我觉得真的蛮好用，我才会发出来 场景演示1： 如果我想做一个项目，先期我需要大量的调研，了解这个赛道有哪些龙头项目，有哪些竞争对手，他们的团队构成、融资情况，那你可以在这里查看，先了解你的大赛道，然后去搜一下你这个赛道最新的融资信息，看看最新拿到融资的竞争对手们都在做什么，这里的【投融资】版块【项目】版块按照你自己的想法来根据#标签快速可以找到至少几十个对标项目。 场景演示2： 如果你调研过后，依然坚定不移的想做这个项目，那我给你两个小窍门： 1、找到对标项目的投资方，他们能投资竞争对手也说明该机构对该赛道有投资意向，这里可以找到他们的官方网站、Twitter、领英直接进行勾搭，能直达创始人的信息圈一定比你单纯发邮件靠谱得多 2、拥有个人流量的天使投资人或许也是你项目上的好帮手，你可以在这里找到 场景演示3：如果你想单纯地社交，也可以在这里找到很多牛人的简历还有做市商公司、能清楚的看到他曾经任职的项目或者公司，直接找到他的Twitter或者领英勾搭，一个好项目+牛逼的人是不是成功概率更高呢 演示场景4：如果你是行业分析师或寻找自己的投资标的，你需要研究例如某个L2的生态项目或者一些未上线的项目，这里就非常适合你 最后我想说，可能我举例的场景比较有限，但是Rootdata的好处是他是一个一直与时俱进的数据库，你可以在这些清晰地分类中，快速寻找到对自己有价值的数据和信息，这才是他化繁为简为我们提升效率也是他的价值所在，兄弟们，一起玩起来！！
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Goku很Cool （7.22台湾见）

13,966 просмотров • 2 лет назад

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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爱丽丝呀！

57,948 просмотров • 28 дней назад

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~
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木马人

16,126 просмотров • 4 месяцев назад

Codex 现在太方便了，你有什么需求直接在work里提，Codex自动帮你定时完成。 每天早上我会收到A股分析，投资建议 AI Crypto的最新动态 Crypto最新的动态，热点，投资建议 美股投资报告以及投资标的推荐 全部自动完成，AI领域最不能做的就是AI应用了感觉，大模型厂商稍微Update下，就能干死一堆小应用。
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比特币橙子Trader

13,509 просмотров • 1 месяц назад

所以AI是泡沫吗？ 在最新一期访谈中主持人问 lemonade ceo Daniel Schreiber 他如何看待数万亿的投资进入AI基建（例如买芯片/建造数据中心），问他是否担心资源的错误分配，和投资者的收益。 Danile 的回答是：我不清楚，也没资格评论这些投资人能否获取相应回报，但他们的投资在补贴我的生意（AI 保险），他们产生的海量智能几乎能让我免费使用！ 这也是我个人的判断和选择，我爱这种现状，我不投资大模型公司，但是选择投资下游的应用层龙头，大模型公司在补贴着我投资的公司。下一阶段的alpha会在这些应用层出现 $LMND $TEM ，mark my words！
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所以AI是泡沫吗？ 在最新一期访谈中主持人问 lemonade ceo Daniel Schreiber 他如何看待数万亿的投资进入AI基建（例如买芯片/建造数据中心），问他是否担心资源的错误分配，和投资者的收益。 Danile 的回答是：我不清楚，也没资格评论这些投资人能否获取相应回报，但他们的投资在补贴我的生意（AI 保险），他们产生的海量智能几乎能让我免费使用！ 这也是我个人的判断和选择，我爱这种现状，我不投资大模型公司，但是选择投资下游的应用层龙头，大模型公司在补贴着我投资的公司。下一阶段的alpha会在这些应用层出现 $LMND $TEM ，mark my words！

CyberCat

271,082 просмотров • 9 месяцев назад