科学养虾AI去幻20260316

2026年03月18日14:55 关键词 大语言模型投研数据安全幻觉交互形态财经媒体社交媒体数据模型优化策略市场投资分析收益资产代码环境接口模拟 全文摘要 在金融投资和研究领域，AI与大语言模型的应用显著提升了工作效率与准确性。无论是金融从业者还是投资者，日常工作中均广泛采用这些技术。讨论重点在于如何科学地应用AI技术，例如通过特定的提示词优化模型输出，减少模型幻觉，以及利用大语言模型辅助编程和数据处理，以提高研究效率。 科学“养虾”，AI去幻-20260316_导读 2026年03月18日14:55 关键词 大语言模型投研数据安全幻觉交互形态财经媒体社交媒体数据模型优化策略市场投资分析收益资产代码环境接口模拟 全文摘要 在金融投资和研究领域，AI与大语言模型的应用显著提升了工作效率与准确性。无论是金融从业者还是投资者，日常工作中均广泛采用这些技术。讨论重点在于如何科学地应用AI技术，例如通过特定的提示词优化模型输出，减少模型幻觉，以及利用大语言模型辅助编程和数据处理，以提高研究效率。此外，强调了通过精准的提示工程和数据处理方法，来避免数据偏差，确保信息准确性。同时，对数据安全给予高度关注，探讨了规避潜在风险和确保研究投资决策准确性的技术与方法。整体而言，这段对话揭示了AI和大语言模型在金融行业的广泛适用性与潜力，同时也指出了实施过程中的关键问题与挑战。 章节速览 00:00 AI与大语言模型在金融投研中的应用探索 分享了AI与大语言模型在金融投研中的应用，包括降低幻觉的研究、辅助编程工作，以及结合定量模型与定性场景的实践。通过飞书等工具，实现了自然交互、直观操作和本地访问能力，提升了数据安全与便利性，特别是在处理贵金属价格比价等任务时展现出高效性。 03:53 AI在投研中的应用与风险规避策略 对话讨论了通过调用API接口和使用AI工具如open call在投研中的应用，强调了减少人工核验的重要性，以及如何利用AI提高信息收集效率和投研报告质量。同时，指出AI工具虽能提升效率，但逻辑思考框架仍需人为把控，避免自身思考链路问题导致错误放大。 08:42大模型数据处理与工作流优化 讨论了在飞书等平台使用大模型进行股债性价比计算时遇到的数据口径错误问题，强调了人工核实数据的重要性。案例分析指出，即使模型计算逻辑正确，也可能因数据选择错误导致结果偏差，影响投资决策。此外，讨论了大模型在工作流中缺乏记忆性和连续性的问题，以及如何通过优化项目提升其表现，如使用class项目进行社交媒体和财经新闻分析，增强前后文逻辑连贯性。 14:19大模型应用与数据集成化趋势 讨论了互联网大厂在集成化终端布局上的进展，强调了数据和代码精准匹配的重要性，以及大模型在理解和处理复杂指令上的局限性。通过具体案例分析了数据源准确性对模型输出的影响，并指出未来龙虾形式应用将更趋完善，操作界面更友好，非最终形态。 20:47大模型在投资决策中的应用与规避策略 对话讨论了大模型在投资决策中的应用，强调了避免被广告或正面信息误导的重要性。通过关闭联网功能，输入全面数据，使模型基于定量分析做出决策，实现从定性到定量的逻辑落地，提高了决策的准确性和客观性。 23:42智能体生成报告：ERP指标分析与优化策略 对话围绕智能体如何通过精细的prompt设计生成高质量报告展开，重点介绍了利用大模型进行ERP指标计算与多场景模拟的方法，包括年化收益率、标准差计算以及噪声过滤等技术细节，最终生成了一份信息丰富、逻辑清晰的分析报告，展示了智能体在数据处理与决策支持方面的潜力。 26:48贸易摩擦下的投资策略与科技股应对分析 在贸易摩擦背景下，通过分析上市公司公告，发现科技股（TMT）在面对关税等外部压力时展现出积极应对措施，如供应链调整、内需市场拓展等，而这些措施未被市场充分预期。基于此，提出科技股在当时可能成为较好的买入时机。此外，强调了大模型在快速分析历史数据、辅助投资决策方面的作用，以及通过标准化流程（SOP）提高分析效率的重要性。 29:13大模型预测与人工经验结合的重要性 讨论了大模型在复盘历史数据时的高效性，但在预测未来时需谨慎，应结合人工经验和判断。强调了在分析库存周期等场景时，需综合考虑内外需因素，避免仅依赖模型预测，以获得更精准的市场洞察。 33:14智能体编程与金融市场策略分析 对话围绕智能体编程在金融市场策略分析中的应用展开，讨论了通过编程优化数据分析，识别行业规律，调整策略以适应市场变化的重要性。同时，强调了在智能体执行过程中，对数据口径和策略逻辑的校验，以及在不同市场环境下策略的适用性和局限性，提出了基于数据和逻辑的策略调整方法，以提升投资决策的准确性和有效性。 38:03 AI在金融分析与报告生成中的应用探索 对话探讨了AI在金融领域，尤其是报告生成和数据分析中的应用潜力。通过编程技巧和AI工具，如Python和webcoding，可以自动化处理重复性工作，如报告更新和数据分析，显著提高效率。强调了AI在标准化报告生成、数据复盘等方面的价值，同时指出深度认知产业和商业模式的基金经理技能难以被取代。未来的发展方向将侧重于集成式应用，降低使用门槛，提升商业价值。 43:07构建知识库与AI在投资分析中的应用 对话探讨了利用大模型如腾讯MA构建知识库，将历史文章转化为知识图谱，实现内容分类与聚类分析。强调了自然语言处理技巧的重要性，指出数据源准确性对投资判断的影响，以及避免成为快餐资源的策略。总结了拔掉网线、专注检索功能、数据源准确性和自然语言锤炼等关键实践，旨在提升投资分析的精准度与公允性。 发言总结 发言人1 深入探讨了人工智能在投资研究领域的应用与挑战，分享了从科学养虾到AI辅助交易、编程，以及利用大语言模型减少决策幻觉的实践经验。他们强调了AI工具，如飞书等，对提高工作效率、优化数据流程和提升模型准确性的积极作用。同时，他提醒了在享受AI高效辅助的同时，必须保持对数据严谨把控和逻辑链条的连贯性，通过人工核验来确保决策质量。此外，他们还提到了利用大模型进行复盘分析和报告自动生成的方法，并指出了在使用AI过程中需关注的数据准确性、避免数据画像干扰以及重视自然语言表达的精确性和逻辑性等关键点。整个发言涵盖了AI在投资研究中的实际应用、面临的挑战及应对策略，为听众提供了宝贵的见解和操作指南。 要点回顾 在投资研究领域中，如何科学地进行养虾，并结合了哪些技术和工具进行应用？ 发言人1：我们通过结合自身经验和踩过的坑，分享如何科学养虾。同时，在AI投研环境中，我们关注如何降低大语言模型的幻觉问题，以及如何利用AI辅助web coding工作，将定量模型与定性工作场景有机结合。 open call在投研场景中是如何应用的？ 发言人1：春节前，我们市场最早的一个团队使用open call完成了与投研场景结合的任务，例如通过飞书命令机器人在数据库中计算贵金属比价，对接上期所数据并生成直观的数据和图片报告。 open call出圈的原因是什么？ 发言人1：open call出圈主要有三个原因：一是交互形态自然，用户可通过社交软件直接与机器人对话执行任务；二是具有很强的直观反馈能力，非技术人员也能通过自然语言实现人际交互；三是具备本地访问能力，可以调动电脑上的各种工具完成一站式工作。 open call在数据安全方面如何处理？ 发言人1：open call在数据安全方面非常重要，通过严谨建立权限和隔离信息，避免了对既有安全信息的侵犯。尽管云端部署可能在便利度上不如本地部署顺畅，但确实提高了安全性。 open call在投研中的具体应用场景有哪些？ 发言人1：open call在投研中可以用来调用万泽同花顺API接口获取及时、准确的数据，减少坏账风险和幻觉。此外，还能帮助规避网络检索带来的问题，通过精细的prompt设计高效生成研报，并强调深度思考能力的重要性，避免模型带来的潜在错误放大。 open call如何帮助获取和整理公开信息平台上的信息？ 发言人1：open call可以配合插件，在浏览器界面上操作一系列内容，如关注社交媒体上的大V、梳理信息、翻译文本、整理图表等，从而实现对海外信息的及时捕捉和深度加工，替代人工完成高阶实习生或初级员工的深度工作。 对于研究员来说，如何正确理解和处理不同数据之间的差异及复杂性？ 发言人1：作为宏观研究员，需要花费大约三年时间来熟练掌握和区分各种数据的口径，如名义值、实际值、财务数据等。因此，在处理复杂的数据时，必须严谨核实信息，并建立严格的审查机制，避免混淆数据类型。 在投资研究中，数据错误对决策的影响有多大？AI助手在工作中是否存在理解偏差和数据获取问题？ 发言人1：如果在投资决策中只相差几个BP，虽然可能看似微小，但如果落实到实际投资中，这样的误差会带来较大影响。例如，在一个案例中，由于混淆了数据和错误使用了十年后的消费者数据，导致了分析结果出现较大偏差。是的，AI助手可能存在理解偏差，比如在解析特定场景时，可能将“不同价格条件下的投资组合策略”理解为单一的价格环境下的交易策略。此外，它们在数据画像方面也可能存在问题，例如，在某个时期无法获取真实数据后，可能会继续使用模拟数据进行计算和展示，这可能导致生成的结果与实际情况不符。 在与AI助手合作时，如何避免其误解并确保数据准确性？ 发言人1：为了避免误解，可以详细编写prompt，明确指示助手所需执行的具体任务和所需数据，并在过程中逐步核查数据来源与准确性。例如，当要求助手获取真实市场数据时，需确保其能正确调用相应的接口和环境，而非依赖模拟数据或过时的数据集。通过这样的方式，可以确保助手生成的结果符合预期，并基于正确的数据进行分析和决策。 在模拟过程中，如何确保结论的稳健性并规避潜在问题？ 发言人1：通过细致编写form，明确各步骤逻辑，并进行模拟验证。检查中间环境和数据接口，确保不会出现停顿等错误。生成的文件在pyt中跑通，以验证代码是否有问题以及生成环境的稳定性，从而最大程度规避幻象。提示词的写法和中间校验也十分重要。 大模型在投研中的应用及其局限性是什么？ 发言人1：大模型在投研中虽能提供一些帮助，但存在选择偏见和信息过度依赖的问题。例如，在筛选指数产品时，大模型可能被广告或正面信息误导，无法有效辨别真实信息。解决办法是采用更客观的方法，如关闭网络获取功能，上传详细数据让模型基于数据做定性到定量的逻辑落地。 如何利用智能体避免被广告和文字信息带节奏，实现更准确的决策？ 发言人1：通过设定具体的prompt，让智能体逐步计算并模拟不同场景，例如ERP指标的计算与检验，以及按照一定标准差来模拟收益情况。这样可以得到较为稳健且准确的结论，避免主观判断被噪声干扰。 在贸易摩擦等特定情境下，如何运用大模型进行深入分析并发现意外的应对策略？ 发言人1：在特定事件发生时，可以利用大模型快速阅读大量上市公司公告，总结关键内容，揭示企业应对措施。例如，在贸易摩擦期间，科技股企业的应对公告比预期多，并采取了积极措施来应对风险，这为投资者提供了新的投资视角和买点。 在使用智能体进行数据分析时，如何确保其预测未来的准确性？当智能体进行库存周期复盘时，为何会出现与市场普遍观点不同的结论？ 发言人1：预测未来时，我们不能完全依赖大模型的预测结果，因为智能体基于历史数据拆解和建模，在复盘过去历史时表现优秀，但在预测未来环节可能出现偏差。因此，在做预测时需要格外留心，结合技术分析、周期分析 的传统方法，以及融入人类自身的经验和主观判断来提高预测准确性。智能体学习到的结论可能受到一致预期数据的影响，而实际的库存周期受到多种因素影响，如外需订单、产品存货等。当去掉外需订单的影响后，内需主导的库存周期可能并不像市场大多数人认为的那样强劲。这就需要我们根据自身的经验和对整个周期的理解来对模型的结论进行修正和赋能。 智能体提供的答案或模拟分析是否存在错误，如何进行校验