量化看市场系列之十五：与大师对话：30位投资大师思维操作系统的AI蒸馏

【点评报告】 量化看市场系列之十五：与大师对话——30位投资大师思维操作系统的AI蒸馏 摘要 华创证券研究所 本文完成了一项将投资大师思维框架数字化的实践工作。从华创金工大师策略网页提取33位投资大师的策略数据，经数据质量筛选后，利用女娲Skill制作工具，为30位大师各蒸馏出一份“思维操作系统”Skills。最终产出30个标准化SKILL.md文件，总计383KB，覆盖价值型（14位）、成长型（5位）、综合型（11位）三大投资风格。 证券分析师：王小川邮箱：wangxiaochuan@hcyjs.com执业编号：S0360517100001 相关研究报告 每个Skill均以结构化方式封装了大师的核心认知资产，包含完整的角色扮演规则、身份卡、核心心智模型、决策启发式、选股量化标准与表达DNA。其中，心智模型层还原了大师对市场、风险与价值的底层假设；决策启发式层提炼了其在信息不完整条件下做出判断的简化规则；选股量化标准层则将其哲学理念转化为可编程的筛选条件。激活后，Agent将以对应大师的第一人称身份，用其独特的思维框架和语言风格分析投资问题，输出内容不仅包含结论，还呈现完整的推演路径。 《量化看市场系列之十四：一文了解HermesAgent》2026-04-10《量化看市场系列之十三：当“同事”不再是一种身份，而是一种能力》2026-04-09《量化看市场系列之十二：让AI更懂你——本地知识库的配置与应用》2026-04-02《量化看市场系列之十一：Token太贵？让“龙虾”使用本地大模型》2026-03-29 该Skill体系支持多种使用场景： 单一大师深度分析，可获得某位大师对标的的系统性审视；多大师交叉会诊，可对比不同思维框架下的结论分歧与共识；系统化选股筛选，可批量扫描标的池并输出大师视角的候选清单；投资决策审视，可用大师思维反向验证自身的投资假设。投资大师策略复现。 项目地址：https://github.com/hgsz2003/master30。 投资者可根据自身需求与市场环境，随时“召唤”任何一位大师，获得不同视角的投资洞察，实现从“学习大师”到“以大师的方式思考”的范式转变。 风险提示： 本Skills体系旨在辅助投资决策分析，使用示例中的结论基于Skills生成，不代表分析师观点，不构成具体的投资建议。任何基于Skills输出做出的实际交易决策，风险由投资者自行承担。Skills无法替代投资者对宏观环境、市场情绪、流动性状况等动态因素的独立判断。 目录 一、蒸馏投资大师的研究背景.........................................................................................4 （一）为什么要AI蒸馏？...............................................................................................4（二）如何实现对投资大师的蒸馏.................................................................................4（三）30位投资大师完整列表........................................................................................6 二、如何使用大师skills...................................................................................................8 （一）使用示例1：单个股票分析..................................................................................9（二）使用示例2：多大师会诊同一只股票................................................................10（三）使用示例3：用大师策略批量选股....................................................................11（四）使用示例4：投资决策审视................................................................................11（五）使用示例5：成长股猎手....................................................................................12（六）使用示例6：直接进行回测................................................................................13 三、总结...........................................................................................................................13 四、风险提示...................................................................................................................14 图表目录 图表1华创金工投资大师网站.............................................................................................5图表2价值类投资大师.........................................................................................................6图表3成长类投资大师.........................................................................................................7图表4综合类投资大师.........................................................................................................7图表5使用示例图1：单个股票分析..................................................................................9图表6使用示例图2：多大师会诊同一只股票................................................................10图表7使用示例图3：用大师策略批量选股....................................................................11图表8使用示例图4：投资决策审视................................................................................12图表9使用示例图5：成长股猎手....................................................................................12图表10使用示例图6：直接进行回测..............................................................................13 在过往的量化报告中，我们或运用多种指标对个股、指数及ETF进行择时判断，或从形态视角对不同类别资产展开分析，并基于此构建配套的量化产品，供客户参考使用。《量化看市场》系列报告致力于进一步拓展量化方法在市场研究中的应用：或围绕市场热点提供量化视角的解读，或分享原创性的思考结论，以此实现从提供产品策略到直接输出观点的转变，从而更高效地辅助投资决策。本系列报告所涉及的相关模型，我们将在https://xingtai.pro/opinion网站持续更新专题内容与最新研判，欢迎访问。 一、蒸馏投资大师的研究背景 本文介绍了一项将投资大师思维框架数字化、可交互化的实践：从华创金工大师策略网页中提取33种投资大师的策略数据，利用OpenClaw生态中的女娲（Nuwa）Skill原理制作工具，为30位大师（33种策略中包括了30位投资大师）各蒸馏出一份“思维操作系统”Skill。 （一）为什么要AI蒸馏？ 在投资研究领域，长期存在一个结构性的痛点：经典投资大师的思维体系与决策逻辑，广泛散落于数十本著作、数百篇访谈及大量零散的投资准则中。即便对于具备深厚研究功底的专业投资者而言，在面对真实市场环境与具体投资决策时，也往往难以高效、完整地调用某位特定大师的完整思维框架。 传统上，投资者主要依赖“阅读经典+手工笔记”的方式构建对大师投资思想的理解。然而，这一方法存在三方面显著的局限性：第一，信息呈现高度碎片化，缺乏系统性的组织与索引机制，难以在决策关键时刻实现快速检索与精准引用；第二，知识体系本质上是静态的，无法针对不同投资标的、不同市场环境进行动态、场景化的分析推演；第三，思维视角单一，难以在同一决策过程中同时调用多位大师的不同观点进行交叉验证与多维审视。 近年来，AI Agent技术的快速发展为解决上述问题提供了全新的方法论与可行路径。具体而言，若能将每位投资大师的哲学体系、选股标准、思维模型、风险偏好及语言表达风格，系统性地蒸馏为一个标准化、可复用的Skill文件，那么投资者便可以在任何需要的时候“召唤”任意一位大师，以其独特的认知框架来审视自身的投资假设与决策逻辑。 所谓“AI蒸馏”，本质上是利用大语言模型及相关技术，对某一特定个体（如投资大师）在公开渠道呈现的言行数据、思想文本与决策案例进行结构化提取、建模与压缩，最终形成一个能够模拟其思维风格与表达逻辑的AI程序。在本系列的前期报告《量化看市场系列之十三：当“同事”不再是一种身份，而是一种能力》中，我们已经系统阐述了AI蒸馏的理论基础、技术路径及其在投资场景中的应用前景。 随着AI技术的持续演进与蒸馏成本的快速下降，一个重要的范式转变正在发生：向顶尖头脑学习、获取隐性经验的边际成本，正趋近于零。这不仅意味着个体投资者可以前所未有地接近大师级思维，也为投资研究的知识管理与人机协作模式带来了深远的变革可能。 （二）如何实现对投资大师的蒸馏 数据入口：https://service.hcquant.com/production/hcmaster.php 资料来源：华创金工投资大师网站，华创证券 从表面看，这是一个收录了33位全球知名投资大师量化策略的公开页面。但从AI蒸馏的视角审视，该数据源具有三个不可替代的结构性优势： 第一，量化表达与定性描述的双轨对齐。大多数大师思想数据库只提供其一——要么是定性的投资哲学文本（如语录汇编），要么是纯粹的因子回测结果（如某类策略的收益率序列）。而华创金工的页面设计恰好实现了双轨对齐：每位大师既有可量化的选股条件（PE阈值、PB阈值、流动比率要求等），也有对应的回测绩效指标（夏普比率、最大回撤、Alpha等），同时还保留