如果用 AI 辅助投资或让 AI 独立投资,该怎么做?
作者：微信文章首先，人类用AI 辅助制定有效投资策略，AI 可以在四个方面为人类提供投资辅助，具体的建议是这样的：
1、大幅度提升研究效率
AI 可以快速生成思路与初步信息，充当研究助理与数据挖掘机，大幅节省人力时间成本。
比如你对某行业或主题感兴趣，可让AI 快速扫描全市场，列出相关公司及基本财务数据概览，为后续研究提供线索。让它深度提取与对比数据，比如分析某公司过去5 年自由现金流趋势，并与同行业其他公司对比，列出几家公司资本开支主要方向，AI 能在几秒内整理好数据、图表及初步观察，可以帮你做很多以前人力所不能及的事。
2、提前扫描潜在风险
深入研究某公司前，可让AI 先做 “快速体检”，比如 “扫描某公司过去三年财报，识别异常会计项目或财务风险信号”，帮助你提前规避基础风险。
3、AI可以帮助你克服认知偏见
你把你的投资标准比如市盈率<30、负债率< 50%、ROE>15%、有正向经营现金流等等输入给AI，由 AI 对潜在标的进行第一轮筛选，可以完全避免人类偏爱故事和想象力带来的偏见。
还有当你对一只股票非常上头的时候，可以稍微运用一下逆向思维，让AI “列出这个公司所有看空理由及潜在风险点”，甚至可以定期让AI 分析投资组合，评估行业集中度、个股相关性、整体估值水平等，让它帮你克服认知偏见，去发现你发现不了的风险。
4、优化决策流程
回测投资策略有效性：当你预设一个投资策略，比如“某个行业市盈率历史分位数低于20% 时买入龙头股”，AI可以回测这个策略过去十年的表现，提供数据支持，帮你验证策略的有效性，校准你的策略，而不是你凭感觉定个20%。
你还可以记录每次买卖决策的理由，一段时间后，AI 帮你分析哪些理由促成成功、哪些导致失败，助力优化决策系统。
以上所有的辅助功能，我已经在东方财富的首页AI问答那个地方，替大家试过一遍了，用大机构们都看好的方向和具体概念，只要你想到了去问AI这些问题，它就可以帮你实现，我也非常推荐大家去亲自动手，而且专业软件的AI数据更新比我们常见的大语言模型要更新、更有用，具体选股的问题大家就不要再问我了，我真的没法说，我觉得这篇文章算手把手的教了。
第二部分，如果让AI 独立构建投资策略，它会怎么做？为什么要让AI独立做这件事呢？我的想法是让AI充分发挥它自己的长处，让它去试探它自己的能力圈，因为它真的发展太快了，我们人的知识系统和对策略有效性的认知是远远赶不上它的发展的，那么针对这个问题，下面的回答是Deepseek给我的。
AI 构建投资策略时，会充分发挥数据处理、模式识别、纪律性等核心优势，同时通过架构设计规避缺乏真正洞察力、无法理解 “人性” 的固有缺陷。它的核心投资哲学是“系统性价值，结合宏观生态识别”，策略围绕以下四个层次构建：
第一层次：量化基本面扫描—— 寻找 “统计上的便宜货”
这是AI 的基础工作，会 7x24 小时覆盖全球市场。
大规模筛查价值因子：它可以分析数百个甚至上千个经学术与实践验证的因子，且不局限于寻找单个“最佳” 因子，而是分析因子复合效应，并针对金融、科技、消费等不同行业调整因子权重。
诊断财务健康与风险：AI会自动分析公司财务报表，识别激进会计政策、持续负自由现金流、过高负债率、应收账款异常增加等危险信号，为每家公司生成 “财务稳健性评分”，过滤可能恶化基本面的 “价值陷阱”。
第一层次产出的东西是一个全球性、实时更新的“潜在价值股候选池”。
第二层次：商业模式与生态位分析—— 理解 “护城河”
这一步是为了避免买入即将被颠覆的“便宜货”，AI 会运用自然语言处理与信息整合能力开展工作，识别企业护城河，分析财报电话会议记录、管理层讨论、行业报告，寻找品牌定价权等等体现护城河的证据，优先选择处于有利行业结构的公司，即便公司价格并非最低。
这个阶段产出的是，从上一层“候选池”优中选优，形成“高质量价值股投资池”。
第三个层次，市场情绪与催化剂识别—— 寻找 “引爆点”
这一层次旨在解决“价值投资何时兑现” 的问题，AI 会分析市场参与者的心理与行为。
量化市场情绪指标，它会分析新闻情绪、社交媒体情绪、卖方分析师评级变化、卖空比例、期权市场异常活动等，如果基本面优秀的公司伴随极度悲观的市场情绪，可能被判定为最佳买入时机。
AI还可以监控新产品发布、管理层变动、资产分拆等等公司事件、政策变动等行业事件，甚至宏观经济事件，评估催化剂发生概率与潜在影响，为投资时机提供参考。
这个阶段是为“高质量价值股投资池” 中的每家公司生成 “市场情绪 / 时机分数”，也就是最为关键的买卖点。
第四个层次：组合构建与动态风险管理
这是AI 的最终决策层，确保投资组合整体稳健。
系统性构建组合：AI 不会对单个股票重仓，而是依据风险平价、行业分散、地域分散等原则，构建包含数十只甚至上百只股票的组合，每只股票的权重由 “价值分数”“质量分数”“时机分数” 共同决定。
基于规则动态调整：
买入规则：股票进入候选池且综合分数超阈值时买入；
卖出规则：价格达价值目标或基本面恶化（财务健康评分、护城河评分跌破阈值）时，无条件卖出；
优化规则：系统性比较组合内资产预期回报，定期优化再平衡；
仓位调整：根据市场整体估值水平动态调整股票总仓位，高估时降低风险暴露。
好，AI会做的事情大家基本有概念了吧，与人类投资者相比，AI 在规模、纪律、效率、规避偏见等方面优势非常的明显，它本质是“不知疲倦、绝对纪律的超级量化分析师”，这也是现在量化投资借助AI 辅助能如虎添翼的原因，量化投资的胜率在AI的辅助下还会越来越厉害！大家应该可以理解了为什么DEEPSEEK是一家量化基金公司做出来的。
重点来了，我最想说的，就是大家别灰心，这些策略并不难实现，而且只要用心学一学，大家也可以掌握，我自己是在年中的时候，开始学习生成智能体，由智能体执行上述所有操作，开始尝试用智能体帮我选基金，还真选了两只出来，就几个月的时间这两只基金的业绩确实还不错，更长期的有效性现在还验证不了。
最后，我最想强调的是 AI 投资的陷阱和缺陷：首先，AI不是预言家，它基于历史和现有数据分析，无法预测“黑天鹅” 事件，也不能将决策权完全交给AI。然后AI 的分析质量取决于我们提出的问题和提供的数据背景，模糊的问题会导致无用的答案，答案的精准度和正确率考验的是你问问题的能力。最重要的是，AI 缺乏真正的理解力：它能读取财报，但无法感受公司企业文化；能分析管理层讲话词频、甚至情绪，却无法判断是否撒谎，这种“直觉” 与 “洞察” 是我们人独有的最稀缺的价值。
所以，最强大的投资组合还是由“人类的大脑” 与 “AI 的算力” 共同构建。AI 是能力超强，但缺乏常识和最终判断力，AI的时代我们想要的成功就在于能否巧妙驾驭AI 的力量。
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