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📚 AI 美股研究工作流

21 篇文章

  1. 01AI + 美股研究：一套完整的工作流，让普通投资者拥有机构级研究效率过去，投资美股最大的门槛之一，并不是资金，而是信息。AI 的出现，正在改变这一切。AI · 2026-07-15
  2. 02AI 如何阅读 SEC（10-K / 10-Q）文件：把两百页财报，浓缩成半小时的研究学会借助 AI 高效阅读 SEC（10-K / 10-Q）文件，快速提炼财报重点，建立属于自己的美股研究体系。AI · 2026-07-15
  3. 03如何用 AI 分析上市公司财报电话会议：听懂管理层真正想表达什么学会利用 AI 高效分析财报电话会议，快速提炼管理层观点、未来指引和市场关注焦点，让企业研究更加深入、高效。AI · 2026-07-15
  4. 04AI 如何分析美联储、CPI 和非农数据：把宏观数据日变成 30 分钟的功课公司研究之外，真正决定市场水温的是三大宏观数据：FOMC 决议、CPI 和非农。散户的痛点从来不是找不到数据，而是看不懂、来不及、分不清预期差。这篇给出用 AI 拆解三大数据的完整方法和可直接复制的 Prompt 模板。AI · 2026-07-15
  5. 05用 AI 搭建投资知识库（Notion + AI）：让研究产生复利研究做得越多越乱：聊天记录里的分析、收藏夹里的文章、脑子里的判断，三个月后全找不到。这篇教你用 Notion + AI 搭一个个人投资知识库——五个核心数据库的字段可以直接照抄，三层 AI 接入方式逐个讲清。AI · 2026-07-15
  6. 06用 AI 建立自己的美股观察名单（Watch List）：别再收藏代码，开始管理弹药多数人的自选股是"随手加的代码坟场"，真正的观察名单是研究和交易之间的桥。这篇给出观察名单的正确定义、六字段条目模板、A/B/C 分层法，以及用 AI 做候选初审和每周巡检的 Prompt——把"等机会"变成一套流程。AI · 2026-07-15
  7. 07AI 能写量化策略，但为什么赚不到钱？让 ChatGPT 写量化策略的教程满天飞，回测年化 50%，实盘一跑就亏——问题从来不在代码。这篇讲清 AI 量化赚不到钱的五个真正原因（过拟合、回测陷阱、优势从哪来、状态切换、执行心理），以及 AI 在量化里真正有用的三种姿势。AI · 2026-07-15
  8. 08AI 时代，普通投资者如何建立自己的投研体系机构投研体系的四层架构——信息、分析、决策、复盘——过去靠一个团队来跑，现在 AI 把成本打到了一个人也养得起。这篇是系列总纲：逐层讲清每层放什么、AI 在每层扮演什么角色，附一条 90 天从零搭建的路径。AI · 2026-07-15
  9. 09AI 如何分析上市公司的竞争对手：只看它自己，等于只看半张牌桌护城河的判断本质是对比判断——不看对手，你根本不知道这家公司到底强不强。竞争分析是散户最常跳过的一步，因为工作量翻倍；AI 恰好把翻倍的工作量打回来。这篇给出三层对手的找法、五个对比维度和三条实用 Prompt。AI · 2026-07-15
  10. 10AI 如何追踪利率变化对股市的影响：四条传导链，一张利率仪表盘散户版的利率常识只有一句"加息跌、降息涨"——粗糙到经常是错的。这篇把利率影响股市的四条传导链讲清，给出一张只需五个数字的利率仪表盘，以及用 AI 做持仓利率敏感度自查和情景推演的 Prompt。AI · 2026-07-15
  11. 11AI 如何分析 GDP、PPI 和 PMI：把第二梯队数据拼成经济全景图CPI 和非农是市场的头条明星，GDP、PPI、PMI 则是第二梯队——它们不直接引爆行情，却能拼出经济的完整拼图。这篇讲清三个数据各自的读法、领先-同步-滞后的时间框架、PPI 与 CPI 剪刀差里藏着的利润率信号，附分析 Prompt。AI · 2026-07-15
  12. 12用 AI 建立自己的宏观经济数据库：五张表，养出机构级的宏观语感看别人的图表永远养不出自己的判断力——机构研究员的"数据手感"来自年复一年亲手维护的数据表。这篇给出宏观数据库的五张表结构（字段可照抄）、免费数据源清单、每月 30 分钟的维护流程，以及让 AI 当"宏观教练"的复盘 Prompt。AI · 2026-07-15
  13. 13AI 如何寻找成长股：三层漏斗，从几千只筛到值得深研的五只找成长股有两个传统——费雪的质化派和米涅尔维尼的量化派，共同的痛点是工作量：几千只股票怎么看得过来？这篇给出三层漏斗方案：免费筛选器做量化粗筛、AI 做五分钟体检初审、人工深研收口,外加一份假成长排雷清单和增长质量审查 Prompt。AI · 2026-07-17
  14. 14AI 如何分析 ROE、ROIC 和 FCF：三个数字，看穿一门生意的成色研究模板告诉你要看 ROE、ROIC 和自由现金流，但没人教过怎么看。这篇讲清三个指标各自回答什么问题、ROE 如何被杠杆美化、ROIC 为什么是护城河的数字刻度、利润和现金流背离时该信谁，配杜邦拆解和五年趋势体检的 Prompt。AI · 2026-07-18
  15. 15AI 如何给公司估值：从简化 DCF 到反向 DCF，把假设摆上台面研究做完了、指标也过关了，最后一公里是：现在的价格值不值得买？这篇讲散户够用的三套估值方法——简化 DCF 加敏感性分析、可比倍数体检、以及 AI 时代最实用的反向 DCF（现价隐含了什么预期），最后用安全边际收口。AI · 2026-07-18
  16. 16AI 如何辅助卖出决策：买入靠研究，卖出靠纪律散户亏钱最多的环节不是买错，是不会卖——赚钱的拿不住，亏钱的舍不得割。这篇把卖出决策拆成四种正当理由，讲清 AI 在这件事上的独特价值：它没有仓位、没有成本、没有情绪，配持有审计、空仓重看测试和卖出复盘三条 Prompt。AI · 2026-07-18
  17. 17AI 教练：交易日志与季度复盘——人对自己的模式是盲的，AI 不是体系篇里"AI 当教练"只给了一段，这篇展开成完整方法：四行日志模板怎么写、什么时候写、期望值四件套怎么算，以及季度复盘的完整 Prompt——让 AI 从几十笔日志里挖出你自己看不见的重复错误模式，再把结论变成体系的下一个版本。AI · 2026-07-18
  18. 18AI 如何做行业研究：画产业链地图，判断景气位置竞争分析是"一对一"，行业研究是"一对多"——看清一家公司之前，先看清它站在哪条产业链的哪个环节、行业处于周期的哪个位置。这篇给出四步方法：AI 画产业链地图、找利润池、议价权三问、景气仪表盘，本站存储系列就是现成的实战范例。AI · 2026-07-18
  19. 19财报季批量工作流：用 AI 一天过完观察名单里的 10 家财报每年四次财报季，观察名单上的公司两三周内集中放榜，精读一家要一小时，十家根本看不过来，结果多数人只能靠新闻标题。这篇给出完整的批量方案：赛前功课、财报日三层分诊、批量体检 Prompt、升级精读的触发条件，和赛后的横向观察，附时间预算表。AI · 2026-07-18
  20. 20AI 如何追踪 13F 与内部人交易：聪明钱的公开底牌，怎么读才不被误导美股有两类免费公开的"聪明钱"记录——机构季度持仓 13F 和内部人交易 Form 4，散户人人爱看，但抄错姿势比不看亏得更多。这篇讲清 13F 的三大陷阱、内部人买卖信号强弱的不对称、集群买入为什么是最强信号，以及用 AI 建立追踪流水线的方法。AI · 2026-07-18
  21. 21AI 如何读市场情绪与舆情：给市场量体温，然后站到人群的对面基本面决定长期，情绪决定波动——读情绪的目的不是预测明天，是搞清人群此刻站在哪一端，好在极端时刻站到对面去。这篇给出五个免费情绪指标、语言学信号的观察法、四个 AI 用法（含拿 AI 审计你自己的情绪），以及"只在极端读数行动"的使用边界。AI · 2026-07-18