一句话，让 AI 搭出一套个人投资系统

前两天，有个做投资的朋友跟我感慨：

AI越强，会玩的人跟普通人之间的差距，反而可能被拉得越来越大。

他给我看了看他的工作台。

一个 agent 负责收集信息，一个做数据分析，一个跑模型回测，还有几个专门盯产业基本面、盯技术面。十几个AI凑在一起，抵得上一家小型研究机构。

而我们大多数人呢？

还停在问一句、答一句的阶段。

也不能怪 AI 不行，问题在于没人帮你把“我想要什么”翻译成“AI能执行的一整套流程”。你让它分析一家公司，它说的头头是道，看完依然不知道该买还是该卖。

最近一家叫 nashnova 的 AI 公司做了一次大升级（已开启内测），想解决的就是这件事。

他们想让你用大白话，就能搭起一套属于自己的投资系统，把收集信息、分析数据、跑策略这些复杂活儿，全交给一排AI agent去干。

自己搭不出来也没关系，平台上有各路高手沉淀好的技能，直接拿来用就行。

我拿到内测版后，测试了五个场景，一个一个说。

从对话框，到工作台

先介绍下 nashnova 是谁。

这是一家专注于 AI 投研的初创公司，产品围绕三件事设计，市场分析、持仓管理、投资决策。底层接入了行情、研报、财报、会议纪要等机构级数据。早先用对话的方式问它金融问题，回答质量就已经不错。

但官方说，他们这次想做的，不只是“回答得好”。

他们给自己的定位，是帮每个人建立一套AI原生的投资系统，让这套系统持续研究资产、制定计划、跟踪变化，然后通过复盘自我进化，最终回答三个最实际的问题：

这笔钱怎么投，为什么这么投，接下来怎么办。

这次升级里，底层技术架构基本重做了。

产品从单纯的对话框，变成了一个真正的工作台，能生图、能写长报告、能做网页、能搭系统、能跑回测。

更关键的变化是，有了“投资组合” 和 “研究成果”这个沉淀区。

你在对话里聊过的资产、看过的公司、做过的研究，都会自动归到对应的标的下面。三个月后再回头找，东西还在那儿，不用再像以前一样在聊天记录里大海捞针。

他们还把一些顶级经济学家或者投资高手的投研框架，做成能对话的AI分身。之前上线的，由付鹏本人输入二十多年独家语料构建，并且拿到了他本人的授权。

我聊了几次，宏观、周期这些话题上，它明显比通用大模型聊得有血肉。

而且这不是一次性的合作，官方说专家分身是一条明确的主线，后面还会陆续上新。

一句话，换回一份专业级研报

光看介绍没用，咱直接上手试试。

第一件事，让它写一份腾讯的研究报告。我给的提示词只有一句话：帮我分析一下腾讯，生成一份报告。

然后我就看它自己忙起来了。

先调出一套分析框架技能，然后去收集行情、技术面、财务数据、新闻和最近的机构观点，最后落笔成文。

注意，这一步它已经不是“回答你”，而是“自己拆任务、自己取数、自己动手”，每一步在界面上都看得见，像一个研究员当着你的面干活。

最让我意外的是，它把文生图也接进去了。报告里的图表不是套模板，是它读完数据之后自己画出来的。

给出来的报告里，产业链位置、业务拆解、利润归属、盈利质量、技术面、估值、风险，该有的维度全有。

确实很接近一份专业投研报告了。

里面提到的数字准确度也很高，结论更是一句话点透了它的处境：腾讯现在处在高毛利、稳增长、重投入的阶段，核心矛盾不在收入端，而在AI投入的回报节奏。

（仅供分析参考，不构成投资建议）

除了长报告，它还有一页纸模式。

我又让它写了一份英伟达的一页纸，这次更快，一分钟就交了卷。

公司做什么、财务数据什么水平、业绩靠什么驱动、投资逻辑是什么，风险和估值在哪，一页纸全讲清楚，扫一眼就能明白。

刚刚我聊过的腾讯、英伟达，都自动收进了我的投资组合，不用我手动加自选。

你也可以直接导入自己的真实持仓，它读懂了你的持仓和偏好之后，回答会明显更符合你的需求。

（仅供分析参考，不构成投资建议）

给盯盘装一个开关

报告看得再多，也只是静态的。真正折磨普通投资者的，是盯盘。

非职业投资者其实没那么多精力，但心态大家都懂。

行情好的时候怕踏空，行情差的时候想抄底，震荡的时候又到处找下一个热点。时间搭进去不少，收益未必多多少，内耗和焦虑倒是实打实涨了。

市场每天都在交易，但它真的每天都值得你投入同样的精力吗？

显然不是。

如果有一套系统，能告诉你三件事：现在是什么市场，该承担多少风险，这周到底值不值得认真看盘，很多焦虑其实就自动消解了。

在nashnova上就可以搭一套这样的“精力管理系统”。

（仅供分析参考，不构成投资建议）

这套策略不复杂。

取某一市场的主流指数（尽量覆盖大盘、中盘和小盘），分别看它们相对4周、12周、24周趋势线的位置，来判断整个市场的风险偏好是在扩散还是在收缩，而不是预测个股涨跌。

• 多数指数共振向上，说明系统进入多头进攻状态，保持仓位，挑趋势最强的品种拿住。

• 市场分化的时候，仓位降到中等，收缩风险。

• 中期趋势普遍走弱，那就轻仓甚至空仓，别跟趋势对着干。

（仅供分析参考，不构成投资建议）

策略跑下来效果怎么样？

拿国内市场来回测的数据是，2023 年以来累计收益 47.4%，年化大概 11.2%，最大回撤 10.8%。同期沪深 300 基准的累计收益是 25.7%，最大回撤 23.7%。

（仅供分析参考，不构成投资建议）

收益高出一截，回撤还小一半多，这对比还挺能说明问题。

当然，回测数据不代表未来收益。

欧奈尔经典投资照进现实

此外，投资大师的经典理论也可以变成随时调用的小工具，比如欧奈尔经典的投资框架。

这套体系的核心，是欧奈尔复盘了 1880 年以来美股每一轮涨幅冠军，归纳出它们在启动前的共同特征：业绩加速、创出新高、机构抢筹、大盘配合。

CANSLIM 就是这张特征清单，七个字母对应七个维度，再加上止损与止盈两条铁律守住本金。

在 nashnova ，只要输入一句“用欧奈尔的经典成长股投资策略，帮我搭一个选股信号台”，就可以手搓出来下面这样的看板。

（仅供分析参考，不构成投资建议）

输入标的，它会逐条检测这只股票是否满足 CANSLIM 的七个条件。

（仅供分析参考，不构成投资建议）

看板也给出了欧奈尔的七大法则，七个字母分别对应当季每股收益、年度增长、新产品或新高、供求、领涨地位、机构认同和大盘方向，其中大盘方向是唯一的否决项。

还会按照策略要求提醒你交易纪律，比如跌破8%需要无条件离场，涨幅超过20%就要考虑止盈。

三十年永久组合回测

除了选股，资产配置也是很多投资者的刚需。

我让 nashnova 搭一个哈利·布朗永久组合，回测过去30年的表现，顺便看看在不同经济环境、不同再平衡方式、不同资产配比下，年化收益和回撤会有什么差别。

需求就这一句话，剩下的全交给它。

然后它开始干活了。采集“股票、债券、黄金、现金”四类资产 1996 到 2026 年三十年的月度数据，交叉校验，去找能真实买入的美股 ETF 和 A 股替代品，再写代码算回撤、做权重扫描、做再平衡对比，最后搭一个能交互的看板出来。

这一跑，跑了二十多分钟。

老实说中间我等得有点无聊，一度以为它卡住了。

结果它交出来的东西，确实有两把刷子。

净值曲线、回撤、滚动收益，全有，还能手动选择过去五年、过去十年、过去二十年不同的时间区间。

逐年的组合收益、底层每类资产的收益曲线、资产两两之间的相关性、可买入标的对照、风险收益散点图，一个不落。

调整配比，历史年化收益和回撤会怎么变？

下面这块调控台可以直接拖，改一个数字，右边的对比立刻跟着变。

不同经济环境下，各类资产究竟扮演什么角色，当下又处在哪一档，它都帮你画出来了。

它也对比了每季度再平衡、每年再平衡、从来不再平衡、偏离±10pp 触发四种策略的差别。

这个对比特别有价值。我一直以为再平衡越勤越好，数据却告诉我：不一定。什么时候调、调多少次性价比最高，看板上一目了然。

手搓一个财报追踪器

每到财报季，看前瞻、追数据、读解读，都是躲不掉的功课。

有块清晰的看板，能省下大量时间。

在 nashnova 广场，我刷到一位长期盯美股半导体产业链的用户，他把自己关注的公司导进去，搭出了一套AI半导体龙头的财报追踪系统，自动生成了下面这块看板。

看板顶部是整个财报季的进度条，核心池战报里，已发的直接看结果，没发的看下一次披露日期。

每一家超预期了多少，财报后第一个交易日涨跌多少，都标得明明白白。

接下来的财报日历也整理得很清晰，每天看一眼就行。

已经发布的财报和财报电话会，会有专门的板块做解读和判断。

他还做了超预期四象限，谁是真正的超预期、谁只是纸面好看，一眼就能分出来。

除了这些，nashnova 上还有用户分享的各式工作台：ETF轮动、多资产动量混合、港股ETF配置轮动、贵金属择时……

你看，高手能沉淀方法论，普通用户也能贡献自己的玩法。

这种生态一旦滚起来，会越来越厚。

现在回头看开头那个问题。AI 越强，普通人和高手的差距会不会越来越大？

我的看法是，工具本身不会缩小差距，但这次 nashnova 的升级，确实把门槛往下拉了一大截。

以前你要懂代码、懂金融、懂框架，才配拥有自己的投研系统。现在你只需要，把你想干的事，用大白话说清楚。

剩下的，AI 替你跑。

我觉得这件事，挺酷的。

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*声明，文中所有策略数据均为历史回测结果，不代表未来实际表现。以上内容不构成投资建议，不代表刊登平台之观点，市场有风险，投资需谨慎，请独立判断和决策。