用 WorkBuddy 带你搭一支 7×24 小时待命的「AI 投研团队」

本文系「TVP • WorkBuddy 有方」专栏约稿。 作为一档聚焦 WorkBuddy 真实使用场景的最佳实践专栏，我们始终坚持一个原则：不讲概念讲落地，一篇文章解锁一个领域的 WorkBuddy 打开方式。我们邀请各行各业、各个领域的 TVP 专家老师，以第一视角分享自己在实际工作中如何使用 WorkBuddy 的真场景、真方法、真效果。

本期，我们特邀腾讯云 TVP、鼎智创优 CEO 曹一峰老师。作为区块链领域的技术专家与投资人，他长期活跃在技术研发与项目投资一线，这次他把目光投向了个人投资------从个人投资者的一线实战出发，他全程不写一行代码，就用 WorkBuddy 从零搭起了一支覆盖看行情、选股、研报、盯盘、复盘的"AI 投研团队"。一个在投资市场摸爬滚打多年的人，反复回到的一个判断："AI 不是让你更敢买，是让你在每次下注之前，把该走的流程一步不少地走完。以前靠自律，现在有系统帮你兜底。"以下是他五步投研工作流的完整拆解，从晨间第一条推送，到收盘后的策略复盘。

作者简介

曹一峰，鼎智创优 CEO，区块链领域技术专家、投资人。北清区块链创投联盟发起人之一。 《以太坊区块链实战教学》课程研发人。协助多个区块链项目上线，参与投资了多个知名区块链项目。 毕业于北京大学，IT 技术出身，擅长全栈开发，对于 Java 快速开发、Java 体系架构、Java 底层技术都有深入的了解，记录的私人技术博客共计 11012 篇，研究过国内外很多开源项目，myPagination、ibatisFinal、 EjEngine 开源项目作者，经常逛一些技术博客，也是多家公司技术总顾问。有八年企业技术研发和大型架构实施经验，曾服务过南方电网、保千里等大型项目的建设落地。

一、用WorkBuddy打造一个全能投资搭子

我是曹一峰，最近 WorkBuddy 热度很高，对新手也格外友好，正好借这个场景，和大家聊聊它还能解锁哪些新功能、挖掘哪些新用法。

我做投资这些年有个较为直观感受：信息处理效率的差距太大了。机构有专业的团队工具、Bloomberg、Wind，普通人能用的就是免费行情、百度搜索、微信群，信息面完全不在一个层面。

今年开始用 AI 辅助投资，试了一圈工具，最后稳定在用 WorkBuddy。为什么是它？一句话：每个普通人都能拥有一支 7×24 小时为你打工的专属金融搭子。

• 深度集成。投资最头疼的是数据散在各处。腾讯自选股、企查查这些数据源，WorkBuddy 已经集成好了，连接器一开就能用。你在里面搭的工作台，天然读得到这些数据。外面那些帮你写代码搭系统的，搭完读不到数据，等于白搭。
• 开箱即用。不用学编程，不用配环境。说一句"发份 A 股早盘简报"，它就拉数据、出报告。两句话看懂一只股票，三分钟设好盯盘提醒，30 分钟从零到用起来。
• 深度个性化。你的策略和纪律，教一次就记住。还能创建专属投资专家，把选股规则、风控纪律全内置进去。越用越懂你，不是每次都当你第一次来。

这篇文章分享我用它做投资理财的实际操作，从看行情到选股到策略验证，都是日常的使用场景。

二、Hello World：两句话跑懂一只股票

起步其实很简单：在 WorkBuddy 左侧栏的「专家·技能·连接器」里，把腾讯自选股连接器开启------这一下就能拉取到精准的 A 股实时行情、个股财务数据、机构研报。

连上数据源这一步是所有投资场景的前提。没有真实数据源，AI 给的就是幻觉不是分析。

接好数据源后，两句话就能跑懂一只股票------这是新手最快上手的 Hello World。

第一句：看大盘

给我发一份 A 股早盘简报

它马上开始拉取行情、宏观数据、重大新闻，生成一份结构化简报给我------上证指数、深证成指、创业板指实时点位、AI 主线主力归因、周末重磅新闻、今日要点速览一目了然。

早盘简报

第二句：看个股

查看比亚迪近 1 年的 K 线走势

对话框直接调用腾讯自选股（选择+号，连接器里打开"腾讯自选股"开关），输出标准化的日 K 线走势图：最新收盘 ¥90.47、12 个月最高 ¥116.23（2025-08-29）、最低 ¥77.24（2026-06-29），区间累计 −18.68%，一目了然。

2025-08 至 2026-08，含收盘价、MA20 均线、成交量

这是看票盯盘最快的方式，可以按照你的需求、关注点，格式输出内容。

隐藏玩法：直接在聊天里问「拉一下这只票最近半年的量价关系」，它会同时给你图表 + 数据 + 解读，比手工查行情快 10 倍。

两句话，搞定：看大盘、看个股------基础玩法全在这了。

自动化小技巧

再加一句：

每天 9 点把早盘简报发给我

它自己设了一个定时任务。从此以后，每个交易日早上 9 点，简报自动发到我手里。

定时任务确认

定时任务管理页

这就是自动化工作流的雏形------进阶章里你会发现，它能做的事远不止定时发简报。

其他小技巧：

• 你可以让它定义模板，每天格式一致；
• 按板块匹配度打分排序；
• 它会记住你的偏好，教一次以后自动来。

三、进阶：WorkBuddy 还能做什么

3.1 三种战略模板，直接抄作业

刚才说了怎么用两句话看数据，但 Agent 默认输出的是标准答案：你不告诉它你的分析方法，它就是千人一面。调教 Agent，最要紧的是先把规矩定清楚------把你的投资逻辑、风格和红线讲明白，让它按你的方法工作。

策略模板：先定规矩，再让 Agent 执行

核心原则：先告诉它你的分析方法。你得分条列点地讲清楚，以下三种常见策略各举一个例子：

短线事件驱动型：

我做短线，你以后帮我盯短线机会：

1. 找催化剂：当天有没有重磅政策、行业突发利好或公司级大事件？先判断级别------国家级、行业级还是单公司级，持续性怎么样。
2. 看板块强度：事件出来后，相关板块是不是集体异动、多只个股涨停、板块指数明显放量？是真主线还是一日游，先把假热闹筛掉。
3. 定核心地位：板块里谁是市场公认的老大------最先涨停、成交额最大、机构和游资都认可的那只；别碰边缘标的，只盯有辨识度的核心。
4. 查资金底色：龙虎榜上什么资金在买、买了多少、这个席位历史胜率如何，再看主力资金是不是净流入。
5. 踩情绪节奏：板块现在处于启动、加速、分歧还是退潮阶段，决定这是上车时机还是离场信号。
6. 铁律风控：单票仓位跌破 7 日均线就要止损。

以后我说"跑短线"，你就运行这套规则。

中长线价值型：

我是中长线价投，你帮我做个股研究时，按这条线走：

先看这门生意有没有护城河、在行业里排第几；
再用三个硬指标卡质量------ROE 稳不稳、毛利率走没走下坡、自由现金流是不是真金白银进账；
最后用 PEG 跟同行比一比，看估值贵不贵，可以参考巴菲特、段永平的投资风格。

以后我说"做个股研究"，你就按这个规则出分析。

质量成长量化型：

我的质量成长打法，是给股票先设几道门槛：

盈利能力上，ROE 长期得站在 15% 以上、毛利率过 30%；
成长性看营收增速，得保持在 20% 以上；估值不能太贵，PE 压在 30 以内。
仓位上我也卡死纪律------单票不超 25%、单一行业不超 40%，跌破 7 日均线无条件砍。
每周五盘后我会重新跑一遍筛选，淘汰掉不达标的、补进新达标的。

以后我说"跑质量成长筛选"，你就按这套规则筛选。

Agent 会把这些规则写入长期记忆，后续每一次分析都会自动往你的框架靠拢------不是你每次都要重新说一遍，而是它记住了。

更进一步：创建专属投资专家

策略模板解决了规则固化，但每次开新对话还得重新交代背景。WorkBuddy 支持直接创建专属专家------把策略规则、风控纪律、个人偏好全内置进去，以后直接找它，不用每次从头说：

@skill:expert-manager 帮我创建一个质量成长选股专家，擅长 A 股基本面筛选与仓位风控。
我的经验是：技术背景投资人，偏好 ROE>15% 的成长标的，单票仓位上限 25%，止损纪律跌破 7 日均线

专家创建后出现在左侧「专家」列表里，随时调用。策略调整了跟它说一声就行------比模板更灵活，比通用对话更懂你。

创建质量成长选股专家，规则内置、随时调用

短线事件驱动分析框架：消息面→受益标的→盘面验证三信号

自选股分组管理：按策略分类------长期价值组、成长赛道组、短线观察组------不同策略不同标准，AI 按组分别提醒。

投资决策日历：周一盘前梳理 → 周二读研报更新自选 → 周三结构化复盘 → 周四财报对比 + 仓位计算 → 周五周复盘 + 调仓决策。

定好了策略框架，接下来的事情就是把后面的每一节当成一个积木，按你的框架跑起来。

3.2 三分钟读懂一份研报

策略定好了，第一步实战：拿真实标的跑深度分析。

先从最实用的开始：3 分钟读懂一份研报。第一件事不只是"让它读"------而是教它以后都用你的框架读：

以后帮我读研报，按这个结构来：
一句话核心观点放最前面，然后分四个板块------增长预期、风险提示、目标价区间、关键财务指标。
不要堆砌数据，给我可以直接用的结论。现在读一下比亚迪最近的研报。

AI 按你定义的框架输出，格式统一、可直接对比------今天读比亚迪和下周读宁德时代，结构一样，一眼看出差别。

之前：手动翻研报 1 小时 → 之后：3 分钟 AI 速读

比亚迪研报速读：一句话核心观点 + 四段式框架输出

再进一步：一句话搞定财报对比------同样，先定框架：

我对比同行的框架是：
先看营收增速判断成长性，再比毛利率看竞争力，最后看净利润率和 ROE 看盈利能力。
以后帮我做同行对比，就按营收增速→毛利率→净利润率→ROE 的顺序来。
现在对比一下比亚迪、蔚来、理想最近 3 个季度。

之前：翻 3 份财报 + 手动抄数据 2 小时 → 之后：一句话搞定，且每次输出结构一致

比亚迪 / 蔚来 / 理想同行对比：营收增速→毛利率→净利率→ROE 四步框架自动执行，同步生成 PDF 报告

3.3 组建 AI 投研团队：一个人开"投委会"

让 WorkBuddy 组建 5 人 AI 专家团队：

角色	负责维度
宏观策略师	宏观环境、政策方向、国际形势
产业链分析师	产业链位置、护城河、竞争格局
基本面分析师	财报、产能、客户结构、管理层
估值分析师	PE/PB/PS 分位、同行对比
市场分析师	新闻情绪、资金热度、事件驱动

协作流程：建立团队 → 调度成员 → 各自回传分析 → 主理人汇编成完整研报。

关键规则：数据不可捏造，必须来自腾讯自选股或联网搜索；数据来源可追溯。

组建团队时，把这段提示词发给 WorkBuddy------注意，这不是一次性的，这是在训练 Agent 形成固定的投研流程：

你现在是投研团队主理人。请组建一支 5 人 AI 专家团队，分别覆盖： 

1. 宏观策略师------宏观环境、政策方向、国际形势，判断行业所处周期 
2. 产业链分析师------产业链位置、护城河、竞争格局、上下游议价能力 
3. 基本面分析师------营收增速/毛利率/ROE、产能利用率、客户集中度、股权质押
4. 估值分析师------PE/PB/PS 历史分位、同行对比，判断合理估值区间 
5. 市场分析师------新闻情绪、资金热度、事件驱动 

协作规则：走正式团队流程（建立团队→调度成员→各自回传→主理人汇编）；
数据不可捏造，必须来自腾讯自选股或联网搜索；
研报结构：投资结论→核心逻辑→分维度分析→风险提示→建议仓位 

现在以比亚迪为目标，开始分析。做完后记住这个团队配置和分析流程，下次换标的直接复用。

以比亚迪为例，10-15 分钟生成一份不亚于投行水准的分析研报------连最新的海外扩张进展都做了解读。

比亚迪五人 AI 专家团队投研报告，9分27秒完成

核心理念：你不是在问 AI 一个答案，而是在开一场投委会。

还有一张暗牌：企查查企业尽调。连接企查查连接器，一句话查公司底细：

查一下比亚迪的行政处罚、法律诉讼、经营异常、股权冻结

AI 专家团队看的是财务数据，企查查看的是公司"有没有事"------两个维度交叉验证，排雷更彻底。

比亚迪企查查风险尽调报告：行政处罚、法律诉讼、经营异常

曾有只票财务数据很漂亮，一查发现多条行政处罚和股权冻结------这种标的，AI 分析得再好也不碰。

基本面分析看"赚不赚钱"，企查查看"有没有雷"------缺一不可。

3.4 让 AI 替你盯盘，守住你的止损线

分析能力有了，但投资不是分析完就完了------你需要 Agent 替你持续盯盘。

第一步：行情监控提醒------不只设一条线，而是教 Agent 你的风控纪律。

连接数据源后，告诉 Agent 你的监控规则------不是一条一条手动设，是让它记住整套逻辑：

我的止损纪律是跌破 7 日均线，同时跌破关键支撑位也要提醒。
以后我每次买入，自动帮我把这两个止损线设好，目前持仓部分以 7 日均线为动态止损参考，跌破立刻提醒我。

AI 持续监控，触发条件即通知。下次你买入新标的，不需要再说一遍止损规则------Agent 已经记住了。

之前：3 小时盯盘 → 之后：3 分钟教 Agent 规则

止损监控：自动前复权计算成本

BOLL 中轨/下轨/硬止损/52周低点四层支撑位实时盯盘，每小时自动巡检

第二步：研报异动扫描------训练 Agent 发现机构动向。

核心理念：研报就是分析师用"精力"投票------研报突增 = 被重新加注，首次覆盖 = 新人入场。

六步流水线：确定股票池 → 双源拉研报（东方财富 + 腾讯自选股）→ 过滤噪音 → 计算五个信号 → 专家判读 → 每日 18:00 自动跑。

五个信号：近 7 日研报数 / 突增比 / 是否首次覆盖 / 覆盖券商家数 / ≥20 页的厚研报。

研报扫描工作流创建 + 组件清单：双源拉取 → 过滤 → 五信号打分

实战效果：18 只热门赛道标的批量扫描，跑出鼎龙股份（突增比 2.9x）、沪电股份（2.1x），首次覆盖榜识别出绿的谐波、赣锋锂业。

之前：手动刷研报 → 之后：AI 自动扫描 + 信号量化 + 排行榜产出

配置这条流水线的提示词------注意，你在教它一套可复用的分析流程：

帮我创建一个每日研报异动扫描的工作流，记住以下规则以后每次都用： 

1. 股票池：[18 只热门赛道标的]，我更新池子时跟你说 
2. 双源拉研报：东方财富（深度报告、页数、首次覆盖标记）+ 腾讯自选股（近期短点评） 
3. 过滤规则：只保留标题以【券商名】开头、带评级字段的真研报，剔除资讯噪音 
4. 五个信号打分：近 7 日研报数、突增比、是否首次覆盖、覆盖券商家数、页数 ≥20 的厚研报 
5. 综合排名输出异动榜和首次覆盖榜 
6. 每日 18:00 自动执行，结果推送到我面前

每日研报异动扫描自动化：18:00 自动执行，异动榜 + 首次覆盖榜

3.5 教会 AI 复盘与进化

分析和监控帮你发现了机会、做了决策。但每次分析的标的、上次踩的坑、历史上的估值区间，都该沉淀下来------投资经验需要积累。

第一步：交易日志------不只是记录，是教 Agent 你的决策逻辑。

光记"买了什么"没用，得告诉它为什么买------这一步才是最值钱的反馈：拿真实案例教它，跑错了就给它具体的纠错：

今天我买了比亚迪，100 元。决策逻辑分三层：
第一，Q3 交付超预期验证了产能爬坡；
第二，海外工厂开始贡献收入，打开了第二增长曲线；
第三，当前估值还在历史中位数以下，安全边际够。
你把这个选股思路记住------"产能爬坡 + 海外扩张 + 估值合理"这个三角逻辑。
以后遇到类似格局的标的，主动提醒我。

收盘后自动生成复盘报告------触发前先定义好复盘模板，让 Agent 记住格式：

以后每天收盘帮我做复盘，按这个结构来：
大盘走势、资金流向、持仓表现、盈亏归因、情绪复盘、明日关注点。
用 Markdown 排版，每次格式保持一致。现在生成今天的复盘日报。

之前：手动抄数据整理复盘 2 小时 → 之后：AI 按你定义的模板自动生成

收盘复盘六段式报告：大盘走势、资金流向、持仓表现、盈亏归因、情绪复盘、明日关注

第二步：知识库闭环------持续投喂，越练越强。

WorkBuddy + ima 知识库 = "取·用·存"闭环：

• 取： 从知识库调出历史沉淀的分析资料

• 用： WorkBuddy 执行新任务，融合历史知识产出结果

• 存： 产物回存知识库，下次更聪明

一句话驱动全流程------把每份分析、每笔交易沉淀回知识库，Agent 会自己越练越强：

以后帮我做个股深度研究时，按这个流程走：
下载最新年报招股书 → 上传到 ima 知识库 → 按我之前教你的分析框架整理成投资资料 → 撰写研究报告 → 输出 PDF 保存。
记住这个流程，下次直接复用。现在分析比亚迪。

WorkBuddy 五步工作流自动执行：下载年报 → 上传 ima → 整理资料 → 撰写研报 → 输出 PDF，5 个 Agent 协作完成

ima 知识库已沉淀 3 份资料，可基于知识库直接问答，「取·用·存」闭环完成

过去做这件事需要 Python 爬虫 + API 密钥 + 多软件切换，现在一句话搞定。

不只是存取------你沉淀的每份分析、每笔交易，Agent 都会记住。下次分析新标的时，它会自动引用你历史沉淀的分析框架和结论。知识库在自动进化，Agent 也在持续变强。

3.6 基金诊断与资产配置

不只是选股------基金诊断、ETF 筛选、资产配置同样能做。同样，先定框架：

我选基金的框架是这样的：
先看过往业绩（3 年以上，年化 >15%），再看风险控制（最大回撤 <20%），最后看风险调整后收益（夏普比率 >1）。
优先级不能乱------业绩是基础，回撤是底线，夏普比率是性价比。
以后帮我筛基金，按这个逻辑来。现在先筛一批偏股混合基金，按夏普比率降序。

腾讯自选股按条件拉出候选列表。

帮我诊断基金的时候，主要看四个方面：
持仓集中度（前十大占比）、行业分布、换手率、基金经理任期回报。
以后都用这个框架。现在诊断一下易方达蓝筹精选。

AI 按你定义的框架输出诊断报告 + 配置建议。

易方达蓝筹精选四维度诊断：持仓集中度、行业分布、换手率、基金经理任期回报

之前：手动翻天天基金/晨星对比 → 之后：一句话筛选 + 诊断，且每次输出框架一致

3.7 真金白银之前，先让 AI 跑一遍模拟盘

模拟盘委托成功截图

四条主线跑通了------策略定义、深度分析、行情监控、交易沉淀。但 Agent 训练还有一个关键环节没跑：纠错反馈闭环。策略好不好用，光看报告不行------得跑一遍，跑完了告诉 Agent 哪里对、哪里错。

直接拿真金白银去验证？不急。让 Agent 先走模拟盘：

以后任何新策略，先在模拟盘跑满一个月再让我评估。
跑得好，告诉我为什么好（哪些因子贡献了超额收益）；
跑得不好，告诉我哪个环节出了问题（选股条件太松？止损设得太宽？还是市场风格切换了）。

它还主动做了 API 安全分析，提示哪些操作有风险。

安全意识加上主动尝试------它会想下一步。

实测模拟委托：练习赛组合 practice_190（初始 ¥1,000,000）→ 买入平安银行 sz000001，1,000 股 @ ¥11.63，金额 ¥11,635（含 ¥5 手续费）→ 系统返回订单号，状态"未提交待成交"。

订单没成交是因为当天是周末 A 股休市，资金已冻结 ¥11,635，周一开盘才会撮合。

这张图说明两件事：

① AI 能完成完整委托链路（账户校验 → 下单 → 冻结 → 订单管理）；

② 它能在边界内执行（不碰实盘账户）。

💡 教我的不只是"能不能买"，而是"按真实交易流程完整跑一遍"------这种流程感才是策略验证的核心。

策略自我进化：模拟盘不只是验证，更是训练 Agent 的学习闭环。

跑完一个月，进入训练 Agent 最关键的一步------纠错反馈：

回顾我过去一个月的选股预测，对比实际走势：
哪些命中了？哪些没命中？分析原因，总结规律。
根据这些发现，帮我改进选股规则------哪些条件该收紧、哪些该放宽、有没有遗漏的关键因子。

这不是一次性验证，而是持续迭代------你每纠正一次、每反馈一次，Agent 都在学习，策略会越跑越准，不是一成不变的死规则。

A 股的数据通了，模拟盘也跑了------但港股、美股、加密货币，这些数据从哪来？

四、高级：定制AI选股

WorkBuddy 读文档 → 写脚本安装 OpenBB → 调通美股数据，三步流程图

4.1 从接入 OpenBB 到打通多市场数据

腾讯自选股解决了 A 股的数据问题，WorkBuddy 在国内市场已经够用了。但港股、美股、加密货币呢？资金是跨市场流动的，只看 A 股远远不够。

WorkBuddy 的代码扩展能力是关键。它不只是调内置连接器------它能自动写代码、安装工具、接入第三方平台，把能力边界扩展到任何有 API 或开源项目的地方。

先看一个项目：OpenBB。GitHub 上最火的金融开源终端，71,000+ stars，被称为"Bloomberg 终端的开源替代"。覆盖全球股票、宏观经济、加密货币、ETF 等数据，支持 Python SDK 调用。

GitHub 地址：github.com/OpenBB-fina...

OpenBB 开源金融终端，GitHub 71,000+ stars，被称为 Bloomberg 终端开源替代

我把 OpenBB 的 GitHub 地址丢给 WorkBuddy：

这是 OpenBB，GitHub 上最火的金融开源终端。
帮我分析它的文档，写一个 Python 脚本自动安装配置好，我要用它来拉取美股和港股的行情数据。

WorkBuddy 自己读文档、写脚本、跑安装。全程我没写一行代码。安装完成后，OpenBB 接入到了 WorkBuddy 的环境里，可以直接通过对话调数据。

WorkBuddy 读文档 → 写 openbb_setup.py → 安装进度实时反馈，自动生成速查手册

AI 不只是回答问题和调 API------它能读开源项目文档、写代码安装工具、把第三方框架变成 WorkBuddy 的能力延伸。

工具装好了，开始拉数据，部分接口拉不到的话，可以使用腾讯云的香港、新加坡等轻量级云服务器进行尝试，使用 WorkBuddy 能读源码、调参数、换接口，遇到问题自己 debug。

几个来回之后，美股数据跑通了：股价、财报、机构持仓，全链路走通。多市场数据管道，从 A 股扩展到了美股。

港股 5/10 成功拉取（阿里 +6.84%、腾讯 +2.95%）自动生成实时看板 HTML + 行情摘要 JSON

4.2 多市场分析视角

数据管道搭好了，第三章训练的方法可以搬过来------但不同市场，侧重点完全不同。

A 股：国内数据腾讯自选股全兜底，WorkBuddy 在国内市场的体验最完整。

美股：切换华尔街投资经理视角。

告诉 WorkBuddy：

用华尔街投资经理的视角来分析。
重点看：机构持仓变化（13F 报告）、财报电话会关键措辞、美联储政策节奏对估值的影响、板块异动信号。

华尔街机构视角 · 2026年8月核心判断：宏观利率 / Q2财报 / Mag 7分化 / 13F资金流四维度

宏观利率深度展开：联邦基金利率 / 10Y UST收益率 / 加息概率 / VIX + 利率传导估值机制趋势图

美股的核心驱动力和 A 股完全不同------机构主导、基本面定价、全球资金流向决定方向。WorkBuddy 接入 OpenBB 后，能直接拉取 SEC 文件、机构持仓、宏观经济指标等。

港股：夹在中间的特殊市场。

港股同时受中国基本面和全球流动性的影响------南向资金看国内情绪，北向资金看外资态度。

WorkBuddy 聚合多市场数据后，能同时追踪多地资金流向，识别跨市场联动信号------这是单市场工具做不到的。

跑出来的第一份美股深度报告：NVIDIA，报告的呈现更多元化的数据内容。

核心能力总结：WorkBuddy 在国内市场对接腾讯自选股，体验最完整；同时能接入 OpenBB 等第三方开源平台，扩展多市场分析能力。不是替代国内数据源，是做补充。

多市场提醒： 多市场投资比单市场复杂得多------全球宏观政策、地缘政治、机构大额资金进出，这些外部变量才是真正的"灰犀牛"，请勿盲目跟风。

五、方法论：投研五步法跑通投资决策

5.1 从单点研判到投研五步法

第三章的 Agent 实操、第四章的多市场数据管道，背后是同一套底层逻辑------投资决策的五步法：

五步法全貌：市场感知 → 标的筛选 → 深度研判 → 决策制定 → 跟踪迭代

以前靠人肉执行------找数据、读研报、算指标，普通人很难跑完全程。现在 WorkBuddy 接入了腾讯自选股等连接器，五步法的每一步都有 AI 辅助，效率提升一个量级。

5.2 六维度深度研判

第三步"深度研判"的完整六维度------基本面、技术面、资金面、行业面、情绪面、风险面，每个维度下的关键指标见下图：

六维度深度研判：基本面、技术面、资金面、行业面、情绪面、风险面

六、尾声

用 WorkBuddy 这段时间，最大的感受就是省下了我不少的时间，好像有了专业的金融助理，早上醒来，简报已经在手机上了，复盘报告也生成好了。

如果你想试试，我的建议：

• 从哪入手：从早盘简报开始，先跑通第一步。
• 配置预期：首次上手约 1 分钟完成基础配置（连接数据源、试跑几条指令）。
• 见效周期：使用三分钟能感受到效率提升，且能快速形成稳定的工作流程。
• 心态定位：AI 是辅助，不是替你决策------它判断不了拐点，偏向大众共识，更替不了你承受亏损。

模拟盘跑通了，别急着上实盘。先把模拟盘跑半年，策略稳定了再说。

但有几样它替代不了：你的审美、你的判断、你知道什么该做什么不该做------这才是你最值钱的地方。

一份好工具，就是把你从重复劳动里解放出来，让你有更多时间去思考。投资这件事，慢就是快。

⚠️ 风险提示：本文所有内容仅为投资方法论探讨，不构成任何投资建议。文中涉及的标的案例仅作方法演示，不代表作者任何投资推荐。投资有风险，入市需谨慎。AI 输出基于历史数据，存在信息滞后和偏差可能，所有投资决策须由投资者自行判断并承担相应风险。