AI STOCK SELECTION

从因子研究到回测建议的端到端智能选股

把研究假设转化为可验证的选股流程：调研因子、复用因子资产、生成可审计代码、执行多周期回测，再依据真实结果修正参数与组合。

体验智能选股

智能选股闭环

  1. 01

    因子调研

    围绕宏观、市场、行业与财务假设形成候选因子。

  2. 02

    因子库

    复用已有定义、版本、适用市场和质量记录。

  3. 03

    AI编写Python

    将自然语言假设转为可查看、可修改的研究代码。

  4. 04

    回测

    在A股与美股历史区间验证收益、回撤与稳健性。

  5. 05

    回测数据库

    沉淀参数、数据区间、成本假设、结果与实验记录。

  6. 06

    结果建议

    基于回测证据给出因子、参数和组合权重调整方向。

与通用金融AI工具的差异

  • ✓ 不是只给股票列表，而是保留从研究假设到回测结果的完整证据链。
  • ✓ 因子定义、Python代码、参数和实验结果可复用、可比较、可继续迭代。
  • ✓ 回测反馈重新进入因子研究，形成研究—验证—建议—再验证的闭环。

数据与证据底座

  • A股/美股行情与基本面
  • 因子库与版本管理
  • Python研究代码
  • 回测参数与结果库
  • 金融语义约束

金融语义

统一金融实体、关系和指标口径。

时序知识图谱

保存事件时间、状态变化与原始来源。

多智能体分析

分工取证、交叉验证并汇总分析结论。

常见问题

智能选股会直接承诺收益吗？

不会。系统提供研究、验证与决策辅助，回测结果不代表未来表现，也不构成投资建议。

为什么需要保存每次回测？

保留数据区间、参数、成本假设和结果，才能比较实验、识别过拟合并复现研究结论。

游客可以使用回测功能吗？

游客可以查看公开流程与能力说明；运行代码、保存因子和发起回测需要登录。