在投资界逸富盈策略，信息不对称曾是散户与机构之间无法逾越的天堑。大家一定还记得2021年震撼全球的游戏驿站（GameStop）事件。在那场史诗级的多空博弈中，散户依靠社交媒体的集结力量对抗机构，让我们看到了个人投资者集中力量争夺定价权的热血过程。这场多空博弈中，也暴露了个人投资者在数据处理、深度研究和反应速度上的天然弱势。机构拥有专属的研究团队、实时数据系统与量化模型，而普通投资者往往只能依赖滞后的新闻、零散的信息与直觉决策。
然而，随着AI时代的到来，一个属于“投资平权”的时代正加速开启。曾经只有顶尖公募、私募机构才能配备的总量研究员、行业分析师、专业程序员和风险控制团队，如今正逐渐浓缩成一个个大模型插件。“算力平权”正在落地为“投资平权” ——随着AI时代的到来，一个属于“投资平权”的时代正加速开启。曾经只有顶尖公募、私募机构才能配备的总量研究员、行业分析师、专业程序员和风险控制团队，如今正逐渐浓缩成一个个大模型插件。“算力平权”正在落地为“投资平权” ，AI让个人和机构之间的时间差、信息差被无限缩减。在AI时代，每个人都有机会打造属于自己的“一人投研平台”。那么，作为一名未来的AI研究员，在一个普通的交易日里，是如何深度应用这些“数字分身”的？请跟随我们代入AI研究员的视角开启新一天投资之旅。
08:30 | 盘前总览：全球风云的“极速扫描”【场景与步骤】
清晨，联储和特朗普表态、美股和商品市场的波动已经先行。AI研究员启动 Kimi并利用其实时搜索和长文本处理能力获得睡眠期间华尔街的不对称信息，输入指令：“总结过去12小时内美联储官员的最新表态、特朗普社交媒体动向及全球大宗商品异动。”不到一分钟，一份逻辑清晰的《全球晨报》便呈现在眼前。Kimi不仅能抓取新闻，还能自动对比前一日的预期，划出最值得关注的三个核心变量，帮我们对比。
《盘前全球信息的极速扫描与变量提取》
【人类研究员补位】
AI擅长归纳“发生了什么”，但难以察觉语调背后的“政策艺术”。AI擅长提取事实，却难辨“话外之音”。美联储官员会议纪要中moderate和modest的表述分别代表何种含义，在通胀高企时可能是鹰派信号，在衰退担忧下却可能是安抚市场。研究员需结合市场情绪与政策背景，判断其真实意图，判断这究竟是中性表态还是转鹰的先兆，防止被AI死板的字面语义总结误导。
09:30 | 开盘出击：热点主题的“秒级寻踪”【场景与步骤】
盘中突然传来某项重大基建项目落地的消息，相关板块瞬间异动。AI研究员使用妙想大模型，通过其行业主题筛选功能，输入关键词，瞬间列出所有直接关联和间接受益的上市公司清单，并根据业务占比进行优先级排序。
《盘中热点主题的秒级追踪与标的初筛》
【人类研究员补位】
AI搜寻的是历史关联，但市场有时会炒作逻辑外延和这次不同。AI基于历史数据关联，但市场常炒作“新逻辑”。例如，本次基建是否侧重绿色基建或新基建？一些传统基建股可能高开低走，而真正受益的细分领域可能未被AI即时识别。研究员需结合产业趋势，做出二次筛选。AI给出的标的可能已经在高位，也可能多问多答，这需要人类一来仔细撰写prompt，二来甄别哪些主题标的是冷饭硬炒。
10:00 | 宏观洞察：数据预测的“编程实验室”【场景与步骤】
首先，官方发布最新的宏观经济数据。AI研究员调出 DeepSeek并利用其的代码生成能力，直接撰写并运行一段 Python 脚本。通过调用API获取历史宏观数据，结合过往数年总结的宏观数据预测，对年内剩余月份的社融数据进行概率预测，并展示出不同数值下各类资产的潜在走势图表。
《宏观数据的自动建模与概率预测》
其次，针对周期品和利率的拐点提供投资观点的预测。AI研究员在Manus智能体中上传库存周期定义，将研报转为简单直接的自然语言，同时输入产成品存货和PPI数据，尝试对过去的库存周期进行拐点寻找，一目了然生成四色背景图表，并根据周期属性来推演未来库存周期各阶段。
《库存周期与利率拐点的AI推演》
【人类研究员补位】
宏观数据常有基数效应或统计口径调整。AI模型多是基于历史外推逸富盈策略，但基于对政策力度影响下超出季节因素的增量信息往往是宏观投资的精髓。研究员需要把控：当前的经济周期是否处于临界点？AI目前尚无法理解“924”行情那类尚未进入数据的政策预期，以及政策催化下有成长但尚未兑现景气的主题机会。
11:00 | 业绩拆解：公司财报的“手术刀分析”【场景与步骤】
某重点持仓公司发布业绩公告。研究员使用 Alpha派快速审阅财报。AI瞬间提取出营收增长、毛利变动、经营现金流等关键财务指标，并与过往五年及同行业对手进行横向对比，依托于财务指标立体测算给出业绩超预期或不及预期的客观点评。
《公司财报结构化拆解与同行对比》
【人类研究员补位】 财报不仅有数字，还有“管理层沟通”中的水分。AI能识别数字的好坏，但读不懂上市公司CEO在电话会议中闪烁其词背后的不安、回避和犹豫。研究员需要通过调研和草根监测，补充AI无法捕捉到的供应链真实状态。
14:00 | 午后研判：技术面与跨资产的“图表沙盘”【场景与步骤】
进入午后盘整期，研究员利用 腾讯ima 知识库，对黄金期货和股票指数进行多维技术分析。通过ima整合的跨市场策略库，AI能迅速识别出当前的K线组合在历史上类似的形态，并给出胜率统计，给出乐观、中性、悲观三类情景下的价格区间。
《跨资产技术形态的历史回溯与情景推演》
【人类研究员补位】 技术指标虽然对短线择时有补充增益，但在极端情绪下会失效。AI给出的技术回测胜率是基于常态分布，但如果当天有突发地缘政治等黑天鹅事件，所有技术面的“死叉”或“金叉”都可能失灵。人类需要定夺：此时是遵循规律，还是防范极端。
15:00 | 盘后复盘：机构视角的“信息对齐”【场景与步骤】
收盘后，基金经理想了解每家卖方的观点，还有每个行业最新的综合打分排名，要包含景气度、估值、拥挤度等角度。Alice的订阅功能推送了根据最新券商研报快速提炼全市场主流机构的观点，总结出每家券商对大势和行业看法的异同，给出各个行业推荐顺序综合打分。
《机构观点的快速对齐与共识提炼》
【人类研究员补位】 市场一致预期往往是危险的信号。当AI告诉你会上所有分析师都预期一致方向的行情、特定行业特别是追高行业以及某只股票时，人类研究员反而要警惕“共识陷阱”，思考是否存在未被察觉的反向逻辑，从零到一的思考范式反而愈发重要。
15:30 | 重点持仓：信息跟踪和风险排雷【场景与步骤】
对重点个股的中长期布局是建立在深度理解之上的，需要对基本面和商业模式展开中长期跟踪。而短期市场上增量信息和情绪因素也会放大个股的波动甚至导致异动，无疑会给投资带来新的挑战。AI研究员打开雪球思考，输入重仓股进行全面复盘，查看财报数据外的联网信息，随时捕捉市场情绪变化。同时，业绩爆雷甚至企业本身爆雷会给投资带来较大损失，AI研究员针对潜在风险个股，调用元宝对相关公司进行负面新闻和关联风险评判，通过持仓主体的财务数据甄别与同业对标来衡量潜在违约风险、决定持仓力度和捕捉建仓信号。
《重点持仓的基本面与情绪同步跟踪》
【人类研究员补位】 大多数公开信息和数据具有“见光失效”的特征，AI可以迅速捕捉到但无法完全进行边际交易定价，调查研究不可或缺。此外，风险评判不能仅靠“新闻抓取”。有些深层次的股权质押风险或治理危机隐于水下，AI捕捉到的信息可能只是冰山一角。人类研究员需要凭直觉和经验，在AI给出的安全结论中寻找蛛丝马迹。
16:30 | 政策整合：投资机会的主要基调和全貌拼图【场景与步骤】盘后，经济相关重要会议的表述公开发布。研究员让AI整合这些看似孤立的信息点，判断整体导向是稳增长还是调结构，梳理其背后的关联性：是偏向宽松还是稳健？哪些行业会得到实质性的信贷支持？如何把定性的表述描绘串联成一条定量可跟踪的曲线？
《政策信号的整合解读与投资方向拼图》
【人类研究员补位】 需要关注政策执行有力度的差别，二者往往是非线性关系。AI容易给所有被提及的行业同等的权重，但人类研究员和交易员必须根据过往政策落地的经验，判断信号的规律，比如“适度宽松”的重心究竟是宽松还是克制？
17:00 | 风险规避与框架沉淀：深度研究的“终局思考”【场景与步骤】
傍晚时分，AI研究员要针对渠道客户推广的诉求，进行科创板政策、红利投资框架的整合。为了避免AI幻象，研究员将自己的研究资料上载到本地化部署的大模型中，使用智谱清言整理红利低波策略框架，并由秘塔梳理科创板的最新政策细节，每个步骤都有明确的资料来源进行验真溯源，最终一键生成完整的市场宣传材料。
《本地化大模型中的研究资料投喂与策略框架整理》
《政策文本的结构化梳理与来源溯源校验》【人类研究员补位】信息验真极为重要，因为输入的内容要保真、避免AI过度联想和获取虚假信息，因此在信息投喂环节需要进行严格把控：或在撰写prompt和后台设置风控参数时提高尺度，或者直接本地化投入素材进行学习、断掉联网检索的发散式功能。
未来投研新范式——AI负责速度和广度，人类负责深度和厚度在这一个交易日中，我们看到AI极大地提升了投研的广度和速度：它能秒级总结全球信息、批量处理财务数据、自动生成配置代码、实时监控风险。它将投研范式从体力驱动的数据搬运，变成了脑力驱动的决策筛选。
AI能做什么？
- 秒级获取与总结全球信息
- 自动化处理财报与宏观数据
- 快速回溯技术形态与历史规律
- 7×24小时监测舆情与风险
- 生成代码、图表与策略框架
AI不能做什么？
- 理解人性与市场情绪中的非理性波动
- 判断“这次不一样”的结构性转折
- 捕捉未写入数据的政策意图与行业潜规则
- 替代人类承担投资决策的最终责任与风险
一句话概括，AI在投资中无法理解博弈中的人性阴影，无法捕捉那些史无前例的非线性拐点，更无法代替投资者去承担风险带来的盈亏结果。人类研究员负责思考的深度、AI负责信息整理和搜集的广度。
未来的研究员，不再是那个通晓所有财务指标的人，而是那个能驾驭AI，在算力海洋中保留一分人类直觉、情感洞察、独立思考、逆向思维和敬畏风险的人逸富盈策略，未来AI和研究员的关系会从人机协同走向人机合一。
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