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第14章 小公司看不上，大公司进不去（第2页）

4. 高效回测与优化： 可快速对历史数据进行策略回测，模拟不同参数下的表现，帮助筛选和优化投资策略，大幅提升策略开发效率。

5. 风险监控实时化： 能实时监控持仓组合的风险敞口、相关性、波动率，并在触及预设阈值时自动预警或执行风控操作（如止损、对冲）。

6. 解放人力，专注策略： 将繁琐的数据收集、基础分析、交易执行交给AI，投资者可以更专注于宏观判断、策略逻辑构建和模型迭代。

当然，任何事存在两面性，有好处自然也有坏处，但是只要不过度依赖，都可以避免。

目前以秦渊的条件，一台普通的笔记本电脑、有限的资金、单枪匹马——去打造一个前世顶级机构级别的AI交易系统，无异于痴人说梦。

而且他要的也不是那个。

他只需要一个“半智能辅助软件”，一个能在这个信息相对闭塞、工具相对原始的市场里，为他撬开一丝缝隙的工具。

核心功能定位清晰：

1. 智能搜索与信息聚合： 能按预设关键词（如行业、公司、政策名称）自动抓取主流财经网站、新闻平台、交易所公告的关键信息，并进行初步的摘要和分类，省去他手动大海捞针的时间。

2. 基础信息处理与可视化： 对抓取的公司财报关键数据（营收、利润、负债等）进行结构化提取和简单计算（如增长率、比率），并生成易于观察的图表（如趋势线）。

3. 辅助买卖决策： 实现基础的技术指标计算（如mA均线、mAcd、KdJ、RSI）并可视化；设置简单的价格预警（突破某价位、跌破某支撑）；能根据预设的、非常明确的规则（例如：当某只股票的RSI连续3天低于30且成交量放大20%以上时，触发买入提醒）给出提示，但最终的买卖决策权必须牢牢掌握在自己手中。

4. 基础甄别与初步筛选： 设定一些基础财务指标（如连续三年盈利、负债率低于某个值、市盈率在某个区间）或技术形态（如突破长期盘整平台），对全市场或自选股进行初步扫描和筛选，缩小人工深入研究的范围。

“再多，这台电脑也带不动了。”秦渊拍了拍手边那台有些年头的笔记本电脑，“等以后…等以后真赚到钱了，搞几台服务器，再考虑更复杂的模型。” 他眼中闪过一丝对未来的野望，但很快被现实的冷静取代。

毕竟，饭要一口一口吃嘛。

第二天，秦渊把笔记本电脑带到了学校。体育组办公室相对清闲，只要没课，老师们各忙各的。他找了个靠窗的角落，插上电源，打开IdE（集成开发环境），十指开始在键盘上翻飞。屏幕上，一行行代码如同有生命的溪流，迅速流淌、汇聚。