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强烈推荐「投研人士」使用Workbuddy应对“研究+量化”

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文:董指导

非常建议投(chao)研(gu)人(qun)士(zhong)都用一用workbuddy。

这款产品目前被誉为是腾讯的“新太子”,哈哈,很夸张,但确实好用。功能迭代也很快。

所以,使用Workbuddy的第一个好处是:可以率先感受腾讯AI的进展。对于恒科持有人们,是不是很刚需。

接下来,介绍几个我认为很有用的使用场景(研究和量化)。

1,大部分人高频使用的场景是“报告研究”。

这个场景也有不少产品可以实现,在workbuddy上面做也是不错的。

我直接只说了一句话:做一份电感行业研究报告。

消耗了140积分、大概等待了4分钟后,报告就生成了。

有产业链、价值链分析判断,市场规模与细分结构、核心催化、龙头公司对比、观点汇总、映射逻辑、风险识别等等模块。内容可视化也不错。




这是没有指定MCP的情况下做出的。如果接入相应MCP、或者和公众号优质信息源打通,也许会更好。

2、量化:这是我非常推荐、也解决了我需求的用法。

众所周知,量化是大A现在的主要交易对手。我自己认为,量化是散户的朋友。逻辑是这样的:

量化是有稳定策略的,也就是有套路;有套路就可以学习、模仿。(要比游资友好多了)

所以,研究量化、学习量化,是提高收益的一个很重要途径。

我认识的几个公募基金经理,也都在主观策略里,添加了量化辅助。

所以,散户也非常需要有一些量化思维。

当然,必须强调一下,模型量化,不代表一定可以赚钱。只是提供一种量化思维,从而让自己的交易更有体系、体系更清晰。继而形成一个可以不断改进、提升的进阶之路。

我之前用过一些金融公司的claw,但都有一些问题。有的是数据不准确、有的是稳定性不够。

用workbuddy就改善很多,算力是腾讯的,模型是好几家;而且有丰富MCP,比如免费的通达信的MCP,数据很准。

A、如果你是很散很散的散户,完全不想自己做探索,可以直接调用专家模块,在其中选取相关的技能使用



但是我个人觉得,还是自己探索一下会比较好。了解了流程、模式,再使用别人的成果会更好。

B、如果你不知道什么量化模型,但想探索,那就直接说、直接让模型帮你思考。

要赚钱,就向赚钱的学习。搜寻涨幅靠前的,让模型自己总结


一顿折腾后,有了结果,也给出了一些辅助选公司的指标。(依然提醒,这不代表必然赚钱,指标的有效性,还需要不断改进)



C、大概知道想要的图形,但不知道如何描述

比如我问它M型突破。模型不仅给了我文字版本,还贴心地做了图。




做图这个事儿,真的还是挺超预期的。毕竟要描绘出你想要的模型,还是很吃语言功力。有了图,就好多了。

图形没问题,理解正确。然后就让模型按照这个标准来搜索。很快就有了结果。(为了合规,不展示个股了)


更重要的是,模型可以继续进化。

我给了指令:根据6月29日 中午的收盘价,你看看你对于M突破的几个标的判断,哪些成功了,哪些失败了,然后可以尝试总结 为什么失败、为什么成功。

模型给出了判断,改进了规则。



D、有清晰的体系,需要模型执行,当执行效果符合预期后,可以固定为skill


随后就直接调用技能即可,也可以设定为固定任务。

技能也可以组合使用。

完全让模型来总结规律的模式,会消耗较多Token,而且时间也更久,准确性也需要反复优化;但至少是可以给出一些信号。

模型学习能力比人快很多,读K线的能力,也比人强。让模型和自己互动,提炼指标,会很好玩。

其实,亏钱不难受,难受的是没有体系地犯错。打挨了,却没有得到经验。白挨了。所以,用模型提高自己的体系,还是很有必要的。

3、模型?脚手架?

看到这儿,你可能会觉得,好像workbuddy也没啥啊,全靠模型能力。

这其实并不对,或者不全对。

模型能力当然很重要,但是,要从文本问答,到执行任务,需要的是为大模型、智能体搭建“脚手架”、提供丰富的上下文管理能力。

我使用其他金融claw时,就经常遇到数据读取出问题、读取量小或者读错了、排序错了等等。

使用workbuddy基本就没这些问题了。即使偶尔出错,用文字指出来之后,它修复得也很快。比如下面的步骤演示,模型要拆任务、调用合适工具、一步步执行。


还有很多场景或者技能值得探索,比如蒸馏一些量化席位的交易模式。这就需要大家探索了。

workbuddy真的是一款不错的产品,值得大家使用。后续我也再探索更多产品分享。

---全文完,欢迎交流

理工/金融 复合背景

畅销书《英伟达之道》译者

百亿私募/头部自媒体 双重经历

看清科技、商业本质,讲出精彩故事

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