投研新纪元：语义与数字的合流

"量化解决的是 '发生了什么'，LLM 解决的是 '为什么发生'。" —— StockWise 架构哲学

在 AI 代入投资之前，市场主要由两类人统治：

1. 基本面分析师：读财报、跑工地、听董秘吹牛。
2. 量化宽客：写算法、跑回测、在毫秒间套利。

StockWise 的核心，是让这两者的界限消失。

---

💎 传统量化的局限：黑天鹅杀手

传统量化模型在历史数据中找规律。但如果你遇到了从没发生过的事（如某大佬突然发推、某种新病毒出现），量化模型往往会瞬间失效。

🛡️ LLM 的突破：阅读理解的力量

StockWise 利用大语言模型 (LLM) 去读取人类的语言：

• 情绪感知：新闻里是“悲观”还是“绝望”？
• 逻辑推理：某减税政策对特定行业的传导逻辑是什么？

---

⚖️ 实战：StockWise 的混合动力

我们不单独依赖数字，也不单独依赖文本。

Actionable Tactic：双重过滤

1. 语义评分：AI 读完所有情报，给出一个基于“影响力”的评分。
2. 指标校验：如果评分很高，但量价指标（EMA/RSI）毫无反应，StockWise 会标记为 “逻辑背离”，提醒你注意风险。

未来的投资，是懂数学的人在指挥懂逻辑的机器。

---

下一篇：[101-62] AI 幻觉的封印术：StockWise 的数据锚点。