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101-66: 投研 Prompt 工程

如何让通用大模型变成专业的二级市场专家?

101-66: 投研 Prompt 工程

炼金术:数据的灵魂刻画

"给 AI 一个身份,它就还你一个世界。"

如果你直接问 ChatGPT“明天股票会涨吗?”,它会给你一段废话。但如果你用 StockWise 的投研 Prompt 询问,它会进行深度的逻辑推演。这就是我们的技术核心。


💎 从“聊天”到“投研”的飞跃

我们为 AI 定义了一套精密的 System Persona

  1. 冷酷理性:它被要求无视一切煽动性的描述,只关注事实锚点。
  2. 多空两端分析:它不能只看多,必须强制给出反例和风险风险。
  3. 引用透明:它必须为每一个结论找到对应的行情数据或新闻出处。

🛠️ 三层提示词结构

  • L1 原始情报收集:只提取核心数字和新闻原话。
  • L2 逻辑关系推导:将这些碎片联系起来(由于 A,所以 B,这对行业 C 是利好)。
  • L3 风险/收益建模:最终产出评分并与历史规律进行匹配。

⚖️ 实战:你可以学到什么?

你不需要学习写代码,但你可以学习这种**“结构化思考”**。

Actionable Tactic:逻辑链拆解 当你对某只股票产生买入冲动时,尝试用 AI 喜欢的方式反问自己:

  1. 输入端:目前影响这只股的核心变量是什么?
  2. 逻辑端:这个变量是否真实改变了公司的盈利能力?
  3. 输出端:在目前的赔率下,亏损 5% 和盈利 15% 哪个可能性更大?

如果你能像 StockWise 一样思考,你就已经跑赢了 90% 的感性散户。


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