周四,一只股票逆势涨停,市场上涨个股只有1142家,下跌却达到4309家。这样的行情摆在面前,很容易让人把注意力集中在涨幅本身。
在FinAI Street金融AGI沙龙暨AI金融技能专场中,新锐创作者潘旭敏分享了“六维共振策略”这一技能。
在他的策略里,系统没有停留在价格变化上,而是继续检查均线偏离、市场环境、资金状态、事件影响和风险信号等多个维度。
这套策略想解决的问题:市场信息越复杂,越需要一套固定流程,把分散的信息放在同一个框架里观察。
// 直接把研究对象交给Alice //
潘旭敏说,自己做这套工具,最初关注的是研究实践中的三个老问题:传统指标易出现主力“骗线”、产业事件缺少量化冲击测算体系、收益评分与风控耦合,无独立风险保护层。
于是,他尝试把自己的分析方法拆开,再交给万得AI Alice执行。
使用六维共振策略,问题可以简单到在点击使用这个技能后,直接输入分析一下某只具体的股票。
也就是说,一句话之后,跑起来的是一整条研究流程。
(万得AI Alice技能“六维共振策略”运行流程示意,alice.wind.com.cn)
// 一道技术观察,两套参数 //
常见技术分析大量使用MA5、MA10、MA20、MA30、MA60等主流均线。它们使用广泛,也意味着大量市场参与者都会关注相近的位置。
这是潘旭敏首先处理的问题之一。潘旭敏因此增加了一条斐波那契参数轨,引入MA30、MA55、MA89、MA144、MA233等周期。
两条轨道同时运行。主流参数侧重观察较短周期的价格变化,斐波那契参数则补充更长周期的结构信息;市场处于不同状态时,两套参数还会动态调整权重。
这套设计的重点,是增加交叉验证。
同一段市场变化,可以从两套参数体系分别观察,再看它们之间是否出现一致或背离。
(通过万得AI Alice的六维共振策略技能对样本进行多周期信号观察,alice.wind.com.cn)
// 把分散信号放进同一张表 //
价格变化背后,往往同时伴随着资金、事件、情绪和市场环境的变化。
因此,六维共振策略把分析过程拆成多个维度,再通过评分和加权汇总,梳理这些信号之间的关系。
其中,事件冲击系数模块专门处理新闻和事件信息。
潘旭敏把事件按照S、A、B、C进行分级,再结合事件与研究对象之间的关联程度,以及影响随时间递减的规律进行计算。
一条政策、一项产业变化或公司事件,由此可以进入原有分析框架,与价格、资金等数据放在一起观察。
这也解决了他在创作之初提到的第二个问题:产业事件信息很多,但很难与其他研究信号放进同一套量化框架里。
(通过万得AI Alice生成样本的六维能力雷达图,alice.wind.com.cn)
其中一组机制关注RSI极端状态、RSI快速变化以及价格与长期均线之间的偏离程度。
这些模块不会因为综合评分较高而被隐藏。
最终报告呈现的,是多组并行信息,而非一个单一标签。
// 一份报告就是一整条链 //
报告最重要的部分,可能只是一张雷达图、几项评分和几条风险提示。
如果人工完成,背后涉及的步骤却不少:
双轨技术面筛选;
判断当前市场状态;
获取行情、行业和基本面数据;
完成双轨评分与共振检测;
做行业中性化、权重汇总和信号分级;
检查极端状态、筹码峰和换手率;
生成图表并汇总报告。
其中任何一个环节口径发生变化,后面的结果都会受到影响。
潘旭敏因此把技能的提示词也分成四层:运行铁律层、计算模型层、完整执行流程层、输出自查层。
规则写在哪里、怎么算、按什么顺序执行、最后怎么检查,都提前固定下来。
这也是六维共振策略更值得关注的地方。它把一套原本需要反复人工执行的分析方法,整理成一条可以重复调用的标准流程。
按照设计,六维共振策略可以用于智能筛选、个股六维综合分析、事件驱动量化分析、持仓风险巡检和历史策略回测验证。
这套方法的边界很清晰:市场很难被精准预测,六维共振策略更关注多重信号之间是否形成一致性。
(通过万得AI Alice的技能可输出完整研究报告,alice.wind.com.cn)
// 为什么这类工作适合交给AI? //
市场研究中存在大量这样的任务:规则多、步骤长,需要重复执行,而且每一步都要保持同一套口径。
过去,这些经验通常存在研究者自己的脑海、表格或笔记中。现在,它们可以进一步被写成技能。
潘旭敏的六维共振策略,就是一次这样的尝试。这或许也是金融AI接下来更值得关注的方向:一个问题之后,真正有价值的,是后面那整条能够稳定跑完的工作流。
打开万得AI Alice,搜索六维共振策略,可以体验潘旭敏如何把一套研究方法变成可重复调用的Skill。
如果你也有自己长期使用的研究框架、分析流程或工作方法,也可以尝试用Alice创建属于自己的技能,把藏在经验里的方法一步步拆解、固化下来,让AI按照你的思路执行和复用。
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