AI的“深度研究”功能浮现之后，有前瞻视角的同学已经开始用AI辅助投资。从我的实际体验上看，“深度研究”可以和3-5年经验的投资经理相媲美。
用AI辅助投资有三点很重要：第一点是问出好问题的能力（提示词的有效性）；第二点是AI大模型的“深度研究”能力；第三点是个人的判断力。
结合最近我使用AI构建200万理财计划为例，谈谈我踩的坑和经验：
1. 如何问出好问题？（可搬运第4张图提示词）
首先要设置好边界条件，在我试了很多次之后，发现这些边界设定最有用（本金、目标收益、风险约束、投资区域、战略倾斜、流动性及限制条件等）；太多或太少模型响应效果都不好；其次一定要限制AI引用的信息来源，很多公开信息是缺乏可信度的，因此我设定了仅限专业财富管理机构、研究机构和财经媒体，效果好很多，Kimi会在一开始就引用《财新》、上海证券交易所等信息，相比其他模型的引用更靠谱；最后是关于输出报告的结构，我反复调整了多次，这些内容对我最重要，且先后顺序最符合观感。
2. 选择哪个大模型来做“深度研究”？
我先后尝试了Chatgpt免费版、Kimi、豆包的深度研究，给我最多惊喜的是Kimi，深度研究时会完整展示思考、调用工具、自我反思的过程，右边栏实时更新参考的网站链接，结束后还会生产一份可视化报告（放在图里了），独一份还是比较牛的，完全是类Agent的风格，美中不足的是思考时间略长一些，但思考深度最佳；豆包的响应速度是比较快的，内容深度中规中矩；Chatgpt在交互形式上最克制，回答也简洁，但是响应最慢，不知道是不是免费版的缘故；综合素质Kimi更好，和Manus的风格很像，值得体验。
3. 个人的判断力也很关键
首先是AI给出投资建议的可信度，大家要有审慎的判断，尽量选择自己有把握的投资风格或者标的，拿得住，睡得着才是硬道理。此外，AI只能基于既有信息给出投资建议，但是对极端事件冲击和未来市场变化并不敏感，所以还是要对市场保持敬畏，对风险程度有预判，极端冲击时有足够的缓冲垫，有备用的调仓方案，不会一夜回到解放前，这在现在的大环境下太重要了。
最后大家看看图吧，重点信息都在里面了，不得不说，用AI投资理财已经Next Level了，总之就是早点体验，早点快乐！
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