产业地图 2026.05.31

AI 帮你炒股
做到哪一步了

市面上"用 AI 炒股/投资"的产品,到底分几类、各自怎么用、长什么样。一张看得懂的全球地图,拿同花顺的 AI 助手当参照。

范围全球 · 中美欧
立场中立 · 可溯源
方法多源搜索+交叉验证
配图官网实拍/示意

说明 这是一份中立的行业地图,结论都来自公开多源交叉验证,不替任何产品站台。文中钱数是区间估计;这行业变得快,半年后名单可能就旧了。配图标"官网实拍"为真实截图,标"示意图"为按官方描述绘制的界面示意(原站有反爬拦截无法实拍)。

6
类产品
13
个代表
418亿$
智能投顾 2030
10000×
训练成本差
01

市面上分六类

每一类干的活不一样:有的给股票打分,有的替你管钱,有的陪你聊,有的是底层的 AI 大脑,有的让一群 AI 组队干活。

这类产品一句话说它干啥代表靠不靠谱
AI 选股打分给每只股票打个分,猜它接下来涨不涨Danelfin · 问财 · 妙想
机器人理财你把钱交给它,自动帮你买卖、配置Betterment · Wealthfront
会聊天的投研助手你问它答,把研究能力塞进炒股 App问财 · Public Alpha · AlphaSense
财经专用大模型专门读财报新闻训练出来的 AI 大脑BloombergGPT · FinGPT
一群 AI 组队炒股多个 AI 分工(分析师/交易员/风控)一起决策FinRobot · TradingAgents
盯盘+定制分析定期帮你盯、你问啥它分析啥妙想 · 问财
02

逐个拆,带界面图

每个产品讲清楚三件事:它是干啥的、打开长什么样、你具体怎么用。

01

AI 选股打分

给股票打个 1 到 10 分,分越高,它觉得接下来三个月跑赢大盘的概率越大。

代表是 Danelfin。注意:这类产品里的"AI"其实是传统机器学习(机器从历史数据里找规律),不是现在火的那种聊天大模型。它每天给每只股票看 900 多个指标(技术面 600、财务面 150、情绪面 150),算出一个分。最大卖点是它会告诉你为什么打这个分,不是黑箱。

示意图
AAPL · AI SCORE3M 跑赢概率
8/10
技术面
财务面
情绪面
按官方描述绘制 · 原站有反爬拦截
怎么用

登录后是总览面板,显示大盘概况和当下高分股。想看某只股直接搜,它给出 AI 评分 + 拆开的子分数(技术分高、财务分低 = 短期有势头但估值偏贵)。还能建自选组合,跟踪它跑得准不准。

搜 "AAPL" → AI Score 8/10,点开看哪些指标在拉高分数
02

机器人理财

你设个目标、定期存钱,它自动帮你买一篮子基金、定期再平衡,基本不用你管。

行话叫 Robo-advisor(智能投顾,机器人帮你理财)。这块市场不小:2023 年全球约 66 亿美元,预计 2030 年到 418 亿美元——年均复合增长率 30.5%(CAGR,就是平均每年涨百分之多少)。有意思的是,卖得最好的不是纯机器人,而是"机器人+真人顾问"混合款(2023 年占了行业收入的 63.8%)。

混合款占行业收入63.8%
注意这个钱数是单一机构的估计,不同机构口径差挺大(年增长率 25%~32% 都有人说)。当区间看,别当准数。
03

会聊天的投研助手

★ 对标同花顺

你用大白话问"这只股最近咋样",它直接答,不用你自己翻一堆财报新闻。

这就是同花顺 AI 助手那一类。中国典型是问财,美国对标是 Public AlphaAlphaSense。背后是聊天大模型 + RAG(RAG = 让 AI 先去查资料、再根据资料回答,不瞎编)。

同花顺问财界面
iwencai.com · 官网实拍
问财 · 怎么用

不用学写公式,直接拿大白话描述你想要啥股,它就帮你筛出来。国内落地最成功的自然语言选股。

"市盈率低于20、营收增长超过10%的股票" → 直接列出符合的一串
Public Alpha 界面
public.com/alpha · 官网实拍
Public Alpha · 怎么用

美国炒股 App Public 里内置的 AI 助手(基于 GPT-4)。任意股票页下拉、或网页版鼠标放到走势图上,就能对话。能比大盘、拉新闻,财报电话会一开完两小时内给你总结。

"总结苹果刚开完的财报电话会" → 几句话给要点
示意图
AlphaSense · GEN SEARCH
管理层对明年的指引怎么说?
预计明年营收增长 8–10%,毛利率持平… [来源:Q4 电话会·第14段]
每句话标出处,可点回原文核对
按官方描述绘制 · 原站需登录/反爬
AlphaSense · 怎么用

面向机构分析师的专业版。在 5 亿+财报、电话会、研报、专家访谈里用大白话提问,给综合答案,而且每句话标出处方便核对。属专业付费工具。

行业潜规则Public Alpha 的行情数据是第三方供的(供应商 Xignite,Robinhood、SoFi 也用它)。说明:行情数据大多靠买,AI 是叠在上面的能力,不是护城河。
04

财经专用大模型

专门拿海量财报、新闻喂出来的 AI 大脑,是上面那些产品的"底层引擎"。

行话叫 FinLLM(专门读财经的大模型)。这里有个很有意思的两条路线对撞,成本差到 1 万倍:

路线 A · 烧钱自建

BloombergGPT:彭博自己从头训练,500 亿参数,估算花了约 267 万美元。料是彭博独家财经数据。

路线 B · 省钱微调

FinGPT(开源):不从头训,拿现成开源模型小改一下(行话 LoRA 微调),每次不到 300 美元。把这能力拉到了平民价。

自建 vs 微调 成本差10000×
05

一群 AI 组队炒股

不是一个 AI 单干,而是几个 AI 分工——有的当分析师、有的当交易员、有的当风控,开会吵出一个决策。

行话叫 LLM-Agent 编排(让多个 AI 像团队一样协作)。代表是 TradingAgents,直接照搬了一家真实交易公司的组织架构(7 个角色)。目前这类大多还是开源研究原型,成熟商业产品很少。

TradingAgents GitHub 仓库
github.com/TauricResearch · 开源仓库实拍
它怎么"开会"(5 步)

① 四个分析师(财务/情绪/新闻/技术)各出报告 → ② 一个唱多一个唱空正反辩论 → ③ 交易员拍板 → ④ 风控团队把关 → ⑤ 基金经理批准执行。整套像一家公司开投决会。

一群 AI 怎么分工
├── A. AI 当交易员(直接说买还是卖)
│   ├── 看新闻做判断
│   ├── 会复盘、有记忆
│   ├── 唱多唱空互相辩论
│   └── 拿历史回测当奖励反复练
└── B. AI 当"找信号的矿工"
    └── 产出能预测涨跌的信号,喂给下游量化系统
06

盯盘 + 定制分析

定期帮你盯市场、你问什么它分析什么,偏"陪伴式"的投研助理。

和第 3 类有重叠,代表是妙想(东方财富)和问财。妙想是东方财富自研的财经大模型,2025 年 3 月起在东方财富 App 里免费开放,能问答、诊股诊基、分析行情、选股、解读热点。是国内首批通过网信办备案的金融大模型。

东方财富妙想界面
ai.eastmoney.com · 官网实拍
怎么用

在东方财富 App 或妙想网页版输入指令,AI 处理后用文字+图表给结果。有"妙想问答""研报总结""股票分析"等工具,还能翻译英文研报。打法是 C 端免费引流,靠平台生态变现。

"分析这只股最近的资金流向" → 文字+图表给你画出来
03

技术上是怎么实现的

一句话分清:哪些是现在火的"聊天大模型",哪些其实是老牌算法。

实现方式是聊天大模型?用在哪类代表
传统机器学习(从数据找规律)不是AI 选股Danelfin
规则+算法配置不是机器人理财Betterment
烧钱从头训大模型财经大模型BloombergGPT
开源模型小改(微调)+查资料财经大模型FinGPT
聊天问答+诊断投研助手问财/妙想/Alpha
多个 AI 组队协作组队炒股TradingAgents
04

它们的"原料"从哪来

同样是炒股 AI,喂给它的数据决定了它能看多准。

数据类型用得多吗说明
K线/技术指标普遍Danelfin 600 个指标、各家助手都用
财报/估值普遍妙想、问财、Danelfin
新闻/舆情情绪普遍看新闻做判断的 AI 都用
第三方买来的行情普遍Xignite 供给 Public/Robinhood 等
另类数据(卫星图/信用卡流水)没查到验证过的产品里几乎没见,实际用多少不明
05

都是谁在用

从完全不懂的小白,到写代码的工程师,五种人对应不同产品。

这种人想要啥用哪个
普通小白想省心理财机器人理财(Robo-advisor)
爱琢磨的散户想要能解释的打分Danelfin
爱聊的散户大白话问股问财 / 妙想 / Public Alpha
机构分析师专业投研要出处AlphaSense
工程师/研究者想折腾底层FinGPT / 组队炒股(多为开源)
06

这些我们没搞清

老实说:哪些说法被我们查掉了,哪些数据没查到。

查掉了 · 没采信

妙想"独家数据库+分级检索"

技术细节像营销话术,查不到独立证据

BloombergGPT"不损失通用能力"

原论文的这个验证站不住

AlphaSense"15 亿+文档"具体技术路线

三票全否

没查到 · 待补

欧洲市场基本空白

本想中美欧并重,但欧洲本土产品、市场规模、监管影响都没找到足够证据(只有 Danelfin 覆盖部分欧股)

各家的真实用户量/营收

除了机器人理财的总市场规模,单个产品有多少人用、赚多少钱,都没公开数据

具体怎么收费

订阅多少钱、抽不抽佣、按资产比例还是免费引流,缺可比数据

另类数据用得多不多

卫星图、信用卡流水这类数据,各家实际用到什么程度不明

07

出处

结论都能往回查。

产品官网 danelfin.comiwencai.comai.eastmoney.compublic.com/alphaalpha-sense.comxignite.com
学术论文 arXiv 2303.17564 BloombergGPT2306.06031 FinGPT2405.14767 FinRobot2412.20138 TradingAgents2408.06361 综述
市场数据 Grand View Research东方财富官网/新浪财经