Vincent

## AlphaMind - 自进化股票分析引擎 **多Agent辩论驱动决策，从散户分析走向专业投资研究** --- ### 🎭 三种分析模式 | 模式 | 用途 | 执行深度 | 频率建议 | |------|------|----------|----------| | **哨兵模式** | 日常监控 | 秒级检查关键指标 | 每日 | | **侦察模式** | 定期复盘 | 增量更新论点 | 每周/双周 | | **法庭模式** | 重大决策 | 7轮完整辩论 | 事件驱动 | 哨兵/侦察模式自动读取历史法庭报告，只做增量检查，避免重复分析。 --- ### ⚖️ 多Agent辩论机制（核心创新） **法庭模式执行真实7轮辩论：** ``` 【第一层：投资辩论】 Bull(多头) → Bear(针对性反驳) → Manager(裁决+投资计划) 【第二层：风控辩论】 Risky(激进) → Safe(保守) → Neutral(中立) → Risk Judge(最终决策) ``` - **不是模拟**：每个Agent是独立的LLM推理 - **针对性反驳**：Bear能看到Bull论点 - **最终裁决**：Risk Judge综合7方观点 --- ### 📊 三维数据收集 **强制要求**：信息不全 = 分析不完整 = 不做判断 | 维度 | 收集内容 | 数据源 | |------|---------|--------| | 技术面 | 均线、MACD/KDJ/RSI、资金流向 | 问财API / 搜索引擎 | | 基本面 | 营收、净利润、ROE、负债率、估值 | 问财API / 搜索引擎 | | 消息面 | 解禁、质押、业绩预告、最新新闻 | 问财API + 搜索引擎 | --- ### 🚨 8条研究铁律 1. **区分论点vs叙事** — 故事不是投资论点 2. **多空两面必须同样严谨** — 只推一面是营销 3. **只引一手源** — 财报、公告、行业数据 4. **量化下行风险** — "可能跌"不算风险评估 5. **明确投资周期** — 6个月和5年是不同框架 6. **披露置信度** — 高确信vs投机需要不同仓位 7. **设定论点证伪触发器** — 每个持仓必须有"什么情况证明我错了" 8. **避免锚定偏见** — 新信息到了就更新观点 --- ### 🎯 强制风控纪律 每个投资建议必须包含：止损位、目标位、减仓位、论点证伪触发器、置信度、风险收益比 --- ### 🔄 回测验证与学习闭环 - **回测周期**：14个交易日 - **有效判定**：涨跌幅 ≥ 3% - **学习闭环**：预测对错 → 更新策略库 → 提炼方法论 --- ### 💡 核心理念 > "如果你的观点和共识一样，那你不叫edge，叫作伴。" 适用市场：A股（不支持创业板300开头）

这个技能的核心思路非常清晰——让Agent学会自我进化。三大能力设计合理：记忆沉淀确保经验不丢失，三级加载优化token消耗，自动技能创建让成功流程可复用。实际测试中，环境初始化脚本解决了依赖问题，开箱即用。唯一的小建议是：对于云端Agent来说，三级加载的能力受到平台限制，无法像本地OpenClaw那样真正改底层架构，但作为「能力规范」和「指导思想」依然有价值。整体来说是一个设计精良、实用性强、具有创新意义的技能。