文章核心观点 - 金融投研AI工具的能力正在快速进化，从处理基础任务发展到能够进行深度行业分析和参与投资决策，接近高级研究员水准 [1] - 金融AI投研工具能力的提升得益于基础大模型的快速进化以及专业工具在行业思维模型和可信数据积累上的优势 [1][5] - 以熵简科技AlphaEngine为代表的工具，通过采用混合模型方案和开发垂直场景工具箱，显著提升了投研工作的效率和质量 [4][6] - AI工具实现了信息平权，将普通投资者的基础研究能力提升至60-70分水平，但70分到90分之间的差距仍需依靠人的深度研究和决策能力 [12] - AI目前主要替代重复性信息收集工作，为投资者节约时间以进行更深入的调研和决策，尚不能完全替代人做投资决策 [12] 基础大模型进化与竞争 - 基础大模型的竞争激烈，应用公司必须使用最前沿的模型以保持产品优势 [2] - 根据金融投研领域的数据测评，Google推出的Gemini3 pro在多项能力上具有明显断档优势，其综合得分达9.15 [2] - 在细分能力上，Gemini3 pro在财务分析和行业Know-how方面得分最高，分别为9.6和9.7 [2] - 国内大模型的第一梯队包括Kimi K2和DeepSeek V3.2 [2] 专业金融AI投研工具的演进 - 行业应用的优势在于融合行业专家的思维模型和积累可信数据，使AI能更好地解决专业问题 [5] - AlphaEngine内置的FinGPT是一个金融通用AI投研助理，能调动平台和个人知识库资源，模拟专家思维解答复杂投研问题 [5] - 工具进一步结合垂直高频场景需求，推出了如“一页纸”、“主题选股”、“调研清单”等封装好的工具箱，将通用任务耗时从20分钟缩短至5分钟 [6] 混合模型方案的应用 - AlphaEngine已从纯开源方案切换至成本高出一倍的Gemini3 pro+混合模型方案，以集成各家模型之长 [4] - 在该方案中，利用Gemini 3 pro最强的综合推理能力做主控进程，利用Qwen3 max优秀的指令遵循能力做任务初步理解，利用Kimi K2最低的幻觉率做数据复核 [4] 垂直工具箱功能详解 - “一页纸”功能可快速生成公司全景扫描分析报告，涵盖核心投资逻辑、跟踪指标、业务拆分、盈利模型、估值等，数据引用可溯源，生成仅需两分钟 [6][7] - “主题选股”功能支持输入特定赛道，AI会迅速梳理产业链和机会并挖掘个股标的，例如针对“商业航天”赛道，能在约3分钟内建立多市场并行工作流并生成包含详细公司列表和全景图的报告 [8][9] - “调研清单”功能主要为机构投资者服务，用于实地调研前查漏补缺，检验研究思路 [11] AI对投资研究的影响与定位 - AI工具具有信息平权属性，缩小了普通投资者与专业投资者在基础信息层面的差距，使大家都能达到60-70分的水平 [12] - 真正的专业壁垒在于从70分到90分的提升，这需要投资者进行更深入的调研和积累交易敏感度 [12] - AI当前主要价值在于替代重复性的信息收集工作，为投资者节约时间以专注于提升研究深度和决策质量 [12] - 由于非结构化信息和“水下”信息仍需人工获取，且决策责任归属问题尚未解决，AI目前不能完全替代人做投资决策和直接交易，但其应用正在渐进式尝试中 [12]

AI技术重塑投研行业格局 - AI技术如中信建投的"AI智问"可一键生成研报摘要、拆解财务指标，显著提升投研效率，金融从业者拥抱AI已成为必然趋势 [1] - AI与Python结合可处理海量金融数据，应用于投研、风控、量化等核心场景 [1] 金融数据获取与处理 - 通过巨潮资讯网、数据接口及Python爬虫技术（如requests库、Selenium库）高效获取上市公司财报、行情数据等关键信息 [1] - 利用正则表达式和BS库解析网页数据，为后续分析提供精准支持 [1] 财务分析与估值建模 - AI工具可快速提取并分析财务数据，支持单公司或多企业对比分析 [2] - 结合Python的Pandas库深入分析企业关键指标，构建DCF估值模型等，提升企业价值评估准确性 [2] 报告编写与数据可视化 - AI可快速生成高质量金融报告，结合花火数图、思维导图等工具实现数据直观呈现 [3] - Python的Matplotlib和Pyecharts库支持数据动态可视化，增强报告说服力 [3] 流程自动化与智能应用 - AI与Python结合实现金融财务流程自动化，如批量生成文件、自动化审计等 [4] - 通过打造专属AI智能体构建个性化投研支持系统 [4] 量化投资策略开发 - AI与Python在量化投资领域应用广泛，从K线图绘制到策略开发与回测提供技术支持 [5] - Python开发的量化策略回测平台可帮助投资者测试和优化策略，提高收益 [5] 课程亮点与内容 - 课程包含86节精讲课，总时长32.5小时，系统覆盖AI+Python金融投研全流程 [8] - 案例涵盖数据获取、分析、建模、可视化到报告生成等核心场景，配套赠送素材包、提示词模板等实用资料 [8] 主讲嘉宾背景 - 王老师为某金融机构金融科技部负责人，拥有CFA3级、FRM2级等资质，宾夕法尼亚大学硕士 [14] - 主导过多个AI与Python金融投研项目，累计申请6项知识产权，出版多本相关书籍 [14][15] 课程核心价值 - 驾驭AI大模型提升报告生成、财报分析及估值建模效率 [16] - 掌握Python金融链路从数据抓取到量化策略开发的实战技能 [16] - 实现AI+Python贯通数据清洗、建模、决策全流程 [16]

AI技术重塑投研行业格局 - AI技术正在重塑投研行业格局 例如中信建投推出的"AI智问"可以一键生成研报摘要和拆解财务指标 有效提升投研效率 金融从业者拥抱AI已成为必然趋势 [1] - AI和Python的结合能够高效处理海量金融数据 并融入投研 风控 量化等核心场景 [1] 数据获取与处理 - 通过巨潮资讯网 数据接口和Python爬虫技术 可以高效获取上市公司财报和行情数据等关键信息 [1] - 利用Python的requests库和Selenium库可以轻松爬取网页数据 并通过正则表达式和BS库进行解析 为后续分析提供精准数据支持 [1] 财务分析与估值建模 - AI工具可以快速提取和分析财务数据 从单个公司到多企业对比 轻松完成 [2] - 结合Python的Pandas库 可以深入分析企业关键指标 [2] - 利用AI和Python构建的DCF估值模型等 可以更准确评估企业价值 为投资决策提供依据 [2] 报告编写与可视化呈现 - AI能够快速生成高质量的金融报告 结合花火数图 思维导图等工具 将复杂金融数据以直观图表形式呈现 [3] - Python的Matplotlib和Pyecharts库等 可以实现数据的动态可视化 让报告更具说服力和吸引力 [3] 流程自动化与智能应用 - AI和Python的结合使得金融财务流程自动化成为可能 如批量生成文件 自动化审计等 有效提升工作效率 [4] - 通过打造专属AI智能体 可以构建个性化投研支持系统 [4] 量化投资策略开发 - 在量化投资领域 AI和Python的应用前景广阔 从K线图绘制到经典投资策略的开发与回测 提供了强大的技术支持 [5] - 通过Python开发的量化策略回测平台 投资者可以轻松测试和优化自己的投资策略 提高投资收益 [5] 课程亮点与内容 - 课程包含86节精讲课 总时长32.5小时 系统覆盖AI+Python金融投研全流程知识点与实战技巧 [7] - 课程涵盖海量上市公司实战案例 深度剖析数据获取 分析 建模 可视化到报告生成等核心金融场景 [7] - 课程配套赠送素材包 工作场景提示词模板 PPT模板等资料包 拿来即用 效率倍增 [7] 课程大纲 - 第一章聚焦AI大模型在金融投研的应用 包括设计提示词 从真实财报中精准提取信息 优化分析报告 以及DCF建模等场景的应用 [8] - 第二章讲解Python在金融中的实战技能 覆盖数据处理 自动抓取数据 工具开发到基础量化策略的实用场景 [9][10] 主讲嘉宾背景 - 主讲嘉宾王老师已出版多本Python金融相关书籍 包括《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解》等 [15] - 王老师在金融机构做过多年金融科技工作 主导过不少用AI和Python做金融投资研究的项目 经验丰富 [18]