核心观点 - 基于大模型进行技术分析存在“精度”、“逻辑严密性”、“上下文处理”三大核心痛点，当前最佳的实践模式是“规则化提示词工程+大模型推理”，将精确计算等任务交由代码处理[1][2] - 通过理性、规则化的提示词工程，将最近9个完整笔、3个线段和中枢信息，以及买卖点、是否背驰等数据格式化为Markdown表格作为输入，以提升大模型分析的准确性[1] - 当前技术分析引擎已实现多级别自动识别笔、线段、中枢，并支持多品种分析，对于上证50指数，大模型分析指出日线级别三买信号已出现，建议站稳3040点可分批建仓；对于卫星与半导体设备ETF，前者整体趋势未坏但当前向上笔力度弱于前期，后者处于日线级三买观察区，长期看好[1][4] 当前基于大模型的技术分析痛点 - 精度痛点：大模型看K线图类似于人类“扫一眼”，能捕捉大致趋势（上涨、下跌、震荡），但无法精确读取最高价/最低价的具体数值，而缠论分型判定等需要精确到0.01的价格比较，大模型难以通过图像识别此类微小差异[2][10][11] - 逻辑严密性痛点：技术分析本质是几何学，目前的LLM在处理复杂的空间拓扑结构（如缠论中笔、线段的递归定义）时容易逻辑崩塌，且在需要跨级别分析时，若不对Prompt进行调整，难以保持跨周期逻辑一致性[2][12] - 上下文处理痛点：若采用纯数值方式输入OHLCV序列，会面临上下文窗口限制和数字敏感性缺失的问题，分析一年日线数据Token消耗巨大，且LLM对数字算术关系的计算准确性不如传统规则化工程方式[2][13] 提示词工程仍是“大模型技术分析”的“命门” - 方法论概述：为解决痛点，需采用更理性、基于规则的方式进行提示词工程，核心是初始化交易实例并创建自然语言映射字典，涵盖小级别方向、大级别趋势、中枢分类、连续中枢位置关系、买卖点、背驰等六类实例[3][15] - 四步走流程： 1. 基础信息构建：获取股票信息并计算数值精度，构建包含股票代码、数据周期、当前时间和最新价格等关键信息的Prompt Header[16] 2. 笔数据格式化：记录最新的9条笔记录，将每笔的起始时间、结束时间、方向、起始值、完成状态、买卖点和背驰信息格式化为Markdown表格[18] 3. 线段数据格式化：选取最新的3条线段记录进行格式化处理，线段是比笔更高级的结构，有助于大模型从更大视角分析市场走势[18] 4. 中枢数据格式化：遍历所有类型中枢，输出其时间范围、方向、价格区间和级别，当存在两个连续中枢时，调用函数判断其位置关系（上涨趋势、下跌趋势或中枢扩展），这对预测未来走势至关重要[18] - 服务实现与鲁棒性：系统集成OpenRouter和硅基流动两大API服务商以完善鲁棒性，优先使用OpenRouter，备用SiliconFlow，后者默认使用DeepSeek-R1模型，参数经过调优[22] 技术分析引擎：更高，更快，更强 - 功能核心：引擎基于规则化方式，实现多级别自动识别笔、线段、中枢并进行标注，例如能自动识别出自2024年11月以来上证指数日线的9条最新笔和3个线段[23][26] - “更快”的数据与速度：数据源为实时行情，A股、港股及国内商品多数情况下无时延，运行一次AI分析助手通常仅需15-20秒[3] - “更高”的访问兼容度：通过接入OpenRouter、硅基流动两大API服务商，模型更全、访问门槛更低，并作为中间层规避地区封锁[3] - “更强”的模型预期：伴随全球高性能模型迭代，更强的模型将驱动AI分析助手能力持续提升[3] - 多品种多级别支持：引擎支持单品种多级别实时标注，可同时展示如15分钟线、日线、周线、月线；支持多品种跨级别同时监控；支持跨市场（沪深A股、港股、国内期货、纽约期货、外汇、美股等）及多级别（1分钟至年线）AI分析[24] 分析案例及AI观点 - 上证50指数：前期ETF流出压力较大的上证50，近2个交易日相对小微盘大幅跑赢，大模型分析指出其当前日线级别三买信号已出现，指向“站稳3040可分批建仓”[1][4] - 卫星ETF：短期波动较大，日线后续大概率形成“三买”后出现上涨笔，但整体趋势未坏，需留意小级别“中枢扩展”带来的剧烈波动，当前向上笔力度弱于前期[1][4] - 半导体设备ETF：处于日线级别三买观察区，维持长线看好观点[1][4]