产品发布与市场反响 - 阿里巴巴千问APP公测版于11月17日上线，全面对标ChatGPT [2] - 上线后社交平台涌现大量用户使用该APP咨询投资决策的帖子，并出现“千问概念股”总结帖，内容紧跟市场情绪，涉及黄金、科技板块、价值板块、光伏、白酒、中概股等热点投资问题 [2] - 产品上线当日遭遇流量洪峰，因用户涌入过载导致部分服务出现拥堵和中断，出现响应缓慢或网络异常提示，公司随后回应已紧急扩容以保障使用 [6] 产品性能与竞争优势 - 在10月份美国人工智能研究机构Nof1.ai发起的全球AI投资大赛中，阿里千问以超过20%的盈利率夺冠，力压Chat GPT-5、Gemini 2.5 Pro等全球顶尖大模型 [4] - 中国另一大模型DeepSeek位列第二，使得中国两大模型成为该比赛中仅有的保持盈利的模型，而硅谷其他大模型全部亏损，其中Chat GPT-5亏损超过60%垫底 [4] - 著名投资人朱啸虎评价其思考链路逻辑清楚，专业问题表现良好，是中国市场真正需要的AI产品，并认为公司准备用千问重构一个超级AI入口 [6] 功能定位与官方回应 - 公司回应称上线后有大量用户咨询投资问题及炒股跟单服务，团队在金融投资领域做了不少优化，可充当投资助理，但目前无法提供直接炒股跟单服务 [4] - 公司强调投资环境不同不能简单照搬，提示注意投资风险 [4]

政治周期与宏观经济预期 - 投资者押注2026年政治周期将主导市场节奏，预期一季度出现强劲反弹，但5月新任美联储主席上任后市场将面临考验 [1] - 为赢得中期选举，特朗普将采取所有可能手段确保胜利，这一政治逻辑正在塑造投资者的仓位布局 [1][4] - 多策略对冲基金经理预期市场将上调全球增长预期，美国名义GDP增速可能升至5%甚至更高 [1] 财政刺激与利率政策 - 财政刺激将提振需求，提前报税者将获得大额退税，对消费形成显著推动 [1] - 需求驱动的增长将迫使美联储重新考虑利率政策，当总需求超过总供给时，美联储将被迫加息而非降息 [1] - 短期国债面临40-50个基点的抛售压力 [1] 人工智能驱动的供需失衡 - 人工智能投资带来的供给侧提振需要数年甚至长达10年时间才能显现 [2] - 人工智能需求是即时爆发的，但经济整体供给能力在短期内实际上已经下降 [2] - 劳动力市场和移民政策限制了供给弹性，加剧了供需失衡 [2] 通胀前景与市场预期 - 通胀预期不再稳定，若明年初通胀回升，市场将看到其具有自我强化和预期驱动的特征，这与2022年的情况不同 [2] - 市场最大的担忧是10年期美债收益率触及6%，而收益率从高点回落至4%为今年市场提供了重要支撑 [3] - 当消费者状况改善并真正开始消费时，市场将消化降息预期，利率曲线前端将面临调整压力 [4] 市场策略与投资机会 - 尽管有人认为2027年将是灾难性的一年，但投资者需要关注的是2026年的赚钱机会 [3] - 当前交易员无需年底冲刺，今年已经表现出色，正在清理账簿为明年布局 [3] - 市场共识交易路径清晰：一季度繁荣，随后在5月15日新任美联储主席上任时迎来考验，历史显示新主席总会遭遇市场测试 [4]

公司战略调整 - 公司于10月清仓其持有的全部3210万股英伟达股票，套现58.3亿美元，并将资金用于对OpenAI的追加投资[2][6] - 公司首席财务官强调此举为战略性资源重新配置，旨在为超过300亿美元的AI投资筹集资金，并非针对英伟达基本面[7] - 公司还出售了部分T-Mobile股份，价值约92亿美元，资金同样用于对OpenAI及5000亿美元的"星际之门"项目投资[8] 财务业绩表现 - 第二财季公司净利润高达2.5万亿日元（约合166亿美元），同比增长超一倍[3][11] - 净利润中约有146亿美元收益源于OpenAI估值从2600亿美元增长至5000亿美元[3][11] - 在146亿美元的投资收益中，有80亿美元并非来自实际出资，而是基于对"远期合约"的会计处理，计入了预期收益[3][14][17] 市场反应与股价表现 - 11月12日至14日，公司股价连跌三日，累计下跌12.8%，市值蒸发4.16万亿日元（约合269亿美元）[5][8] - 自11月以来，公司股价累计下跌近27%[8] - 公司公布一项"1拆4"的股票分拆计划，将于2026年1月1日生效，旨在降低投资门槛以吸引更多个人投资者[20][21] 潜在财务风险 - 分析师指出，公司已公开承诺的投资总额高达1130亿美元，但当前可动用资金能力约为585亿美元，存在高达545亿美元的资金缺口[4][23] - 为填补资金缺口，公司未来可能需要动用愿景基金资金或被迫出售其在日本软银公司或Arm等核心战略资产中的股份[23] - 债券市场已要求更高风险溢价，公司近期发行的债券利率已超过8%[23] 行业合作模式观察 - 公司与OpenAI的合作关系凸显AI领域投资现象：大型科技公司通过复杂协议与初创AI公司深度绑定以支撑估值[19] - 例如，微软在向OpenAI投资约130亿美元的同时，指定自家Azure为OpenAI独家云提供商；英伟达同意最多投资1000亿美元，而OpenAI承诺采购数百万片其GPU[19][20] - 诺贝尔经济学奖得主将此类现象比作"自我吞噬的衔尾蛇"，认为表面上的收入实为资金在多家公司间循环流动[20]

赛事概览 - 新加坡AI金融科技公司RockAlpha发起美股AI交易大赛AlphaArena，让多个顶级AI模型在美股市场进行实时交易[1][2] - 大赛分为Meme、AI科技和经典三个独立赛场，每个赛场设定不同的投资标的以测试AI的不同能力[3][10] - 所有模型遵循统一规则：最大杠杆2倍，不允许期权交易，并获得完全一致的专业级交易数据输入[3][40][41] 参赛模型与表现 - 参赛模型包括GPT、Grok、DeepSeek、Claude、Gemini、Qwen等国内外顶级AI[2][26] - 在AI科技赛场，国内大模型豆包种子（Doubao Seed）以+7.32%的收益率领先，MiniMax M2和Claude Sonnet分别取得+4.49%和+5.43%的收益[3] - 模型间存在实时交流互动，例如Grok对DeepSeek的投资逻辑表示认可，展示了AI的思考与博弈过程[6] 赛场设计与测试目标 - Meme赛场专注于测试AI对市场情绪和人性理解的能力，选取了GME、AMC、DJT等十支具有强烈散户情绪和叙事驱动的股票[11] - AI科技赛场旨在检验AI对自身行业周期的洞察力，标的覆盖NVDA、TSM、ARM等AI全产业链的硬件、基础设施和应用公司[15] - 经典赛场作为“真实投资战场”，要求AI在策略、节奏、风险和基本面中找到平衡，标的包括NVDA、MSFT、GOOGL、SPY、GLD等多资产类别[20] 行业意义与未来展望 - 该实验标志着AI从理论研究迈向真实金融市场的应用，展示了AI逐渐形成的判断力和决策能力[26][27] - RockAlpha旨在构建一个公开透明的平台，使用户能够观察、理解并选择信任的AI模型共同参与交易决策[28][32][33] - 长期愿景是让AI管理资本变得像选择指数基金一样自然，为每个行业、资产类别和策略提供智能管理方案[37]

英伟达市值与AI行业支出 - 英伟达市值于10月29日历史性突破5万亿美元，成为全球首家达成此成就的公司，其市值已超过日本、英国等主要经济体的GDP [1] - 英伟达市值从3万亿美元增至4万亿美元用了410天，而从4万亿美元增至5万亿美元仅用113天，截至近期收盘市值为4.92万亿美元 [2] - 自2022年10月低点以来，美股大部分涨幅由市场对AI的热情推动，企业的巨额资本支出计划支撑了投资者的看涨观点 [2] 科技巨头资本支出狂飙 - 在最新财报季中，“科技七巨头”（Mag7）纷纷表示将继续大幅加码AI投入 [2] - 微软本季度资本支出为349亿美元，环比二季度增长超过60%，创下历史最高单季资本支出纪录，其首席财务官透露2026年支出将超过2025年，将加大对GPU和CPU的投入 [4] - 谷歌将2024年资本支出预期上调至910亿至930亿美元，这是其年内第二次上调预期，高盛预计其2026年资本支出将达1220亿美元 [4] - Meta将2025年资本支出指引上调至700至720亿美元，高于此前指引，并表示2026年将有更多AI支出 [5] - 亚马逊2024年预计资本支出为1000亿美元，高于上一财年的830亿美元 [4] - 投行Wedbush分析师称，科技巨头们未来几年会推动数万亿美元的支出 [5] 企业财务状况与融资转向 - 自2024年以来，Mag7的“资本支出/经营性净现金流”指标一路上升，在最新财报季中，该比值进一步扩大至约66.86%，意味着企业依靠自身经营活动产生的可动用资金正在变少 [5][9] - Mag7手上的现金在总资产中的占比从2023年开始大幅下滑 [9] - 在此情况下，科技公司开始动用更危险的工具——加杠杆，寻求股权、债券甚至私募信贷等来源进行融资 [9][10] - Meta已聘请花旗集团和摩根士丹利，准备进行一笔规模250亿美元、期限从5年到40年不等的债券发售 [10] - Meta此前联手私募巨头Blue Owl通过发行私募债券筹资270亿美元建设数据中心，该债券收益率高达6.58%，接近垃圾债水平，且全归属于表外融资 [10] - 甲骨文在9月份发行了180亿美元的债券，马斯克的xAI也在用类似高利率安排为数据中心芯片提供资金 [10] AI投资的财务可行性争议 - 对冲基金Praetorian Capital创始人哈里斯·库珀曼表示，AI投资从回报上看说不通，整个AI行业需要1万亿美元的收入才能实现收支平衡，而目前行业月收入仅略超10亿美元，要收回目前计划的支出需要约83年 [1][16] - 库珀曼认为，市场严重低估了实现AI投资回报所需的收入规模，并高估了相关资产的寿命，AI数据中心的物理寿命最多只有3到10年 [14] - 若采用3至5年折旧周期计算，仅2025年一年约4000亿美元的资本支出，就需要产生3200亿至4800亿美元的年收入才能勉强持平 [14] - 现实情况印证此观点，微软最新季度的折旧和摊销费用占收入的比例从去年同期的11.3%跃升至16.8% [16] - 以OpenAI为例，微软最新财报显示对其投资产生了31亿美元的亏损，较去年同期大涨490%，按持股比例计算，意味着OpenAI在一个季度的亏损超过120亿美元，与其告知投资者的全年预期收入（130亿美元）相差无几 [16] - 库珀曼总结，历史上多次大规模建设潮（如铁路、运河泡沫、光纤建设）表明，若经济逻辑走不通，扩大规模也无法让其变得合理 [17] 潜在的市场风险传导 - 当科技巨头过度依赖外部融资，尤其是财务信息不透明的私募信贷时，可能会将股市的泡沫风险传导至更为广泛的债务市场 [12] - 单纯的股市泡沫破裂主要影响持股人财富，但如果演变为债务泡沫，其风险可能会沿着债券市场、私募信贷市场，甚至最终传导至银行体系，冲击范围将更为广泛和深远 [13]

财务数据和关键指标变化 - 公司普通股每股账面价值增长4.5%至8.41美元 [9] - 当季实现正经济回报8.7% 其中包含0.34美元的股息 [9] - 杠杆率小幅上升 债务与权益比率从6.5倍增至6.7倍 [10] - 通过ATM计划发行普通股筹集3600万美元 [10] - 季度末投资组合总规模为57亿美元 其中48亿美元为机构抵押贷款支持证券 9亿美元为机构商业抵押贷款支持证券 [10] - 持有4.23亿美元无限制现金和未抵押投资 [10] - 季度末以来 估计账面价值进一步上涨约1.5% [10] - 对冲比率从94%下降至85% [21] 各条业务线数据和关键指标变化 - 机构住宅抵押贷款支持证券投资组合季度环比增长13% [18] - 净购买主要集中在4.5%和5.5%票息的证券 6%和6.5%票息的配置因偿还和整体组合增长而下降 [18] - 机构商业抵押贷款支持证券配置因组合增长而小幅下降 当季未新增头寸 [19] - 机构住宅抵押贷款支持证券提前还款速度相对稳定 略高于10 CPR 但9月份较高票息证券对抵押贷款利率下降的再融资反应加快 [17] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司持续降低资本结构中优先股的百分比 以更好地从机构住宅抵押贷款支持证券的积极表现中获益 [10] - 对ATM发行采取纪律严明的方法 确保现有股东受益 [10] - 对机构抵押贷款持建设性看法 认为近期风险均衡 长期前景有利 [11] - 认为预期的银行监管资本规则变化将增加对机构抵押贷款支持证券和机构商业抵押贷款支持证券的需求 为这两个行业提供进一步顺风 [11] - 资本结构的进一步改善仍是管理层的关注重点 旨在审慎地最大化股东回报 [22] - 公司保持流动性头寸 为潜在市场压力提供缓冲 并有足够资本在投资环境变化时部署到目标资产 [24] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 强劲势头从4月中旬开始并持续整个第三季度 对货币政策放松、强劲企业盈利和经济增长改善的预期推动金融市场反弹 [5] - 通胀指标持续高于美联储2%的目标 9月份整体消费者价格指数升至3% 核心消费者价格指数升至3% [6] - 劳动力市场数据指向持续增长乏力 7月和8月平均增加5.1万个工作岗位 8月份失业率升至4.3% [6] - 美联储在9月中旬将基准联邦基金目标利率下调25个基点 周三再次下调25个基点至3.75%至4%的区间 并宣布结束量化紧缩 [7] - 利率波动性在整个季度显著下降 机构抵押贷款表现良好 [7] - 收益率曲线前端趋陡改善了投资者对机构抵押贷款的情绪 [8] - 预计货币政策的进一步放松将导致收益率曲线更陡峭和利率波动性降低 为机构抵押贷款提供长期支持性背景 [24] 其他重要信息 - 短期融资利率在9月下旬开始显示压力 回购利差扩大约5个基点 [13] - 30年期抵押贷款利率下降近50个基点 抑制了较高票息证券的表现 [15] - 较高票息的指定资产池收益率在季度内有所改善 因投资者对额外提前还款保护的需求增加 [16] - 机构抵押贷款支持证券的名义利差在季度内收紧约20个基点 [19] - 机构商业抵押贷款支持证券的杠杆总股本回报率在低双位数 与较低票息的机构住宅抵押贷款支持证券一致 [20] - 回购协议从46亿美元增至52亿美元 对冲工具名义总额从43亿美元增至44亿美元 [21] - 对冲组合适度转向美国国债期货 77%的对冲工具为利率互换 [21] - 互换利差在季度内扩大 抵消了第二季度的部分收紧 对公司业绩构成顺风 [21] 问答环节所有提问和回答 问题: 对冲组合的变化、净久期敞口、对收益率曲线形状的看法以及使用期权的可能性 [26] - 公司此前一直持有一些收益率曲线变陡的头寸 但已开始减少 将更多对冲移至曲线前端 [27] - 鉴于投资组合中较大比例的资产池处于溢价状态 模型久期略微偏长 历史上更倾向于持平 [28] - 仍然偏好利率互换 预计互换利差将继续正常化 随着这种情况发生 会更多地转向美国国债期货 [28] - 目前倾向于更多地使用互换 因为认为利差还有进一步扩大的空间 [29] 问题: 在机构利差收紧后 边际资本部署的回报与现有股息水平相比如何 [30] - 季度末 杠杆总回报率在较高双位数 净回报率在中等双位数 与股息对账面收益率水平一致且具有支持性 [31] - 10月份因抵押贷款进一步表现优异而出现一些压缩 但自美联储会议后这些水平有所回升 基本与投资组合当前的盈利能力一致 [32] 问题: 继续通过回购优先股和发行普通股来改变资本结构的意愿 以及这些交易是否对季度账面价值产生影响 [35] - 优先股回购规模相对较小 约200万美元 由于交易量较低 影响很小 只要交易价格低于25美元且有意义 就会继续回购 [35] - 普通股发行方面 由于交易价格折价 近期未发行任何股票 这有利于改善资本结构 [35] - 在股票回购方面 过去曾积极回购 通常寻找价格与账面价值比率在较长时间内持续较低 且投资机会不具增值性的时机 目前仍看到相对增值的投资机会 因此未进行股票回购 [36] 问题: 当前机构商业抵押贷款支持证券与机构住宅抵押贷款支持证券之间的相对价值 [37] - 机构住宅抵押贷款支持证券继续提供更具吸引力的股本回报率 机构商业抵押贷款支持证券的回报潜力更接近较低票息的机构住宅抵押贷款支持证券 但具有很多好处 [37] - 在机构住宅抵押贷款支持证券回报率仍处于中高双位数的情况下 可能希望看到两者之间进一步压缩 才会显著转向机构商业抵押贷款支持证券 但仍继续持有这些证券 因为它们为投资组合提供了复杂性益处 [37]

美联储降息与市场反应 - 美联储降息25个基点，但金融市场反应冷淡，主要股指普遍下跌：道琼斯指数微跌0.23%，标准普尔500指数跌0.99%（跌68.24点），纳斯达克指数跌1.57%（跌377.33点）[1] - 投资者对人工智能投资情绪负面，相关公司股价显著下跌：META跌11.33%，微软跌2.92%，英伟达跌2%[1] - 债券市场利率全线上扬，十年期国债收益率收于4.104%（涨1.13%），三十年期国债收益率收于4.66%（涨1.32%），美元指数上涨0.33%至99.348[1] 美国经济基本面与政策挑战 - 美国政府持续停摆导致重要经济数据延迟公布，美联储在缺乏数据的情况下决策[2] - 美国联邦政府总负债达38.05万亿美元，自8月25日以来增加7800亿美元，而上个财政年度关税总收入仅为2200亿美元，对缓解财政负担作用甚微[2] - 美国经济面临三大问题：就业市场疲软、通胀压力存在、经济增长不确定性，货币政策目标为就业最大化、物价稳定和长期利率适度[2] 就业市场状况 - 美联储主席鲍威尔将就业市场疲软归因于移民政策收紧导致劳动力供应下降，以及企业用工需求下降，概括为“低减员低招新”状态[3] - 企业对劳工部问卷反馈延迟导致就业数据失真，新增就业岗位主要出现在生存期较短的新设企业，数据可靠性存疑[3] - 美联储的独立性面临历史性挑战，其独立决策能力和美元国际信誉成为市场关注焦点，特别是在政府换届背景下[3] 通货膨胀趋势 - 消费者价格指数呈现上升趋势：5月、6月、7月、8月、9月的总体通胀率分别为2.4%、2.7%、2.7%、2.9%、3.0%[5] - 美联储官员认为新关税政策对物价的影响是一次性的，但鲍威尔指出进口商目前承担了关税成本，未来可能转嫁给消费者，今明两年通胀压力依然存在[5] - 9月份部分商品价格下跌，如能源商品价格年化下跌0.4%，服装跌0.1%，但多数商品和服务价格出现不同涨幅[5] 金融市场展望与风险 - 在人工智能投资热带动下，美国股票估值偏高，低利率环境可能继续刺激估值，存在泡沫风险[6] - 美国期权市场个人投资者交易量已超过机构投资者，市场可能呈现非理性特征[6] - 若十年期国债收益率继续上扬至4.50%，市场将迎来真正考验，股票市场热点可能从人工智能投资转移，出现调整的可能性较大[6]

通胀数据与美联储政策 - 核心通胀率读数为3.1%，高于2%的目标水平，是自2月以来的最高读数 [1] - 市场已充分定价美联储将在即将到来的会议上进行降息 [2] - 通胀数据的细节至关重要，特别是关注关税是否传导至商品价格，以及核心服务通胀的粘性是否放缓 [2][3] - 尽管通胀具有粘性，但美联储内部存在分歧，一部分官员更担忧劳动力市场风险，另一部分则更关注通胀粘性 [5][6] - 由于缺乏数据，美联储下周的会议可能难以给出明确的鸽派或鹰派指引 [9] 劳动力市场与裁员趋势 - 经济中多个部分出现劳动力缩减，一家公司宣布裁员16,000人，另一家公司裁员数百人 [4] - 美联储在9月会议时掌握的信息显示劳动力市场风险正在恶化，这促使他们再次降息 [6] - 预计10月份就业报告可能表现疲软，加之政府停摆和临时工离开 payroll 等因素，为12月再次降息提供了条件 [14][15] 经济增长与行业分化 - 亚特兰大联储GDP追踪器显示本季度经济增长接近4%，表现强劲 [10] - 当前经济存在明显的分化现象，增长动力日益狭窄，仅由少数行业和高收入消费者推动 [11][12][13] - 这种依赖少数部门和人群的增长模式使经济更容易受到冲击，可能导致结果迅速恶化 [13] - 人工智能贸易和AI投资似乎是推动市场的关键力量 [10]

投资策略转变 - 从超短线交易转向一级市场投资，认为超短线能赚快钱但赚不了大钱，且习惯了超短线后做中长线持股会拿不住 [1][6] - 在一级市场主要使用自有资金投资天使轮等早期项目，重点投向大健康赛道，投资周期长达5年、10年甚至15年才有回报 [1][6] - 投资目标为具有高增长潜力的项目，追求赚取100倍、200倍的回报，并且会下重注 [6] 当前投资布局 - 通过名为“邱宝裕”的自然人身份投资了多家福州的生物健康基金和企业，高度疑似其本人 [2][7] - 具体投资了7家健康领域企业，包括福建宝婷投资有限公司（持股51%，注册资本5000万人民币）、福州宝之裕如生物科技合伙企业（持股99%，注册资本1904.4万人民币）等 [8] - 穿透来看，通过这些基金投资了专注于肿瘤学、免疫学、传染病治疗、分子工程等领域的公司与平台，也布局了药品零售企业 [8] 投资动机与领域 - 投资领域包括研究干细胞、传染病、肿瘤等相关领域的公司，同时也布局一些人工智能项目 [7] - 投资动机从单纯追求财务回报转变为寻求社会意义，认为投资大健康项目可以解决人类苦痛，特别有意义 [7] - 个人投资理念随年龄增长发生变化，笑称超短线是年轻人干的事，自己人到中年开始更多关注健康领域 [9] 行业背景与挑战 - 从二级市场完全转向一级市场，或者能在一二级市场之间切换自如的机构或个人非常少见 [9] - 相比之下，从一级市场向二级市场延伸的案例更多，但整体表现不甚理想，曾有明星VC尝试进军二级市场后悄然撤掉业务 [9] - 投资一级市场与二级市场的逻辑完全不同，机构的基因和能力圈也不同，能横跨两个市场的仍是少数 [9]

比赛概况 - 初创公司Nof1发起名为"Alpha Arena"的真实数字货币投资基准测试[3] - 测试使用真实市场环境，为每个AI模型账户提供1万美元启动资金进行自主交易[3] - 比赛于美东时间10月18日开始，持续两周至11月3日结束[4] - 整个过程实时直播，展示模型交易思路和实时收益排名[3] 参赛模型及当前表现 - 参赛模型包括DeepSeek chat v3.1、Claude Sonnet 4.5、Grok 4、Qwen3 Max、Gemini 2.5 pro、GPT 5六家[4] - 经过4天交易，DeepSeek收益率稳定在10%左右排名第一，其收益率曾一度接近40%，盈利超过4000美元[4] - Claude从第三天第三位上升至第二位，收益水平紧跟DeepSeek[6] - GPT 5目前亏损超过40%，亏损金额超过5900美元[6] - Gemini 2.5亏损超过30%，Qwen3 Max亏损超过13%[6] - Grok 4收益在盈亏线徘徊，交易风格激进波动较大[6] 模型交易风格分析 - DeepSeek交易稳定，策略简单直接，18日开盘即全仓持有，采用10-15倍做多，不换手不止损不止盈[8] - Gemini 2.5被形容交易风格神似散户，策略反复更改，交易次数远高于前几名模型，交易费更高[10] - Grok 4交易风格激进，满仓多个标的，高频跟踪趋势，波动较大不稳定[12] - Claude非常善于分析但下手犹豫，经常调仓失败反复止损[12] - Qwen3 Max每天全仓一个标的，使用20倍杠杆，方向错误便损失惨重[12] AI投资价值评估 - AI最大价值在于克服人类情绪化弱点，给出逻辑清晰方案，具备快速整合分析能力[13] - AI能够快速阅读所有报告并理清关系，但无法预测未来，也不了解市场动态信息和未公开信息[13] - 理性的AI工具与人的智慧结合被认为是最佳组合[13] - 有用户通过专业提示词让AI荐股获得可观收益，前提是用户自身具备筛选标准[12]