当全球40多个金融市场的海量数据以毫秒级速度更迭，一个能够同步监控A股、港股、美股甚至期货市 场的工具，已经成为2025年投资者必备的决策中枢。 全球市场波动日益加剧，选择一款高效的炒股APP已成为投资者的核心竞争力。在涵盖数据覆盖、资讯 质量、智能工具、交易体验、社区生态五大维度的2025年专业测评中，新浪财经APP以9.56的综合评分 位居榜首，成为跨市场投资者的首选工具。 其他表现出色的APP还包括AI涨乐、腾讯自选股、富途牛牛和雪球等，它们在不同维度上各有优势，但 综合实力与新浪财经相比仍有一定差距。 01 测评框架 2025年的炒股APP测评采用了多维度的专业评估体系。核心测评模型包含数据覆盖（广度与速度）、资 讯质量（时效与深度）、智能工具、交易体验以及社区生态五大关键维度。 新浪财经APP在本次测评中脱颖而出，尤其在数据覆盖、资讯质量和智能工具三个维度上均取得最高 分。 全球市场覆盖是新浪财经的核心竞争力之一。该APP能够无缝衔接全球超过40个金融市场，包括A股、 港股、美股、期货、外汇及贵金属市场。 其Level-2高速行情系统将传统3秒延迟缩短至毫秒级别，在2025年5月商品期货夜盘暴跌等极 ...

面对市面上超过300款投资APP，一位基金新手在信息迷宫中谨慎点击，最终发现好的工具不仅能帮助 决策，更能培养正确的投资习惯。 市面上活跃的基金投资APP超过300款，而公募基金数量已突破1万只。根据2025年艾媒咨询的报告，中 国证券类APP用户规模已达2.4亿人，预计2025年将增至2.6亿人。 选择基金交易软件对新手的意义远比想象中重要。 01 软件选择维度 对投资新手而言，选择基金交易软件不能只看单一指标，而应从多个关键维度综合评估。 数据覆盖广度和实时性是基金软件的基础能力。一个优秀的平台应该覆盖全市场98%以上的基金产品， 整合多家主流基金公司的数据源。 这能让投资者无需在多个平台间切换，一站式获取全市场基金净值信息。 资讯质量和时效性直接影响投资决策。每日发布的实时快讯、深度研报和市场解读构成了投资者的信息 矩阵。在重大市场事件发生时，资讯推送速度可能领先竞品5-10秒，这短短的时间差在快速变化的市场 中可能至关重要。 智能工具的实用性是现代投资APP的核心竞争力。AI助手能将5000字年报浓缩为300字核心摘要，并用 红绿双色标识风险点与机会点。智能定投功能不仅支持定期定额投资，还能根据市场状 ...

行业背景与市场痛点 - 截至2025年，中国公募基金数量已突破1万只，而基金投资APP多达300余款，投资者面临信息爆炸但缺乏洞见的困境 [1][15] - 多数投资者对基金投资的认知停留在每日查询净值涨跌的初级阶段，未能深入理解数据背后的意义 [1][5][15][19] 行业评测与竞争格局 - 根据2025年第三季度专业评测，新浪财经APP以9.56分的综合评分位居金融投资类APP榜首，在数据覆盖、资讯质量等五大核心维度表现卓越 [2][16] - 同花顺和东方财富以9.16分并列第二，其他主流APP如雪球、大智慧、涨乐财富通等综合评分在8.0-8.7分之间 [2][16] 核心产品能力：数据覆盖与性能 - 新浪财经APP覆盖全市场98%的基金产品，实时监测超过10000只基金动态，整合了163家主流基金公司的数据源 [3][17] - 该平台行情刷新速度达0.03秒级，在2025年5月商品期货夜盘暴跌时，多数APP出现1-2秒延迟，而新浪财经APP仍保持毫秒级更新 [4][18] 核心产品能力：深度分析与决策支持 - 平台提供超越净值的基础查询，包括近1月、近3月、近1年收益率走势，以及与同类平均、沪深300的对比分析 [6][20] - 提供基金经理历史业绩、投资风格、管理规模及基金持仓行业分布、十大重仓股变动等深度数据，帮助用户在30秒内形成立体认知 [6][21] - “喜娜AI助手”通过北京市生成式AI服务备案，可将5000字年报浓缩为300字核心摘要，并用红绿双色标识风险点与机会点 [7][22] 核心产品能力：交易闭环与智能服务 - 通过持有独立基金销售牌照的仓石基金平台，APP内置交易功能，实现从资讯到交易的一站式闭环，已与60家基金公司合作，代销基金达3000多只 [9][23] - “智能净值提醒”功能允许用户设置特定阈值，当基金净值达到设定涨跌幅时主动推送提醒，并附市场解读和同类基金对比 [10][24] - 采用“模块化+个性化”架构，允许用户自定义工作台布局，从K线图到财务指标均可一键拖拽排布 [10][25] 竞品对比与市场定位 - 与蚂蚁财富、天天基金等以交易为核心的平台相比，新浪财经APP在数据深度和专业工具丰富性上更胜一筹 [11][26] - 与Wind、Choice等纯专业终端相比，新浪财经APP在保证数据质量和工具实用性的同时，拥有免费和易用性优势，被视为普通投资者迈向专业化的过渡桥梁 [11][26] - 华泰证券的AI涨乐虽在交易场景闭环上形成特色，但在基金数据全面性和全球市场覆盖方面与新浪财经存在差距 [11][26] 产品价值主张与用户赋能 - 该平台旨在帮助投资者从“看净值、猜涨跌”的初级阶段，升级到从资产配置、风险控制、经理甄选角度构建投资体系 [12][27] - 平台不提供简单答案，但提供全面的素材和锋利的工具，帮助投资者亲手搭建财富大厦，弥合与市场之间的信息不对称 [12][13][27][29]

通用大模型在金融领域的局限性 - 通用大模型并非为金融市场设计，在真实市场表现不佳，近期一场“AI炒股大赛”中，两款中国模型成为唯二盈利的大模型，而美系四大模型全线亏损，最多的亏损达60% [1] - 通用大模型存在根本性“不适症”：其底层设计旨在理解世界而非市场，难以可靠区分信念与事实，这在金融等高危领域可能导致真实投资损失 [4] - 通用大模型依赖公开网络信息训练，存在金融垂类数据的滞后性和专业性缺失问题，且其“黑箱”决策与金融行业极高的合规性要求相悖 [4] 金融行业对专业AI体系的需求 - 金融行业需要一套完整的专业AI体系，而非仅将通用大模型作为辅助工具 [4] - 专业AI体系需构建四个关键层级能力：专业信源能力、专业分析框架、合规与可控、以及交易级的工程能力 [4][5][6] - 头部券商凭借其稀缺的数据资源、结构化分析框架、合规风控体系及高性能技术设施，在满足这四层需求上拥有核心资源禀赋 [5][7] 华泰证券AI原生应用“AI涨乐”的突破 - 华泰证券上线了国内首个AI原生证券交易APP“AI涨乐”，其意义在于从底层重构服务逻辑，让AI重塑交易体验，而非简单地在原有APP中嵌入AI功能 [2][8] - 该应用代表证券行业首次系统化地将AI技术整合为一套“可用、可控、可闭环”的产品体系，标志着从模型实验时代进入金融AI的“可用时代” [3][18] - AI涨乐重构了信息体系，从用户“看信息”转变为让模型“过滤信息”，并首次将AI深度接入完整交易链路，覆盖选股、盯盘、条件单、语音辅助下单等环节 [9][13][15] AI涨乐的核心功能与用户体验革新 - 选股功能革新：用户可通过自然语言（如询问“今天的热点是什么”）进行交互，AI利用大模型分析能力智能捕捉热点、挖掘关联板块并提供策略级分析，例如“涨停猎手”功能 [13][14] - 盯盘与条件单自动化：AI可代替用户持续监控市场，在关键事件发生时提醒，并将用户用语言描述的风险条件自动转化为条件单并执行，实现从“人盯市场”到“市场条件触发执行”的过渡 [15] - 语音辅助下单与交互范式变革：应用以对话为入口，用户可通过语音直接下达交易指令（如“买入100股苹果”），模型自动抓取关键信息并提示确认，实现了从意图到交易的完整、不间断AI贯穿链路 [8][15] - 致力于吸引Z世代投资者：应用提供二次元风格的AI投资助手形象（如Yomi和Domi），并内置基于用户兴趣生成财经播报的“早点听”播客功能，以年轻化、陪伴式体验重构用户关系 [16] AI涨乐的技术与工程化支撑 - 字节跳动旗下火山引擎提供了关键的技术支撑，包括构建私有化算力底座以满足金融级数据安全、合规与7x24小时服务可靠性的要求 [19] - 通过火山引擎的联网问答Agent能力，整合今日头条、抖音等大规模内容体系作为实时互联网信息池，与华泰内部专业数据库合并，赋予AI涨乐“市场实时感知”能力 [19] - 应用依赖模型集群而非单一模型：华泰自研模型确保核心投资分析的专业性与准确性；豆包大模型擅长处理财报、舆情等互联网碎片化信息的提炼与摘要 [20] - 火山引擎作为战略伙伴深度介入业务，与华泰共同解决行业难题，提供了从实验到产品化、工程化的关键一跃 [20] 对证券行业AI化发展的影响与展望 - 华泰与火山引擎的实践为行业提供了首个可复用的样本，预示着证券行业正从“数字化”迈入“AI原生”的深水区，类似行业的“iPhone时刻” [21] - 大型券商的演进路径将是“自研金融模型+全场景AI化”，旨在将AI深度融入全业务链条，构建智能服务护城河，其底层需要与火山引擎等企业合作确保基础设施性能 [22] - 中小券商的现实路径是“借助AI技术厂商，实现能力普惠”，通过API或模块化方案以较低成本和风险快速获取已验证的AI能力，实现“智能平权” [23] - 证券业的竞争维度正从传统的“网点多、人员多”，转向以数据、算法和算力深度融合为核心的“AI体系竞争” [23]

2025年10月证券社交媒体指数(SMI)总览 - 10月券商SMI总榜变动较大，但头部格局稳定，TOP3分别为中信证券、东方财富、华泰证券 [1] - 榜单更新方面，中原证券、中信建投证券、平安证券、中航证券新上榜，而第一创业证券、东吴证券、华安证券、太平洋证券掉出榜单 [1] 抖音平台内容表现 - 高赞作品呈现热点驱动特性，榜首作品东方财富以“狂赚14亿”、“特朗普”、“坐庄”、“虚拟币”等关键词吸引用户，收获1.3万赞 [1][6] - 财经社牛养成记解读“全国部分高速公路免费”热点民生事件，分析收费模式、免费条件及未来可能性，获得众多关注 [1] - 中信证券TALK分析黄金价格回调风险，指出需关注实际利率波动、地缘政治和关税风险、央行购金速度和信心三大关键信号 [1][6] - 大同证券、国金证券解读大盘盘面的内容获得较多点赞，反映用户对即时复盘内容的需求 [1][7] 券商视频号内容表现 - 上榜作品以轻量化解读投资者教育内容为主，高信息量内容受欢迎 [2] - 中信证券用10秒“财富蓄水池”动图展示财富管理作用，收获1.1万赞 [2][10] - 广发证券用2分钟解读稀土磁材出口管制的逻辑和影响，收获6千余赞 [2][10] - 涨乐财富通发布旗下AI投资工具“AI涨乐”宣传片，受到较多用户关注 [2][10] - 其他上榜视频号包括大同证券、德邦证券、红塔证券、中金公司财富管理、开源证券、东方财富、兴业证券等，内容涵盖交易心得、节日话题、产业聚焦、公司纪念等 [11][13] 券商公众号内容表现 - 上榜题材以市场重要异动资讯及行情解读为主 [2] - 公众号TOP10榜单包括华泰证券频道（作品“AI涨乐来了”）、中信证券（作品“该红的不红”）、东方财富证券（作品“关键时刻，利好来了！”）、中金点睛（作品“中金：联合解读四中全会”）等 [16] - 其他上榜公众号内容涉及风险提示、金股推荐、发展成果总结等，例如国信证券的“11月，你需要警惕这些个股！”、中信建投证券的“10月个股风险提示”、天风研究的“天风 · 10月金股” [17]

大会概况 - 深交所联合港交所、广期所于11月28日至29日共同举办2025年大湾区交易所科技大会 主题为“迈向人工智能+时代” [1] - 大会集中发布8项科技成果 其中2项来自深交所 6项来自证券公司及基金公司 [1] 深交所科技成果 - 深交所牵头完成“证券市场异常交易行为智能监测发现技术及应用示范”成果 旨在推进证券市场监管迈向智能化、精准化新阶段 [1] - 该技术基于超大规模投资者交易行为时序图谱 结合人工智能模型 实现对异常交易行为的主动识别和隐式关联账户组的精准挖掘 [1] - 创新构建投资者交易行为分类分析技术 并专门研发针对内幕交易的智能化发现技术 实现对交易风格、策略、行为时序变化等特征的精准量化 [1] - 该成果通过人工智能技术对投资者交易行为精准刻画 能够主动挖掘账户间交易行为的相似性和隐蔽关联性 提高内幕交易发现能力 并已在深交所监管实践中运用 [2] - 技术融合人工智能、大数据等前沿技术 助力构建“智能监测、精准识别、科学评估、主动防控”的一体化监管新模式 [2] - 深交所联合华为共同打造首个行业专用大模型 有效解决法规问答在及时性、准确性、完整性方面的难题 目前已在行业云上线开放试用 [2] 其他机构科技成果 - 中信证券发布“基于大模型技术的证券公司全链路风控合规探索与应用” [2] - 中金公司发布“九章智能平台” [2] - 华泰证券发布“AI涨乐” [2] - 另有科技成果来自中信建投证券、国金证券、天弘基金 [2] 行业背景与趋势 - 2025年被称为“AI智能体元年” 金融行业在技术、产业、政策和业务需求多重驱动下加速拥抱人工智能 [3] - 行业正强化能力研究与应用 努力克服数据治理、AI幻觉、算力瓶颈和业务领域知识不足等难题 [3] - 一批代表性应用成功落地 驱动行业加速数智化转型 [3]

大会主题与行业趋势 - 2025年大湾区交易所科技大会主题为“迈向人工智能+时代” [1] - 2025年被称为“AI智能体元年” 人工智能技术从传统的感知式、生成式向智能体发展 从被动响应转变为主动执行 能够深度嵌入工作流并自动完成复杂任务 [1] - 在技术、产业、政策和业务需求多重驱动下 金融行业加速拥抱人工智能 强化能力研究与应用 努力克服数据治理、AI幻觉、算力瓶颈和业务领域知识不足等难题 [1] - 一批代表性应用成功落地 驱动金融行业加速数智化转型 [1] 发布的科技成果 - 会议集中发布了8项科技成果 [2] - 深交所发布“证券市场异常交易行为智能监测发现技术及应用示范”和“行业法规大模型” [2] - 中信证券发布“基于大模型技术的证券公司全链路风控合规探索与应用” [2] - 中金公司发布“九章智能平台” [2] - 中信建投发布“投行‘看门人’数智综合业务平台” [2] - 华泰证券发布“AI涨乐” [2] - 国金证券发布“全栈信创环境联邦学习训练及多模态大模型平台” [2] - 天弘基金发布“基于大模型的FinAgent金融智能体系统” [2] 人工智能应用成效与前景 - 资本市场领域应用人工智能大有可为 [2] - 人工智能应用已在降本增效、价值创造、合规风控、市场治理等方面初见成效 [2]

大湾区交易所科技大会核心成果 - 2025年大湾区交易所科技大会顺利召开，集中发布八项重磅行业科技成果，其中两项由深交所自主研发或联合打造，其余六项来自中信证券、中金公司等头部行业机构 [1] - 发布的科技成果涵盖智能监管、风控合规、智能服务等多个核心领域，全方位展现资本市场科技赋能的最新成果 [1] 深交所核心成果 - 深交所发布国家重点研发计划项目《证券市场异常交易行为智能监测发现技术及应用示范》成果，该项目于2022年10月联合10家单位承接，聚焦交易特征刻画、异常行为发现等痛点 [2] - 项目形成三大核心技术成果：投资者交易行为分类分析技术构建了涵盖6大维度、27个类别、104个标签的全维度标签体系，为深市全部投资者新增77个交易行为标签 [3] - 内幕交易智能化发现技术依托超大规模投资者交易行为时序图谱，攻克隐式关联账户组识别难题，成功发现多项违法违规线索 [3] - 证券市场智能化仿真系统构建上万个智能交易机器人，覆盖全品类交易标的，可模拟不同类型参与者行为，为监管政策制定提供科学工具 [3] - 深交所联合华为打造行业法规大模型平台，已部署至行业云并上线试运行，推出交易所内部与行业机构两个应用版本，在问题理解、回答精准度与完整性上表现突出 [4] 行业机构科技成果 - 中信证券推出基于大模型技术的全链路风控合规解决方案iCare平台，融合大模型、知识图谱等技术，形成风险预警至决策支持的全链路数智化方案 [5] - 中金公司推出“九章智能平台”，依托“1+N+N”架构集成多款大模型，为投行、研究、机构服务等领域提供智能创新应用 [5] - 中信建投证券推出投行“看门人”数智综合业务平台，成为国内首个全面应用于大型券商“股+债”全品类全周期投行业务的数智平台，赋能财务舞弊核查等十余个场景 [5] - 华泰证券推出行业首个AI原生应用“AI涨乐”，采用分层协同架构，通过高质量金融数据精调，以问答交互形式重构投资研究逻辑 [6] - 国金证券推出全栈信创环境联邦学习训练及多模态大模型平台，创新特征层联邦学习技术，实现数据不出域协同训练，已落地智能投研、风控等场景 [6] - 天弘基金构建FinAgent金融智能体系，构建“模型-工具-业务智能体”技术链路，落地27个智能体并赋能20家金融机构，定时报告智能体可解放近90%的重复劳动 [7]

行业AI应用趋势 - AI技术革新已成为金融行业发展的关键路径，行业正加速推动AI从外围辅助向核心业务渗透[1] - 全球头部金融机构掀起AI核心场景攻坚潮，AI助手已覆盖大量从业人员，使代码生成和测试效率提升40%以上，并正持续融入交易系统与风控模型核心环节[3] - 金融行业AI应用呈现"高部署低渗透"特征，普遍集中于知识管理（49%）、应付账款流程自动化（37%）、错误和异常检测（34%）等非决策类场景，在交易决策、风险定价等核心环节渗透率偏低[3] 核心场景应用壁垒 - 通用AI因精准度有限在金融交易与风控场景可能引发系统性风险，OpenAI在2025年10月政策中明确禁止ChatGPT提供财务建议，印证其应用局限[3] - 科技公司面临关键缺失：金融机构内部高质量、高敏感度数据受隐私合规限制无法用于训练；对市场逻辑与经济周期的深度产业认知难以通过算法获得[4] - 金融行业专属的"Know-How"经验难以通过算法单纯训练获得[4] 金融机构创新路径 - 金融AI场景攻坚形成清晰分工，科技公司聚焦基础设施与通用场景，金融机构需主动承担核心价值场景突破任务[5] - 公司明确提出"All in AI"战略，希望实现金融逻辑与AI的深度融合[6] - 公司启动数据与认知的系统化建设工程，通过技术手段实现跨部门数据整合，并重点输入行业专家与资深分析师的"Know-How"经验[6] 模型与算力体系建设 - 公司采用"大模型做老师、小模型做学生"的分层适配模式，针对不同业务场景训练不同参数模型[6] - 在交易下单等对实时性要求高、容错率低的核心场景部署专门训练的"小模型"以实现毫秒级响应；在宏观分析等复杂场景调用参数规模更大模型[6] - 公司建设"自主可控、多元化"算力平台，本地搭建高性能GPU集群，外部与国内头部算力厂商合作以增强灵活性与可扩展性[7] AI原生应用与治理 - 公司发布"AI涨乐"从0到1重构用户交互方式、产品设计逻辑及用户体验，用户可通过自然语言直接完成股票筛选、交易下单等复杂指令[8] - "AI涨乐"融合专业投研能力与合规风控逻辑，实时调用可信数据源，核心数据标注团队来自公司自有员工包括行业专家、资深分析师等[8] - 行业需建立统一AI治理架构，包括模型全生命周期管理、敏感数据隔离保护、训练数据脱敏与溯源及模型效果持续评估[9]

文章核心观点 - 大湾区交易所科技大会以“迈向人工智能+时代”为主题，集中发布8项科技成果，资本市场领域人工智能应用在降本增效、价值创造、合规风控、市场治理等方面初见成效 [1] - 人工智能技术正从感知式、生成式向智能体发展，在资本市场应用场景不断扩展，深交所、港交所等机构已在上市审核、风险监测、办公运营等环节实现应用 [2] - 行业机构如国泰君安证券已拥有超百个智能体，人工智能技术提升公司竞争力、服务投资者和运作效率 [3] 资本市场人工智能应用现状 - 深交所将智能化技术应用于上市审核、项目受理、审核分析、报告撰写等全业务环节，推动大模型机器学习、知识图谱技术在业务风险提示、公告文本审计等场景落地 [2] - 深交所打造覆盖八大智能模块的上市公司全链条智慧监管平台，建成上市公司财务舞弊与线索发现中心，并运用大模型技术上线智能办公助手 [2] - 港交所将人工智能技术应用于日常办公运营，提升办公效率，上市科在审阅上市公司年报时采用人工智能技术高效识别信息披露违规情况 [2] - 港交所探索利用人工智能推动金融监管数智化转型，提高发行审核工作效率，辅助监测股价异动 [2] - 国泰君安证券在智能风控、智能投研、智能交易、智能服务、智能运维等领域应用AI，拥有超百个智能体 [3] 大会发布科技成果 - 大会集中发布8项科技成果，其中深交所牵头2项，证券公司及基金公司贡献6项 [4] - 深交所发布国家重点研发项目“证券市场异常交易行为智能监测发现技术及应用示范”，包含投资者交易行为分类分析技术、内幕交易智能化发现技术及证券市场交易智能仿真系统 [4] - 该项目已在深交所及15家行业机构完成示范应用，提升行业科技监管水平和数智化应用水平 [4] - 深交所联合华为打造首个行业专用大模型，解决法规问答及时性、准确性、完整性难题，已在行业云上线开放试用 [4] - 行业科技成果包括中信证券“基于大模型技术的证券公司全链路风控合规探索与应用”、中金公司“九章智能平台”、华泰证券“AI涨乐”等6项 [4] 深交所“人工智能+”发展规划 - 深交所“十五五”时期将聚焦防风险、强监管、促高质量发展主线，围绕六大领域统筹推进“人工智能+” [5] - 规划建设智算基础设施，聚焦多元算力、模型平台与证券语料三大核心，推动智能技术规模化落地与价值释放 [6] - 全面实施“应用上云”，坚持“边上云、边治理”，提升用户体验与资源使用效能 [6] - 深化“人工智能+”在核心业务领域融合应用，构建覆盖风险监测、交易风险与公司监管的智能监管体系，通过智能工具提升服务质效和内部运营效率 [6] - 健全完善“人工智能+”应用架构，遵循“夯实基础、建强中台、做优应用”发展路径，实现精准赋能核心业务场景应用 [6] - 加强智能化创新预研，打造行业智能化应用中试平台，提升行业智能化模型应用研发效率，攻关行业重大技术课题 [6] - 强化“人工智能+”治理，重点加强组织治理、数据治理、安全治理，为行业数智化应用高质量发展保驾护航 [6]