收盘后花 1-2 小时手动翻龙虎榜、看资金流向、翻公告，坚持了一段时间，人麻了。
试了用 Python 写脚本拉数据，但最头疼的不是拿数据，而是怎么把几十个维度的数据串起来，给一个不废话的操作建议。
于是把 DeepSeek 接进了量化流程。现在每天收盘后跑一次，5 分钟出报告。
花了几分钟搞了个 prompt 模板，把 tushare 拉到的今日龙虎榜、行业资金流入、自选股涨跌数据拼成结构化的输入。原以为大模型会输出一堆正确的废话，没想到真能发现我自己复盘时忽略的模式。
举个例子：某天自选里某只票跌了 3 个点，第一反应是恐慌。AI 的分析说「这票今天缩量下跌，龙虎榜显示买一席位是机构，结合同行业资金流向，更像是洗盘不是出货」。翻了下盘口细节，确实如此。
现在每天跑一次花 5 分钟，Prompt 固定了，换自选股列表就行。数据拉取用 AShare DB 的本地库，推理走硅基流动上的 DeepSeek。
注册送代金券，日常分析基本不花钱：
邀请码：jRq3hRda
