自动化巴菲特的基本面分析真有用？如何利用人工智能获得220%的收益
综合介绍
Austin Starks 是一位技术驱动的投资者，擅长将 AI 和 自动化 应用于投资领域。作者强调，他并非天才交易员，也没有洞察市场的神奇能力。但通过使用 AI 和 回测（backtesting） 工具，他能够轻松进行金融研究，从而取得惊人的投资回报。
在这篇文章中，作者 Austin Starks 分享了他如何通过将 人工智能（AI） 和 自动化 融入投资流程，实现了超过 220% 的收益，远远超过了 标普500指数（S&P500） 的表现。
本文将对作者的经验和方法进行详细的解读，并为大家提供Python代码示例。
目录
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1. 选择ETF还是个股
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2. 如何击败市场
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3. 使用LLM分析自选股
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4. 使用LLM寻找新的投资机会
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5. 使用LLM回测投资想法
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6. 总结
1. 选择ETF还是个股
作者指出，大多数投资者应该选择 交易所交易基金（ETF），因为它们具备 多元化、低成本 和 稳健收益 的特点。例如，SPY 和 VOO 等ETF在过去100年中平均每年收益约为 10%。然而，如果你愿意投入时间和精力进行研究，也可以通过投资个股来 超越市场。
2. 如何击败市场
击败市场的方法有多种：
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? 高频交易：如 Jane Street 使用 机器学习算法 预测下一秒的股价。
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? 套利策略：利用市场 低效性 赚钱。
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? 基本面分析：如 沃伦·巴菲特（Warren Buffet），通过分析公司的 财务健康状况 来投资。
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作者选择了 基本面分析，并利用 AI 工具来简化这一过程。
3. 使用LLM分析自选股
通过 大型语言模型（LLM），可以快速获取公司的财务数据和分析结果。例如，想要分析 AMD 最近三个季度的财报表现，传统方法需要手动查找和整理数据。而使用 NexusTrade，可以直接向AI询问：
请分析AMD 2024年第一季度
至第三季度的收益情况。
Python代码示例
import requests
def get_financial_analysis(ticker, start_quarter, end_quarter):
# 调用NexusTrade API获取财务分析
url = f"https://api.nexustrade.io/analysis/{ticker}"
params = {
"start_quarter": start_quarter,
"end_quarter": end_quarter
}
response = requests.get(url, params=params)
return response.json()
analysis = get_financial_analysis("AMD", "2024Q1", "2024Q3")
print(analysis)4. 使用LLM寻找新的投资机会
当没有自选股时，可以利用 LLM 来发现符合特定条件的股票。例如，寻找 营收、净收入和自由现金流 都增长的 AI 股票，且最近三个月股价较低。
示例
有哪些AI股票在过去一年中营收、
净收入和自由现金流都有所增加，
但最近三个月股价较低？AI 会给出符合条件的股票列表，节省了大量的时间和精力。
Python代码示例
def find_stocks(sector, conditions):
# 假设有一个函数可以根据条件筛选股票
stocks = screen_stocks(sector=sector, conditions=conditions)
return stocks
conditions = {
"revenue_growth": ">0",
"net_income_growth": ">0",
"free_cash_flow_growth": ">0",
"price_change_3m": "<0"
}
ai_stocks = find_stocks(sector="AI", conditions=conditions)
print(ai_stocks)5. 使用LLM回测投资想法
回测（backtesting） 可以验证投资策略在历史数据中的表现。使用 LLM，可以：
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1. 根据筛选条件找到过去的股票。
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2. 让AI创建包含这些股票的投资组合。
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3. 在指定的时间段内对策略进行回测。
示例
创建一个投资组合，对于每只股票，
如果我没有持仓或持仓下跌5%，
就用5%的资金买入；如果持仓上涨
15%或以上，就卖出持仓的10%。利用人工智能寻找基本面强劲的股票
创建llm生成的回测
更复杂的策略结果是，它的表现超过了市场
Python代码示例
def backtest_strategy(stocks, strategy, start_date, end_date):
# 实现回测逻辑
results = {}
for stock in stocks:
results[stock] = simulate_trading(stock, strategy, start_date, end_date)
return results
strategy = {
"buy_condition": "no_position or position_down_5_percent",
"buy_amount": 0.05,
"sell_condition": "position_up_15_percent",
"sell_amount": 0.10
}
backtest_results = backtest_strategy(ai_stocks, strategy, "2023-01-01", "2024-01-01")
print(backtest_results)6. 总结
LLM真香！ 作者通过 AI 和 回测 工具，开发了适合自己的交易策略，取得了显著的投资回报。他强调，即使不是金融专家，普通投资者也可以利用这些工具 超越市场。
关键要点
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? 人工智能（AI）：利用AI简化金融分析流程。
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? 基本面分析：关注公司的财务健康状况。
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? 回测（backtesting）：验证投资策略的历史表现。
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? 自动化：使用工具提高分析效率。
最后建议
如果你希望掌控自己的投资，不妨尝试将 AI 和 数据驱动的策略 融入你的投资决策中。
Python代码示例
# 综合示例：使用AI进行股票筛选、分析和回测
def main():
# 第一步：股票筛选
conditions = {...}
selected_stocks = find_stocks(sector="Technology", conditions=conditions)
# 第二步：财务分析
for stock in selected_stocks:
analysis = get_financial_analysis(stock, "2024Q1", "2024Q3")
print(f"{stock} 分析结果: {analysis}")
# 第三步：策略回测
strategy = {...}
backtest_results = backtest_strategy(selected_stocks, strategy, "2023-01-01", "2024-01-01")
print("回测结果:", backtest_results)
if __name__ == "__main__":
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