AlphaTown 用户手册

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• 0. 一页看懂 AlphaTown
• 1. 5 分钟快速开始
• 2. 配置 AI 模型
• 3. 按场景上手（「我想……」）
• 4. 模块速查表
• 5. 常见问题与故障排除
• 6. 名词解释
• 7. 风险提示与合规（含 已知限制）

0. 一页看懂 AlphaTown

它是什么

AlphaTown 是一个装在你自己电脑上的 A 股研究助手。它把三件事放在一个网页里：

1. 看数据：大盘、个股、板块、资金、公告、新闻，都从公开的行情数据源实时获取。
2. 做研究：让 AI 帮你读公告、读研报、核验传闻，或者请多位“AI 分析师”一起讨论一只股票。
3. 练手：把交易想法变成策略，用历史数据回测；再用虚拟资金在模拟盘里按 A 股规则练习。

它运行在你的电脑上，数据和设置都保存在本机。AI 部分既可以用本机模型（数据不出电脑），也可以接云端模型。

它能帮你做什么

它不是什么

• 不是券商。 它不连接任何真实证券账户，不能真实买卖股票，也不会动用你的真钱。
• 交易只有模拟盘。 所有“下单”“策略托管”都在虚拟账户里进行，资金是假的。
• 不是投资建议。 AI 的结论、评级、目标价只是研究参考，可能出错。买不买、卖不卖，由你自己判断并承担后果。
• 数据可能延迟。 数据来自公开的行情数据源，可能有延迟或偶尔取不到。重要信息请以交易所和公司公告为准。

阅读约定

• 粗体文字是界面上的按钮或标签名，照着找就行。
• 「」里是你要输入的内容或页面上的提示文字。
• 两种提示框：

💡 小贴士：能让你更省事的技巧。

⚠️ 注意：容易出错、或者涉及风险的地方。

• 截图来自“离线演示”环境，所以截图里可能出现「离线演示」字样；你自己的界面会显示你选择的模型。界面仍在更新，按钮位置可能略有不同。截图里的评级、价格、数字只是演示，不代表任何建议。
• 界面上凡是以「问」或「让 … 解读」开头的按钮和链接（例如个股页按钮行最右边的 ✦ 问 …、市场总览右上角的 问 … 解读今日市场），作用都一样：把当前内容带到 对话 Agent，让 AI 帮你解读。手册里的「…」代表按钮上 AI 助手的名字，以你屏幕上显示的文字为准。
• 弹出的小窗口可以点右上角的 ✕、按键盘 Esc，或者点窗口外面的空白处关闭。

1. 5 分钟快速开始

1.1 准备工作

💡 小贴士：在 NVIDIA DGX Spark 上使用的，直接看 1.8 在 DGX Spark 上运行（Linux ARM64 版）。它自带运行环境，不用做 1.1、1.2 的准备。

你需要：

• 一台 macOS 或 Linux 电脑（Windows 用单独的 Windows 安装包，按包里的使用说明安装，不用做 1.1、1.2 的准备）。
• 能上网（第一次启动要下载依赖，之后取行情也要联网）。
• 拿到 AlphaTown 的程序文件夹（解压后的整个文件夹），放在一个你找得到的位置，例如「文稿」。
• 安装 Python 3.13（AlphaTown 只支持这一个版本）。macOS：打开 https://www.python.org/downloads/ ，在版本列表里找到 3.13.x 的最新版下载安装包，像普通软件一样双击安装（页面顶部大按钮下载的可能是 3.14 或更新的版本，不能用）。Linux：用系统的软件包管理器安装 python3.13（Debian / Ubuntu 还要装 python3.13-venv）。熟悉命令行的用户也可以用 uv python install 3.13。

💡 小贴士：文件夹路径里尽量不要有空格。中文路径可以用。

1.2 第一次启动（复制粘贴即可）

第 1 步：打开「终端」

• macOS：按 ⌘ + 空格，输入「终端」或「Terminal」，回车。
• Linux：在应用列表里打开「终端」。

终端是一个可以输入命令的黑色（或白色）窗口。别担心，你只需要粘贴两行。

第 2 步：进入 AlphaTown 文件夹

1. 在终端里输入 cd，再按一下空格（先不要回车）。
2. 打开「访达」，把 AlphaTown 文件夹拖进终端窗口。终端里会自动出现文件夹路径。
3. 按回车。

第 3 步：粘贴启动命令

复制下面这一行，粘贴到终端，按回车：

./run.sh

第一次运行会自动做几件事，需要 3–10 分钟（取决于网速）：

1. 找到你电脑上的 Python 3.13，创建一个独立的运行环境（只在这个文件夹里，不影响你电脑上的其他软件）；
2. 下载并安装依赖（版本按 constraints.txt 固定为测试过的版本）；
3. 生成配置文件 .env；
4. 启动服务。

⚠️ 注意：终端显示「→ 安装依赖」之后，会快速滚过很多行英文的下载、安装信息，这是正常的。请耐心等到出现「→ 依赖安装完成」，不要关闭窗口，也不要按 Ctrl + C。

第 4 步：确认启动成功

第一次启动时，终端里完整的输出类似下面这样（方括号里的数字每次不同）：

→ 创建虚拟环境 .venv（Python 3.13.x）
→ 安装依赖（首次安装约需 1–10 分钟，视网速而定；下面是 pip 的下载与安装进度）
Collecting fastapi …
（……很多行下载与安装进度……）
Successfully installed …
→ 依赖安装完成
→ 已生成 .env（无需修改）。启动后在页面左下角的模型选择里接入 AI 模型即可使用智能体；行情和工具无需任何 Key
→ 启动 AlphaTown: http://127.0.0.1:8848
INFO:     Started server process [12345]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8848 (Press CTRL+C to quit)

看到最后一行 Uvicorn running on http://127.0.0.1:8848，就说明启动成功了。「→ 启动」后面是程序名称和网址。第一行括号里是正在使用的 Python 版本（应为 3.13.x）。

💡 小贴士：「已生成 .env（无需修改）」的意思是配置文件不用动。AI 模型在网页左下角的模型卡片里点几下就能配置（见第 2 章），不需要编辑任何文件；行情、选股、回测等功能本来就不需要模型。

⚠️ 注意：不要关闭这个终端窗口。 关掉窗口，服务就停了，网页也就打不开了。可以把它最小化。想让它开机自动在后台运行，见 5.8 如何开机自启。

💡 小贴士：

• AlphaTown 只支持 Python 3.13。./run.sh 会自动找到你电脑上的 Python 3.13。如果提示「未找到 Python 3.13」或 python3: command not found，到 https://www.python.org/downloads/ 下载安装 Python 3.13，装完再执行一次 ./run.sh；macOS 弹窗要求「安装命令行开发者工具」时点 安装。
• 如果终端提示「现有的运行环境 .venv 用的是 Python 3.x，AlphaTown 只支持 Python 3.13」，说明运行环境是用别的 Python 版本建的。装好 Python 3.13 后，在 AlphaTown 文件夹里执行 rm -rf .venv && ./run.sh 重建即可（会重新安装依赖，你的数据和设置不受影响）。
• 如果提示 permission denied，改用 bash run.sh。
• 以后再启动，同样是：打开终端 → cd 到文件夹 → ./run.sh。第二次起只需要几秒，终端里只会出现「→ 启动 …」和后面几行 INFO:。

停止服务：回到这个终端窗口，按 Ctrl + C。

1.3 打开网页

1. 打开浏览器（Chrome、Safari、Edge 都可以）。
2. 在地址栏输入 http://127.0.0.1:8848，回车。
3. 把这个页面加入书签，方便以后打开。

⚠️ 注意：

• 地址是 http://，不是 https://。
• 127.0.0.1 的意思是“这台电脑自己”。所以这个地址只能在运行 AlphaTown 的这台电脑上打开。想在同一局域网的其他电脑上打开，见 5.9 访问令牌与局域网访问（手机暂不支持）。

第一次打开：粘贴授权码激活

第一次打开时，页面会先显示 激活 AlphaTown 窗口：

1. 把发行方发给你的授权码（ATL1. 开头的一整段文字）完整复制，粘贴到 授权码 框里。
2. 点 激活。显示「已激活 · 授权给 … · 有效期至 …」后，页面会自动进入总览。

激活之前，页面上的功能和 MCP 都用不了。授权码只保存在本机的数据目录里。一个授权码最多同时在两台设备上登录（桌面版、终端版都算）。获取或续期授权码请联系发行方（窗口底部也写着）。授权到期以后，打开时显示的是 授权已过期 窗口，粘贴新的授权码点 续期并继续 即可，数据都还在。更换授权码、到期提醒等，见 5.11 授权码：激活、续期与更换。

1.4 认识界面

打开后，你会看到 总览 页：

💡 小贴士：总览页顶部的 新手？从这里开始 卡片会打开 帮助 · 快速上手，也就是应用里的这本手册：左侧目录跟着阅读位置走，顶部可以搜索，点截图可以放大。

整个界面分三块：

① 左侧导航栏：所有功能的入口，按用途分组。最上方是 AlphaTown 字标（下面一行小字 AGI TOWN），点它回到总览。

导航栏最底部有一个小卡片，显示当前使用的 AI 模型（下文叫“模型状态”）。点它可以切换模型，详见第 2 章。使用本地模型时，如果有任务正在排队等模型，卡片下方会多出一个小标「模型 · 排队 N」（见 2.11 模型排队）。卡片右侧的小圆点颜色含义：

模型卡片下面一行是 当前账号，也就是授权给谁，例如「当前账号：星球 #12345 · 小明」。授权 30 天内到期时，后面多一个琥珀色的「剩 N 天」，点它直接去续期；点这一行打开 设置 里的授权卡片（见 5.11）。

② 顶部栏：

• 搜索框（左）：输入股票代码、名称或拼音首字母，例如「600519」「茅台」「gzmt」，下面会弹出候选，点一下就进入该股票的分析页。

• 指数行情条（中）：上证指数、深证成指等主要指数的实时点位和涨跌。点它进入 市场总览。
• 铃铛 🔔（右）：预警通知。有新提醒时会显示红色数字，点它查看 预警记录。

③ 中间主区域：显示当前页面的内容。

💡 小贴士：A 股习惯是 红涨绿跌，和欧美相反。AlphaTown 沿用 A 股习惯。

1.5 第一个任务：看今天大盘

1. 在 总览 页往下看 市场脉搏：八个主要指数的点位和涨跌。下面三张卡片：
   • A股恐贪指数：0–100 分，越低代表市场越恐慌，越高代表越狂热；
   • 市场广度：今天上涨、下跌、涨停、跌停各多少家，总成交额多少；
   • 连板天梯：连续涨停的股票，按连板天数排列。
2. 想看更多，点左侧 市场总览：

3. 看页面左上角的状态标签，例如「上午交易中」「午间休市」「已收盘」「休市 · 下一交易日 …」。交易时间内每 30 秒自动刷新，非交易时间每 5 分钟刷新。也可以点 ↻ 刷新。

具体每张图怎么看，见 3.1 了解今天市场情绪。

1.6 第二个任务：查一只股票

1. 点顶部搜索框，输入「茅台」。
2. 在弹出的候选里点 600519 贵州茅台（或按回车）。
3. 进入 个股分析 页：

页面顶部是这只股票的名称、代码、最新价和涨跌幅，下面一排按钮：

下面有九个标签页，点哪个看哪个：

💡 小贴士：指数（例如上证指数）也能搜，但只有 走势 一个标签页。ETF（例如 588000 科创50ETF）也能搜，最多有 走势、概况、同类ETF 三个标签页（没有别的 ETF 跟踪同一指数，或跟踪指数未知时，不显示 同类ETF），见 3.16 ETF。

1.7 第三个任务：问 AI 一个问题

1. 点左侧 对话 Agent。

2. 欢迎页上有推荐问题，可按分类（全部、行情、个股、选股、回测、投研、复盘）筛选。点任意一个，就直接发送。
3. 也可以在底部输入框自己打字，例如「分析一下贵州茅台 600519」，按 回车 或点 发送 ↑。（Shift + 回车 是换行。）
4. AI 会先调用工具查数据：回答上方会依次出现 ✦ 思考摘要 和一张张工具卡片（例如 实时行情、技术分析，卡片里是查到的数据），然后才是文字回答。回答很长时页面会自动滚到末尾，往上滚就能看到工具卡片：

5. 回答末尾有 ⧉ 复制 和「调用工具 N 次 · N 轮推理」的统计；用到工具的回答下方还有一行「n 个数字已核对 · m 个未找到出处」（见 3.2 的「回答里的数字核对」）。想中途停下，点 ■ 停止。左侧是历史对话，点 ＋ 新对话 开始新话题；双击对话标题可以重命名。

如果还没配置模型，会怎样？

首次启动时默认选的是 DeepSeek（国内可以直接连接），但还没有填 API Key。此时：

• 左下角模型状态会显示「DeepSeek · 未配置 API Key」，圆点为橙色；
• 对话页顶部会出现黄色提示「还没有接入 AI 模型……」；AI 暂时无法回答。

💡 小贴士：点黄色提示末尾的 打开模型选择 →（或左侧导航栏最底部的模型状态卡片），按第 2 章选模型，选好立即生效，不需要改文件，也不需要重启。

你有三个选择：

1. 配置一个模型（推荐）：点左下角模型状态卡片，按第 2 章操作，5 分钟搞定。
2. 先体验界面：点左下角模型状态卡片，在 选择模型 窗口里选 离线演示，点 使用此模型。它不调用任何 AI，回答由固定规则生成，只能识别股票代码、查行情和技术指标，用来熟悉界面。页面会明确标注「离线演示」（对话页顶部的提示会变成蓝色的「离线演示模式……」），它给出的内容不是真实的 AI 分析。用离线演示时请注意：
   • 机构圆桌保持「自动」即可：离线演示下「自动」会使用规则模式，十几秒出结果。不要手动选「大模型」，否则每个阶段都会显示「部分完成」（见 3.4）。
   • 策略工作室的 AI 生成 只会挑一个最接近的现成模板，你描述里的止损等条件不会写进去（见 3.8）。
   • 回测结果页的 ✦ 让 AI 解读 会弹窗说明需要接入真实模型（可以直接点 打开模型选择），不会跳到对话页。
3. 先用不需要 AI 的功能：行情、选股、回测、模拟交易、预警等都不需要模型（见 2.1）。

⚠️ 注意：第一次让 AI 做“修改类”操作（比如“把茅台加入自选”）时，会出现一张 确认卡片，你点 确认执行 才会真的执行。详见 3.2 中的“权限模式与确认卡片”。

1.8 在 DGX Spark 上运行（Linux ARM64 版）

DGX Spark 版（Linux ARM64 终端版）是给 NVIDIA DGX Spark（DGX OS，即 Ubuntu 24.04 ARM64）准备的免安装包，从官网下载。它自带 Python 3.13 和全部依赖：解压就能用，不用联网安装，也不需要 sudo。AlphaTown 本身不用 GPU，GPU 留给你在 Spark 上运行的本地模型。

⚠️ 注意：这个包只在 DGX Spark（DGX OS / Ubuntu 24.04 ARM64）上验证过，其他 ARM64 Linux 未测试。和 macOS 版不同的地方，见本节末尾的「DGX Spark 版已知限制」。

下载并解压

1. 下载两个文件：安装包 AlphaTown-0.3.0-linux-arm64.tar.gz 和校验文件 AlphaTown-0.3.0-linux-arm64.SHA256SUMS。
2. 在 Spark 上打开「终端」（在 Spark 自己的桌面上打开，或者从别的电脑 SSH 登录都可以），新建文件夹 ~/alphatown：

   mkdir -p ~/alphatown

3. 把两个文件放进这个文件夹。文件下载在别的电脑上时，可以在那台电脑的下载文件夹里用 scp 传过去（Mac 用「终端」，Windows 用 PowerShell）：scp AlphaTown-0.3.0-linux-arm64.* 用户名@Spark的IP地址:alphatown/。
4. 回到 Spark 的终端，校验并解压：

   cd ~/alphatown && sha256sum -c AlphaTown-0.3.0-linux-arm64.SHA256SUMS && tar -xzf AlphaTown-0.3.0-linux-arm64.tar.gz

   校验通过时会显示 AlphaTown-0.3.0-linux-arm64.tar.gz: OK。没有显示 OK 就会停下，不会解压，请重新下载。

⚠️ 注意：一定要在 Spark 上用 tar 解压。在 Mac 或 Windows 上解压后再复制过来，会丢掉运行权限。文件夹所在的路径里不要有空格。

装成后台服务

进入解压出来的文件夹，运行安装脚本：

cd ~/alphatown/AlphaTown-0.3.0-linux-arm64 && ./install-service.sh

它把 AlphaTown 装成只属于你这个用户的后台服务 alphatown（systemctl --user），不需要管理员权限。装完就在后台运行，不用开着终端窗口，出错了会自动重启。第一次启动要等一两分钟。装好后终端里会显示访问地址、数据目录和常用命令。

只想先试一试、不装服务的，在同一个文件夹里运行 ./start.sh：AlphaTown 在这个终端里运行，按 Ctrl + C 退出；在 Spark 自己的桌面上运行时会自动打开浏览器。装了后台服务以后不用再运行 ./start.sh。

💡 小贴士：手册其他章节里的 ./run.sh 和 scripts/service_macos.sh 是 Mac 上的做法，DGX Spark 版不用。

打开网页

DGX Spark 版默认开启 访问令牌（相当于密码）。同一台 Spark 上的其他账号也连得到本机地址，有了令牌，他们打不开你的 AlphaTown。令牌在第一次启动时自动生成，保存在数据目录里的 access_token 文件中（只有你的账号能读），升级到新版本后照常沿用。

• 从别的电脑打开时，./install-service.sh 和 ./start.sh 会在终端里显示 一次性登录地址（结尾是 #login=…）。在那台电脑的浏览器里打开它就会自动登录，令牌保存在这个浏览器里，以后直接打开普通地址即可。登录地址 30 分钟内有效，只能用一次。
• 换浏览器、换电脑，或者登录地址过期了：在程序文件夹里运行 ./start.sh --token。它显示访问令牌和一个新的一次性登录地址，不会再启动一个 AlphaTown。网页弹出 需要访问令牌 窗口时，粘贴访问令牌，点 验证并继续。
• 一次性登录地址只给别的电脑用，不要在 Spark 本机的浏览器里打开：同一台机器上的其他账号能看到打开它的那条命令。
• 令牌输错多次会被暂时限制尝试，从 Spark 本机连接也一样；带着正确令牌的连接不受影响。

在 Spark 自己的桌面上：./start.sh 会自动打开浏览器并登录。装成后台服务的，也在程序文件夹里运行 ./start.sh：它发现服务已在运行，会直接打开浏览器并登录。第一次打开要粘贴授权码激活（见 1.3）。

从另一台电脑上（Mac 或 Windows）：AlphaTown 只在 Spark 的本机地址上监听，别的电脑要通过 SSH 隧道打开，传输经过 SSH 加密。

1. 在你的电脑上打开「终端」（Windows 用 PowerShell），运行下面的命令。用户名@Spark的IP地址 换成你平时 SSH 登录 Spark 用的。从别的电脑 SSH 登录后运行 ./install-service.sh 或 ./start.sh 时，终端里会显示已经填好的这一行，直接复制即可。

   ssh -N -L 8858:127.0.0.1:8848 用户名@Spark的IP地址

   输入密码后没有任何输出，就是连上了。用 AlphaTown 期间不要关这个窗口；按 Ctrl + C 断开。

2. 在这台电脑的浏览器里打开终端里显示的登录地址 http://localhost:8858/#login=…。这个浏览器登录过以后，直接打开 http://localhost:8858 即可。

💡 小贴士：用 8858 是为了不和你电脑上自己运行的 AlphaTown（8848）冲突。地址请写 localhost，不要写 127.0.0.1：两个 AlphaTown 都设置了访问令牌时，浏览器会把同一地址上的令牌混在一起。

⚠️ 注意：

• DGX Spark 版的后台服务只在本机地址上监听，请用 SSH 隧道，不要按 5.9 改成局域网直连。
• 想用自己定的令牌：按 5.9 第 1 步生成一个，在 .env 里只加 APP_ACCESS_TOKEN=… 这一行，再重启服务。只有你一个人用这台 Spark、确实不想要令牌时，在 .env 里加一行 ALPHATOWN_AUTO_TOKEN=0 再重启；共享的 Spark 上不要关。.env 在程序文件夹的 app 里，可以用 nano ~/alphatown/AlphaTown-0.3.0-linux-arm64/app/.env 编辑（Ctrl + O 保存，Ctrl + X 退出）。设置 页的「配置指南」会显示这台 Spark 上 .env 的完整路径。

接入 Spark 上的本地模型

• Ollama：Spark 上装好 Ollama 以后，在模型选择窗口点 本地 Ollama 就能用，步骤同 2.3。Spark 有 128 GB 统一内存，推荐 ollama pull qwen3.8:27b。
• vLLM、llama.cpp 等兼容 OpenAI 格式的服务：模型选择窗口 → 自定义 → ＋ 新增接口 → 名称 随意（例如「Spark · Qwen」）→ 接口地址（Base URL） 填到 /v1 为止（例如 vLLM 常用 http://127.0.0.1:8000/v1，llama.cpp 的 llama-server 常用 http://127.0.0.1:8080/v1）→ 模型 ID 填服务里的模型名 → 测试连接 → 保存并使用。
• 多张显卡 / 多台机器 / 多个模型：每个服务各存一个接口，自定义 列表里每行都有 使用、测试连接、编辑、删除；点 使用 立即切换，左下角显示接口的名称。按任务分配（见 2.7）里也能给不同任务指定不同的接口。
• API Key：服务在本机或内网 IP 地址上时可以不填。启动服务时设了 --api-key 的，把同一个 Key 填进 API Key 框。
• 另一台机器上的模型（例如第二台 Spark）：接口地址请写 IP 地址，例如 http://192.168.1.50:8000/v1。写主机名（如 spark-2.local）会被当成云端接口：必须用 https://、填 API Key，还会走系统代理。
• 工具调用：对话 Agent 要靠工具调用查数据。vLLM 启动时要加 --enable-auto-tool-choice 和与模型对应的 --tool-call-parser；llama-server 要加 --jinja。
• 模型实验室：能认出 Spark 的 GB10 和统一内存，按统一内存的约 80% 估算模型可用内存；加速建议给的是 NVIDIA NGC 目录里为 DGX Spark 构建的 vLLM 容器。

后台服务与开机自启

后台服务装好后，你登录着 Spark 的时候它一直运行。要让它在你退出登录后继续运行、Spark 开机后自动启动，运行一次：

loginctl enable-linger

提示没有权限时，改用 sudo loginctl enable-linger $USER，输入你的登录密码。

常用命令：

把程序文件夹挪到别处以后，要在新位置重新运行一次 ./install-service.sh。后台服务的端口和数据目录记在服务里，改 .env 里的 ALPHATOWN_PORT、ALPHATOWN_DATA_DIR 不起作用：要换，用 ./install-service.sh --port 8849 或 --data-dir（见下面「数据在哪里、怎么升级」）。

数据在哪里、怎么升级

• 数据默认在 ~/.local/share/AlphaTown（对话、报告、自选、模拟账户、设置、API Key、授权码、访问令牌都在这里），和程序文件夹分开。设置 页的 数据目录 一行显示的就是它。这是隐藏文件夹，在「文件」应用里按 Ctrl + H 才能看到。
• 换数据目录：运行 ./install-service.sh --data-dir ~/alphatown/data。原来的数据不会自动搬过去。不要放在程序文件夹里：升级删旧文件夹时会一起删掉。
• 备份：先运行 systemctl --user stop alphatown，把整个数据文件夹复制到安全的地方，再运行 systemctl --user start alphatown。里面有 API Key，请妥善保管备份。
• 升级：DGX Spark 版没有自动更新。从 0.1.0 升级到 0.3.0 也是这样做。下载新版本的两个文件，按「下载并解压」校验、解压到旧版本旁边（命令里的版本号换成新的），再在新文件夹里运行 ./install-service.sh。它沿用原来的数据目录和端口，数据和授权都不受影响。在旧版本的 app/.env 里改过设置的，安装脚本会显示把它复制过来的命令。确认新版本能打开以后，再删掉旧文件夹。

DGX Spark 版已知限制

• 验证范围：只在一台 DGX Spark（DGX OS / Ubuntu 24.04 ARM64）上验证过，其他 ARM64 Linux 未测试。
• 代码隔离：macOS 上，策略代码和 python_exec 除了 Python 层的限制（AST 白名单、运行时审计、资源限制），还有一层系统强制的 sandbox-exec（禁止联网、只能写任务目录）。Linux 上没有 sandbox-exec，只有 Python 层的限制。所以对话 Agent 自由运行 Python 代码的工具（python_exec）默认关闭；确实需要时，在 app/.env 里加一行 ALPHATOWN_SANDBOX_PYTHON_EXEC=1 并重启，请只在你自己用的 Spark 上开。python_exec 关着，Agent 自己写的策略代码也照常运行：对话里 Agent 调用回测、参数优化、轮动和策略信号工具时可以附上策略代码，运行前不需要你确认，同样只受 Python 层的限制；经 MCP 接入的 AI 客户端调用这些工具也一样。策略工作室「AI 生成」的试运行和模型实验室的测评，跑的也是模型写的代码。别人给的策略代码，请先读一遍再回测或托管。改成局域网直连时一定要设访问令牌（见 5.9）。
• 识图（OCR）：扫描版 PDF 不能识别文字；截图里的文字只有当前模型选 Claude 时才能识别，其他情况请粘贴文字。HEIC 照片请先转成 JPG 或 PNG；旧版 Word 文档（.doc）请先另存为 .docx。
• 导出 PDF 的字体：Spark 自带的 Noto CJK 中文字体不能嵌入 PDF，AlphaTown 会自动改用系统里能嵌入的字体，不用另装：研报 PDF 用 Droid Sans Fallback（中文）加 DejaVu Sans（英文、数字和符号），资料研究 PDF 用 AR PL UMing（宋体风格）。这两款中文字体都没有粗体：研报的标题、表头和封面靠颜色和字号区分，其中的英文也不加粗，正文里加粗的数字和红绿涨跌数字照常加粗；资料研究 PDF 全文不加粗。导出 Markdown、HTML 不受影响。

  想让两种 PDF 都用黑体，可以换成文泉驿微米黑（它也没有粗体，换用后全文不加粗）。有 sudo 时运行 sudo apt install fonts-wqy-microhei，再运行 systemctl --user restart alphatown 重启。没有 sudo 时运行下面这一行：它把字体解压到 ~/.local/share/fonts/wqy，在 app/.env 里加一行 REPORT_FONT_PATH=… 指向它，再重启。REPORT_FONT_PATH 这一行不能省：Spark 上已经有能用的字体，不写它，AlphaTown 不会改用解压出来的字体。

  cd /tmp && apt-get download fonts-wqy-microhei && dpkg -x fonts-wqy-microhei_*.deb ~/.local/share/fonts/wqy && echo 'REPORT_FONT_PATH=~/.local/share/fonts/wqy/usr/share/fonts/truetype/wqy/wqy-microhei.ttc' >> ~/alphatown/AlphaTown-0.3.0-linux-arm64/app/.env && systemctl --user restart alphatown

  REPORT_FONT_PATH 指定两种 PDF 优先使用的中文 TrueType 字体文件（.ttf / .ttc）。研报 PDF 想要中文粗体，要自备带粗体的中文 TrueType 字体，用 REPORT_FONT_PATH 和 REPORT_FONT_BOLD_PATH 分别指定常规体和粗体。

• 模型实验室：GB10 的模型可用内存按统一内存约 80% 估算，能放下多大的模型以 Ollama 实际加载的结果为准。Ollama 在 Linux 上把日志写进系统日志，模型实验室读不到，部分数字只能按估算显示。「NVIDIA CUDA 生态接入」里的 pip install 命令是给 x86 GPU 服务器写的；在 Spark 上运行 vLLM、TensorRT-LLM 请用 NVIDIA NGC 为 DGX Spark 构建的容器。Ollama 是用 snap 装的（snap list ollama 能列出它）时，加速建议按 snap 版给出升级（sudo snap refresh ollama）和重启命令；不要用 Ollama 官网的安装脚本升级，那样会再装一个 Ollama 服务，和 snap 版抢 11434 端口。调整 Ollama 设置的建议只给出查看方法（snap info ollama），能设哪些项以 snap 自己的说明为准。
• 内网模型写 IP 地址：另一台机器上的模型，接口地址请写 IP 地址，不要写主机名（见上面「接入 Spark 上的本地模型」）。
• 本机文件夹：数据工作室不能选家目录下以 . 开头的隐藏文件夹（如 ~/.config、~/.mozilla）和 ~/snap，也不能选 /proc、/sys、/dev、/boot、/root、/var、/tmp、/snap：这些地方存着设置、密钥和浏览器资料。NAS 共享和 U 盘在 /media、/mnt、/run/user/<uid>/gvfs 下，可以正常使用。
• 局域网直连：后台服务只在本机地址上监听，别的电脑请用 SSH 隧道。在终端里运行、改成局域网直连并用 IP 地址打开时，浏览器不允许网页直接写剪贴板，个别「复制」按钮会提示手动复制。
• MCP：知识库与集成 页「MCP 服务」卡片里 Claude Desktop 的配置路径是 macOS 的；在 Spark 上请用「Claude Code 命令行」那一项接入。
• 手册里 Mac 的写法：本手册其他章节按 macOS 写成。⌘ 在 Spark 上换成 Ctrl；提到「访达」和 /Volumes 的地方，在 Spark 上对应「文件」应用和 /media、/run/user/<uid>/gvfs。
• 没有自动更新：程序也没有数字签名，请用随包的 SHA256SUMS 校验下载的文件。

2. 配置 AI 模型

2.1 哪些功能不需要模型

很多功能完全不需要 AI 模型，装好就能用：

• 看行情：总览、市场总览、个股分析、十字星选股池
• 找股票：智能选股（规则解析）、因子研究（因子检验）
• 练交易：策略回测（模板策略）、模拟交易、策略托管
• 盯盘提醒：自选与预警
• 管理成果：研报中心（含一键生成盘后复盘、盘前早报的数据部分）、导出与分享、知识库同步
• 接数据：数据工作室的数据源、数据集、送入资料研究
• 平台功能：工具广场、功能地图、设置

下面这些功能需要模型才完整；没有模型时，它们会这样处理：

2.2 本地模型还是云端模型？

💡 小贴士：两者可以混用。比如“意图判断、摘要”用本地小模型，“圆桌、深度研究”用云端大模型。见 2.7 按任务分配模型。

2.3 方案 A：使用本地模型（Ollama）

1. 打开 https://ollama.com ，下载并安装 Ollama，然后打开它（macOS 菜单栏会出现一个小羊驼图标）。
2. 打开终端，按你的电脑内存下载模型（复制粘贴，回车，等待下载完成）：

   你的内存	建议下载	说明
   8 GB	建议用云端模型（如默认的 DeepSeek）	内存太小，本机模型会很慢；实在要用，试 ollama pull qwen3.5:4b
   16–24 GB	ollama pull qwen3.5:4b	默认模型，支持工具调用。上下文自动按 16K：上下文越大越占内存，16K 给模型和系统留出余量
   32–48 GB	ollama pull qwen3.5:4b	同上，上下文按 32K
   64 GB 及以上	ollama pull qwen3.8:27b（Mac 上用 ollama pull qwen3.8:27b-mlx）	推荐：参数更多，速度更慢（见 2.8）；Mac 上的 MLX 版看图也用它
   想用资料研究的语义检索	再加 ollama pull bge-m3	约 1.2 GB，只用于检索，不能对话

   ⚠️ 注意：对话和圆桌都要靠模型调用工具查数据，请选标着 对话·工具调用 的模型。不要用 deepseek-r1:14b 这类不支持原生工具调用的模型做主模型：实测它在圆桌里一次工具都没调用；按内存估算，16 GB 的电脑也放不下它。模型实验室 的 加速建议 会按你的电脑内存给出推荐的模型和上下文。用独立显卡（NVIDIA / AMD）的电脑，按显存对照上表。

3. 回到 AlphaTown，点左下角模型状态 → 在 选择模型 窗口点 本地 Ollama → 选择模型 → 使用此模型。

本地模型列表里，每个模型都标明了：参数（模型大小）、量化、大小（占用磁盘）、工具调用（✓ 支持 / ✗ 不支持）、速度。右侧标签的意思：

💡 小贴士：如果窗口里显示「未连接到本地 Ollama」，先确认 Ollama 应用已经打开，再点 重新检测。

2.4 方案 B：使用云端模型

1. 在服务商网站注册并创建 API Key（一串以 sk- 等开头的密码样字符串）。模型选择窗口里每个提供方都有 获取 Key ↗ 链接，可以直接跳过去：

   提供方	说明
   Claude	工具调用、深度推理与联网搜索最完整，适合对话智能体与机构圆桌；中国大陆不能直接使用
   OpenAI	GPT 系列推理模型（GPT-6 Astra / 6.1 Sol / Luna），中国大陆需开启代理
   Gemini	Google Gemini（3.8 Flash / 3.1 Pro / 3.5 Flash-Lite），用 Google AI Studio 的 Key，中国大陆需开启代理
   DeepSeek	默认的云端服务商：国内可以直接连接，中文能力强、价格低
   通义千问	阿里云百炼平台
   Kimi	月之暗面，长上下文
   NVIDIA	NVIDIA API Catalog 托管的模型，Key 以 nvapi- 开头；型号以目录页面为准，可在「其他型号」里填任意型号
   自定义	任意兼容 OpenAI 格式的接口（填 接口地址（Base URL） 和 模型 ID）；可以保存多个，随时切换

2. 在 AlphaTown 里按下一节的步骤填入 Key 并切换。

OpenAI 怎么接：

1. 打开 https://platform.openai.com/api-keys （模型选择窗口里 OpenAI 的 获取 Key ↗），登录后点 Create new secret key，复制以 sk- 开头的 Key；账户需要先充值。
2. 中国大陆需要先开启代理 / VPN，并选择 OpenAI 支持的地区的节点。AlphaTown 通过系统代理访问 OpenAI，不需要另外设置。
3. 模型选择窗口 → OpenAI → 选型号（GPT-6 Astra 最强、GPT-6.1 Sol 性价比高、GPT-6 Luna 最快最便宜）→ 在 API Key 框粘贴 → 测试连接 → 使用此模型。

Gemini 怎么接：

1. 打开 https://aistudio.google.com/apikey （模型选择窗口里 Gemini 的 获取 Key ↗），用 Google 账号登录，点 Create API key 并复制。
2. 同样需要开启代理，节点要在 Gemini 支持的地区（否则会提示「当前网络所在地区不受支持」）。
3. 模型选择窗口 → Gemini → 选型号（默认 Gemini 3.8 Flash；复杂推理选 Gemini 3.1 Pro；要快选 Gemini 3.5 Flash-Lite）→ 粘贴 Key → 测试连接 → 使用此模型。

自定义接口怎么接（vLLM、llama.cpp、LM Studio 等兼容 OpenAI 格式的服务，在本机、局域网里的另一台电脑上或云端都行）：

1. 模型选择窗口 → 自定义 → ＋ 新增接口。
2. 填写：名称 随意（例如「4090 · Qwen72B」，留空就用「主机 · 模型」）；接口地址（Base URL） 填到 /v1 为止（vLLM 常用 http://127.0.0.1:8000/v1，llama.cpp 的 llama-server 常用 http://127.0.0.1:8080/v1）；模型 ID 和服务端 /v1/models 返回的一致；API Key 只有远程接口才需要；上下文长度（可选） 填服务端的最大上下文（例如 vLLM 的 max-model-len），长文会按它裁剪，不知道就留空。
3. 点 测试连接，通过后点 保存并使用。

• 可以保存多个接口（不同显卡、不同电脑、不同模型，最多 50 个）：自定义 列表里每行都有 使用、测试连接、编辑、删除；点 使用 立即切换，左下角显示接口的名称。按任务分配（见 2.7）里也能给不同任务指定不同的接口。
• 局域网里另一台电脑上的模型：接口地址请写 IP 地址，例如 http://192.168.1.50:8000/v1。写主机名（如 spark-2.local）会被当成远程接口：必须用 https://、填 API Key，还会走系统代理。第一次连局域网里的服务时，macOS 可能会询问是否允许访问本地网络，点 允许。
• 本机或局域网 IP 上的接口按本地模型处理；其他地址按云端模型处理（「星球内容只交本机模型」这类隐私设置不会把内容发给它，见 3.6）。API Key 只发给保存它的那个地址。
• 工具调用：对话 Agent 要靠工具调用查数据。vLLM 启动时要加 --enable-auto-tool-choice 和与模型对应的 --tool-call-parser；llama-server 要加 --jinja。

💡 小贴士：保存 Key 后，OpenAI 和 Gemini 的型号列表会多出该 Key 能用的其他对话型号（标「接口返回」）。读取失败不影响使用，也可以在 其他型号 里直接填型号 ID。

⚠️ 注意：API Key 相当于你在服务商那里的“付款密码”。不要发给别人，不要截图分享。

2.5 模型选择窗口：一步一步来

1. 点左侧导航栏最底部的模型状态卡片，弹出 选择模型 窗口（也可以用键盘 Tab 选中它后按回车）。
2. 窗口顶部有两个标签：选择模型（选一个“当前模型”）和 按任务分配（见 2.7）。先留在 选择模型。第一次打开时选中的是默认的 DeepSeek。
3. 点一个提供方：本地 Ollama、Claude、OpenAI、Gemini、DeepSeek、通义千问、Kimi、NVIDIA、自定义、离线演示。
4. 在下方列表里点选一个型号。每个型号都标了是否支持工具调用、速度和一句话说明。列表里没有的型号，可以选 其他型号 自己填 ID。
5. 云端提供方需要在 API Key 框里粘贴 Key。框旁边的状态：
   • 未设置：还没有 Key；
   • 已保存 · sk-…abcd：已保存（只显示掩码），留空就沿用，填写就替换；旁边有 删除 按钮；
   • 来自 .env：Key 来自配置文件（见 2.10）。
6. 点 测试连接（见下一节）。
7. 通过后点 使用此模型。右下角提示「已切换到 ……，立即生效」，不需要重启。

💡 小贴士：窗口底部左侧的「当前：……」显示你正在使用的模型。点 取消 或按 Esc 可以关闭窗口，不做任何修改。

2.6 测试连接

点 测试连接 后，AlphaTown 会让模型用一句话回复，并报告速度：

💡 小贴士：本地模型第一次测试要先“载入内存”，可能要等几十秒，界面会显示「已等待 N 秒」，属正常现象。

2.7 按任务分配模型

默认是简单模式：所有任务都用“当前模型”。 大多数人不用改。

如果你想更快或更省钱，可以给不同任务指定不同的模型。例如：判断意图用本地小模型（快），圆桌讨论用云端大模型（强）。

打开方式（三个入口，设置是同一份）：

• 模型选择窗口 → 按任务分配 标签；
• 工具广场 页顶部的 模型与任务分配 面板 → 配置；
• 模型实验室 页的 推荐路由 部分。

操作步骤：

1. 打开左上角的 按任务分配 开关。（关闭 = 全部任务使用当前模型。）
2. 两种方式任选其一：
   • 用预设：点 预设方案… 下拉框，选一个方案，确认后点 应用：

     预设	效果
     全部跟随当前模型	恢复默认简单模式
     全部本地	所有任务用本机 Ollama 模型：数据不出本机、无 API 费用
     本地+云端混合	意图判断、摘要、结构化抽取等轻任务用本地小模型；对话、圆桌、辩论、裁判、写作、深度研究与代码用云端强模型
     全部云端	所有对话类任务用已配置 Key 的云端模型（检索向量仍用本地模型）
     一键按推荐	每个任务采用推荐模型

   • 逐个指定：在每一行的下拉框里选模型。下拉框里的标注：★ = 推荐，✓ = 适用，⚠ = 可用但有限制（例如不支持工具调用），✗ = 不适用 / 不可用。每行下方会显示 推荐：……，标注 实测（来自模型实验室的测评）或 经验（按能力、规模、速度的经验规则），点 采用 即可。
3. 改动立即生效，不需要保存或重启。
4. 可选：点 检测模型，逐个快速检测所有可用模型（延时、首字、是否支持工具调用），下拉框里的标注会随之更新；点某一行的 测试，用模型实验室的对应任务测评所选模型。

任务一览：

⚠️ 注意：这项功能仍在逐步接入各模块。标注「接入中」的任务，暂时仍使用当前模型；「当前生效」一行会告诉你实际用的是哪个模型。

2.8 笔记本电脑上的速度预期

以下时间综合了实测和一般经验，仅供参考，实际取决于你的电脑、模型和网络：

💡 小贴士：想知道“这台电脑适合用哪个模型”，打开 模型实验室：它会检测你的芯片、内存和显卡，用 AlphaTown 自己的 8 项真实任务给模型打分（工具调用、结构化输出、早报解读、资料研究、自然语言选股、策略生成、辩论回合、摘要），并在 加速建议 里告诉你怎么让本地模型更快（例如点 预热当前模型）。

2.9 隐私与密钥安全

• API Key 只保存在你的电脑上（程序数据目录里的一个文件，只有你的系统账户能读）。网页上只显示掩码，例如 sk-…abcd，完整的 Key 不会再传回浏览器；服务商的报错里如果带着 Key，显示和记录日志前也会换成「[Key 已隐藏]」。
• 本地模型：问题和数据都不离开你的电脑。
• 云端模型：你的问题，以及为回答问题而查到的数据摘录，会发给你选的模型服务商。不想外发的内容，请用本地模型。
• 行情数据：由你的电脑直接向公开数据源请求。
• 持仓与自选：默认不交给 AI 分析，只有你明确提到时才读取（见 2.12）。
• 知识星球令牌、Notion 令牌等也只保存在本机。
• 授权服务（登录设备）：为确认一个授权码最多同时在两台设备上使用，AlphaTown 会在启动时和之后大约每小时（桌面版在电脑唤醒后也会）连接发行方的授权服务（license.dingyuanying.com），发送：授权编号、本机设备编号（由本机的硬件或系统编号单向计算得到，不能反推出原来的编号，换授权码也会变）、应用版本和系统版本。激活时还会发送授权码本身，用来证明你持有它（里面的持有人信息发行方本来就有，服务端验证后不保存）。不发送你的姓名、电脑名、用户名、文件、自选、对话或其他任何内容。授权服务只保存授权编号、到期日、设备编号、版本和登录 / 最近联网时间，不记录 IP 地址；到期 400 天后自动删除，也可以联系发行方随时删除。连续 7 天连不上授权服务时，需要联网确认一次才能继续使用。

2.10 （进阶，可选）用配置文件设置模型

网页里的选择会覆盖配置文件，所以一般不需要改配置文件。如果你习惯用配置文件：

1. 在终端进入 AlphaTown 文件夹，输入 open -e .env（macOS 会用“文本编辑”打开；Linux 用任意文本编辑器打开 .env）。
2. 按文件里的注释填写。例如使用 DeepSeek：

   LLM_PROVIDER=openai_compat
   OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
   OPENAI_API_KEY=sk-...
   OPENAI_MODEL=deepseek-chat

   OpenAI 和 Gemini 推荐直接在模型选择窗口里粘贴 Key。一定要写在文件里时：Gemini 写 GEMINI_API_KEY=…；OpenAI 要同时把 OPENAI_BASE_URL 改成 https://api.openai.com/v1（只写 LLM_PROVIDER=openai 而不改地址，连的仍是 DeepSeek）。

3. 保存，然后重启服务（见 5.5）。

💡 小贴士：.env 是隐藏文件。在“访达”里按 ⌘ + Shift + . 可以显示隐藏文件。

2.11 模型排队：本地模型一次只做一件事

本地模型（Ollama）同一时间通常只能处理一个请求。AlphaTown 在每个本地模型前面放了一个“排队口”，按优先级依次处理：

• 有任务在等本地模型时，左下角模型状态卡片下方会出现「模型 · 排队 N」；鼠标停在上面，可以看到对话 / 手动 / 后台各有几个在运行、几个在排队。没有排队时这个小标不显示。
• 排队等待的时间不算进超时：任务不会因为排在后面而被判失败。对话总是排在最前面，但不会打断正在运行的那一个。
• 对话进行中，同一台本地模型服务上的后台任务会先等一等，避免和你的对话抢资源。
• 正在等待的任务会显示「排队中」（例如 AI 公告台的「AI 摘要排队中」），轮到它时自动开始。
• 云端模型不排队，直接调用。

💡 小贴士：电脑性能足够时，可以在 .env 里用 MODEL_QUEUE_LIMITS 给某个本地模型设置同时处理几个请求（例如 MODEL_QUEUE_LIMITS=qwen3.5:4b-mlx=2），改完重启服务。一般不需要改。

2.12 隐私与个人数据（默认关闭）

设置 页 模型与智能体 卡片里，「权限模式」下面一行是开关 分析时结合我的持仓与自选（默认关闭）。这里的“个人数据”指：模拟账户（持仓、委托、成交）、自选股及其分组、预警、策略托管，以及记忆里你自己的决策记录和个人偏好。

• 关闭时（默认）：AI 分析（对话 Agent、自动任务、盘后复盘 / 盘前早报、机构圆桌）不会主动读取或提起这些内容。只有当你在提问里明确要求，例如「看看我的持仓」「我的自选今天怎么样」，这一次才会读取。让 AI 帮你“做事”（例如「把茅台加入自选」「模拟买入 100 股」）时，AI 只拿到执行这件事的工具，不会顺便读取你的其他数据；是否要你确认，照常按 权限模式（见 3.2）。
• 开启后：分析时会结合你的持仓与自选，例如复盘里点评你的模拟持仓。
• 资料研究里的个人资料：券商对账单、持仓截图这类导入的资料，系统会自动识别并标 个人，关闭时 AI 不使用它们。自动识别漏掉的，在资料行的 ⋯ 里点 标为我的个人资料，或导入时勾选 这是我的个人资料（持仓、对账单等），效果一样（见 3.5 的「个人资料标记」）。
• 总览、模拟交易、自选与预警这些页面本来就显示你的数据，不受这个开关影响。
• 开关立即生效，不需要重启。

💡 小贴士：使用云端模型时，被读取的个人数据会随问题一起发给模型服务商（见 2.9）。不想外发，就保持关闭，或改用本地模型。

3. 按场景上手（「我想……」）

3.1 了解今天市场情绪

1. 点左侧 市场总览。
2. 从上往下看：
   • 指数卡片：八个主要指数的点位、涨跌和当日走势，点卡片进入该指数的走势页。
   • A股恐贪指数：仪表盘指针越靠左越恐惧，越靠右越贪婪。下方列出五组分项得分（趋势动量、市场广度、涨跌停情绪、量能与两融、波动与避险）和 短线情绪周期。
   • 恐贪指数走势：右上角切换 分时 / 日线。分时 是当天 09:30–15:00 的走势（中间的午间休市被压缩掉，和股票分时图一样），虚线是昨收值，背景按 极度恐惧 / 恐惧 / 中性 / 贪婪 / 极度贪婪 分档着色，鼠标停在线上能看到当时的读数和较昨收变动最大的分项；收盘后图上会多一个 收盘正式值。日线 是每个交易日收盘后的正式值，可选 近3月 / 近1年 / 全部，用来看情绪在升温还是降温。
   • 市场广度：上涨 / 下跌 / 平盘家数、涨停 / 跌停家数、成交额，以及涨跌幅分布柱状图。
   • 拥挤度：全A 和沪深主板、创业板、科创板、北交所各一行，看板块里排名前 5% 的股票拿走了多少成交额。右上角可切换 按市值（再选 总市值 / 流通市值）和 按成交额 两种排名方法，以及分位窗口（近半年 / 近 1 年 / 近 2 年）。先看 分位（当前值在过去这些交易日里的位置）和档位（偏低 / 正常 / 偏高 / 极高），不要只看百分比本身；点某一行，下方展开这个板块的拥挤度走势和每天的成交额。盘中显示「盘中（截至 hh:mm）」，盘中的分位是拿来和历史收盘值比的，只供参考；每个交易日收盘后自动记下当天的收盘值。需要注意的情况会直接写在卡片上：比如行情走了备用数据源、没有市值时，按市值的一栏改显示最近一次收盘，并注明日期。
   • 恐贪指数分项：14 个分项各自和近 750 个交易日的历史比较，告诉你“这个读数在历史上算高还是低”。
   • 板块热力图：方块越大成交越多，越红涨得越多、越绿跌得越多。可切换 行业 / 概念，点板块看成分股。
   • 连板天梯 · 晋级率：连续涨停的股票按天数排列；晋级率 = 昨天的 N 板今天有多少继续涨停。
   • 主力资金流向：可按 行业 / 概念 / 个股，以及 今日 / 3日 / 5日 / 10日 / 20日 查看。
   • 两融余额：融资融券余额近 120 个交易日的变化。
   • 北向 · 南向资金：沪深港通的成交情况。
   • 个股排行：涨幅榜、跌幅榜、成交额、换手率、人气榜。
   • 7×24 快讯：可切换 只看重要。
   • 龙虎榜：当天上榜股票、买卖金额和上榜原因。
3. 想让 AI 用大白话总结今天的市场，点页面右上角（↻ 刷新 右边）深蓝色的 问 … 解读今日市场 按钮（按钮左侧有一个 “A” 形标志），会自动跳到 对话 Agent 并提问。

💡 小贴士：恐贪指数的 分时 是盘中估算：交易时段里 AlphaTown 每 5 分钟用当时的行情算一次，图上标着「盘中估算 · 收盘后以正式值为准」。其中两融分项是 T+1 数据，盘中一直沿用上一交易日的值；成交额分项拿当天到此刻的成交额，和近 20 个交易日同一时刻通常完成的比例对比。分时只在 AlphaTown 运行时记录，没运行的时段留空、事后不会补录；数据源暂时连不上的时段也会留空并注明，开启 一键全停 时分时同样暂停记录。策略回测和托管只用收盘后的正式值（日线），不用分时。

⚠️ 注意：北向资金的每日净买入数据自 2024 年 8 月起已停止公开披露，所以页面上会显示「未披露」，这是正常现象。

💡 小贴士：第一次打开时 拥挤度 还没有历史，分位一栏显示「样本不足」。AlphaTown 会在收盘后（15:30 起，非交易日全天）自动补齐近 2 年的历史，大约 1 小时，交易时段自动暂停、下次空闲时接着补，卡片下方能看到进度；需要 AlphaTown 服务保持运行（调度器开启）。收盘值在 15:10 后记下；那会儿应用没开的话，下一个交易日开盘前或周末打开时补记。回补用的是今天的股票名单，之后退市的股票当年的成交额不在里面，所以每天都和交易所公布的成交额核对，对不上的部分按最坏情况算到可能缺数的板块上，差额超过该板块成交额 1% 的日子标为不完整、不计入分位。之后漏记的日子攒够 5 天才补一次（每周最多一次，约 40 分钟）。

3.2 深入研究一只股票

1. 用顶部搜索框找到股票（见 1.6）。
2. 依次浏览 走势、基本面、估值、资金 等标签页。新手建议重点看：
   • 估值：现在的市盈率 / 市净率处于历史什么分位（越低越“便宜”，但便宜不等于会涨）；
   • 基本面：营收、利润是在增长还是下滑；
   • 新闻公告：最近有没有重大事项。
3. 点股票信息下方那排按钮最右边的 ✦ 问 …，AI 会综合基本面、估值、技术面和资金面给出观点、值得关注的地方和风险提示（对话里不给入场区间、仓位、止损、目标价这类交易计划）。
4. 想听更全面的意见，点 ⚖ 机构圆桌（见 3.4）。

对话 Agent 的几个实用按钮

在 对话 Agent 输入框上方有四个模式按钮：

欢迎页还有 ⚡ 技能 Skills：每个技能是一套专家工作流（例如选股、复盘），点一下会把「请使用「…」技能：」填进输入框。

回答里的数字核对

回答用到工具时，AlphaTown 会把回答里的价格、涨跌幅、金额等数字，逐个和这一轮工具查到的数据比对：允许四舍五入，万、亿按实际单位换算，涨跌、流入流出的方向要一致，「超过」「不到」按上下限判断。

• 找不到出处的数字下面加一条虚线。鼠标停在上面，会提示「这个数字在本轮工具结果里没找到出处」；数字前面写的指标在数据里是另一个值时，提示里一并写出，例如「工具结果：市盈率 21.37 倍」。
• 回答下方显示「n 个数字已核对 · m 个未找到出处」，点后半句可以逐个定位。
• 回答原文一个字都不改。日期、股票代码、序号、型号、版本号、代码块里的数字和你自己提到的数字不参与核对；回复「继续」后的续写也会核对。
• 「未找到出处」不一定是错的（例如 AI 自己换算出来的数），但值得回到工具卡片或原始数据看一眼。

开关在 设置 页 模型与智能体 卡片里的 对话回答数字核对，默认开启；关闭后不再核对，已有的标记也不再显示。

权限模式与确认卡片

AI 有时需要“动手”，比如加自选、建预警、模拟下单。为了安全，对话页右上角有 权限 下拉框：

确认卡片长这样：

• 卡片写明要做什么、参数是什么、有效期到什么时候。
• 点 确认执行 才会执行；点 拒绝 则不执行，AI 在下一轮对话里会知道你拒绝了。
• 涉及模拟资金的卡片标题是「⚠ 资金操作待确认」，并显示方向、数量、价格和预估费用。
• AI 自己说“已确认”不算数，只有你亲手点的才算。

3.3 按条件找股票

智能选股：一句话找股票

1. 点左侧 智能选股。
2. 在顶部输入框用大白话描述条件，例如「市盈率低于15，股息率大于4%，市值大于100亿，按股息率排序」，按回车或点 ⌕ 智能选股。也可以直接点输入框下方的示例。
3. 系统把你的话解析成一条条 筛选条件（可以逐条修改、删除），在全市场 5000 多只 A 股里实时筛选。
4. 输入框右侧可选解析方式：自动解析、规则解析（不用模型）、大模型解析。
5. 下方 选股模板 里有现成条件组，例如低估值高股息、强势放量、超跌反弹、创新高、大盘蓝筹、高ROE白马、主力资金流入等，点一下就套用。
6. 结果表可以点表头排序，也可以 ⬇ 导出 CSV 或 ★ 前 20 只加入自选。点任意一行进入个股分析。
7. 每次选股都会自动记进结果下方的 选股历史（见下一节）。
8. 从结果点进个股后，个股页顶部有一条 第 k / N 只（按结果表当前的排序和显示数量）：点 ‹ 上一只 / 下一只 ›，或按键盘 → / J（下一只）、← / K（上一只）逐只翻看，停在当前的标签页（比如基本面）。翻了多少只，点 ← 返回股票池 或按一次浏览器「后退」都回到选股结果：条件、排序、显示数量和滚动位置都在，刚看过的那只高亮，不会重新筛选。

专题：国家产业基金减持。选股模板下方 专题 一行点 国家产业基金减持，列出大基金（国家集成电路产业投资基金一、二、三期）以及制造业转型升级基金、国企结构调整基金、国风投基金等国家产业基金近期公告减持的股票：减持方、公告标题（点开看原文）、公告日期、距今天数、公告以来涨跌幅、计划减持比例 / 股数、最新价和当前市值。可选近 30 / 90 / 180 / 365 天、按减持方筛选，只看减持计划 或 全部减持公告（含进展、结果）；标题旁的「未见进展 / 实施中 / 已结束」是这个计划后来的公告情况。涨跌幅 = 最新收盘价 ÷ 公告前最后一个收盘价 − 1（前复权），15:00 收盘后或休市日发布的公告从下一个交易日起算。第一次打开要逐只读取公告，约 1～2 分钟；之后 6 小时内直接显示，点 ↻ 刷新 重新读取。点一行同样可以逐只翻看、返回。仅供研究，不构成投资建议。

专题：公募调仓。专题 一行点 公募调仓，按季度对比公募基金季报的前十大重仓（默认易方达、景顺长城、嘉实、富国、广发、汇添富、华夏、南方、国泰、博时 10 家）。上方选 对比 的两个季度（默认最新大部分已披露的季度和它的上一季）、范围（主动核心 = 普通股票型 / + 偏股混合 / 全部类型）、基金公司 和 分组（按申万二级行业，或选一个 我的赛道：它的子赛道就是产业链的各个环节，只统计它的成分股）。八个标签页：

• 个股：持有基金数（前 → 后，新进 / 退出几只）、持仓市值、去漂移 tilt、渗透率、仓位中位数、中位名次、分歧度、净主动流。去漂移 tilt = 本季仓位 − 上季仓位 ×（1 + 股价涨跌）÷（1 + 基金净值涨跌），对两季都持有的基金取平均，单位百分点：扣掉了股价涨跌带来的被动变化，正数才是主动加仓；两季都持有的基金 ≥ 5 只且 |tilt| ≥ 0.3pp 标「强」。渗透率 = 持有基金数 ÷ 已披露基金数（选了我的赛道时，分母只算前十大里有这个赛道股票的基金）。
• 产业链：每个环节的标的数、净新晋基金数（新晋 − 跌出）、持仓市值、强 tilt 均值和票数、净主动流、代表股，附净新晋柱状图。
• 基金公司：每家公司的持仓市值、单只基金在这组股票上的仓位中位数及变化。
• 新进 / 退出：上季没有、本季进入前十大的股票，和反过来跌出前十大的股票。退出只表示跌出前十大，不等于清仓。
• 拥挤度：渗透率 × 仓位中位数散点图，越靠右上越拥挤。
• 主被动：同一批股票的持仓市值按普通股票型 / 指数增强 / 被动指数 / 偏股混合拆开，以及落在前十大第几名（名次结构）。
• 历史走势：每个季度一列，看 市场（所选赛道的市值占比、主被动占比、Top1–3 / Top6–10、集中度、持有的股票数）、个股（搜索，或在「个股」页点名称旁的 走势：持有基金数、持仓市值、仓位中位数、渗透率、中位名次、较上一季的 tilt）、环节 / 行业 和 基金公司，图表 + 表格，可导出 CSV；还在披露的季度画成虚线、标「部分 k/N」。
• 发布进度：所选季度每家公司已披露 k / N 只。季报一般在季度结束后 15 个工作日内发完（三季报约 10 月 20～25 日）；没发完时各页只用已披露的基金对比，并标「部分数据」。

看以前的季度：在「历史走势」里选 历史季度 的起点（默认 2023Q1，最早 2019Q1），点 补历史数据——每只基金每年读 1 次，后台进行，可取消、下次接着读。补完后 对比 可以选任意两个季度（如 2024Q4 → 2026Q2，tilt 直接比较两端）。只能读到现在还在的基金，已清盘的不在名单里；页面按普通股票型规模估算早期季度的覆盖率。

检查新季报：按钮下方一行写着最新完整季度、正在披露的季度已披露几只（k/N）、预计截止日（季度结束后 15 个工作日）、上次检查时间和读到了几只基金的新季报；旁边是 每日自动检查 开关（默认关闭）。新季度过半基金已披露时，会提示「已有 k/N 只披露，可以开始对比」，对比也默认换成上一季 → 新季度。

第一次打开会在后台抓取基金名单、季报持仓、基金净值和股价，10 家公司约 10～15 分钟（有进度和预计时间，可 取消，下次从断点继续，重启后也会接着抓）。之后点 ↻ 检查新季报 只读取还没披露的基金。⚙ 设置 里可以增删基金公司（从全部基金公司里搜索）、单独添加基金（按代码或名称搜索）、勾选「全部公募（主动权益）」（所有公司的普通股票型 + 偏股混合，首次约 1 小时，每天最多 8000 次请求，分几天抓完）、「每日自动检查」（季度结束后第 15～50 天每天 17:00 后自动检查新季报）。每个标签页都能 导出 CSV；点一行进个股页，可以逐只翻看、返回；个股页「股东」标签下也有一块「公募持仓」。仅供研究，不构成投资建议。

💡 小贴士：默认排除 ST 股和停牌股。金额可以直接写「100亿」，百分比写「5」代表 5%。← → 和 J / K 在输入框里打字、有弹窗时不起作用；点进了能左右滚动的宽表格时，← → 仍是左右滚动表格；↑ ↓ 仍是滚动页面。刷新过页面后回到选股，显示的是这次选股保存的结果（最多 2000 只，同「查看」）；要最新行情，点结果上方的 用当前行情重新选（另存为一条新记录）。

选股历史：回头看「此后涨跌」

在 智能选股 页上发起的每一次选股（一句话、条件、选股模板）都会自动存进结果下方的 选股历史：条件、排序、命中数、行情时间，以及当时选出的全部股票（最多 2000 只）和它们当时的价格。两分钟内用同样的条件再选一次，只更新那一条，不会重复记录。

• 查看：在结果区显示当时选出的股票，多一列 此后涨跌 = 现价相对选出时价格的涨跌（未复权），标题行给出平均值。点 返回当前结果 回到刚才的结果。从这里点进个股，同样可以逐只翻看、返回。
• 重新运行 / 用当前行情重新选：用同一组条件在今天的行情上再选一次，另存为一条新记录。
• ⬇ 导出 CSV：导出那次选出的股票；📦 回测这批股票：从选股那天起回测这批股票（见 3.8 的「更多回测」）。
• 📌：置顶。置顶的记录不会被自动清理，最多置顶 100 条；未置顶的只保留最近 200 条。删除 删一条，清空 只删未置顶的。

💡 小贴士：选股历史只保存在本机，属于你的个人数据，AI 不会读取它。只有你自己在页面上发起的选股才会记录，AI 或接口调用的选股不会写进来。

因子条件：按因子值或排名选股

在 智能选股 的条件里点 + 因子条件，从因子库或 我的因子 里选一个因子：可以按因子值筛选，也可以按排名取前 / 后 N%（在候选股票里，或在沪深300、中证500 等范围内排名）。结果表会多出一列因子值，表头写明因子值截至哪天收盘，也可以按它排序。

💡 小贴士：带因子条件的模板会记住保存时的公式。之后改了 我的因子 的公式，模板仍按原公式选股，并给出提示。

十字星选股池：找“犹豫”的 K 线

1. 点左侧 十字星选股池。
2. 系统扫描全市场，找出今天收出“红十字星”的股票（开盘价和收盘价几乎一样、收盘略高于开盘，上下都有影线，见第 6 章）。
3. 顶部可调：交易日（2023-01-04 起的任一交易日，见下文「后续走势复盘」）、板块（全部 / 主板 / 创业板 / 科创板 / 北交所）、总市值、排除 ST / 退市整理、排除北交所。
4. 形态细分为 标准十字星、长腿十字星、蜻蜓十字星、墓碑十字星，点标签筛选。
5. 左侧列表会自动滚动（可点 自动滚动 开关，选 慢 / 中 / 快），右侧显示选中股票的 K 线；点 进入个股分析 →，或点 问 … 解读这根十字星 让 AI 解读。
6. 存档：收盘后（交易日 15:05 以后，或休市日）第一次打开本页时会自动存档，所以筛选栏右侧（恢复默认 和 刷新 之间）的按钮通常已经是灰色的 已存档，不用再点。盘中想提前保存当时的结果，可以点 存档当日。存过的日期都能在「交易日」下拉框里回看。

按我的赛道看十字星：在 我的赛道 里建好自己的赛道（如 CPO、PCB、AI软件）后，十字星选股池的筛选区会多出一行 我的赛道，每个一级赛道后面是命中数，点 ▸ 才展开它的二级赛道。可以多选（满足任一即可），和行业、赛道、形态、市值等筛选同时生效，后续走势复盘 也跟着变；选一级赛道就包含它的二级赛道。列表每行的小标签是这只股票所在的赛道，点它打开那个赛道。

⚠️ 注意：十字星只说明当天多空力量暂时平衡，不能单独作为买卖依据。

十字星 · 后续走势复盘：过去的十字星后来怎么走

在 交易日 里选一个过去的交易日（2023-01-04 起都可以；没有存档的日子按全市场日线现算，口径和当天一样），筛选区下方会出现 后续走势复盘 卡片，统计这一天筛出的十字星之后的表现。

1. 第一次使用：卡片提示「首次使用需准备全市场历史行情」，点 开始准备。它在后台下载全市场日线（约 7 分钟，有进度条，可以离开页面），只需准备一次，之后会自动补上新的交易日。
2. 复盘周期：T+1 / T+3 / T+5 / T+10 / T+20（买入后第 N 个交易日收盘）。离今天太近时，只显示已经走完的周期，另加一个「截至 某日（N 日）」，表示到最近交易日为止的那一段。
3. 买入方式：当日收盘买入（十字星当天收盘价）或 次日开盘买入（下一个交易日开盘价；次日停牌的，复牌后开盘买入，标「延后买入」）。
4. 卡片内容：
   • 指标：样本、平均收益（及较全市场）、中位数、胜率（收益 > 0 的比例）、跑赢沪深300、跑赢全市场、平均最大涨幅、平均最大回撤；
   • 基准对比：同一窗口、同一买入方式下，十字星组合 vs 沪深300 vs 全市场等权（那一天所有交易的股票，不受你的筛选影响）；
   • 平均累计收益：四条线逐日的累计收益路径——十字星平均、十字星中位数、沪深300、全市场等权；
   • 按形态、按板块、按行业 分组统计；
   • 逐只明细：买入价、收益、超额、最大涨幅、最大回撤、窗口内涨跌停次数和状态（停牌、已退市、未买入），可点表头排序，点一行看它前后的 K 线。
5. 列表上方的所有筛选（板块、市值、形态、行业、赛道、我的赛道）同样作用于复盘。

⚠️ 注意：收益按前复权计算，未计交易成本；停牌股按最后价格计算；行业和赛道用的是今天的分类。最新的交易日还没有“之后”，卡片会写「后续走势将在之后的交易日更新」。过去的统计不代表将来。

因子研究：检验“什么样的股票更容易涨”（进阶）

“因子”就是给股票打分的规则，比如“过去 20 天涨得多的”“换手率低的”。因子研究帮你用历史数据检验：按这个分数排队，排在前面的股票后来是不是真的表现更好。

1. 点左侧 因子研究。
2. 左边 因子库 有几十个经典因子（动量、价值、质量、波动等），点一个，它的公式会填进 因子表达式。也可以自己写，例如 rank(ts_mean(turnover, 20)) * -1。
3. 设置 股票池（如沪深300、中证500，也可以选 自定义股票池）、区间、预测周期（交易日）（1日 / 5日 / 10日 / 20日）、分组数、建仓价，点 ▶ 开始检验。第一次检验要先下载股票池的历史行情，沪深300 大约要等半分钟；之后读本机缓存，不到 1 秒。
4. 结果里看这几张图：IC 时间序列（分数和后续涨跌的相关性，持续为正说明有效）、分组年化收益（分数最高组是否明显好于最低组）、分组净值、多空组合净值。
5. 有模型时，可以在 AI 因子研究 里写一句投资假设（例如「低换手、低波动的股票未来表现更好」），点 ✦ AI 提出并检验因子，让 AI 自动提出候选因子并逐个检验。
6. 样本外留出（默认开启）：区间最后一段（自动选最后 25% 或最后 12 个月，取较短的）不参与判断。结论、方向和候选排序只看前面的样本内，结果里另外列出样本外的 IC 和多空收益，图上浅色底的一段就是样本外。样本内已经判为不通过的因子，样本外出现反向或新信号时会如实写出来，但不能据此改判。

💡 小贴士：样本外只在第一次检验时有效。看过样本外的结果再回头改公式、换因子，这段样本外就成了挑选的一部分，不再能说明问题。

3.4 让多位专家讨论一只股票（机构圆桌）

机构圆桌投研 模仿基金公司的投研流程：多位 AI 分析师各自研究 → 多头和空头辩论 → 研究总监汇总 → 交易员制定计划 → 风控辩论 → 投资决策委员会给出评级。你还可以请“嘉宾专家”列席，比如芒格、王阳明、丁元英。

发起一场圆桌

1. 点左侧 机构圆桌投研（或在个股页点 ⚖ 机构圆桌，股票会自动填好）。
2. 在 发起投研圆桌 卡片里：
   • 先在顶部选 个股、组合 或 事件·走势：个股 研究一只股票或指数；组合 一次研究 2–8 只，最后由“配置官”给出组合权重，并可填 风险偏好（配置官） 和 组合资金；事件·走势 是就一个事件、一段走势或今天的大盘开会（测试版，见下文「事件圆桌」）。来回切换时，组合里选好的标的、风险偏好和资金都保留。
   • 研究标的：输入代码、名称或拼音，从下拉中选择。
   • 圆桌模板：

     模板	说明
     全景评审	7 个阶段：复盘 → 并行研究 → 多空辩论 → 研究总监 → 交易员 → 风险辩论 → 投委会
     经典十三人	7 个阶段 13 位智能体，研究阶段为基本面、消息面与政策、技术面、宏观与市场情绪四位分析师
     快速评审	2 个阶段：分析师并行研究 → 基金经理直接给结论

   • 研究分析师：点选要参加的分析师（数字是综合评分里的权重）。
   • 嘉宾专家：可选，见下文。
   • 研究深度：标准（辩论 1 轮）或 深度（辩论 2 轮，取数更多）。
   • 运行模式：

     模式	说明
     自动	接入了真实模型就用大模型，否则用规则模式（选了离线演示时也用规则模式）
     大模型	各角色由 AI 发言（需要模型；几分钟到二十多分钟，本机模型更久，见 2.8；开跑前看下方「预计用时」）
     规则模式	不调用 AI，按真实数据和规则打分（约 10–20 秒）

   • 辩论轮数：大模型模式下有效。
   • 输出：完整结论（评级、情景、交易计划与风险评审，只在本机显示）或 证据模式（同样的席位和数据卡，只给证据、各维度评分、多空论据与风险，不出评级、目标价、交易计划和仓位；组合也不做配置）。Linux 版（DGX Spark）默认证据模式，可用环境变量 RESEARCH_EVIDENCE_DEFAULT=on / off 改默认值；通过 MCP 调用的深度研究固定为证据模式。
   • 预计用时：按所选模板、分析师、嘉宾、模型和这台电脑的速度估算（跑过同一模型后按实测校准）。超出 1 小时时间预算时，先精简可选内容（嘉宾研究、嘉宾点评和投票、第 2 轮辩论、结辩、风险辩论），并列出会精简哪些；分析师、多空辩论、研究总监、交易员、基金经理是核心席位，不会因为时间改用规则。如果连核心席位也放不下，开始前会提示，例如「这个模板在 4B 上预计 75 分钟，超出 1 小时预算——建议：快速模板 / 改用 27B」。
3. 点 ▶ 开始圆桌研究。运行时可以实时看到每个角色的进展。
4. 想中途停下，点运行页（列表视图和圆桌视图都有）或 研究记录 里的 ■ 停止，确认后正在进行的模型调用立刻结束，并让出模型排队名额。已完成的阶段都保留，状态显示「已停止」，并写明停在哪个阶段、完成了哪些。停止的圆桌一律不出评级，也不给目标价和交易计划；单只股票的圆桌只要有席位已完成，研报中心会另存一份「已停止」报告（组合圆桌只保留运行记录）。从对话里发起的圆桌也能在这里停止，确认框会提醒这会同时结束那一轮对话。

⚠️ 注意：左下角选的是「离线演示」时，保持「自动」即可，它会使用规则模式，十几秒出结果。如果手动选了「大模型」，离线演示会去扮演各个角色，结果每个阶段都显示橙色的「!」和「部分完成」——这不是你操作错了，只是离线演示不是真 AI。

⚠️ 注意：大模型模式的质量取决于所用的模型。本机的小模型跑一场圆桌要很久（「快速」模板在高配 Mac 上也要 6–10 分钟），辩论质量也有限：论证浅，常引错数字——系统会核验并标出，但补不了分析深度。建议在 按任务分配（见 2.7）里把 多空/风险辩论 和 研究总监·投委会·裁判 交给更强的云端模型，其余任务仍可用本地模型。

研究角色（分析师、辩论、裁判）正在用本机小模型、而这台电脑还装了更大的本地模型时，▶ 开始圆桌研究 上方会提示可以改用哪个，并有 这一场改用 … 按钮：只有这一场的研究角色用它（之后在这一场里点 ↻ 重试 也用它），已保存的模型选择和按任务分配都不变（再点一次可取消）。只有内存在 56 GB 及以上、并且按 Ollama 当前的设置两个模型能同时留在内存里时才会提示（和「模型实验室」的内存估算一样）。大模型写的数字更准，但圆桌会慢不少；点了之后，按钮上方的「预计用时」会按它重新估算。

邀请嘉宾专家（芒格、王阳明、丁元英……）

1. 在 嘉宾专家 一栏点 ＋ 选择参会专家（已选过时显示 ✎ 调整参会专家）。
2. 右侧弹出专家库，按分类浏览：全部、投资大师（如芒格、格雷厄姆、费雪、彼得·林奇、霍华德·马克斯、达里奥、索罗斯）、中国思想家（王阳明、孔子、老子、孙子、曾国藩、司马迁·货殖列传）、西方哲学家（苏格拉底、亚里士多德、马可·奥勒留、康德、尼采、波普尔、塔勒布）、小说人物（丁元英）、A股风格原型（价值投资者、成长猎手、趋势交易者、游资短线、宏观策略师、量化研究员、风控官）、我的专家。
3. 点专家卡片上的 ＋ 邀请（变成 ✓ 已邀请）。每次最多 8 位。
4. 每位专家可以坐三个席位，可分别开关：
   • 研究席：和分析师一起研究，用一份“核验清单”对照真实数据逐条打勾；
   • 辩论嘉宾：多空辩论后点评分歧焦点；
   • 投委会投票：投出评级供基金经理参考（不改变分析师的综合评分）。

   回到表单后，每位专家名字旁的「研 / 辩 / 投」小标，就表示他参加了哪几个席位。

5. 想先看看某位专家怎么想，点 ▶ 试运行（只运行研究席，不保存记录）。
6. 窗口底部显示「已邀请 N / 8」和预计额外耗时；点 清空 可全部取消。选好后点 完成。

⚠️ 注意：嘉宾专家的发言是对其公开理念的 风格模拟，标注为「风格模拟·非本人观点」（小说人物为「角色风格模拟·源自文学作品」），不代表本人观点，也不会编造其原话。

创建你自己的专家

1. 在专家库里点 ＋ 新建专家。内置专家不能直接改，但可以点 ⧉ 复制并编辑，复制成“我的专家”再改。
2. 填写：名称（如「我的价值风格」）、分类、头衔、头像（表情 / 文字 / 图片）、一句话视角、表达风格、关注维度。
3. 投资理念：写这位专家的理念与方法（不要写任何人的原话）。不知道怎么写，可以点下方的 ＋ 价值投资、＋ 成长投资、＋ 逆向投资、＋ 趋势交易 等模板一键填入，再自己修改。
4. 最重要的是 核验清单：用大白话写你看重的标准，例如「ROE 连续 5 年 > 15%」「股息率不低于 3%」「市值大于 1000 亿」，点 添加；也可以从下方下拉框里挑选内置核验项。系统会尽量把它们变成能用真实数据自动检查的条目。在规则模式下，没有核验清单的专家不会表态。
5. 可选：偏好工具（大模型模式下这位专家优先查哪些数据；用本机模型时，系统开跑前就按这份清单把数据取好放进材料，专家一次写完、不再边写边调工具，4B 上每位专家约 1 分钟）、气质（中性 / 乐观 / 审慎 / 逆向）。专家设的模型角色若不是分析师、辩论或裁判，而这一场用了「这一场改用 …」，专家也跟着用这一场的模型；圆桌运行时会写明各角色实际用的模型。
6. 设置 参会席位，点 创建专家。以后在 我的专家 分类里就能找到，可 ✎ 编辑 或 删除。

从书或文字生成：在新建（或编辑）专家窗口顶部点 📖 从书或文字生成，上传一本书或一份文档（txt、md、PDF（扫描版会自动识别文字）、Word、EPUB 等，整本书也可以），或者直接粘贴一大段文字；填上 要模拟的人（如芒格、段永平、书里的某位基金经理）和他在文中的其他叫法，需要的话写一句补充说明（如「侧重他在消费股上的方法」），点 开始生成。AI 先逐段阅读（显示「分块 k/N」和用时，随时可以 ■ 停止，已读完的段落下次接着用），只摘出书里写到的这个人的投资方法，再填写头衔、一句话视角、投资理念、表达风格、气质、关注维度、核验清单和偏好工具（只从软件里真实存在的工具中选，每个附一句理由）。结果按项列出「当前表单」和「生成结果」，每一项都能点 依据 看书中的原文摘句和上下文；书里没写到的项留空并标「书中没有依据」，书里很少提到这个人时会在最上面提醒。可以逐项修改、取消勾选或 ↻ 重新生成 某一项，点 采用勾选的 N 项 填回表单——这时还没有保存，检查后点 创建专家 才保存。生成的专家带有「根据《书名》整理的风格模拟，不代表本人观点」的来源说明。逐段阅读用「摘要」任务的模型，归纳和填写用「深度研究」任务的模型（在 模型与任务分配 里可换，本机模型和云端模型都可以）。上传的材料只保存在本机数据目录、只发给你选的模型，在同一个窗口里点 删除 即可删掉。

看懂圆桌结果

• 顶部：股票、模板、运行模式、用时，以及参会的嘉宾专家。
• 进度条：每个阶段是否完成。
• 投委会评级 卡片：评级（如「推荐」「中性」）、综合评分（-100 到 +100，正数偏多、负数偏空）、核心理由与主要风险，以及参考的入场区间、止损、目标、仓位和持有期。点 完整结论 ↓ 看全文。
• 往下是每个阶段的详细内容：各分析师观点与评分、多空辩论 · 分歧焦点（每个焦点多方怎么说、空方怎么说、谁占优、依据是什么）、情景分析与目标价、交易计划（不执行）、风险辩论、嘉宾专家投票。
• 辩论里的数字都会对照「数据卡」（由真实行情、财务数据生成的指标表）核验：对不上的标为 未经核实 或 数据矛盾；没有新证据的反驳显示为 维持，答不到点子上的显示为 答非所问，对方没回应的论点显示为 未回应（照样计分）；不实内容太多的发言会被替换为规则读数并标 数据不实。一场圆桌最多约 1 小时，按实测速度边跑边重新估算：分析师、多空辩论、研究总监、交易员和基金经理一定由大模型完成，时间不够时先精简嘉宾研究、嘉宾点评和投票、多出的辩论轮次和风险辩论，标 时间预算；被精简的嘉宾内容跑完后可以点 用大模型补跑。这时运行状态显示「部分完成」，结果页的「时间预算」卡片和报告开头会列出精简的步骤和原因。
• 必须用大模型（设置 → 模型与智能体，默认开启）：某个席位的大模型出错时，先自动修复：回答被截断就加大输出上限重答；格式不对就让同一个模型把自己的回答 誊写 成标准格式（只照抄，不新增内容，卡片上会注明）。还不行，再试你在「按任务分配」里给这个任务设的 备用模型（只有分析师、辩论、裁判、深度研究可以设；这场研究用到知识星球内容、且「星球内容只交本机模型」开着时，不会交给云端备用）。仍不行就标 失败，不会悄悄换成规则结论。超时或模型服务出错时，会先用同一个模型再试一次。失败的卡片上可以点 ↻ 重试、换模型重试 或 接受规则结论（标「规则（手动接受）」），只重跑这一个席位和它后面的结论，不用重跑整场。嘉宾点评和嘉宾投票失败时也标 失败，圆桌照常往下走，跑完后同样可以重试或接受规则结论。辩论发言和主持人不能停下来等，两步都失败时这一轮改用规则并标注；组合研究里的单只股票圆桌不能单独重跑席位。关掉这个开关，就回到以前的做法：失败的席位直接改用规则结论并标「规则（降级）」。
• 已按数据核对修订：分析师卡片、多空辩论和风险辩论的发言写出来后，系统先用数据卡逐个核对数字，把有问题的句子（哪个数字、它在数据卡里其实是什么、哪些数字查不到、期间对不上）退回给同一个模型修改，最多两轮，改好了再发布，卡片上写「数据核对：已按数据核对修订 N 句」。修订不会把句子改坏：改写里出现用字母代替的数字（如「上涨家数 X」）、格式残留、卡片编号、批注、英文字段名、半句话，丢了负号或期间（如把「较 09-30」写成「较 10-08」），或者多出数据卡里没有、原句也没有的数字，或者把原来对的数字改了正负号、期间或名称，这次改写就不采用，保留原句（卡片写「另有 N 次改写不合格，没有采用」）；把方向说反、删掉没有问题的内容的改写也不采用。系统自己不改写句子、不补负号、不补名称、不删句子：改完仍与数据卡矛盾，或把数字写成了别的指标、别的期间的，原句保留，在说错的地方标出来，如 ［与数据卡不符：数据卡为 MA60 1291.08 元］、［期间不符：…］、［计算对不上：208 股 × 1263 元是 26.3 万元］，标记里写着数据卡的数值，读者能直接看到对的数；卡片的数据核对写「N 处与数据卡不符，已在原文标出」，不会显示成「与数据卡一致」。仍查不到的数字留在原处并标 ［未经核实］。估值分析师自己估算的合理价值不是数据卡里的数字，会标「本席位估算：」；没出评级的那一场，它和别的目标价一样不发布。核对规则本身不放宽：数字写错了照样标出来。辩论发言要先修订，仍不过关才会被判 数据不实。只换个名称或说法、数字仍对不上的改写不算改好。研究总监、交易员、基金经理、历史经验官写的文字和风险辩论的每段话也这样核对：数字前面写错了指标名、和数据卡矛盾、或交易计划自己的仓位、股数、金额、亏损算不对的，先退回修改，改不好的在原文标出；风险辩论一次发言的所有段落一起退回，一轮只调用一次模型，发言上写明修订了几处、标出了几处。它们自己定的入场价、止损价、止盈价、仓位和情景假设不是数据卡的数字：没写清的会在数字后标 （自定价位），不当成数据卡的数核对；但数字前面直接写了数据卡里的指标名（如「若跌破 MA20 1240 元」），就按那个指标核对；数据卡里查不到的其他数字标 ［未经核实］（仓位上限换算成的股数、价位离现价的百分比算错了会退回修改，改不好标「计算对不上」）。每个数字只有一种状态：与数据卡一致、标了「未经核实」、标了「与数据卡不符」、或是标明的本席位估算 / 自定价位。报告的「分析师数据核对」一节列出这三席和风险辩论的结果，按这几种状态分别写数，如「核对 42 个数字和说法，40 个与数据卡一致，2 个查不到，已标「未经核实」；另有 3 个是自定价位，不在核对范围」。嘉宾专家的研究、辩论嘉宾的点评和投委会投票，数字查不到时也先退回同一个模型改一次，再按 30% 的门槛判断；这些文字也和研究总监一样核对指标名和矛盾，写错的在原文标出。研究总监、交易员、基金经理的核对说明按「处」计：发现几处、改对几处、还有几处已在原文标出，三个数对得上。句子里写出的算式（如「(1281.92-1190)/20.66≈2.98」「止损距现价约1.9倍ATR」）会按句中的数重算，算错标「计算对不上」；口径不同的比较（如年化 ROE 和中报累计的行业中位数比）标 ［口径不同：…］。
• 发布前检查：每张卡片、每轮发言和报告发布前，系统再做一次检查：卡片编号（如「〔C119C120〕」「〔快讯10-08〕」）、批注（只认「（注：…）」或说「此处…已修正」的）、英文字段名会去掉或换成中文名称；格式残留（如「{」「\n」）只去掉这几个字符本身，后面的正文保留；用字母代替数字、数字被拆开或半句话的句子才删掉。去掉或删掉的每一处都记进日志，卡片的数据核对写「发布前检查删除 N 处不完整的内容」。机构圆桌里稳健风控的论点编号「（C1）」不是卡片编号，保留。「评级为 A」「分 A、B 两档」「跌破MA5，120日均线」不算占位符或被拆开的数字。模型写的长段文字只在句号处截短；整段没有句号时在逗号处截短，还没有就截短并写明「（原文过长，后面省略）」。
• 立场和评分对不上时先问模型：立场和评分不一致（如「中性」配 18 分）时，把这张卡片的结论和要点连同问题一起交给同一个模型，结论确实是原来的立场就保留立场、只在区间里重给评分；两者一致就采用，卡片上写「立场/评分经模型复核」（立场改了会写明从哪个改成哪个）。仍不一致时：机构圆桌按规则把评分夹回立场的区间并标「规则补全」；事件圆桌按方向分改立场并标注。
• 裁判类卡片先自己改：基金经理的提示里写明这一场的评级只能选哪一档、评分写多少、每档评级允许哪些操作、两档止盈要一低一高；研究总监写明综合评分应在什么范围。写出来的字段仍不符合时，先退回给同一个模型改一次（卡片写「已按规则核对修订 N 处」），改不好才由规则改写并标「规则补全」。
• 本地模型的分析师：用本机模型时，分析师不再自己调工具取数，而是直接拿到这个席位的 数据卡（一行一个指标：名称 数值（期间）），照着写数字；这个席位的数据没取到时，才把工具还给它重新取数。云端模型照常拿数据包、可以调工具。本机小模型（约 9B 参数及以下）写分析和做摘要、抽取时不开「思考」，避免想太久写不出答案；大一些的本地模型保留思考，但想得太久还没开始作答时会停下来，带着已经想好的部分直接作答（卡片注明「思考时间到了还没开始作答」）。
• 发言、焦点表和报告里不再出现英文指标名（如 q_revenue_yoy），一律写数据卡上的中文名称；改写只在核对结果不变时才做。
• 顶部按钮：▤ 查看研报（完整报告已自动存入研报中心）、⇧ 发布到个人站（审阅后发布，默认存为草稿，见 3.13）、✦ 在对话中继续讨论、↻ 重新研究、← 列表。

⚠️ 注意：“交易计划”只是研究推演，不会自动下单。评级和目标价不构成投资建议。

怎么读综合评分

• 评分是方向分（-100 到 +100），表示看多或看空的强度，不是百分制的好坏分。0 分表示多空相抵。
• 分析师和综合分都以 ±15 为界：+15 及以上算看多，-15 及以下算看空，中间算中性。分析师评分条上的两条虚线就是 ±15。
• 综合分 = 各位分析师的分数按权重加权，再加上多空辩论的调整。基础权重：基本面 25、估值 20、行业 15、技术面 15、资金面 15、消息面 10、宏观 10，每个权重再乘「0.5 + 置信度」。多空辩论只在大模型辩论中调整：每个经交锋裁定、证据已核实的占优焦点 ±8；由大模型主持人裁决时合计最多 ±20，分歧焦点表由规则整理时（比如时间预算不够）合计最多 ±8，而且不能单独改变评级区间。大模型模式下，研究总监还可以在规则综合分上下 10 分内微调，不跨评级区间。
• 综合分是小数，评级按下表划分：

• 投委会评级 卡片下方的评级刻度条标出这次综合分落在哪一段，点 怎么读这个分 可以看上面几句说明。风险官否决、多空辩论中证据已核实的空方占优焦点更多，或基金经理更谨慎时，评级可能低于刻度条所在的区间，刻度条下方会写明。
• 点 评分构成 看每个维度「分数 × 实际权重 = 对综合评分的贡献」，下面是多空辩论调整和研究总监调整（有才显示），合计为加权综合评分。综合分是被哪一项拉低或拉高的，看这张表就知道。评级被限制时，卡片上的综合评分按最终评级的区间显示，表的最后一行会写明。
• 分析师卡片下方的 规则分项 是规则引擎按数据算的分项：有满分的写成「盈利能力 10/30」「趋势 0/40」；资金面、消息面这类从 50 分起加减的，写成「主力 5 日 −6（±15）」。大模型模式下这一栏也是规则口径，不是模型自己的拆分。
• 财报和三大报表都取不到时，基本面分析师不调用模型，卡片标 数据不足 · 基本面未计入，综合分只按其余维度计算。
• 其他分析师缺数据时也不按 0 分计入：K 线、资金流、新闻公告研报、同业或大盘数据都没取到（估值是缺历史分位），卡片标 数据不足 · 技术面未计入（或资金面、消息面、行业、宏观、估值），其余维度按权重重新归一。大模型模式下这些分析师照常调用模型：模型用工具补取到数据（估值可以只看市盈率、市净率）并给出有把握的结论，就照常计入；补不到时仍不计入，卡片写明原因。计入的维度少于 3 个时（包括只选了一两位分析师的情况），不给「强烈推荐」「卖出」这样的强评级。
• 不同模板参会的分析师和辩论不同，同一份数据的综合分也可能差一个评级档，所以综合分只在同一模板之间比较。评分构成下方写明本次的模板和计入了哪几个维度。基本面分析师如果写成了股价走势、涨跌幅这类行情内容，卡片标 偏题，已改用规则要点：结论和要点换成规则版，保留模型写的风险和假设。

圆桌动画视图

点结果页左上角的 ◉ 圆桌视图，可以像看会议回放一样，看到每个角色坐在圆桌旁依次发言：

• 座位按阶段围成一圈，多头和空头隔桌相对；中间是当前阶段和最终评级。
• 发言以气泡形式出现；多空交锋用连线表示（反驳 / 部分承认 / 承认）。
• 左右两块面板实时汇总 多空交锋 计分和 分歧焦点。
• 底部控制：▶ 播放 / 暂停（空格键）、⏮ 从头回放、速度选择（0.5×–4×）、进度条拖动（← → 键逐个事件），运行中可点 ● 直播 跳到最新进展。
• 点任意座位可以看该角色的详细发言；点 ▤ 列表视图 回到文字版。

事件圆桌：就一个事件或一段走势开会（测试版）

想问的不是某一只股票，而是「今天大盘为什么跌」「假期里海外大涨，节后 A 股怎么看」这类问题时，用 事件·走势。它还是测试版，模板目前只有 事件快评：5 个研究席位（指数走势、海外与跨市场、资金与流动性、结构与情绪、政策与消息）同时研判，首席策略师直接回答你的问题，并列出 1–2 条主要分歧。不出评级，也不给交易计划。

1. 在 发起投研圆桌 卡片顶部选 事件·走势。
2. 在 问题 里写你想讨论的事，或者点 今日大盘 模板，它会填好「机构对今天 A 股各大指数的表现怎么看？……」。
3. 点 解析议题，先出一张 议题卡（不调用模型）：
   • 一条北京时间轴，画出各市场纳入窗口的交易时段。港股「今日同步」单列，日经、欧洲标「未核验」。
   • 时间窗口可以是「今天」「长假前后」（节前最后一次收盘到节后）「近 N 个交易日」「某日以来」，也可以直接改起止日（最长约一年）；长假会自动认出来，美股、欧洲的夏令时自动切换。
   • 要看的指数可以增删（这里只加 A 股指数或行业指数，个股请用 个股）；问题里隐含的前提和拆出的子问题也列在这里，前提可以删。
   • 问题里提到某个事件、又认不出日期时，要先填 事件日期。
4. 确认无误后点 ▶ 确认议题卡，开始事件快评。

结论卡从上到下是：

• 直接回答：首席策略师对你的问题的回答。
• 主要分歧：席位之间看法不一致的 1–2 个地方，以及什么数据能裁决。
• 前提核验：问题里的前提逐条判为「成立 / 部分成立 / 不成立 / 无法核实 / 看窗口」。例如「海外都创新高」按美股三大指数的收盘新高判断，日经、欧洲只写「未核验」，港股单列。
• 观点分布：偏空 / 中性 / 偏多各有几个席位。
• 研究席位综合倾向：看之后 1–5 个交易日，−100 到 +100，分五档：±15 以内为中性，+15 起偏多、+40 起明显偏多，−15 起偏空、−40 起明显偏空。它不是涨跌预测，也不是买卖信号；置信度低时只是弱倾向。

还要知道这几点：

• 按提问的时刻处理：09:30 前问「今天」指上一个交易日；盘中标「盘中，截至 HH:MM」；长假中或节后第一天开盘前提问，按「节后怎么开」完整跑一场。还没收盘的海外交易时段不算进窗口。
• 成交额用全 A 成交额（分沪、深、北），和节前、近 20 日平均对比；各指数的成交额互相重叠，不会相加。盘中、休市中或数据不全时，不判断放量、缩量。
• 研究席位只能引用数据卡里的数字，查不到的标「未经核实」；买卖、仓位、择时建议和点位预测会被自动删掉。没有大模型时也能用规则模式跑完，置信度标「低」；任何模式下都不给数字概率。
• 研究席位和首席策略师写完后，系统先把核对出的问题（查不到的数字、口径或方向与数据卡不符、点位预测、操作建议）退回给同一个模型改写，再做上面的标注和删除；要点、原因的支持和反对证据、观察信号的当前值、分歧双方的证据都在内。改过的卡片写「数据核对：已按数据核对修订 N 句」，没改好的照样标出来；改写里有用字母代替的数字、格式残留、半句话、丢了正负号，或把「较 09-30」写成别的日期，这次改写不采用，保留原句。「普涨」「普跌」按句子说的那一天判断：窗口最后一日看涨跌家数占比（达到 60% 才能用），节后首个交易日数据卡没有涨跌家数，就看各指数那天是不是全部下跌或全部上涨；否定句里也一样，其余写「结构性分化」。数据卡写明「节后首个交易日」是哪天和各指数那天的涨跌，把别的日子说成节后首日（如「节后首个交易日（10-09）」「10-09 是节后首日」）会标「与数据卡不符」；「10-09 较节后首日回落」「涨跌比 3/2」这类比较和比例不算。没写日期的「节后首日指数上涨」也按那天各指数的涨跌核对；数据卡只有窗口最后一日的成交额时，说「节后首日放量 / 缩量」标「无法核实」。指数名后面紧跟的涨跌幅是别的指数的，或把「自近期高点以来」的跌幅说成离均线的距离，标「与数据卡不符」；涨跌家数写成「较 09-30 …」标「期间不符」。「若后续出现缩量」这类条件句不当成已经发生；观察信号的偏多 / 偏空含义和情景触发条件是席位自己定的门槛，不当成数据卡数字核对，也不算进「N 个数字与数据卡一致」，卡片另写「另有 N 个是席位自己定的观察门槛，未核对」；但触发条件里写成已经发生的事（如「上证指数节后首日已上涨2.5%」）照样核对。一句里分别说两天的（「节后首日普跌，10-09 转为结构性分化」），每一小句按自己说的那天核对；指数名后面的涨跌幅是别的指数、别的日子的，「跌逾 3%」「近 4.5%」这类约数和那天的收盘对不上的（盘中数字除外），也标出来。没改好的句子不删，在原文说错的地方标「与数据卡不符」「期间不符」或「无法核实」；标记写在说错的那个词后面。观察信号里的数字要写单位（家、亿、%、美元），不带单位的三位以上数字会被当成点位删掉，修订时就会提醒。卡片编号在发布时都会去掉，「〔C119C120〕」「〔C105–C92]」这类写法也一样。
• 用本机模型时，研究席位一次写完、不开「思考」（和首席策略师一样），所以一场事件圆桌通常几分钟就能跑完。
• 你在本地导入的券商策略、晨会笔记会单列在 券商观点 一区，并标出来源。
• 报告第一行写明「以下是 AlphaTown 研究席位（AI）的讨论，不是真实机构观点。」，存进研报中心的「投研圆桌」，带「事件」标签，可以按「# 事件」筛选。开了消息推送时，完成后会推送「事件圆桌完成」，正文只有短名和席位倾向，例如「偏空（−22）」。
• 运行中也可以点 ■ 停止；停止的事件圆桌不出结论，也不生成报告。

⚠️ 注意：研究席位是按机构投研分工设置的 AI 角色，观点不代表任何真实机构；结论只供研究参考，不构成投资建议，不提供买卖、仓位或择时建议。

主题深度研究

机构圆桌投研 页右侧还有 Deep Research 深度研究：输入一个研究主题（例如「2026年四季度半导体行业景气度与投资机会」），选择 研究档位（标准 或 专业，后者取数更多、含审校修订），点 ✦ 开始深度研究。AI 会规划子问题 → 调用数据工具取证 → 分析 → 撰写带 [n] 引用的报告 → 自检，报告自动存入研报中心。用时取决于模型和档位：云端模型通常几分钟，本机模型明显更久（见 2.8）。需要配置模型。运行中可以点 ■ 停止：证据收集完之后才停止的，研报中心会另存一份「已停止」报告。输出 可选 完整报告 或 证据模式（报告不含评级、目标价、买卖或仓位建议），默认值和圆桌一样：Linux 版（DGX Spark）默认证据模式。

页面下方 研究记录 可以切换 投研圆桌 / 深度研究，查看历史，点一行打开。

3.5 读公告和研报

资料研究：每个数字都能回到原文

资料研究 适合“认真读材料”：把公告 PDF、网页、文字导入进来，再让 AI 只根据这些材料回答，并且每句结论都标出处、每个数字都核对原文。

第一步：导入资料（页面上方的 导入资料 卡片，四种方式）

每份资料都会保存原件、页码和一个“指纹”（SHA-256，用来证明原文没被改过）。导入的资料出现在下方的 资料库（见下文「资料库」）：点 查看 打开原文记录，⋯ 里可以改标题、删除等。

第二步：提问（资料库右边的 研究提问 卡片）

1. 在资料库里勾选资料（最多 12 份；新导入的会自动选中）。只有资料研究自己的资料前面有勾选框：你导入的公告、网页、文件、文字，以及数据工作室送来的数据（见 3.15）。
2. 选择一种工作流：

   工作流	作用	是否用模型
   ▤ 研究报告	按问题挑选带页码的摘录，由 AI 起草报告	用
   ⇄ 两份比对	恰好选 2 份（先选的是原资料，后选的是新资料），列出文字差异，再比较口径一致的数值	不用，结果可复现
   ⚖ 证据圆桌	研究员 → 质疑者 → 风险审查员 → 综合员，依次评议证据	用

3. 输入 研究问题（或点下方的示例问题），点 生成研究报告 ↗（对应工作流的按钮名会变）。

第三步：看报告（任务与历史报告）

• 任务会排队运行，可以离开页面，回来再看。
• 不想要了，点任务旁边的 ■ 取消任务，在确认框里点 取消任务（点 保留任务 就继续）：排队中的不再开始，生成中的立即停止，记为「已取消」，重启后也不会重新排队。
• 报告里的引用编号可以点开：查看 整页原文、原始 PDF 第 N 页、在线来源、报告内定位、复制（按资料不同略有差别）。

• 引用不存在、或者数字在原文里找不到的句子，会被自动删掉，并在“校验警告”里说明。
• 没有模型或模型出错时，只交付标注「仅证据整理」的原文证据包，绝不冒充 AI 分析。
• 可导出 Markdown / HTML / PDF，完成的报告也会自动归档到 研报中心。

⚠️ 注意：自动核验只能保证“引用存在、数字出现在原文里”，不能保证理解一定正确。重要结论请点开原文自己看一眼。

资料库：全平台的资料在一处

资料研究 页的 资料库 不只列你导入的资料，平台里其他模块产生的研究材料也会自动收进来：你导入的公告、网页、文件和文字，卖方观点 的每条观点，小作文，机构圆桌 和 深度研究 的结果，资料研究报告，数据工作室送来的数据，以及研报中心里的笔记、分析报告、对话分析和财报解读。盘前早报、复盘、定时任务这类报告不会自动收录，想放进来，在 研报中心 打开那份报告，点 ❖ 加入资料库。

列表头写着条数和各档可信度的数量（如「9 条 · 高 1 中 7 AI 1 传闻 0」）。每一行：

• 最前面是 可信度 标签（见下一节），卖方观点还带星级（如「中★4」）；没读过的标题是粗体。
• 第二行是 类型（如「卖方观点·点评」「公告·财报」「AI 生成·圆桌」「数据」）、来源、股票代码、研究员、发布或加入时间、状态（如卖方观点的「待核对」）。点股票代码只看这只股票的资料，点研究员只看这个人的观点，点来源只看这个来源。
• 含持仓或个人信息的资料带 个人 标签。鼠标停在标签上能看到它的来历：「自动识别：含持仓或个人信息」是系统按内容认出来的，「我标记的个人资料」是你自己标的（见下文「个人资料标记」）。
• 右边 查看 回到原处看全文；⋯ 里按条目不同有 改类型、按传闻处理、找官方原文、改标题、标为我的个人资料 / 取消个人标记、移出资料库、在原处打开、删除（个人标记和删除只对资料研究自己的资料）。系统按规则猜的类型拿不准时，会显示一个可点的提示（如「像调研纪要？」），点一下就改成那个类型。

页面上方的 筛选栏 一改就生效，不用再点“筛选”：

下拉框里的数字是“选它会剩几条”，0 条的选项不显示。筛选条件会写进网址，收藏或刷新后还在。

个人资料标记：券商对账单、持仓截图这类资料，系统会自动识别并标上 个人，但难免漏认。漏掉的，自己标一下：

• 在资料行的 ⋯ 里点 标为我的个人资料（点 查看 打开的原文记录里也有这个按钮），这一行就带上 个人 标签。
• 导入时就知道是个人资料的，勾选导入按钮旁边的 这是我的个人资料（持仓、对账单等）（粘贴文字、网页链接、上传文件 都有，默认不勾选）。
• 标错了，点 ⋯ › 取消个人标记。如果系统自己也识别出这份资料含个人持仓，会先弹出确认框：「系统识别这份资料含个人持仓。确认它不是你的个人资料吗？」点 不是个人资料 才会取消；点 保持个人标记（或关掉对话框）就保持原样。

只有资料研究自己的资料（你导入的公告、网页、文件、文字，以及数据工作室送来的数据）能这样标记。带 个人 标签的资料，在 分析时结合我的持仓与自选（见 2.12）关闭时，AI 不会使用它。

💡 小贴士：卖方观点、圆桌这些其他模块的条目可以在资料库里查看、筛选，但不能直接勾选进报告；需要它们的原文时，用 ⋯ › 找官方原文 或「个股公告」把公告导进来。

可信度：高 / 中 / AI / 传闻（只降不升）

资料库给每条资料一个 可信度，由系统按固定规则得出，提醒你“这条能不能当证据”：

规则是 只降不升：

• 小作文和 AI 生成的内容不会变高；卖方观点最高是「中」；只有公告原文是「高」。
• 改类型不会改可信度。比如把一份网页资料改成「公告」，它仍然是「中」。
• 觉得某条资料不靠谱，点 ⋯ › 按传闻处理 把它降为「传闻」；这是唯一一种你能自己加上、也能自己撤销（取消按传闻处理）的降级。没有任何操作能把资料调高。
• 不是公告原文、但带股票代码的资料，⋯ › 找官方原文 会打开这只股票的公告列表，导入公告原文后按「高」收录。

个股档案：一只股票的资料一目了然

在筛选栏的搜索框输入股票代码或名称，选提示里的 个股（或者点列表里的任意一个股票代码），资料库就只看这只股票，上方多出一张 档案 卡：

• 第一行是股票名称和代码，右边是这只股票的资料按可信度的计数（高 / 中 / AI / 传闻）。
• 共 N 条 后面按类型计数（公告、卖方观点、AI 生成……），点数字就只看那一类。
• 卖方：近 90 天有几篇卖方观点、评级分布等，逐股跟踪 → 打开卖方观点库里这只股票的 T+N。
• 线索：平台里有、但还没进资料库的内容，例如 未导入公告 N（点 ＋ 去导入）、选股历史 →。
• 底部按钮（当下能用的才出现）：研究报告、证据圆桌 把这只股票能勾选的资料（最新的 12 份以内）一次选进右边的研究提问；导入本股公告 打开「个股公告」导入。

没有打开 分析时结合我的持仓与自选（见 2.12）时，带 个人 标签的资料不会被选进研究报告或圆桌：提示里会说有几份没选入，点 去设置 → 可以去打开。自己逐条勾选这类资料也一样。

在搜索框里选 关键词（「在资料中搜「…」」），档案卡就按这个主题汇总。股票芯片上的 覆盖 ▾ 可以切换「只算覆盖这只股票的」和「含仅提及的」。点芯片上的 × 或 清除 回到全部资料。

卖方观点：整理券商研报

“卖方”指券商的研究员。卖方观点 帮你把券商研报里的关键信息整理成表格，并按股票汇总各家券商的看法。

1. 点左侧 卖方观点。
2. 在 导入研报 卡片（标着 01 / IMPORT）选择方式：
   • 文件 / 截图：拖入研报 PDF 或图片，或直接按 ⌘V（Linux 为 Ctrl+V）粘贴截图，点 导入并抽取 ↗。只想先识别截图里的文字，点 仅识别文字。
   • 链接：粘贴研报链接，点 抓取并抽取 ↗。
   • 粘贴文字：粘贴研报正文或摘要，点 抽取观点 ↗。
3. 在 核对抽取结果 卡片（02 / REVIEW）里，对照原文检查券商、团队、评级、目标价、盈利预测、核心逻辑与风险，可以直接修改，点 保存修订。每个数字都必须能在原文里找到，找不到的会被丢弃并提示。
4. 卖方观点库 里每只覆盖个股一行，可以按股票、分析师、关键词筛选，并跟踪每条观点之后的涨跌（见下一节）。
5. 个股一致预期 卡片（03 / CONSENSUS）：选一只股票，看各家评级分布、目标价区间、EPS 预测和观点分歧；点 送入机构圆桌 →，圆桌会引用这些观点。

💡 小贴士：截图文字识别在 macOS 上使用本机自带的识别能力，在本机完成。第一次使用会自动准备识别组件，约需 1–3 分钟。

导入金股、组合清单

券商的月度金股、组合、推荐清单，同样在 导入研报 里导入（截图、文件、粘贴文字或链接都行）。系统认出这是一份清单时，会自动按行拆开，先打开 确认清单；确认后每只股票各存一条观点，分别进入跟踪和胜率。普通研报里的估值表、带编号个股点评的晨会纪要不会被当成清单。

确认清单 里：

• 上面是整份清单的信息：清单名、清单作者、频道、月份、免责声明 和整份的 星级。只有表头写明金股的清单（如「10月金股」「Q4金股」）才默认每行看多、整份 ★2；有评级列的清单按这一行自己的评级定方向；「本月调出」下的行默认不勾选。
• 下面逐行列出原图这一行、作者的记号、识别名称、匹配结果、评级、方向 和 观点，可以勾选、改代码、改观点、改方向。
• 股票简称自动对应代码，从不悄悄猜：差一个字的标「模糊，请确认」（勾选就算确认）；对应多只股票的标「重名」，在下拉里选；名称和写着的代码对不上时，两只都列出来让你选；港股、美股标「非 A 股，不跟踪」，不能保存。没写理由的行标「仅列名」，默认计入，可以一键 去掉仅列名。
• 去重：同一张图再传会标「此前已导入」；同作者同月份已推过的股票标「已有」；别的来源近期推过的只做提示。
• 点 保存：勾选的每一行存成一条观点，标题是「清单名 · 简称」，观点就是这一行的理由，清单作者记为推荐人。不想逐行保存，点 按一份研报导入（整份只生成一条观点）；不要了，点 放弃草稿；还没想好，点 稍后再确认，草稿留在导入区上方的 待确认清单 里，随时点开接着确认。

保存以后，观点库自动只显示这份清单：同一份清单的观点默认折叠成一行，每条标出「清单 3/39」，详情里能看到原图的这一行。顶部的清单栏可以整份改星级、查看原图，或 删除整份清单（连同它的观点）。分析师榜默认把研报样本和清单样本分开统计，也可以只看其中一种或合并查看。

卖方观点库：逐股跟踪与分析师胜率

一条观点覆盖几只股票，卖方观点库 里就显示几行（第一只是主代码），每行都能看到：

• 观点时间：研报或消息里写了时刻的显示时刻（如「10:03 研报」），只有日期的显示「仅日期」。
• 星级：★★★☆☆ 加一个小标，「系统」是按规则自动识别的，「我标」是你自己标的（见下一节）。
• 推荐人 与 胜率：推荐人按署名顺序显示，第一推荐人加粗；胜率是第一推荐人的成功率（口径见下文「T+N 与胜率的口径」）。
• 基准：跟踪的起点价格。
• 至今（在基准和 T+1 之间，默认显示）：从基准到现在的涨跌，第二行「超」是相对沪深300 的超额；盘中按实时价，收盘后按最新收盘价，除权除息和 T+N 一样折算。交易时段里页面开着时每分钟自动刷新这一列，表头写着最近一次更新的时间；「盘中」「收盘」标的是价格本身的时间。仅提及、没有个股的观点显示「—」，基准还在等收盘价的显示「待定」。鼠标停在上面能看到区间里的停牌日期。不想看，可以在 周期 里关掉。
• T+1 / T+3 / T+5 / T+10：从基准到之后第 N 个交易日收盘的涨跌，第二行「超」是相对沪深300 的超额。还没到期的显示「待定」。

💡 小贴士：从东方财富导入的公开研报只有日期没有时刻，所以按导入的时间取基准，T+N 要等导入之后的交易日才陆续出现。刚导入时整行「待定」是正常的。

常用操作：

1. 在核对卡的 覆盖个股 里写入几只股票（如「600176 中国巨石，603186 华正新材」），点 保存修订，观点库马上出现对应的几行，几秒后补齐基准价。
2. 表格上方的 星级 一行可以只看某一星级（★1 … ★5、未标星）或 ≥ N★；右边 按时间、按星级、按人、按股票、按成功率 切换排序，按人、按股票时分组显示；今日新出 只看今天刚到期的 T+N；全部分析师 下拉可以只看某一位分析师。
3. 点 周期 增删周期（如 T+20、T+60、至今），并设置胜率口径（周期、超额 / 绝对、全部署名 / 仅第一推荐人、最少样本）。已经算出的数字不会因此改变。
4. 鼠标停在任意数字上，可以看到基准价、K 线时刻、复权系数、停牌日和沪深300 点位；点 明细 查看逐日收盘。
5. 点卡片右上的 导出，把当前筛选条件下的 全部 观点下载成 CSV，不只是表格里显示的这些。文件名写明条数，例如「卖方观点跟踪20261009共1234条观点.csv」，导出完成后页面也会提示导出了多少条。开着「至今」时，CSV 里还有至今时间、至今价、至今收益、至今沪深300、至今超额和至今标记六列。
6. 点卡片左上的 分析师，打开分析师榜（见下文）。

星级 1–5★：这条观点离源头有多近

星级表示一条观点是从哪里听来的：

系统只会自动给 ★1 或 ★2，规则是“宁可漏认，也不误认”：

• ★1：要有“这是社区帖子”的明确迹象，只提到社区名字不算。满足下面任意一条：
  • 来源链接是雪球、淘股吧、东方财富股吧、新浪股吧、百度贴吧、韭研公社的网页。
  • 标题以社区名或「小作文」开头（如「淘股吧游资：…」「【小作文】…」），或写明「转自雪球」这类出处；文件名以社区名或「小作文」开头，或带 App 名（xueqiu、taoguba）。
  • 正文开头或结尾几行写明出处，如「—— 来自雪球App」「转自淘股吧」（要在行首、时间或分隔符之后，或在行尾；句子中间顺带提到的「部分观点来自雪球用户的讨论」不算），或带社区网址；单独一行「来源：淘股吧」也算，「来源：雪球，华泰研究」这种引用不算。
  • 截图里既有社区名，又有帖子痕迹：楼主、跟帖、「2楼」、粉丝数这类论坛标记；或者「转发 12 评论 30 赞 88」这样至少两种计数、一排转发 / 评论 / 赞按钮。
  • 粘贴的文字或截图以社区名或「小作文」开头，或前三行里有一行就是 App 的标题栏（单独一行「雪球」「淘股吧App」）或以「小作文」开头。

  认出了券商时规则更严（券商自己的文章也常写到雪球、股吧和小作文）：

  • 标题、文件名以社区名开头时，后面要紧跟“游资、大V、网友、热帖、爆料”这类发帖用语才算，「雪球：结构化产品专题」「雪球热帖榜」不算；文件名里的 App 名只对图片算。
  • 粘贴的文字或截图以社区名开头时，同样要跟发帖用语，或者开头是用户名（「@雪球用户老王：」），或者页面上有发帖时间、回复 / 点赞计数、楼层这类帖子痕迹；第一行就是 App 标题栏的照样算，标题栏在第二、三行时页面上还要有帖子痕迹。
  • 正文行尾的「来自雪球」只认 App 署名（「买入 来自雪球App」）或很短的一行，「本文样本均来自雪球。」这种句末说明不算；单独一行「来源：淘股吧」不算。
  • 截图只认楼主、跟帖、楼层、粉丝数这类论坛标记，转发 / 评论 / 赞的计数和按钮不算。
  • PDF、Word、PPT 或抓取的网页这类文档，标题、文件名或正文第一行以社区名开头一律不算，只有「小作文」开头或标题写明「转自雪球」这类出处才算；正文开头结尾写明的出处和来源链接照常判断。

  从东方财富导入的公开研报永远不会是 ★1。

• ★2：标题、文件名或正文开头出现 金股 清单（月度金股、11月金股、金股组合、金股推荐、金股池；「黄金股」不算，金股清单不要求写出券商名），或某家券商的 策略会（如「中信证券2027年度策略会」「研究所策略会」，券商名和「策略会」之间只能隔着年份、日期、季度、行业这类词）。正文里在《》中引用的报告、「相关研究」列表里的不算；「我们 … 策略会」、公司自己的经销商策略会、营销策略会，以及不带“会”的年度策略、投资策略报告也不算；只写「长城」这样的简称不算（要写全「长城证券」「长城国瑞」）。
• 两条都符合时按 ★1（例如发在雪球上的金股清单）。

你可以随时点星星改星级：点表格里的 ★，或在观点详情的 星级 一行点选；标过的显示「我标」，系统规则不会再覆盖它。想交回给系统，点 恢复自动；点 清除 则标为未标星。

T+N 与胜率的口径

• 基准时刻：观点时间精确到分钟、并且那一分钟的分时数据还取得到，就用那一分钟的价格：开盘前用前一交易日收盘，盘中用那一分钟，午休用 11:30，收盘后用当天收盘，休市日用之前最后一个交易日的收盘。只有日期、或时间早到分时已经取不到的，一律按 上传时间 取基准，标「上传」；之后才加进覆盖个股的股票：这条观点的基准时刻还在它的分时数据范围内时，沿用同一个基准时刻；已经超出范围的，按加入的时间取基准，标「加入」。
• T+N：从基准到之后第 N 个交易日收盘的涨跌，按前复权（除权除息不会造成假涨跌）；停牌期间沿用停牌前价格，标「停」。交易日按沪深300 的交易日历计。数字在之后第 10 个交易日的数据到齐后才“结算”；结算前如果行情数据有修订，鼠标停留时会显示「行情修订：原值 → 新值」。
• 方向：每只股票的方向决定它怎么进胜率：你手动设的方向优先；否则按评级（买入、增持算看多，中性算中性，减持、卖出算看空）；副代码没有自己的评级时跟随主代码；没有评级的 ★2 金股按看多；都没有的为「不计」，不进胜率。
• 胜率：默认看 T+5 是否 跑赢沪深300（看空的观点是跑输才算对），署名的分析师都算一次；样本满 5 个才显示百分比，不足显示「样本少」。这些都可以在 周期 里改。

分析师榜

点观点库卡片左上的 分析师，切换到分析师榜：每位分析师一行，显示所在券商、推荐次数、第一推荐次数、各周期胜率、平均 / 中位超额和最近一次推荐的日期。点表头排序；样本不足的显示灰色「样本少」；导出 下载 CSV。点姓名回到观点库，只看这个人的观点：上方会出现这个人的信息条，右侧 ⋯ 可以改名、合并重复的人，或标为“不是分析师”，点 × 取消只看此人。同名的分析师按券商区分。

💡 小贴士：观点时间、推荐人顺序、每只股票的方向（看多 / 看空 / 中性 / 不计）都可以在表格里直接点开修改。个股页的「卖方观点」卡片显示的是这只股票自己的评级和目标价。手册截图里的分析师姓名做了打码处理。

⚠️ 注意：胜率只是对过去观点的统计，样本少时波动很大，不构成投资建议。

券商 ▸ 团队

券商下面还可以再分一层 团队（如「中信证券 ▸ 计算机团队」），按团队筛观点、看团队胜率。

• 团队从哪来：导入研报时，系统按规则从标题和署名里识别，例如「【华泰固收】」「计算机行业首席分析师」「电子组」这类写法；拿不准就留空，不会乱猜。你也可以在 核对抽取结果 卡片 券商 下面的 团队 一栏自己填或改：输入「计算机」「计算机组」都会存成「计算机团队」（框下会提示「保存为 计算机团队」），下拉里有这家券商已有的团队和常见行业；只写券商名不算团队。你填的团队，重新抽取时不会被覆盖。
• 以前导入的观点：观点库的券商菜单里还没有任何团队时，会出现 按规则识别已有观点的团队（分析师榜的团队视图为空时也有这个按钮）。点一下，用同样的规则从已导入观点的标题和署名里补上团队，不改其他字段，也不覆盖你填的。
• 筛选：观点库筛选行里的 全部券商 按钮打开两栏菜单：左边选券商（有团队的带 ▸），右边选 全部团队、某个团队或 未分团队。观点库和分析师榜都按这个范围显示；网址里会带上券商和团队，可以收藏。表格 推荐人 一栏的第二行显示「券商 · 团队」。
• 团队榜：在 分析师 视图里把 分析师 | 团队 切到 团队，每个「券商 + 团队」一行：推荐次数、分析师人数、各周期胜率、平均 / 中位超额和最近一次推荐。点团队名回到观点库，只看这个团队的观点；团队名右边的 ⋯ 可以 重命名，或 合并到… 同一家券商的另一个团队（这个团队的观点一起改）。

支持上传哪些文件

资料研究、卖方观点、小作文 都支持上传多种文件（各页面点 支持的格式 可查看完整列表）：

⚠️ 注意：旧版 .xls / .ppt / .doc（部分）、Outlook .msg、rar / 7z、音频和视频暂不支持，请另存为新格式（例如 .xlsx、.pptx、.docx、PDF）或复制正文粘贴。带密码的文件请先取消密码。

3.6 跟踪市场传闻（小作文）

“小作文”是股民对市场传闻的俗称。小作文 页帮你把传闻收集起来，识别涉及哪些股票，再自动对照公司公告、7×24 快讯和个股新闻核验真假。

⚠️ 注意：所有小作文一律视为“未经证实”。 核验结论由程序自动生成，可能遗漏或误判；股价异动不能证明传闻真假。请以公司在法定渠道披露的公告为准，仅供个人研究，请勿转发传播。

方式一：手动导入（不需要任何账号）

1. 点左侧 小作文。
2. 在 手动导入小作文 选择：粘贴文字、链接、文件 / 截图（支持拖拽和 ⌘V 粘贴）或 内部调研纪要。
3. 点 导入并核验。系统会识别涉及的股票、拆出可以核验的要点、标注利好 / 利空，然后开始核验。

方式二：接入你已加入的知识星球（可选）

1. 用电脑浏览器打开 wx.zsxq.com 并登录你自己的账号。
2. 按页面 知识星球接入 卡片里的步骤，在浏览器开发者工具中找到名为 zsxq_access_token 的 Cookie，复制它的值。
3. 粘贴到输入框，点 保存并验证。
4. 点 读取我的星球，勾选要跟踪的星球，点 立即抓取。之后系统会按交易时段节奏自动抓取。

⚠️ 注意：令牌只保存在本机。仅限读取你自己已加入的星球内容，仅供个人使用，不得再分发。令牌失效时会提示重新复制；遇到验证码等风控会自动暂停，不做任何绕过。

💡 小贴士：设置 页 模型与智能体 卡片里有 星球内容只交本机模型（这台电脑有本机模型时默认开启）。开着时，涉及知识星球内容的抽取、看图、摘要、圆桌引用和对话里的工具结果只交给本机模型，要用云端模型的步骤会跳过并写明原因。分享出去的报告（PDF、长图、Markdown、HTML、复制）、发布到个人站的文章和推送，都不带星球原文、星球名称和链接。

核验状态是什么意思

在 小作文动态 里，每条传闻都有一个状态标签，可以点顶部的状态按钮筛选，也可以勾选 仅看自选股：

点一条传闻可以看每个要点的核验依据；涉及股票时可以点 送入机构圆桌 →。命中你的自选股时，会通过铃铛提醒你。

我的判断（证实度）

系统的核验状态之外，你可以记下自己的判断：这条传闻你觉得有几成可信。

1. 点开一条传闻，在 我的判断 一行点选：假消息、30%、50%、60%、70%、80%、90%、确认属实。再点一次同一个值，或点 清除，就取消。
2. 也可以给每个要点单独判断：要点旁边的 我的判断 下拉框。没有给整条打分时，整条显示各要点的平均（标「按要点平均」）。
3. 列表里的卡片会显示你的判断（如「我判 30%」）；顶部可以按 我的判断：全部 / 已判断 / ≥ N% / 确认属实 筛选，或选 按我的判断 排序。

💡 小贴士：我的判断只是你的个人记录，不会改变系统的核验状态；核验状态仍然只看公告和报道。

3.7 看最新 AI 新闻（AI 公告台）

AI 公告台 聚合 AI 领域的官方博客、论文、媒体与知识星球内容，自动分类、标注重要度和相关公司，并关联可能受影响的 A 股板块（仅供参考，非投资建议）。

1. 点左侧 AI 公告台。
2. 第一次使用：点右上角 ＋ 添加来源，在第一个标签页 推荐来源 里对感兴趣的来源点 启用（默认都是关闭的）。同一个窗口里还可以添加 RSS / Atom 订阅、知识星球、网页（监控一个网页的更新），或 手动添加 粘贴内容。已经在别的阅读器里有一批订阅的，用左栏 我的来源 下方的 导入 OPML（见下文）。
3. 时间线 按时间列出新闻，可以按分类筛选（模型发布、产品更新、开源、论文研究、融资并购、政策监管、芯片算力、应用落地、人物观点），也可以搜索。★ 越多越重要。
4. 在 提醒关键词 里加入你关心的词（如「英伟达」「CPO」），命中的新内容会通过铃铛提醒你。
5. 自动刷新：右上角的下拉框选 自动刷新：每 10 / 20 / 30 / 60 分钟 或 关闭（默认每 20 分钟），作用于所有已启用、且没有单独设置间隔的来源；更新慢的推荐来源会按自己的节奏抓取，不会比设定的更频繁。旁边显示「上次更新 hh:mm」。选 关闭 后只在你点 ↻ 全部刷新（立即抓取所有已启用来源）或单个来源的刷新时才抓取。自动刷新需要 AlphaTown 服务保持运行，并且后台调度器开着（「调度器已关闭」时不会自动刷新，只能手动刷新）；⛔ 紧急停止 期间暂停全部抓取。

阅读详情与全文

点任意标题，右侧弹出详情：

• 三个标签页：全文（自动抓取原文正文，显示字数与提取可信度，可 ↻ 刷新全文）、AI 摘要（摘要、A 股关联参考、分类依据）、原文链接。
• 全文中文总结：有了全文之后，AI 摘要 会按全文写一段中文导语和 3–6 条要点（「AI 摘要（全文）」），英文文章也一样。你粘贴或用浏览器发送全文后会自动排队生成；也可以点 ✦ AI 摘要 手动生成。生成时显示「AI 摘要排队中」「AI 摘要生成中」；没有接入模型时显示「AI 摘要等待模型」，接入后自动继续，不会用原文摘录冒充 AI 摘要；失败时显示「AI 摘要失败」，可以 重试，之前的摘要会保留。
• 英文全文可以点 译 翻译成中文，在 原文 / 中文（AI 翻译） 之间切换。翻译在后台进行，可以边翻边读。
• 论文类内容可以点 导入资料研究，把 PDF 导入资料研究继续提问。
• 顶部按钮：打开原文 ↗、☆ 加星标、标为已读、✦ AI 摘要（需要模型）、删除。

⚠️ 注意：全文和译文只保存在本机，供你个人阅读。导出、同步或发布时只使用摘要和原文链接，不包含全文或译文。

抓不到全文时：粘贴原文、从浏览器发送

有些网站会拦住自动抓取（验证、登录、付费墙），详情的 全文 页会写明原因。这时有两个办法：

• 粘贴原文：在浏览器里打开原文，全选并复制正文（⌘A ⌘C），回到详情点 粘贴原文，粘贴（⌘V）后点 保存全文。从网页复制时会保留标题、列表和链接；正文至少 200 个字符（不算空格），最多 20 万字符。已经有全文时，全文页工具栏的 粘贴原文 用来替换，保存前会让你确认。
• 从浏览器发送：把 ⇪ 发送到 AI 公告台 书签拖到浏览器书签栏（详情里点 从浏览器发送 可以看到它，抓取状态 卡片底部也有）。之后在原文页面点这个书签，正文会在新标签页里打开 AlphaTown，自动匹配到对应的条目；你确认预览后点 保存全文（没有对应条目时可以 新建条目）。内容只放在网址 # 之后的部分，不会发给任何服务器。

💡 小贴士：书签发送的内容会留在浏览器历史记录里，敏感内容建议用 粘贴原文。保存后会自动排队生成中文 AI 摘要（需要模型）。

导入、导出 OPML

OPML 是阅读器之间交换订阅列表的通用文件格式。

• 导入 OPML（左栏 我的来源 下方）：点击或拖入 OPML 文件（不超过 2 MB、最多 500 条）。窗口先列出每一条的名称、订阅地址、分组和状态：已经订阅过的标「已存在」，地址无效的不能勾选；文件里是网页地址的，会在后台自动找它的订阅源。勾选后点 导入所选（N）。综合科技媒体可以勾选 仅 AI 相关，只保留 AI 相关内容。导入的来源跟随全局 自动刷新，几分钟内陆续首次抓取，不会一次全部发出请求。知识星球不会被导入。
• 导出 OPML：下载你所有的 RSS / Atom 订阅（不含知识星球），可以导入其他阅读器。

今日 AI 简报

页面右侧的 今日 AI 简报 按重要度和多源报道排出要闻，统计条数、重要条数、来源数，并列出分类分布、涉及公司 / 机构、A 股关联参考。可选时间范围（近 24 小时到近 7 天）。点 ✦ AI 要点 生成要点速览（需要模型），点 保存到研报中心 或 复制 Markdown。

3.8 测试一个交易想法（策略工作室）

“回测”就是：假设过去几年一直按某个规则买卖，看看结果会怎样。点左侧 策略回测，进入 策略工作室。

💡 小贴士：最快的体验方法：页面一打开，就已经选好了模板 双均线交叉 和股票 贵州茅台 600519。直接往下滚到代码下方的 回测设置 卡片，点底部的 ▶ 运行回测，就能看到第一份回测结果。

第一步：选一个策略

左侧 策略来源 有三个标签：

• 模板（默认打开）：现成策略，按 动量、基准、突破、趋势、震荡、情绪 分组，例如 双均线交叉（默认选中）、MACD金叉、RSI超买超卖、布林带突破、海龟交易、网格交易、买入持有 等。点一个即可，选中的模板带蓝色边框。情绪 组的 恐贪逆向：A股恐贪指数低于恐惧阈值（默认 20）时分批买入，达到贪婪阈值（默认 80）时分批卖出，中间不动；阈值、每次加减仓的百分比和操作间隔都能改，不需要 AI 模型，默认标的沪深300ETF。恐贪指数早年的历史是事后回填的（其中两融分项用到了次日才公布的数据），结果可能偏乐观，回测里会写明。
• AI 生成：用一句话描述你的想法，例如「5 日均线上穿 20 日均线买入，下穿卖出，跌破买入价 8% 止损」，点 ✦ 生成策略代码。AI 会写好代码，并自动在“沙箱”里校验、试运行（约 10–60 秒，需要模型）。macOS 上的沙箱除了 Python 层的限制，还有一层系统强制的隔离（禁止联网、只能写任务目录）；DGX Spark 等 Linux 版没有这一层（见 1.8 的「DGX Spark 版已知限制」）。
• 我的策略：你保存过的策略和各个版本。

⚠️ 注意：没有配置真正的模型（包括选了「离线演示」）时，AI 生成的结果会标着「规则模式（模板匹配）」：它只是从现成模板里挑一个最接近的（例如双均线交叉），你描述里的止损、止盈等条件不会写进策略。止损 / 止盈请在下一步 回测设置 的 止损 / 止盈（%） 里填。结果说明里提到的「接入 ANTHROPIC_API_KEY」就是指配置模型（见第 2 章，在网页里完成，不需要改文件）。

右侧是策略代码和 策略参数。看不懂代码没关系，只改参数就行（例如双均线交叉的 短均线 默认 5、长均线 默认 20）。代码上方的按钮：✓ 校验代码、↺ 还原、💾 保存策略；参数旁边有 恢复默认。

代码下方的 可用数据列 可以搜索：除了开高低收和成交量，自己写的策略和 AI 生成的策略还能直接用市盈率TTM、市净率、市销率、股息率、总市值 / 流通市值、净利润与营收同比、换手率、量比、融资融券余额、A股恐贪指数（fgi，0–100，越低越恐惧），以及沪深300、中证500 等指数的收盘点位。每列写明单位、频率、历史起点和取数时点，点列名就插入代码。代码里用到哪列才取哪列；财务类的列按财报公告日对齐，不会提前用到还没公布的数据；缺数保留为空值、不当 0，回测结果会标出每个用到的列缺了多少。用了数据里没有的列，回测前就会提示并列出可用的列。

第二步：设置并运行回测

往下滚到代码下方的 回测设置 卡片，选择：

• 标的：默认是贵州茅台 600519，可在下面的输入框里输入代码、名称或拼音换一只股票；
• 区间：近1年 / 近3年 / 近5年 / 今年，或自己选起止日期；不选就默认近 3 年；
• 初始资金（元）、业绩基准（默认沪深300）、成交价（次日开盘 / 次日收盘）；
• 止损 / 止盈（%）：例如止损填 8，表示亏 8% 就卖出；
• 交易成本：点开可以看到，默认已按 A 股真实费率填好。

然后点卡片底部的 ▶ 运行回测。模板策略约 0.5 秒出结果，结果显示在下方：

第三步：看懂回测指标

💡 小贴士：第一次跑出来亏钱是正常的。 用默认设置（双均线交叉、贵州茅台、近 3 年）回测，结果很可能是总收益为负、还明显跑输基准。这不是程序坏了，也不是你操作错了，而是说明这条简单规则在这段时间不适合这只股票——这正是回测的用处。可以试试第四步的 策略优化，或者换一个模板、换一只股票再比较。

下面还有 净值曲线 vs 基准、K 线与买卖点（B 买入 / S 卖出）、月度收益热力图、交易明细（含 被拦截 的订单，例如涨停买不进、T+1 当天不能卖）。看不懂结果，点结果右上角的 ✦ 让 AI 解读，会带着这次回测的数字跳到 对话 Agent。

净值图的悬停框：鼠标停在 净值曲线 上的任意一天，会弹出这一天的数字，顺序固定为：

1. 收益率（到这一天的累计收益）和 基准收益率；
2. 最大回撤（从开始到这一天为止出现过的最大回撤）；
3. 策略净值 和 基准净值（篮子回测还有 股票池等权）；
4. 当前回撤 和 仓位；
5. 融资回测再加 融资余额、杠杆、维持担保比例（见下文「融资回测」）。

💡 小贴士：选了「离线演示」时，✦ 让 AI 解读 只是界面演示：它会用默认参数重新跑一次回测再回答，所以回答里的数字可能和你屏幕上的结果对不上，回测记录 里也会多出一条。

⚠️ 注意：回测好不等于将来好。参数调得太“完美”，往往只是恰好拟合了过去（俗称“过拟合”）。回测已经考虑 T+1、涨跌停、整手、佣金、印花税和滑点，但真实市场还有更多变数。

第四步（可选）：优化与保存

• 策略优化：选 参数网格（自动尝试多组参数）或 AI 优化（AI 多轮改进，需要模型），点 ⚙ 开始优化，可一键应用最优参数。
• 样本外留出（在优化设置里，默认 自动）：区间最后 25% 或最后 12 个月（取较短的）不参与挑选，参数或版本只按前面的样本内挑，选完再到这段样本外上检验，结果里并列显示样本内和样本外，净值图上标出样本外区间。也可以选最后 20% / 30% / 6 个月 / 12 个月，或 不留出（全部参与挑选）。挑出的参数在样本外没保住优势时，会提示可能过拟合；没有挑出更好的、或样本外仍然更好时，写明是行情变化。AI 优化时，模型只看得到样本内的结果。
• 满意后点 💾 保存策略，之后可以在 模拟交易 里“托管”运行（见下一节）。
• ⚡ 最新信号（在 ▶ 运行回测 右边）：用最新数据算出这个策略“今天”的目标仓位，结果显示在弹出的小窗口里。这个窗口没有关闭按钮，按 Esc 也关不掉，看完后点窗口外面的空白处即可关闭。
• 底部 回测记录 保留历史结果，点一行重新打开。

💡 小贴士：样本外只在第一次检验时有效。看过样本外的结果再回头改参数，这段样本外就成了挑选的一部分。

融资回测：加杠杆会怎样

想知道“借钱买（融资）”会把收益和风险放大多少，在 回测设置 卡片里展开 融资（默认 未启用），打开 使用融资：

设置好后照常点 ▶ 运行回测。回测里的融资是这样算的：

• 买入时自有资金不够的部分自动借入，卖出得到的钱先还负债；利息按每晚的负债逐日计入，借入当天算、还款当天不算。
• 维持担保比例 = 总资产 ÷ 负债，每天收盘检查。跌破 平仓线 时，在下一个成交时点按比例卖出持仓（交易明细里标「强平」），直到回到 警戒线；涨跌停、停牌照样会让强平卖不出去。
• 净值 =（总资产 − 负债）÷ 初始自有资金；基准不加杠杆。

结果里多出一行 融资 指标：融资利息合计、平均杠杆、最高杠杆、最低维持担保比例、强平次数、最高融资余额。净值图下方的副图可以在 杠杆、融资余额、仓位 之间切换；悬停框最后三行是当天的 融资余额、杠杆 和 维持担保比例（低于警戒线显示为橙色，低于平仓线显示为红色）。交易明细多一列 融资余额。

⚠️ 注意：融资会同时放大盈利和亏损，还要付利息。回测里的强平是按规则模拟的，真实券商的强平时点、价格和费用可能不同。AlphaTown 不连接任何真实券商。

更多回测：因子轮动、条件回测与篮子回测

除了单只股票的择时策略，还可以把“选股”的想法放回历史检验。下面三种回测都按 A 股规则成交（当天收盘决定、下一个交易日开盘买卖），结果自动存进回测记录：

• 因子轮动：每个调仓日按一个因子（因子库里的，或 我的因子）给股票排名，买入排名靠前的 N 只，资金平均分配。
• 条件回测：把一组选股条件（或一个选股模板）放回过去，每个调仓日重新筛选一次，按排序取前 N 只。
• 篮子回测：把某天选出的一批股票（最多 200 只）放回过去看表现。

在 因子研究 的检验结果上点 🔁 轮动回测，会打开回测面板，股票池、区间、持仓数和方向已按这次检验填好。

在 智能选股 里点 📈 回测这组条件，会打开回测面板，把当前的条件放回历史。

在选股结果上点 📦 回测这批股票，可以回测这次选出的股票。

回测面板里先看 体检：每个条件旁边标着 ✓ 精确、⏱ 时点（2018 年起）或 ≈ 近似，还有预计耗时；确认后点 运行。运行中能看到进度，随时可以 取消（取消后不留记录）。不能回测的条件（例如主力净流入）会单独列出，点 仅本次移除 就能继续。

在 对话 Agent 里也可以直接说，例如「用 rev_20 在中证500 上做周度轮动回测」「把刚才两条回测对比一下」（需要配置模型）。

💡 小贴士：看结果先看 偏差等级：A 较可靠、B 可参考、C 谨慎、D 不可信。旁边的 回测假设与偏差 写明了这条结果可能偏乐观的原因。

• 价格口径：默认前复权（和行情软件一致），可以改成全收益（分红再投资）。用前复权时，高股息股票的收益可能被高估。
• 股票池：沪深300、中证500 等指数用的是今天的成分股，过去被调出或已退市的股票不在里面，结果可能偏乐观。
• 估值类条件（市盈率、市净率、市值等）从 2018 年起才有历史数据，回测起点不能更早。
• 篮子回测：选股日之前的那段是“按结果挑出来的”，只有选股日之后才算真正的检验，所以结果分成 样本内（有偏） 和 样本外 两段。

回测面板的股票池可以选 全市场（时点）：每个调仓日按当天的股票重新取，比用今天的指数成分偏差更小。第一次运行约 2–4 分钟，之后有缓存。

回测记录：备注、对比与导出

点左侧 策略回测 下面的 回测记录，所有回测和因子检验都在这里，可以按类型、偏差等级、标签、星标筛选。每一条都可以加备注和标签、加星标、导出 CSV / HTML、存到研报中心，或 复跑（同区间检验能否复现，或延长到最新看样本外表现）。勾选 2–4 条点 对比，会在共同区间把净值叠在一起，重算指标并列出口径差异。删除后 8 秒内可以撤销，回收站保留 30 天。

3.9 模拟交易与策略托管

模拟交易 用虚拟资金（默认 100 万元）练习买卖，按 A 股真实规则撮合，不连接任何真实券商。

A 股交易规则（模拟盘全部按真实规则执行）

下单

1. 在右侧 下单 卡片选 买入 或 卖出。
2. 在 证券 输入代码或名称。
3. 选 市价 或 限价（限价要填价格）。
4. 选 按数量（股）或 按金额（自动折算为整手），也可以点 1/4、1/3、1/2、全部 快速填。
5. 卡片会显示预估金额和费用，以及这只证券是「T+1 次日可卖」还是「T+0 当天可卖」、当天的涨跌停价，确认后点底部的 买入 / 卖出。

也可以在个股页点 ¥ 模拟下单，或让对话 Agent 帮你下单（会弹确认卡片）。

页面其他部分：顶部是 总资产、可用资金、持仓市值、总盈亏、今日盈亏；持仓 表每行有 买 / 卖 快捷按钮；委托 / 成交 记录（撮合挂单 可立即撮合挂单）；资产分布 和 账户净值 图；交易规则与费用 汇总。右上角可以切换账户、＋ 新建账户、重置（恢复初始资金）或 删除。

策略托管（让策略自动在模拟盘里交易）

1. 在页面中部 策略托管 Autopilot 点 ＋ 新建托管。
2. 选一个策略（策略模板 或 我的策略（策略工作室保存）），添加要交易的股票，选账户，设置单票仓位上限和止损。
3. 保存后，它会在每个交易日按策略信号自动调仓：收盘后用当天收盘的日 K 线算信号，委托是 开盘市价单，下一个交易日开盘按开盘价（含滑点）成交，开盘涨停不买、跌停不卖，和回测的成交口径一致。错过开盘的单子（比如紧急停止期间）之后按成交时的最新价成交。
4. 每个托管都可以 日志（看每天的决策和原因）、暂停 / 恢复、立即运行、停止、删除。

⚠️ 注意：策略托管只在模拟盘里运行，需要 AlphaTown 服务保持运行。⛔ 紧急停止 会暂停所有托管（见 3.11）。交易所还没公布放假安排的月份（「交易日未核实」，见 3.11），托管不自动调仓、不做盘中止损，日志 里每天记一条原因。

3.10 自选股与提醒

管理自选股

1. 点左侧 自选与预警。顶部有三个标签：自选股、预警规则、预警记录。
2. 在 自选股 里输入代码 / 名称 / 拼音，可选填 分组（如「白酒」「新能源」）和 备注，点 ＋ 加入自选。
3. 上方的分组标签（如 全部、白酒）可以按分组筛选。每行可以点 预警 直接为它建预警，或点 编辑、移除。
4. 也可以在个股页点 ☆ 加自选，或在智能选股结果里批量加入。
5. ETF 也能加自选：名称旁带青色 ETF 标签，价格显示到 0.001 元。列表里同时有 ETF 和股票时，分组标签前面会多出一排 类型（不限 / A股 / ETF，后面是数量）；选 ETF 后，表格里的量比、市盈率、总市值换成 场内份额、规模 和 跟踪指数（取不到跟踪指数时不显示这一列）。只有 ETF 的列表或分组没有 类型 这一排，直接用这种 ETF 表格。

我的赛道：按自己的分类看一组股票

点左侧 我的赛道，可以在申万 / 东财行业之上建自己的赛道（例如「AI 硬件 ▸ 覆铜板」），最多两层，一级赛道包含它的二级赛道里的股票。

• 点 ＋ 新建赛道，或用 从申万 / 东财起步 从现成的行业复制一份再改；股票可以 批量粘贴（代码或名称，空格、逗号、换行隔开都行）。
• 左侧列表里，每个赛道后面实时显示成分股的 等权平均涨跌幅（红涨绿跌）。一级赛道把二级赛道的股票一起算，同一只只算一次；停牌和没有行情的不计入，ETF 单独统计、不和股票一起平均。刷新节奏和市场总览一样：交易时段每 30 秒，其他时间每 5 分钟；刷新失败时保留上次的数字并变淡，鼠标停在数字上能看到原因和数据时间。
• 拖动赛道就能调整顺序（拖到一级赛道中间可放到它下面）；鼠标停在赛道上会出现更多操作的 ⋯，里面也有「上移」「下移」。
• 右边表格上方的 指标 ▾ 可以勾选要显示的列：总市值、流通市值、换手率、量比、振幅、市盈率 PE(TTM)、市净率 PB、年初至今 / 近 5 日 / 近 20 日 / 近 60 日涨跌幅、股息率、所属行业、加入日期（默认显示成交额和总市值，浏览器会记住）；点任一列的表头按它排序（第一次从高到低 ▼，再点从低到高 ▲），也可以用旁边的 排序 选指标和升序 / 降序，没有数据的（显示「—」，比如 ETF 没有市盈率）总排在最后。导出 CSV 会带上表格里显示的这些列。
• 想把一只股票换到别的赛道：把右边表格里的这一行拖到左侧的赛道上就移过去了，备注跟着走；拖的时候按住 ⌥（Option）是复制，原赛道里也保留。8 秒内可以点 撤销。不用鼠标的话，点这一行末尾的 ⇄（移到其他赛道…）。
• 点表格里的股票进入个股页后，顶部有 第 k / N 只，可以点 ‹ 上一只 / 下一只 › 或按 ← / →（也可以用 K / J）按表格当前的顺序逐只看；点 ← 返回股票池 或按一次「后退」（桌面版 ⌘[）回到我的赛道，选中的赛道、排序和滚动位置都和离开时一样，刚看过的那只会高亮。自选股列表点进个股也一样可以逐只翻看、返回。
• 导出 JSON 把全部赛道和成分存成一个文件，可以分享给别人，对方用 导入 读进来（同名赛道自动合并）；导出成分 CSV 导出全部成分股。
• 个股页会显示它所在的赛道；十字星选股池、智能选股等页面可以按赛道筛选。

设置预警

在个股页点 🔔 设预警，或在 预警规则 标签里使用 新建预警 表单：

1. 选择 预警类型，填写参数：

   预警类型	什么时候提醒
   价格高于 / 价格低于	股价突破 / 跌破你设的价格
   涨幅高于 / 涨幅低于（跌幅超过）	当天涨跌幅超过你设的百分比
   量比高于	成交量明显放大（见第 6 章“量比”）
   换手率高于	交易突然活跃
   触及涨停 / 触及跌停	碰到涨停 / 跌停价
   炸板（涨停打开）	涨停后又被打开
   均线交叉	短期均线上穿 / 下穿长期均线（默认 5 日和 20 日）
   快讯关键词	7×24 快讯里出现你设的关键词（如「减持, 立案, 回购」），不限股票

2. 冷却时间（分钟）：触发一次后，隔多久才会再次提醒（默认 30 分钟），避免反复打扰。
3. 可填 备注，点 创建预警。

交易时间内每 15 秒检查一次。触发时：顶部铃铛 🔔 出现红色数字、屏幕右下角弹出提示，并记录在 预警记录 里。点 ⟳ 立即检查预警 可以马上检查一次。

推送中心：推送到微信、工作群、邮箱或手机

预警、小作文、AI 公告、定时任务（盘前早报 / 复盘等）、投研圆桌结果等消息，可以同时推送到多个地方。在 设置 页的 消息推送 卡片里管理：

1. 点 ＋ 添加推送通道，选择推送方式。每种方式都标明了推送到哪里、适合谁，并附分步设置说明和官方链接：

   推送方式	推送到
   Server酱、PushPlus 推送加	个人微信
   企业微信群机器人、钉钉群机器人、飞书群机器人	工作群（个人微信收不到）
   邮件（SMTP）	任意邮箱
   Bark（iPhone 推送）	iPhone / iPad 的系统通知
   ntfy	安卓 / iPhone 上的 ntfy App，或网页
   通用 Webhook	你自己的服务
   本机命令（高级）	由你的命令决定（只能在运行 AlphaTown 的这台电脑上添加）

2. 按说明填写（密钥类的内容保存后只显示掩码，留空表示沿用），在 推送哪些内容 里勾选要推送的类别：盘中预警、小作文、AI 公告、定时任务（盘前早报 / 复盘等）、投研圆桌与深度研究完成、策略托管与模拟交易、系统（紧急停止等）。前五类默认勾选。
3. 可选 高级：最短间隔、免打扰、每日上限：间隔内到达的消息合并成一条；免打扰时段内的消息先攒着，结束时合并发送；超过每日上限的当天不再推送。
4. 点 发送测试，确认收到后保存。之后每个通道一行，可以 启用 / 停用、测试、编辑、删除；卡片顶部显示已启用几个通道、今天推送了多少条，底部的 推送记录 列出最近 50 条。

如果你在 .env 里配置过 NOTIFY_WEBHOOK_URL，它会作为一个 只读 通道显示在列表里，修改仍在 .env 里进行。

⚠️ 注意：webhook 地址、令牌等于“往你的群里发消息的钥匙”，只保存在本机，不要分享给别人，也不要截图分享。⛔ 紧急停止 期间，除紧急停止通知外暂不推送。

设置 页按 模型与智能体、交易与自动化、消息推送、模型实验室、系统健康、数据源自检、配置指南、授权、关于 等分区展示当前配置：模型、权限模式、模拟账户初始资金、后台调度器、紧急停止、数据目录、本机是否抓取社区舆情和知识星球等。其中模型在左下角的模型选择窗口里改；分析时结合我的持仓与自选（见 2.12）、星球内容只交本机模型（见 3.6）、对话回答数字核对（见 3.2）三个开关和消息推送可以直接在这里改；其余配置只读，要改 .env 并重启。

3.11 每天自动收到早报和复盘

自动任务 按计划自动运行 AI 任务，结果存入 研报中心，并推送到铃铛和群机器人。

一键启用预设任务

在 预设模板 里有三个常用任务（默认未启用）：

点 一键启用 即可。点 查看提示词 可以看任务具体做什么。

盘前早报 和 盘后复盘 是内置流程（任务列表里标 固定取数）：数据由系统按固定步骤获取，和研报中心的 生成盘前早报 / 盘后复盘 一样，模型只负责写点评，用的是任务模型分配里的 早报·复盘·报告写作 模型。所以换成本地小模型也不会漏掉数据。模型迟迟没有写完点评（比如排在别的对话后面）时，报告不会因此作废，只是这次没有点评。推送里先放点评，完整的数据表在研报中心的报告里。

这两个任务的提示词列出了报告包含的内容和对应的工具。改动提示词后，任务不再固定取数，改由对话智能体按你写的指令调用工具执行；本地小模型一次能用的工具有限，可能漏掉部分数据。

新建自己的任务

1. 点右上角 ＋ 新建任务，弹出 新建自动任务 窗口。
2. 填 任务名称（如「午盘小结」）和 任务指令（交给智能体执行的提示词）（如「总结上午盘面，列出涨幅前五的板块和我自选股的表现」）。
3. 选 执行计划：每个交易日、工作日（周一至周五）、每天、每 N 分钟、每 N 小时 或 一次性，再选时间。窗口会显示接下来几次的运行时间。
4. 点 创建任务。

在 我的任务 里，可以用开关启用 / 停用，或点 ▶ 立即运行、记录、编辑、删除。

💡 小贴士：自动任务只使用“只读”工具：会查数据、写报告，但不会自动下单，也不会修改你的自选和预警。

⚠️ 注意：

• 自动任务需要 电脑开着、AlphaTown 服务在运行。电脑睡眠时不会执行。想开机自动运行，见 5.8。
• 自选股巡检和你自己建的任务由 AI 智能体执行，需要配置模型；没有模型时任务会运行失败，并在 记录 里写明原因。内置的盘前早报、盘后复盘没有模型时照常生成数据部分，记录里会注明这次没有 AI 点评。（离线演示模式下只会生成模板化内容。）
• 如果页面显示「调度器已关闭」，说明配置里关闭了定时功能，任务不会按时自动执行（仍可手动 ▶ 立即运行）。
• 每个交易日 的任务按沪深交易所的交易日历执行，日历每天自动刷新，任务到点时还会再核对一次当天是否开市；休市的日子记为「已跳过」。交易所还没公布放假安排的月份（例如 2027 年放假安排公布之前），只能按周一至周五推定交易日：这些日子里报告类任务照常运行，推送和报告开头注明「交易日未核实」；策略托管不自动下单。未来 60 天里有这样的月份时，本页顶部和 设置 → 系统健康 会提示。

一键全停：⛔ 紧急停止

页面顶部的 紧急停止 Kill Switch 是“总闸”。行情剧烈波动、或者觉得自动化行为不对劲时：

1. 可选填原因，点 ⛔ 紧急停止，确认。
2. 立即暂停：定时任务、盘中预警检查与推送、策略托管、智能体自动下单、挂单撮合。
3. 你在模拟交易页手动下单不受影响。
4. 恢复时点 解除紧急停止。

3.12 导出与分享

所有研究成果（圆桌报告、深度研究、复盘、早报、自动任务结果、你的笔记）都归档在 研报中心。

1. 点左侧 研报中心。左侧列表可按类型筛选、搜索标题或代码；顶部可以 ◑ 生成盘后复盘、☀ 生成盘前早报、✎ 新建笔记。
2. 点一份报告，右侧打开。工具栏：

   按钮	作用
   ✎ 编辑	在线编辑标题和正文，支持 编辑 / 分屏 / 预览；保存会保留 ⎘ 历史版本，随时恢复
   ⬇ PDF	下载带页码和免责声明的 A4 版式 PDF
   ▧ 长图	生成 750 像素宽的手机长图，方便发到手机或聊天里
   ↗ 分享 ▾	更多：下载 PDF、生成长图、下载 Markdown、下载 HTML、打印预览、复制链接、系统分享…
   ⇧ 发布到个人站	见 3.13
   ⧉ 复制	复制全文
   ✦ 在对话中讨论	带着这份报告去问 AI
   删除	移入 回收站，30 天内可恢复

3. 点左上 ☑ 多选 可以批量删除；在 🗑 回收站 里可 ↺ 恢复 或 彻底删除。

⚠️ 注意：复制链接 得到的是 AlphaTown 内部链接，只能在运行 AlphaTown 的这台电脑上打开。要发给别人，请用 PDF、长图或 Markdown。系统分享… 需要浏览器支持（通过本机地址访问时一般可用）。

💡 说明：PDF、长图、Markdown、HTML、打印预览、⧉ 复制 和发布到个人站得到的都是“分享版”：去掉评级、目标价与止损止盈、交易计划、仓位，以及按资金算出的股数和金额，并标注「AI 生成，不构成投资建议」（PDF 和长图的文件信息里也有）。数据、各维度评分、多空论据、情景概率和风险都保留，券商自己的评级和目标价作为引用保留。研报中心页面本身仍显示完整内容；你自己写的 笔记 照原样导出。要给自己存档，可以在 ↗ 分享 里选 下载完整版 Markdown（仅自用）：内容不脱敏，开头注明「完整版，仅供本人参考，请勿转发」。推送到企业微信、钉钉、飞书 工作群 的投研和定时任务结果也是分享版；推到个人微信、Bark、邮件等个人通道的照原样发送。

3.13 同步到 Obsidian / Notion、发布到个人站

点左侧 知识库与集成。

Obsidian 双向同步

Obsidian 是一款本地笔记软件。连接后，研报、圆桌结论、证据报告、卖方观点、小作文、AI 简报会自动写入你的笔记库（Vault）；你在笔记里打上指定标签的笔记，也会反向导入 AlphaTown 作为研究资料。

1. 在 Obsidian 双向同步 卡片（01 / OBSIDIAN）的 Vault 下拉框里选择你的笔记库（会自动列出 Obsidian 登记过的库），或手动输入路径后点 检测。
2. 设置 根目录：填笔记库里的子文件夹名（比如 AlphaTown），不是完整路径——笔记库的完整路径填在上面的 Vault 一栏。如果把完整路径填进了根目录，下面会出现提示，点一下按钮就能把它移到 Vault 一栏（或改成笔记库里的相对文件夹）。在 同步频率 里选 10 分钟、30 分钟（默认）、1 小时、2 小时或 只手动，勾选 启用同步，需要时勾选 附带 PDF。同步状态 下方会显示「上次同步 … · 下次约 …」；任何时候点 立即同步 都会马上同步。
3. 在 同步内容 里选择要同步的类型。
4. 从 Vault 导入：给笔记加上 导入标签 框里列出的任一标签，就会被导入为研究资料。
5. 点 保存设置，再点 立即同步。

💡 小贴士：你在 Obsidian 里手动改过的笔记不会被覆盖；有冲突时，新版本会放在旁边的「(AlphaTown 更新)」副本里，并在 待处理的冲突 里列出。每一次真正的内容更新最多只生成一份副本，之后的更新会写进同一份副本；内容没变（例如小作文只是又复核了一次）时不会改动任何笔记。旧版本可能留下了「(AlphaTown 更新) 2.md」这类编号副本，卡片里的 编号冲突副本 会列出它们（哪几份内容相同、哪份正在使用），并提示所在文件夹；AlphaTown 不会自动删除，请自己确认后再删。

Notion 研究库

1. 在 notion.so/profile/integrations 新建一个“内部集成”，复制它的 Secret。
2. 在 Notion 里打开要同步的页面或数据库 → 右上角 ··· → 连接 → 选择这个集成。
3. 回到 AlphaTown 的 Notion 研究库 卡片（02 / NOTION），把 Secret 粘贴到 集成令牌，点 保存并测试。
4. 选择一个数据库作为 研究库（或点 新建研究库），勾选 启用同步 和要同步的内容，点 保存设置、立即同步。

令牌只保存在本机，任何页面都不会显示明文。

发布到个人站（审核与草稿）

如果你有一个由 Notion 数据库生成的个人网站，可以把文章发布过去：

1. 先完成上面的 Notion 连接。
2. 在 个人站发布（Notion → Vercel） 卡片（03 / SITE）选择 站点数据库，填好字段映射、站点网址 和网址（Slug）模板；可选填 Vercel 部署钩子，用于发布后自动重建网站。站点网址 填你自己网站的地址（以 https:// 开头），用来生成文章链接；留空也能发布，只是不生成链接。
3. 发布时（研报中心或圆桌结果页的 ⇧ 发布到个人站，或本卡片 发布中心 里的 发布到个人站、生成 AI 日报草稿），会弹出 发布到个人站 · 审阅 窗口：
   • 自动附加免责声明；
   • 可一键去除买卖建议、目标价、仓位等内容；
   • 默认以“草稿”状态创建，绝不会自动上线，需要你在 Notion 里确认后再发布。

⚠️ 注意：公开发布个股分析可能涉及证券投资咨询的合规要求，详见第 7 章。

同步日志 卡片（05 / LOG）可以按 Obsidian / Notion / 个人站 查看每次同步结果。

3.14 在 Claude Desktop 里调用 AlphaTown（MCP）

MCP 是一种让 AI 应用调用外部工具的通用方式。配置后，你可以在 Claude Desktop（以及 Claude Code、Cursor、VS Code 等）里直接问「查一下贵州茅台最新行情」，由 Claude 调用 AlphaTown 的工具取数。

1. 确认 AlphaTown 正在运行（见 1.2）。
2. 打开 AlphaTown 知识库与集成 页，找到 MCP 服务 卡片（标着 04 / MCP）。卡片会按你的安装位置自动生成配置。
3. 在 Claude Desktop（claude_desktop_config.json） 代码框右上角点 复制。
4. 打开 Claude Desktop → 设置 → 开发者 → 编辑配置，把复制的内容粘贴进去。
   • 如果文件里原来已经有 "mcpServers"，只把 AlphaTown 那一段加进去，注意逗号。
5. 保存，完全退出 Claude Desktop（不是只关窗口），再重新打开。
6. 在 Claude 里提问，例如「用 A 股工具看看今天大盘情绪」。Claude 请求调用工具时，点允许即可。

会开放哪些能力？

💡 小贴士：

• 卡片里也有 Claude Code、Cursor、VS Code 的配置，用法相同。
• 如果你给 AlphaTown 开了访问令牌（见 5.9），按卡片上的提示把令牌填进配置。
• 圆桌、深度研究这类长任务可能超过 Claude Desktop 的等待时间，建议在 AlphaTown 网页里运行，再让 Claude 读取结果。

3.15 接入自己的数据（数据工作室）

数据工作室 顶部有三个标签：看板（用工具拼装自己的数据看板）、数据源、数据集。后两个用来把你自己的数据接进来：登记一个数据源（数据库、NAS、公开数据接口、本机文件），扫描它里面有什么，把要用的部分存成 数据集，再 送入资料研究。这些都不需要 AI 模型。

⚠️ 注意：数据工作室对你的数据源 只读：只列目录、读取和下载，不写入、不修改、不删除。账号、密码和 Key 只能由你自己在这里填写，保存后页面上只显示「已保存」，不会再显示出来。

添加数据源

1. 点 数据工作室 › 数据源 › ＋ 添加数据源，按 ① 大类 → ② 类型 → ③ 填写 → ④ 测试 四步走：

   大类	类型	要填什么
   数据库	MySQL / MariaDB	地址、端口（群晖上的 MariaDB 通常是 3307）、用户名、密码，可选库名
   公开数据	网络 API	网址；Key 放在哪里（请求头、查询参数、用户名 + 密码等）和 Key
   	FRED（美联储经济数据）	你自己在 FRED 网站免费申请的 Key
   	世界银行	不用填
   NAS 文件	群晖 NAS	地址、端口、用户名、密码；开了两步验证的，测试时按提示输入验证码
   本地文件	本机文件夹、SQLite 文件	完整路径；访达里挂载的共享（在 /Volumes 下）也可以

2. 点 测试连接，看能不能连上、登录；用自签证书的设备会提示 信任这台设备。没问题就点 保存并扫描：保存后马上打开这个数据源扫描一次。测试没通过、又想先存下来，点 仅保存。

💡 小贴士：本机文件夹和 SQLite 文件有几处位置不能用：根目录和家目录本身；系统目录（/System、/Library、/etc、/private，/tmp 也在其中）；家目录里的 Library 和 .ssh 这类钥匙目录；AlphaTown 自己的文件夹和数据目录。包含这些目录的上级文件夹也不行，例如 AlphaTown 放在 ~/Desktop/AlphaTown 时，不能选整个 ~/Desktop。请选一个具体的子文件夹。

一键扫描

数据源列表里每个源一行：最左边的小灯是最近一次操作的结果（绿色是正常），后面是类型、地址、规模和上次扫描时间。点一行的 扫描，或右上角的 全部扫描，AlphaTown 会依次 连接 → 登录 → 账号与权限 → 目录 → 规模 → 变化：列出库和表（或共享、文件夹、文件），估算规模，并和上次扫描比较有哪些新增、删除。

点 打开 进入一个数据源，下面有 目录（左边是目录树，右边预览 20 行，或文件列表）、账号与权限（这个账号是只读、可写还是高权限）、数据集、记录 几个标签页。公开数据接口在 目录 里直接填查询，例如世界银行选指标、国家和年份，点 预览。

数据集

在目录里打开一张表、一个表格文件，或一次接口查询，满意后点 存为数据集（可以先选列、加筛选）。数据集会把数据 抽取 到本机：

• 预览、统计 只读本机这份抽取，不再连数据源；每页最多 200 行，可以 筛选，在 表格 和 行卡片 之间切换；上方可以勾选要用的列。
• 点 刷新 才会重新连数据源拉取。数据源那边的列变了，会在列上标出「新列」「列已不存在」「类型已变」，确认后再用。
• 送入记录 列出这个数据集每一次送进资料研究的记录。

送入资料研究

在数据集页点 送入资料研究，确认 标题、要送的 列、范围（全部抽取的行，或当前筛选），可选填 关联股票（填了，个股档案和圆桌会用到它），点 送入。它会成为资料研究里的一份「数据」类资料（可信度「中」，保存 CSV 原件和 SHA-256 指纹），可以勾选进研究报告。同样的数据再送一次，会提示「已在资料库」。

NAS 或本机文件夹里的文档（PDF、Word、Markdown、网页文件）也可以在文件列表里勾选后 送入资料研究，一次最多 20 个；表格文件请先 存为数据集。

⚠️ 注意：

• 密码类的列永远不会出现，也不会被送出去。
• 含个人信息的列（姓名、手机、证件、银行卡、邮箱、账号名、地址）目前不能送入资料研究。
• AI 和 MCP 读不到你的数据源和数据集，只能读到你自己送进资料研究的那一份。

3.16 ETF：搜索、行情页与交易规则

AlphaTown 支持沪深交易所上市的 ETF（交易型开放式指数基金），可以像股票一样搜索、看行情、加自选、放进赛道、模拟买卖和回测。

搜索 ETF

在顶部搜索框（或 个股分析 页的搜索框）输入 ETF 的代码、名称或拼音首字母，例如「588000」「科创50」「沪深300ETF」。每个候选右边有类型标签：A股、指数、ETF、基金、债券；ETF 名称后面是它跟踪的指数。输入完整的 6 位代码直接按回车就能打开。

ETF 的行情页

ETF 打开的也是 个股分析 页，和股票相比有这些不同：

• 名称下面的标签：ETF、跟踪 …（它跟踪的指数）；当天买入当天能卖的显示 T+0，涨跌幅限制是 ±20% 的显示 ±20%。
• 价格显示到 0.001 元；右边的行情数字多了 场内份额 和 规模（市值）（= 场内份额 × 最新价），没有市盈率这类公司指标。
• 标签页最多三个：走势（K 线、分时、五档盘口、技术面摘要，和股票一样）、概况（跟踪指数、基金管理人、上市日期、交易所、类别、交易制度、涨跌幅限制、场内份额、规模）、同类ETF（跟踪同一指数的 ETF，按成交额排序，列出最新价、涨跌幅、成交额、规模、年初至今；点一行打开那只；没有别的 ETF 跟踪同一指数，或跟踪指数未知时，不显示这个标签页）。
• 按钮和股票一样：☆ 加自选、🔔 设预警、¥ 模拟下单、⚖ 机构圆桌、∑ 回测、✦ 问 …；名称下面的 ＋ 加入赛道 把它放进你的赛道。

ETF 的交易规则（模拟盘照此执行）

自选、赛道、模拟盘和回测里的 ETF

• 自选与预警：ETF 带 ETF 标签，可以按类型只看 ETF（见 3.10）；预警的用法和股票一样。
• 我的赛道：赛道里加股票的搜索框也能搜到 ETF。赛道的涨跌汇总里 ETF 单独统计（「ETF N 只 · 平均 …」），不和股票一起平均。
• 模拟交易：下单卡片按「份」计数，显示这只 ETF 是 T+0 还是 T+1、当天的涨跌停价，预估费用只有佣金。
• 策略回测：可以直接回测 ETF；回测里的 ETF 一律按 T+1 处理（偏保守）。

4. 模块速查表

💡 小贴士：在 帮助 · 快速上手 的搜索框里输入关键词（例如「预警」「Not Found」「回测」），左侧会列出所有相关小节，点一下就跳过去，正文里的关键词也会高亮。

工具广场 列出 AlphaTown 的全部“工具”（每个工具就是一项能力，例如“获取 K 线”“全市场排行”）。可以按分类、权限筛选，点卡片填参数直接试运行；顶部 模型与任务分配 面板显示每个任务用的模型。下方 技能库 Skills 列出专家工作流，点 在对话中使用 → 即可。

功能地图 按“数据与市场 / 研究与交付 / 策略与验证 / 执行与风控 / 平台底座”五组列出所有功能，每项标注 已实现、部分实现、规划中 或 不纳入（明确不做的事，例如真实资金交易）。状态由程序在运行时自动检查，不会夸大。想知道某个功能现在到底能不能用，来这里查。

5. 常见问题与故障排除

5.1 网页打不开

按顺序检查：

1. 终端窗口还开着吗？ 服务在终端里运行，关掉就停了。重新启动见 1.2。
2. 地址对吗？ 应该是 http://127.0.0.1:8848（注意是 http，不是 https）。
3. 是不是在别的设备上打开？ 127.0.0.1 只代表“这台电脑自己”。别的电脑要按 5.9 设置局域网访问；手机暂不支持。
4. 终端里有没有报错？ 如果看到 address already in use，说明 8848 端口已被占用——通常是 AlphaTown 已经在后台运行了（例如装了开机自启），直接打开网页即可；或者改用其他端口：在 .env 里修改 ALPHATOWN_PORT=8848 这一行。
5. 浏览器显示旧界面或样式错乱？ 按 ⌘ + Shift + R（Linux：Ctrl + Shift + R）强制刷新。

5.2 数据加载失败与自动重试

页面上出现红框「⚠ 数据源暂时连不上（多为网络波动），稍后会自动重试」时：

• 这通常是公开数据源的网络波动。系统会在 10 秒后自动重试一次；也可以点红框右侧的 重试。
• 点 详情 可以看到技术原因（方便反馈问题）。
• 打开 设置 → 数据源自检 → 开始自检，逐个检查各数据源是否可达、耗时多少。
• 非交易时间，行情停留在最近一个交易日收盘，这是正常的。
• 数据来自公开数据源，可能有延迟；个别数据（例如北向资金净买入）已停止披露，会显示「未披露」。

5.3 页面提示 Not Found 或「接口不存在」

如果页面里出现红框「⚠ Not Found」，或者提示「接口不存在：服务端版本较旧，请重启服务后再试」「请重启服务以加载新版本」：

• 原因：程序文件更新了，但正在运行的服务还是旧版本，网页找不到新功能的接口。
• 解决：重启服务（见 5.5），然后刷新网页。

反过来，AlphaTown 已经更新、页面还是更新前打开的时，页面顶部会提示「AlphaTown 已更新，点此刷新」，点一下就好；因为版本不一致打不开的页面，也会提示刷新，不会只显示一片空白。

如果某个页面只有标题和「该模块暂无已加载的工具」，说明该功能模块被关闭了，或页面尚未完成。可以到 设置 → 系统健康 查看模块状态。

5.4 模型很慢，或者“第一个字”要等很久

• 本地模型第一次调用要先载入内存，可能要几十秒，之后会快很多。
• 打开 模型实验室：
  • 在 硬件检测 里点 预热当前模型，提前把模型载入内存；
  • 看 加速建议：它会根据你的电脑给出具体建议（例如让模型常驻内存、调整上下文长度）；
  • 用 一键测评 比较几个模型的 首 token（第一个字出现的时间）和生成速度。
• 用 按任务分配（2.7）：把意图判断、摘要、抽取交给小模型，只让重任务用大模型。
• 圆桌讨论可以先用 规则模式（约 10–20 秒）。
• 本地太慢时，考虑改用云端模型（包括 NVIDIA 托管的模型）。
• 云端服务商限速或繁忙时，AlphaTown 会按服务商要求的时间等一会再试，对话里、圆桌卡片和圆桌视图、深度研究进度上都显示倒计时，例如「限速，30 秒后重试（2/6）」。对话最多重试 3 次（一共等不超过 2 分钟），圆桌和深度研究 6 次，定时任务 8 次；圆桌里等待限速的时间不占 1 小时的时间预算（最多再延长 10 分钟）。余额不足、额度用完或 Key 无效时不会白等，立刻写明原因；只是某个模型的每日额度或免费额度用完时，只停用这个模型，同一个 Key 的其他模型照常可用。

5.5 如何重启服务

• 用终端启动的：在那个终端窗口按 Ctrl + C 停止，再输入 ./run.sh 回车。
• 装了开机自启的（见 5.8）：在终端进入 AlphaTown 文件夹，运行：

  scripts/service_macos.sh restart

• DGX Spark 版：装成后台服务的，运行 systemctl --user restart alphatown；用 ./start.sh 在终端里运行的，按 Ctrl + C 后再运行一次 ./start.sh（见 1.8）。

重启后刷新网页即可。模型切换、按任务分配不需要重启；修改 .env 文件需要重启。

5.6 代理 / VPN 会影响数据吗？

会有影响，规则是这样的：

• 国内行情数据：AlphaTown 默认直连，不走系统代理（走海外代理会慢 1–3 秒，还容易断）。
• 云端模型（如 Claude）：照常使用系统代理。
• 本地 Ollama：始终直连。

如果你开了 VPN 的“全局模式”或“TUN / 增强模式”，所有流量都会被强制绕到海外，行情就可能变慢或取不到。建议：

1. 把 VPN 改成“规则模式”（国内网站直连）；
2. 或者在 VPN 里把国内财经网站设为直连；
3. 确实需要让行情也走代理时，在 .env 里把 DATA_USE_PROXY=false 改成 true 并重启（一般不需要）。

💡 小贴士：AI 公告台 的部分海外来源标注了「需代理」，在你的网络环境下可能需要代理才能抓取。

5.7 数据存在哪里？怎么备份？

• 你的所有数据（对话、报告、自选、模拟账户、资料原件、数据工作室的数据集、设置、API Key、授权码）都保存在 AlphaTown 文件夹里的 var 目录。设置 页的 数据目录 一行会显示具体位置。
• 备份：先停止服务，再把整个 var 文件夹复制到安全的地方。
• 恢复：停止服务，把备份的 var 文件夹放回原位，再启动。
• DGX Spark 版的数据不在 var，默认在 ~/.local/share/AlphaTown（见 1.8）。

⚠️ 注意：var 里有你的 API Key 等敏感信息，备份时请妥善保管，不要上传到公开网盘。

5.8 如何开机自启

macOS（先用 ./run.sh 成功启动过一次）：

1. 如果终端里 AlphaTown 正在运行，先按 Ctrl + C 停止。
2. 在终端进入 AlphaTown 文件夹，运行：

   scripts/service_macos.sh install

3. 之后每次登录电脑都会自动在后台启动，崩溃了也会自动重启。直接在浏览器打开 http://127.0.0.1:8848 即可，不需要再运行 ./run.sh。

常用命令：

Linux：可以使用项目 deploy/linux 目录里的 systemd 服务文件，或 deploy 目录里的 Docker 配置。

DGX Spark 版：在程序文件夹里运行 ./install-service.sh 装成后台服务，再运行一次 loginctl enable-linger 就会开机自启（见 1.8）。

⚠️ 注意：自动任务、预警、策略托管都需要服务一直运行。电脑睡眠或关机期间不会执行。

5.9 访问令牌与局域网访问

默认只有本机能访问 AlphaTown。DGX Spark 版默认已经开启访问令牌，请用 SSH 隧道从别的电脑打开（见 1.8）。

⚠️ 注意：手机暂不支持。 AlphaTown 的界面是按电脑屏幕设计的，手机屏幕太窄，页面没法正常使用；也没有手机 App。提醒和报告可以推送到手机（见 3.10 的「推送中心」）。

想在同一 Wi-Fi 下的其他电脑上使用：

1. 在终端运行下面的命令，生成一串随机的访问令牌（相当于密码），复制保存好：

   openssl rand -hex 24

2. 打开 .env（见 2.10），修改或添加这两行：

   ALPHATOWN_HOST=0.0.0.0
   APP_ACCESS_TOKEN=刚才生成的那串字符

3. 保存并重启服务。macOS 如果弹出“是否允许传入网络连接”，点 允许。
4. 查看本机的局域网地址：macOS 运行 ipconfig getifaddr en0，Linux 运行 hostname -I。
5. 在另一台电脑的浏览器打开 http://局域网地址:8848（例如 http://192.168.1.23:8848）。
6. 页面会弹出 需要访问令牌 窗口，粘贴令牌，点 验证并继续。令牌只保存在这台设备的浏览器里。

⚠️ 注意：

• 必须同时设置访问令牌，否则同一网络里的任何人都能使用你的 AlphaTown（包括你的模型额度）。
• 不要把端口直接暴露到公网。 需要在外面访问时，请通过 VPN 或 SSH 隧道等安全方式，并继续使用访问令牌。
• 令牌输错多次会被暂时限制尝试。忘了令牌就去 .env 里查看或重新生成。

5.10 其他常见问题

问：为什么我和截图里的界面不一样？ 答：截图来自离线演示环境，且界面在持续更新。以你屏幕上的按钮文字为准。

问：圆桌给出“推荐”，我可以买吗？ 答：这是 AI 和规则的研究结论，不是投资建议，可能出错。请结合公告原文、自己的判断和风险承受能力决定。

问：模拟盘赚钱了，真实交易也会赚吗？ 答：不一定。模拟盘没有真实的排队、冲击成本和心理压力。

问：怎么确认 AI 说的数字是对的？ 答：优先用 资料研究（每句话带出处、数字自动核对），或回到 个股分析 的财务、公告标签页核对原始数据。

问：设置页能直接改配置吗？ 答：大部分只读。消息推送，以及 分析时结合我的持仓与自选、星球内容只交本机模型、对话回答数字核对 三个开关，可以直接在设置页改（见 3.10 末尾）；模型在左下角的模型选择窗口里改；其余配置要改 .env 文件并重启。

问：第一次运行 ./run.sh，「→ 安装依赖」之后滚过很多行英文，正常吗？ 答：正常，那是 pip 的下载与安装进度，通常 1–10 分钟（取决于网速）。等到出现「→ 依赖安装完成」和「Uvicorn running on …」就好了，期间不要关闭窗口（见 1.2）。

问：提示「AlphaTown 只支持 Python 3.13」怎么办？ 答：AlphaTown 只支持 Python 3.13，其他版本都不能运行。先从 https://www.python.org/downloads/ 安装 Python 3.13，再在终端进入 AlphaTown 文件夹执行 rm -rf .venv && ./run.sh。脚本会用 Python 3.13 重建运行环境、重新安装依赖；var 里的数据和 .env 都不受影响。

问：终端里的日志太少，想看更详细的运行记录怎么办？ 答：默认只显示启动信息、提示、警告和错误，接口访问只记录出错或较慢的请求，所以平时终端很安静。排查问题时，在 .env 里加一行 ALPHATOWN_LOG_LEVEL=DEBUG（显示全部明细）或 ALPHATOWN_ACCESS_LOG=1（记录每一次接口访问），重启服务后生效；查完记得删掉这一行，否则终端会一直滚动。

问：提示「未配置大模型」或「还没有接入 AI 模型」怎么办？ 答：点左侧导航栏最底部的模型状态卡片，在弹出的模型选择窗口里选模型即可，立即生效（见 1.7、第 2 章）。不需要改配置文件；设置页是只读的，在那里改不了模型。

问：弹出的小窗口怎么关？ 答：点右上角的 ✕、按 Esc，或点窗口外面的空白处。

5.11 授权码：激活、续期与更换

AlphaTown 正式版要用授权码激活（第一次打开时的激活窗口见 1.3）。授权码由发行方发给你，只限本人使用。获取、续期授权码或遇到授权问题，都请联系发行方。

侧栏最底部的 当前账号 一行（桌面版的菜单栏小图标和「关于 AlphaTown」里也有）显示授权给谁；登录有问题时，这里直接写「已在另一台电脑登录」「需要重新登录」等。

看授权状态、更换授权码：打开 设置，点页面上方的 授权（或往下翻到 授权 卡片）。卡片第一行是「授权给 … · 有效期至 … · 编号 …」和状态标签，下面是签发日期和还剩几天。点 更换授权码，粘贴新的授权码，点 验证并更换（不换就点 取消）。新授权码验证不通过时，原来的授权码继续有效。

「授权给」后面是授权对象：写了名字的显示名字；知识星球成员显示「知识星球 #编号 · 昵称」；两样都有时显示「名字（知识星球 #编号 · 昵称）」。授权码一般有效期一年，以卡片上的「有效期至」为准，到期那天整天都可以用。

一个授权码最多同时在两台设备上登录

一个授权码最多同时在两台设备上使用，桌面版和终端版都算：Mac、Windows 电脑、DGX Spark 各算一台，同一台电脑上的桌面版和终端版算一台。在第三台设备上激活或点 重新登录 时，前两台里最久没用（最近联网最早）的那台会在下一次联网检查时（启动时、开着时大约每小时一次，桌面版还有电脑唤醒后）退出登录，显示「已在其他设备登录」。一直开着的设备（比如跑着定时推送的 DGX Spark）每小时都会联网确认，所以不会因为另一台刚唤醒而被当成「最久没用」。

• 换电脑：直接在新电脑上粘贴授权码激活就行。已有两台设备登录时，最久没用的那台会自动退出登录，不需要先在旧电脑上做什么。想换回旧电脑，在旧电脑上点 在这台电脑上重新登录。也可以先在不用的那台的 设置 → 授权 里点 在这台电脑上退出登录，把位置空出来。
• 数据文件夹换了电脑：数据文件夹被拷到或迁到另一台电脑，或者两台电脑同步同一个数据文件夹时，另一台电脑会显示「需要重新登录」。它不会自己登录，也不会把正在用的设备顶掉。确实要在这台电脑上用，点 重新登录。登录过一次以后，这个文件夹里两台电脑各记各的登录，换着用（比如放在移动硬盘上）不会再要求重新登录，也不占每天的登录次数。
• 每天最多登录 4 次：同一个授权码 24 小时内最多登录 4 次，激活和重新登录都算。超过时显示「这个授权码 24 小时内登录次数太多，请稍后再试」，这次登录不会顶掉任何设备，过一段时间再试即可。
• 离线 7 天：每次联网确认后，可以离线使用 7 天。还剩不到 2 天时，页面顶部会提示，可以点 重新检查；超过 7 天还没连上授权服务，会显示「需要联网确认」，功能暂停，联网后点 重新检查 即可继续使用，数据不受影响。
• 看本机的登录情况：设置 → 授权 卡片里写着 本机设备编号、本机登录时间 和 上次联网确认。刚激活、还没连上授权服务时写「等待联网完成登录」（7 天内联网就会自动完成）。下面有 在这台电脑上退出登录（会先问一次）和 重新检查。
• 被停用的授权码：发行方停用的授权码，名单随桌面版的更新信息下发，授权服务也会告知；联网检查以后，这台电脑显示「授权码无效：这个授权码（编号 …）已被发行方停用」，不能继续使用，也不能再激活。你的数据仍保留在本机。
• 发送什么：只连接发行方的授权服务（license.dingyuanying.com），只发送授权编号、本机设备编号（由本机的硬件或系统编号单向计算得到，不能反推出原始编号）、应用版本和系统版本，激活时还有授权码本身；不发送你的姓名、电脑名、文件、自选、对话等内容。授权服务不记录 IP 地址。详细说明在 设置 → 授权 卡片里。（另见 2.9）

💡 小贴士：授权码保存在数据目录 var 里（见 5.7），备份 var 时会一起备份。获取、续期授权码请联系发行方，激活窗口和授权卡片的底部也写着。

5.12 浏览器不允许本站保存数据（Access is denied for this document）

页面顶部出现黄色提示「浏览器不允许本站保存数据」，或者某个页面只显示一个红框、里面是这样一段英文：

页面渲染出错: Failed to read the 'localStorage' property from 'Window': Access is denied for this document.

• 原因：浏览器设置成了不允许这个网站保存数据（Cookie 和网站数据）。常见的情况：Chrome / Edge 里选了「不允许网站将数据保存在设备上」或「阻止所有 Cookie」、把本站加进了屏蔽列表、公司电脑的统一策略，以及 360、QQ 等浏览器的无痕 / 隐私模式。
• 影响：你的研究数据都保存在 AlphaTown 自己的数据目录里（见 5.7），不受影响。浏览器里只记一些小东西：视图选择、筛选条件、自动刷新频率、还没保存的草稿、访问令牌。不允许保存时，页面照常能用，只是这些小东西刷新后不会被记住。（较早的版本会在 市场总览、模拟交易 等页面直接显示上面的红框。）

把本站加入允许列表就能恢复，改完记得刷新页面：

Chrome

1. 在地址栏输入 chrome://settings/content/siteData 回车，打开「设备端网站数据」。
2. 在「自定义的行为」下面，「可以将数据保存在设备上」一行点 添加，填入你打开 AlphaTown 时地址栏里的地址（http:// 开头、带端口号的那一段，不含 # 及后面的部分），点 添加。
3. 如果「不得将数据保存在设备上」里有本站，点它右边的 ⋮ 把它删掉。也可以把「默认行为」改为「允许网站将数据保存在设备上」。
4. 回到 AlphaTown，刷新页面。

Edge

1. 在地址栏输入 edge://settings/content/cookies 回车。
2. 在「允许」一栏点 添加，填入同一个地址；如果「阻止」一栏里有本站，先把它删掉。
3. 刷新页面。

360、QQ 等浏览器：先退出无痕 / 隐私模式；仍然不行，就在浏览器设置里找「Cookie」或「网站数据」，允许本站保存；也可以直接改用 Chrome 或 Edge。

Safari：在 设置 → 隐私 里勾选了「阻止所有 Cookie」，也会出现同样的问题（红框里的英文是 The operation is insecure）。取消勾选后刷新页面。

⚠️ 注意：

• 开启了访问令牌（局域网访问，见 5.9）时，令牌也是保存在浏览器里的。不允许本站保存数据，每次刷新页面都要重新输入访问令牌。
• 公司电脑的设置项如果是灰色、改不了，说明是统一策略，请电脑管理员把本站地址加入允许列表。

6. 名词解释

A 股基础

平台术语

7. 风险提示与合规

请在使用前仔细阅读：

1. 不构成投资建议。 AlphaTown 提供的所有内容，包括 AI 回答、圆桌评级、目标价、交易计划、选股结果、回测结果、早报复盘、AI 简报等，仅供个人研究参考，不构成任何投资建议或收益承诺。股市有风险，投资需谨慎。你的所有投资决策由你自己做出并承担后果。

2. 只有模拟交易。 AlphaTown 不连接任何真实证券账户，不进行任何真实交易。模拟盘的成交和收益不代表真实市场中的结果。

3. AI 会出错。 AI 可能误读数据、引用过时信息或产生“看似合理但错误”的结论。重要数字请回到公告原文或交易所披露核对。资料研究的自动核验只能检查“引用是否存在、数字是否出现在原文里”，不能保证理解正确。

4. 数据可能延迟或不完整。 行情、财务、公告、资讯来自公开的网页数据源，可能存在延迟、中断或错误，个别数据已停止披露。请以交易所、公司在法定渠道发布的信息为准。

5. 数据授权。 能在网上看到，不等于获得了使用授权。公开数据源的数据权利属于交易所和各数据提供方，仅限个人研究和本机自用。如需对外提供服务、再分发或做成收费产品，必须取得授权数据。

6. 你导入的内容。 你导入的券商研报、知识星球内容、新闻全文等，权利属于原作者和平台，仅限个人研究使用，不要对外发布、转售或传播。AI 公告台的全文与译文仅在本机供个人阅读，导出和发布只使用摘要与原文链接。

7. 传闻一律视为未经证实。 小作文的核验结论由程序自动生成，可能遗漏或误判。请勿转发传播未经证实的信息。

8. 嘉宾专家是风格模拟。 圆桌中的芒格、王阳明、丁元英等嘉宾专家，是对其公开理念的风格模拟（小说人物为角色风格模拟），不代表本人观点，也不引用或编造其原话。

9. 对外发布需谨慎。 向公众提供荐股、投资咨询类服务，需要具备相应的证券投资咨询资质。发布到个人站的内容会自动附加免责声明、默认存为草稿，并可去除买卖建议、目标价和仓位，但是否发布、发布什么由你负责。

10. 隐私与安全。
    • 使用云端模型时，你的问题和相关数据会发送给所选的模型服务商；敏感内容请使用本地模型。
    • API Key、访问令牌、知识星球与 Notion 令牌、数据工作室里填的账号密码和 Key 只保存在本机，请勿外泄，也不要截图分享。
    • 开启局域网访问时必须设置访问令牌；不要把服务直接暴露到公网。
    • 知识星球令牌仅用于读取你本人已加入的星球内容，遇到验证码等风控会自动停止，不做任何绕过。

已知限制

下面这些是目前已知的限制：

1. 本机模型较慢。 机构圆桌的大模型模式一场最多约 1 小时，快超时时后面的步骤会简化并标「时间预算」；参数较小的本地模型更容易出现「大模型（部分字段由规则补全）」「未经核实」等标签，也更容易有席位「失败」。分析师、辩论、裁判、深度研究建议用 qwen3.8:27b 这一档或更强的模型（2.7），4B 小模型留给意图判断、摘要、抽取。
2. 行情要联网。 行情、财务、公告来自公开数据源，需要联网，可能延迟或偶尔取不到；休市日显示最近一个交易日的数据。「本机」指的是分析在你的电脑上完成，数据仍要从网上获取。
3. 回测有口径。 回测按 A 股规则成交（T+1、涨跌停、整手、费用），价格默认前复权；用指数做股票池时用的是今天的成分股，结果可能偏乐观（幸存者偏差）。融资回测的强平是按规则模拟的，和真实券商的处理可能不同。十字星的后续走势复盘未计交易成本，行业、赛道和 ST 按今天的分类与名称判断。恐贪指数早年的历史是事后回填的（两融分项用到了次日才公布的数据），用到它的回测可能偏乐观。
4. 卖方观点的 T+N 需要时间。 只有日期的研报按导入时间取基准，T+N 要等之后的交易日才陆续出现；样本少时胜率显示「样本少」。
5. 只有模拟交易。 不连接任何真实券商，不能真实下单。
6. 事件圆桌是测试版。 模板只有「事件快评」，只看之后 1–5 个交易日；日经、欧洲指数暂不核验，只写「未核验」。
7. ETF 的规则有简化。 只支持沪深交易所的 ETF；不支持港股（香港交易所上市的股票和 ETF）。深交所的 ETF 在交易所列表里没有类别，模拟盘一律按 T+1（其中的黄金、跨境、债券 ETF 实际可以 T+0）；回测里所有 ETF 都按 T+1。行情临时改用备用数据源时，深交所涨跌幅 ±20% 的 ETF（如创业板 ETF）页面上不显示涨跌停价，模拟盘按 ±10% 检查。ETF 页暂不显示 IOPV（基金份额参考净值）。
8. 数据工作室的数据源。 FRED 要用你自己申请的 Key；群晖 NAS、MySQL 等数据源一律只读，AlphaTown 不会写入或修改。含个人信息的列不能送入资料研究。本机文件夹和 SQLite 文件不能放在系统目录、.ssh 这类钥匙目录、AlphaTown 自己的文件夹或数据目录里，也不能选包含这些目录的上级文件夹（见 3.15）。
9. 运行环境。 只支持 Python 3.13；Windows 用单独的 Windows 安装包（自带运行环境）。DGX Spark 版自带运行环境，它另外的限制见 1.8 末尾。
10. 以界面为准。 各模块的范围（例如能交易和回测的品种）以你所用版本界面上实际出现的为准。手册截图来自离线演示环境，截图里的本地模型名只是演示配置，评级、价格和数字仅为演示。
11. 仅供个人研究使用。 内容不构成投资建议（见第 7 章）。

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