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AI Stock Picker 教程

AI Stock Picker 是 Alphio 的每周美股轮动选股产品。每个周期里,Alphio AI 会给出 10 只 top stocks,并按一套规则化的每周调仓流程来管理。

可先体验下面这个 demo:

入口:/ai-stock-picker —— 或在首页(仪表盘)的 股票跟单信号 一栏点击 AI Stock Pick 卡片(web 与 App 均有)。

Plus 及以上套餐包含。也可以单独购买 AI Stock Picker add-on,不受套餐档位限制。复制交易同样需要 Plus 及以上 —— 见 订阅档位。

AI Stock Picker 列表


1. 是什么​

AI Stock Picker 围绕一个明确的“每周一调仓”工作流设计。

在每个周一开盘前,模型会生成一份 top 10 股票名单。

核心规则很简单:

  • 周一开盘建仓 —— 买入 top 10 股票,每只股票分配 10% 资金
  • 每周调仓 —— 到下一个周一,Alphio AI 更新 top 10 名单;继续持有仍在名单里的股票,卖出掉出名单的股票,买入新进入的股票,并统一调回 10% 目标权重
  • 风险控制 —— 每只股票都带有强制止损价,用于保护本金

2. 信号结构​

每周这组 picks 通常会包含:

  • Symbol —— 股票代码
  • Entry Window —— 周一开盘时执行这轮组合的入场窗口
  • Stop-Loss Price —— 这只股票必须遵守的风险边界
  • Allocation —— 在组合中的目标仓位,占比 10%
  • AI Rationale —— 为什么模型挑了这只股票

和持续刷新的扫描器不同,AI Stock Picker 更像是一种“每周一次的篮子刷新”。名单先为周一执行而发布,然后整个组合围绕这份结构运行到下一次调仓。


3. 为什么它和别的产品不同​

AI Stock Picker 并不是为了捕捉每一个盘中小波动。

它的重点是通过以下方式,构建一个更纪律化的每周股票组合:

  • 把组合集中在模型当前的 top 10 股票里
  • 用 每只 10% 的方式机械化等权配置
  • 每周只调一次仓,而不是每天来回切换
  • 给每个仓位都设置强制止损,限制下行风险
  • 让仍然表现强、且继续留在 top 10 里的股票继续持有

这让它更适合那些想要一套固定每周流程,而不是不停接收新信号的人。


4. 怎么使用​

你可以按这五步来执行:

  1. 周一开盘前先看更新名单。 先确认新的 top 10 里,哪些股票继续保留,哪些被替换,哪些是新进。
  2. 在周一开盘调到目标权重。 让每只活跃持仓都回到 10% 的组合占比。
  3. 在一周内持有这组股票。 这套策略的设计重点是跨天持有直到下一次调仓,而不是每天收盘前清仓。
  4. 严格执行止损。 某只股票触发强制止损时,应直接退出,而不是等到下周再处理。
  5. 下一个周一重复调仓。 保留仍在 top 10 的股票,卖掉掉队的,买入新进入的,再统一调回目标权重。

如果不想手动调仓,可以点击页面顶部的 Copy Trade(复制交易),把每周组合同步到你已连接的美股券商账户。复制交易需要 Plus 及以上,并且正在分批开放 —— 如果暂时看不到按钮,请按名单手动执行。见 复制交易。

这套工作流最适合被系统化执行,而不是每周都靠主观判断改掉半个篮子。


5. 表现与复盘​

产品也会提供策略层面的表现信息,帮助你判断这套每周轮动篮子长期到底有没有效果。

常见面板包括:

  • Strategy Performance —— 对比 S&P 500 的累计收益曲线
  • Strategy Stats —— 聚合后的表现指标
  • Top P&L Symbols —— 最近拉高收益或拖累收益的名字

这些区域能帮助你理解:这套每周 top 10 轮动逻辑长期是否真的在产出可用的 alpha。


6. 最后总结​

AI Stock Picker 最适合那些希望建立一套清晰、规则化的每周流程的人:每周一看名单、调入 top 10、尊重止损、然后持续滚动执行。

它真正的价值,来自结构和一致性,而不是高频地产生新动作。

For AI agents and tools

This page is available as plain Markdown at https://alphio.ai/docs/zh/discover/ai-stock-picker-tutorial.md. An index of every page, with a one-line summary each, is at https://alphio.ai/docs/zh/llms.txt.