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玩賺AI理財(讓財富翻倍的智能投資攻略)

  • 作者：編者:李一?|責編:丁倫//楊源|責編:丁倫//楊源
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111818427
  • 出版日期：2026/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統闡述了AI，特別是大語言模型（簡稱「大模型」，英文為LLM）在現代個人理財與投資決策中的應用方法。全書圍繞「用AI幫你理財」這一核心主線，結合真實工具與操作路徑，講述了普通投資者如何利用ChatGPT、豆包、DeepSeek等智能模型實現投資輔助、資產配置與決策優化。本書從AI理財的時代背景與工具生態出發，深入介紹了如何運用大模型進行股票與基金分析、投資提示詞設計、收益復盤及風險評估，並通過多個實戰案例展示了AI在理財規劃、投資執行、資產追蹤與家庭財務管理中的落地場景。
    全書邏輯層次分明，從投資思維轉變，到智能操作指導，再到體系化實踐構建，形成了一個完整的AI理財閉環。全書內容兼顧通俗性與實用性，不涉及演算法原理，而著重講述「如何讓AI為你完成投資工作」，讓讀者即便沒有專業技術背景，也能掌握智能投顧（投資顧問）的實際操作方法和技巧。同時，隨書附贈提示詞模板及教學視頻等海量學習資源（獲取方式見封底），幫助讀者高效學習。本書既可作為個人投資者、理財顧問、財富管理從業者的實用指南，也可作為希望理解AI理財趨勢的金融科技讀者的參考手冊。
作者介紹
編者:李一?|責編:丁倫//楊源|責編:丁倫//楊源
    李一?，浙大城市學院特聘副研究員、浙江大學量化金融博士、杭州伊園科技有限公司CEO、「鼎湖」高層次創新創業人才、中國優選法統籌法與經濟數學研究會成員、浙江省信息化促進會理事、杭州市科協專家智庫成員。曾任某A股上市金融機構研究所量化研究總監，連續5屆獲「中國最佳金融量化策略工程師」。     長期深耕量化金融、AI智能決策與財富管理領域，擅長將AI工具融入大眾理財，指導普通投資者用科學方法完成資產配置、實現穩健財富增值。
目錄
前言
第1章 AI時代的個人投資
  1.1 財富管理智能化
    1.1.1 AI在理財行業的應用
    1.1.2 投資決策三層結構：認知、數據與執行
    1.1.3 從人工投顧到智能投顧
    1.1.4 個人投資者的技術門檻正在消失
  1.2 大模型帶來的理財能力提升
    1.2.1 GPT類模型的思考與語言理解能力
    1.2.2 ChatGPT與金融AI模型的區別
    1.2.3 為什麼AI可以幫助個人減少「情緒化投資」
  1.3 AI理財工具生態全景
    1.3.1 智能投顧App
    1.3.2 ChatGPT類對話助手與理財插件
    1.3.3 AI選股、基金診斷與投資組合平台
    1.3.4 從智能推薦到個性化理財顧問
  1.4 AI在個人理財策略中的定位
    1.4.1 AI是工具，不是「魔法」
    1.4.2 人工判斷與AI決策的平衡
    1.4.3 決策輔助與策略優化的界線
第2章 用大模型打造你的投資助理
  2.1 豆包的理財能力邊界
    2.1.1 國產AI助手——豆包
    2.1.2 AI能回答什麼樣的投資問題
    2.1.3 如何讓AI的回答更貼近實際
    2.1.4 使用豆包實現私人理財規劃
  2.2 投資類提示詞設計技巧
    2.2.1 提問要具體：從模糊到結構化表達
    2.2.2 指定數據來源、市場背景與時間區間
    2.2.3 讓AI輸出對比與分析報告
    2.2.4 提示詞模板舉例（選股、基金比較、策略生成）
  2.3 構建個性化AI理財對話體系
    2.3.1 制定投資目標與周期
    2.3.2 讓AI協助生成月度投資計劃
    2.3.3 用AI生成收益分析與風險評估報告
    2.3.4 用AI持續管理資產
  2.4 與外部工具協同
    2.4.1 將AI與Google Sheets相結合
    2.4.2 將AI輸出轉化為可執行任務
    2.4.3 從「問答式」走向「行動式」投資
    2.4.4 使用扣子輔助投資決策
第3章 AI輔助選股與市場分析
  3.1 用AI做基本面分析
    3.1.1 如何讓AI閱讀並解釋財報？
    3.1.2 企業估值分析的對話技巧
    3.1.3 案例：讓AI比較兩家上市公司
  3.2 用AI做技術面與情緒面分析
    3.2.1 讓AI識別K線與技術指標含義
    3.2.2 市場輿情與新聞解讀
    3.2.3 案例：用AI判斷「現在是不是買點」

  3.3 股票篩選與組合優化
    3.3.1 讓AI根據條件篩選潛力股
    3.3.2 估值區間與盈利預期比較
    3.3.3 股票池的動態更新邏輯
    3.3.4 AI選股與專業投顧的區別
  3.4 AI分析報告生成
    3.4.1 自動撰寫股票投資分析報告
    3.4.2 格式化輸出（亮點、風險、展望）
    3.4.3 投資備忘錄自動生成方法
    3.4.4 借助智譜清言實現理財分析報告
第4章 AI與基金理財：從產品選擇到組合優化
  4.1 讓AI解讀基金產品
    4.1.1 識別基金類型
    4.1.2 分析基金經理的風格特徵
    4.1.3 提取基金歷史業績與最大回撤指標
  4.2 用AI篩選與對比基金
    4.2.1 給AI輸入篩選條件與指標權重
    4.2.2 讓AI生成對比排名結果
    4.2.3 基金分散式投資與配置比例建議
    4.2.4 案例：用DeepSeek找到「穩健收益基金組合」
  4.3 AI輔助資產組合配置
    4.3.1 基於風險偏好的資產分佈策略
    4.3.2 讓AI評估不同資產的相關性
    4.3.3 再平衡與動態調整建議
    4.3.4 使用騰訊元寶進行資產組合配置
  4.4 長期投資中的AI陪伴
    4.4.1 定投節奏優化與收益預測
    4.4.2 用AI追蹤資產曲線變化
    4.4.3 投資計劃提醒與風險提示
第5章 利用AI提升理財決策力
  5.1 理財規劃的AI輔助思維
    5.1.1 目標導向與現金流分析
    5.1.2 資產負債與風險承受力測算
    5.1.3 AI生成財務健康診斷報告
    5.1.4 從數據看決策：量化理財目標
  5.2 風險控制與情緒管理
    5.2.1 讓AI識別投資決策的情緒傾向
    5.2.2 不同市場下的投資結果
    5.2.3 AI生成「應對市場波動的預案」
    5.2.4 投資者如何用AI反思自己的錯誤決策
  5.3 收益評估與復盤機制
    5.3.1 每月復盤提示詞模板
    5.3.2 收益來源分析：哪類資產貢獻最大
    5.3.3 投資組合的風險敞口分析
第6章 AI輔助的量化交易入門應用
  6.1 AI量化交易的基本概念
    6.1.1 什麼是量化交易
    6.1.2 AI如何輔助策略邏輯推演
    6.1.3 AI生成回測框架思路
  6.2 簡易策略設計與驗證

    6.2.1 AI生成「均線策略」「動量策略」等示例
    6.2.2 生成回測邏輯
    6.2.3 AI解釋回測結果與改進方案
  6.3 AI與開源量化平台結合
    6.3.1 QuantConnect、RiceQuant、JoinQuant簡介
    6.3.2 如何用DeepSeek讀懂量化交易策略
    6.3.3 讓靈靈AI解釋交易信號與風險控制邏輯
    6.3.4 量化投資組合優化
  6.4 從自動化到半自動化投資
    6.4.1 AI負責策略分析，人類負責決策執行
    6.4.2 半自動化調倉與交易輔助
    6.4.3 基於扣子框架的投資系統搭建
第7章 AI在投資信息收集與解讀中的應用
  7.1 智能信息摘要
    7.1.1 新聞標題背後的投資信號
    7.1.2 AI總結研報亮點與風險點
    7.1.3 輿情熱點追蹤與關鍵詞提取
    7.1.4 使用智能體實現每日投資摘要自動生成
  7.2 政策與宏觀分析輔助
    7.2.1 讓AI解釋央行政策與通脹邏輯
    7.2.2 使用AI智能體提煉宏觀數據對市場的影響
    7.2.3 模擬經濟周期與資產輪動分析
    7.2.4 結合國際市場視角進行比較
  7.3 企業動態追蹤
    7.3.1 AI分析公告對股價的潛在影響
    7.3.2 AI生成公司輿情簡報
  7.4 構建AI投資信息系統
    7.4.1 多信息源整合（RSS、DeepSeek、數據網站）
    7.4.2 自動總結與存檔機制
    7.4.3 基於多智能體的AI投研助手的實戰構建
第8章 智能資產配置與家庭財富管理
  8.1 家庭資產數字化盤點
    8.1.1 AI協助梳理家庭資產結構
    8.1.2 生成資產負債與現金流報告
    8.1.3 資產安全性與流動性分析
  8.2 智能資產配置
    8.2.1 AI分析不同投資品的風險收益比
    8.2.2 讓AI給出個性化資產配置建議
    8.2.3 案例：AI為30歲上班族制訂理財計劃
  8.3 教育、養老與保險規劃
    8.3.1 用AI計算教育金與退休金需求
    8.3.2 智能保險方案匹配
    8.3.3 家庭應急儲備與保障分層
第9章 構建個性化AI理財體系
  9.1 AI理財生態
    9.1.1 投資目標→AI助手→執行系統
    9.1.2 AI理財工作流設計思路
  9.2 個人投資知識庫
    9.2.1 建立AI可查詢的理財檔案
    9.2.2 上傳研報、資產記錄、目標計劃

    9.2.3 構建AI理財知識沉澱體系
    9.2.4 利用AI「記憶」投資者的投資習慣
  9.3 自動化執行與提醒
    9.3.1 投資目標追蹤
    9.3.2 調倉與定投提醒
    9.3.3 周期性復盤與分析
第10章 實戰案例與綜合演示
  10.1 案例一：用通用大模型打造個人理財顧問
    10.1.1 確定目標與預算輸入
    10.1.2 生成投資組合與風險評估
    10.1.3 AI生成理財計劃書
    10.1.4 動態自動跟蹤與報告生成機制
  10.2 案例二：AI輔助股票與基金篩選
    10.2.1 使用提示詞篩選優質基金
    10.2.2 股票與行業比較分析
    10.2.3 每周投資復盤與風險提示
  10.3 案例三：家庭理財自動化系統
    10.3.1 資產盤點輸入
    10.3.2 消費結構分析
    10.3.3 投資規劃與保險分配

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