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AI投研工具怎么选

AI投研工具不能只看回答是否流畅。本文提供可用于规划同题试用的七问与十二项核验表,检查数据来源、截止时间、失败处理、写入权限、隐私数据流、删除导出和总成本,帮助个人研究者与团队先按任务筛选,再用同题试用留下可复核证据,不提供未经测试的排行榜或收益承诺,并说明研究与交易边界。

AI投研工具的价值不在于把答案写得更像专家,而在于能否完成一项明确的研究任务,并把数据、来源、计算、失败和权限交代清楚。选型时先拿同一个问题试用,再记录它用了什么数据、何时的数据、哪一步失败、哪些动作会写入或外发;缺少证据的能力先视为未知,不要用宣传语补齐。

这是一套评估方法,不是"最好用"排行榜。不同产品承担的数据终端、文档检索、策略工作流和交易客户端任务并不相同,把它们压成一个总分反而会隐藏关键差异。

先确认你要解决哪一类任务

任务合适的产品形态现场必须看到最容易混淆的边界
查行情、财务、公告和成分金融数据终端或股票分析软件字段、单位、报告期、来源、数据截止时间"覆盖很多"不等于你的市场和字段可用
检索研报和内部材料研究资料库或 RAG 知识库原文片段、页码、权限、删除与外部模型数据流能回答不等于能证明答案来自哪一页
把研究想法拆成步骤策略工作台或研究智能体规则、节点、输入输出、失败、暂停和修改"执行节点"不等于证券订单执行
持续观察条件任务调度、资讯雷达或监控工具计划时间、实际运行、漏报、重复、恢复方式运行成功不等于消息必达
记录组合研究状态模拟组合或策略仓位账本仓位定义、价格时点、变更原因、历史记录沙箱记录不是券商真实持仓
提交真实订单持牌机构提供的交易客户端账户、委托、撤单、成交、风控和责任主体研究软件不能因提供建议就被当作下单软件

如果你的首要任务是提交订单,应先从开户证券公司的官方交易渠道和业务资质核验起,而不是从 AI 能力起。如果任务是研究,则应优先看数据与证据链,而不是买卖按钮。

七个问题,足以淘汰大多数不合适的工具

这七问用于规划候选工具的同题试用,覆盖任务、数据、证据、失败、权限、数据流和退出七个采购环节。正式采购时,每个问题都应由指定执行人现场验证并保存日期、版本和原始记录;在这些证据产生前,本页不声称已经试用任何候选产品。

1. 它具体解决什么任务?

要求对方用一句可验收的话定义主任务,例如"查询一家公司最近两个已披露报告期的收入并打开原始公告",而不是"提升投资效率"。然后让产品从输入走到结果,保留开始时间、结束时间和中断点。

2. 数据从哪里来,到什么时候?

至少记录市场、标的、字段、单位、频率、来源、报告期和 asOf(数据截止时间)。如果产品只写"实时""最新",却不给延迟口径、交易时段和修订机制,新鲜度只能记为未知。

3. 依据能否打开和复算?

数字应能回到字段或原始文档,摘要应能回到公告、研报或用户资料的具体片段。计算结果还要给出公式、样本范围和异常值处理。引用标题存在但链接打不开,不能算证据通过。

4. 不知道时会怎样?

用缺数、名称歧义、来源冲突和权限不足各测试一次。合格输出应保留"缺失""冲突"或"无法核验",而不是补造数字、悄悄换口径,或者在失败后仍给确定性建议。

5. 它能读取、写入和调用什么?

把权限拆成四层:读取数据、写入产品内状态、调用用户配置的外部工具、影响真实账户。逐动作询问确认方式、撤销方式和审计记录,不能接受"所有操作都安全"这种系统级概括。

6. 哪些内容会离开当前环境?

分别询问原文件、切块、查询词、模型输入、工具结果、附件、日志和语音。存储在本地或沙箱,并不自动意味着推理时没有片段进入外部模型。产品应提供分层数据流,而不是一句"完全私有"。

7. 如何退出?

试用结束前就核对配置、原文、索引、会话、日志和账户分别如何导出、删除与保留。账号注销、业务数据删除和备份到期是三件事;没有公开范围与时限时,应把退出成本列为采购风险。

用同题试用代替功能表打勾

建议选择一项不涉及真实资金、但能同时触发数据、文档和失败处理的任务:

查询某家上市公司最近一个已披露报告期的营业收入与同比变化,打开原始公告;再加入一个不存在的指标名称,观察工具是否停止并说明原因。

在每款候选工具中使用相同的公司、相同问题、相同日期和相同账户权限,记录以下内容:

记录项合格证据不能替代的东西
产品与版本产品名、端形态、版本号、试用日期官网宣传截图
数据原字段、单位、报告期、asOf、来源链接模型生成的文字结论
过程输入、工具调用、用时、每一步状态只保存最终答案
失败缺数、冲突、超时、权限错误及恢复动作"偶尔可能失败"的说明
成本套餐、数据权限、席位、接口、实施与退出费用单一月费
责任执行人、复核人、接受或拒绝原因一个没有证据的总分

没有真实试用时,可以做"官方资料核验",但必须把结论写成"厂商公开说明包含某功能",不能写成"我们测试发现"。

十二项选型记录表

给每项记录证据地址、日期和复核人。结果只用"通过 / 不通过 / 未知",不要用不透明的加权总分掩盖必要条件。

#核验项要留下的证据
1主任务一条端到端任务与明确完成标准
2市场和标的覆盖清单及未覆盖范围
3字段与口径单位、报告期、复权、币种、公式
4数据时间asOf、延迟、交易时段、修订机制
5原始来源字段、公告或文档片段可打开
6缺失与冲突真实失败样本和恢复路径
7工作流状态运行、暂停、修改、重试和终止记录
8权限读取、写入、外部调用和真实账户分层
9隐私数据流存储、模型、日志、附件和语音去向
10删除与导出删除对象、保留期、备份、导出格式
11商业条款席位、数据包、接口、实施、支持与续费
12退出能力配置迁移、数据可读性、合同终止和残留数据

怎样理解 Bastix 在这张图里的位置

Bastix 当前可公开确认的是:工作台对话与已注册工具调用;自然语言生成结构化研究与策略骨架;TAP 持续研究任务;沙箱标的池与策略仓位账本;按用户与沙箱隔离存储的投研知识库。自然语言策略结构化和部分市场数据链路仍处于 Beta。12

这些能力不等于统一回测或真实交易。Bastix 当前没有现成统一回测引擎,内置能力不连接券商、不提交证券订单;沙箱里的策略仓位也不是券商持仓。3

隐私也需要分层表述:知识库原文、切块与向量索引按用户和沙箱隔离存储,默认向量嵌入在本地运行;被召回的必要片段可能进入外部模型完成推理。账号注销目前也不能被表述为"全部业务数据同步删除"。4

因此,Bastix 更适合希望组织研究问题、证据、状态和持续任务的人;不适合需要平台直接接管资金、统一回测、券商持仓同步或已经批准的企业私有化交付的人。

常见误判

  • 把答案长度当深度。 长回答也可能没有一条可打开的来源。
  • 把 AI 对话当数据授权。 模型能说出字段名,不代表产品获得了数据许可。
  • 把产品内"执行"当交易执行。 研究节点写入状态与向券商提交订单完全不同。
  • 只测试成功路径。 工具真正的差异常在缺数、冲突、超时和权限不足时出现。
  • 只比较订阅费。 数据包、接口、席位、实施、培训和迁移常决定总成本。
  • 相信绝对承诺。 "零幻觉""全市场实时""所有数据不外发"都需要可测范围和责任条款。

下一步

先把你最常做的一项研究任务写成输入、完成标准和四个失败样本,再用七问逐项试用候选产品。若要了解 Bastix,可先查看数据范围与口径运行时工具TAP 持续任务研究与交易边界,再决定是否进入工作台。

Footnotes

  1. Bastix《公开产品事实登记》0.1.0(取证日期 2026-08-14):智能体对话与工具调用为 production;自然语言策略结构化为 beta;TAP 与定时触发为 production。

  2. 同文件"终端、市场与数据":A 股、ETF、指数和部分股指期货存在代码链路,但生产覆盖、许可、延迟与修订机制未全部批准,不得扩写为全市场或零延迟。

  3. 同文件"回测引擎""持仓管理""券商连接与真实下单":无现成统一回测引擎;持仓是沙箱策略账本;内置能力没有券商连接和下单实现。

  4. 同文件"RAG 私有知识库""数据不出沙箱""账号删除与导出":召回片段可能进入外部模型;账号软删除不等于沙箱数据自动清除,账号级全量导出未证实。