
用日常语言描述选股条件,WorkBuddy 自动生成分析逻辑并完成全市场筛选,不需要自己写代码。
筛选市盈率偏低、股息率不错、近期资金净流入的标的——逻辑清楚、条件明确,但一想到要写代码、装环境、调数据接口,想法就停在了有空再说。用 WorkBuddy 把选股条件用自然语言讲出来,它能自行组织分析逻辑、在本地完成全市场计算,不需要自己写代码。
投资筛选这件事,难点从来不在想到什么条件。真正的门槛在后面:怎么把条件翻译成程序能执行的逻辑,怎么接上数据,怎么处理全市场几千只标的的批量计算。这三步里任何一步卡住,整个想法就落不了地。而这三步恰好有一个共同点——它们是确定性的,规则明确、不需要判断、失败可以重跑,正是被自动化替代的候选。
WorkBuddy 是腾讯在 2026 年 3 月上线的 AI 智能体工作台。在这类任务里,它做的事是:读取你用自然语言描述的条件,自行组织分析逻辑,在本地完成计算,然后把结果整理成可以直接使用的文件。关键在本地这两个字——它可以直接读写你项目目录里的脚本和数据文件,不需要你把数据导出来再上传,也不需要每轮对话重复粘贴上下文。同一条链路,过去需要写代码、配环境、反复调试;现在只需要把条件说清楚。
把条件说清楚,指的是三件事:筛什么、按什么口径、输出成什么形式。
参考的提问方式是这样:
基于本地数据库,帮我筛选出市盈率低于 10、股息率大于 5%,且近一个月资金呈净流入状态的标的。剔除停牌与 ST 股票,输出为表格,按股息率降序排列,并标注每只标的当前的市盈率和股息率数值。
这段描述里有几个要点值得注意。条件写成了可计算的数值,而不是估值便宜这类模糊表述;剔除停牌与 ST 这一步前置说明,避免结果里混入不可交易的标的;要求输出具体数值而不只是排序结果,方便你自己复核。
拿到清单之后,别急着往下走。验证和后续使用是两个不同阶段,各有各的要点。
第一件事是抽查。挑两三只,用你自己的行情软件核对市盈率和股息率,看是否与清单一致。这一步能快速判断数据是否可靠。
第二件事是看口径。同一个指标,不同数据源的统计范围可能不同——是静态市盈率还是滚动市盈率,是最近一期还是近四个季度,这些差别足以改变结论。
第三件事是看边界情况。筛选条件如果不慎设得过宽或过窄,结果会呈现明显特征:要么返回几百只、要么一只没有。出现这两种情况时,先回头检查条件,而不是直接采信结果。
如果筛选结果会用于后续的策略回测,还有一步不能省:确认这批数据的历史完整性。真实的回测里,一批标的的历史数据往往存在缺口。直接丢进回测跑,程序可能用默认值填补,得出的收益曲线看起来很平滑,实际上没有任何参考价值。顺手确认一下每个标的的数据覆盖区间,能避掉后面大量的排查工作。
还有一个实操层面的建议:把筛选条件存成模板。第一次跑通之后,那段描述本身就是资产——它可以反复复用,也可以在此基础上逐步收紧。相比每次重新组织语言,用模板的好处是条件定义稳定,不同时期跑出来的清单具备可比性,你能看出条件调整带来的实际影响。
如果是配合回测使用,更要注意保留每次的筛选条件和结果快照。回测最怕的不是结果不好,而是回头无法复现——想不起当时用了哪些条件,整条结论链就断了。
使用这套流程时,有几个误区和能力边界需要提前知道。
常见误区有三个。 一是只设条件、不验证条件。工具忠实地执行你写的规则,但规则本身是否合理,它不会替你把关。跑完之后回头检查:这批清单里有没有明显不该出现的标的?如果有,说明条件需要收紧。
二是条件堆得太多。同时限制市值、估值、涨幅、资金、行业五个维度,很可能一只都筛不出来。更实用的顺序是先用宽口径收出范围,再逐条收紧。
三是忽略行业差异。同一条规则套在银行和半导体上,含义完全不同——前者市盈率普遍偏低,后者普遍偏高。跨行业用同一套阈值,得到的排序只反映行业属性,不反映个体差异。
能力边界方面,这套流程处理的是按条件筛选这个环节,它不预测涨跌,也不替你承担决策后果。用工具筛选时,尽量把条件写成可核验的形式,比如「市盈率低于 10」而不是「估值不高」。前者你能验证结果对不对,后者只能凭感觉判断,出了问题也说不清是条件理解偏了还是数据有问题。
它真正改变的是执行的可行性——过去需要编程能力才能验证的想法,现在描述清楚就能跑一遍。想法与验证之间的距离缩短之后,你能试的假设变多了,这才是这类工具带来的实际变化。
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