我用 EVO 把两个股市热点做成了一份研报
这次体验的主题是「新闻热点研究与结构化报告生成」。
最近我想了解两条和股市、量化金融有关的热点：
- 量化私募规模还在扩大，但指数增强策略的超额收益明显收窄。
- 8 月 25 日 A 股出现小微盘股活跃、市场热点快速轮动的行情。
为了不只停留在新闻摘要，我把这两个热点交给 PandaAI EVO，让它帮我把资料整理成一份结构化研报。
第一步：先把热点找出来
我先让 AI 帮我整理最近一段时间的股市和量化金融热点，再从中挑出两个比较适合继续研究的方向。
最后选定的是“量化私募超额收益收窄”和“A 股小微盘轮动”。
这一步主要是为了确定研究主题。新闻里的数字和观点，后面还需要回到原始来源进一步核对。
第二步：把热点交给 EVO
确定主题后，我把热点资料和研究要求一起发给 EVO 的 AI，让它围绕以下几个方面整理：
- 事件背景和关键数据
- 量化私募行业可能发生的变化
- A 股近期的市场风格和板块轮动
- 相关行业和资产可能受到的影响
- 需要进一步确认的风险和信息来源
我比较看重的一点是，它不只是把几篇新闻拼在一起，而是会按照“背景—数据—影响—风险”的顺序重新组织内容。
当然，生成的报告更适合作为研究起点。涉及具体数字、市场判断和公司信息时，还是要自己回到原始来源确认。
第三步：选择研报模板
资料整理完成后，可以选择报告模板。
这次我使用的是默认模板，主要是想先快速看一下 EVO 会怎样组织这份内容。
如果后面要做正式的投研材料，应该还可以根据阅读场景调整报告结构，比如突出结论、数据图表或者来源说明。
第四步：下载并查看 HTML 报告
报告生成后，可以直接下载 HTML 文件，在浏览器里查看完整内容。
相比聊天窗口里的长文本，HTML 报告更方便回看，也更适合发给别人一起讨论。
这次体验下来，我觉得比较实用的地方
第一，从找热点、整理资料到生成报告，整个过程都在同一个研究上下文里完成，不需要反复复制粘贴。
第二，研究问题可以继续追问。如果第一版内容比较宽泛，还可以让 EVO 围绕具体事件、时间和数据重新检索。
第三，最后生成的是一个可以保存和下载的文件，不只是一次性的聊天记录。
当然，也有几个地方需要注意：
- 第一次检索的结果可能比较宽泛，需要自己缩小范围。
- 新闻里的二手信息不能直接当作事实，最好要求 AI 标注来源和日期。
- 研报可以帮助搭建研究框架，但不能代替对数据和投资结论的核验。
我后来比较推荐补充这样一句提示词：
请标注每项结论的来源和日期；找不到原始来源的内容，请明确标记为“未核验”；请区分事实、推断和观点。
对我来说，EVO 更像是把“找资料、搭框架、整理报告”这些工作串起来的研究助手。至于最后的市场判断，还是需要自己回到数据和原始来源。
以上是一次产品体验记录，不构成投资建议。
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