继续拿 PandaAI 的新产品 EVO 做真实投研测试。

这次我没有给它新闻或研报，而是直接丢了一张 K线形态图 + 策略思路，让它识别形态，并把这个想法真正变成一套可以验证的股票投资策略。

我测试的是经典的头肩底形态。EVO 会先根据图片识别形态和关键结构，再把自然语言里的交易逻辑转成策略，随后自己拉取历史行情、扫描股票、执行回测，最后输出收益率、最大回撤、夏普比率、胜率以及净值曲线等结果。

配图就是这次实际运行过程。

体验下来，我觉得最值得说的是两点：

1️⃣ 从“看图说话”进化到了“把投资想法变成可验证策略”
以前把K线截图给AI，它最多告诉你“这可能是头肩底”。现在我真正想要的是下一步：这个形态到底有没有Alpha？历史胜率多少？什么条件下有效？ EVO开始尝试把“识别→策略化→历史回测→结果分析”整条链路直接跑通。

2️⃣ 已经很像一个研究助理，但复杂任务的执行效率还有提升空间
这种全市场、长周期的形态扫描计算量不小。我这次实际跑了1个小时，回测进度只有58%。所以目前更适合“把研究想法快速变成实验”，距离高频率、大规模策略研究，性能应该还有优化空间。

但这个方向我很喜欢：以后缺的可能不是策略想法，而是把想法验证出来的成本。

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