本篇文章给大家谈谈炒股软件哪个好用易看盘，以及炒股软件哪个好用的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

文章详情介绍：

• 1,现在炒股软件这么多，该选择哪一款软件？十年经验的股民告诉你
• 2,奶爸基金盈利法则一：支付宝京东金融等5个APP，哪个体验最好
• 3,ChatGPT 炒股收获 500% 回报！？AI 「操盘手」完胜顶级基金

现在炒股软件这么多，该选择哪一款软件？十年经验的股民告诉你

接触股票市场这么多年，大大小小的软件也接触过，了解过，比如说，大智慧，指南针，东方财富等等的股票软件。

那么今天我给大家讲讲平时我用哪一款软件比较多。可能我用的软件会比较多，一共用4款软件。以下我会给大家讲解我用他们软件各自的功能。

第一款软件：东方财富通软件

这款软件我主要用来看盘，首先我们可以从图中看，软件整个版面看起来非常的舒适，就像大家找男女朋友一样，属于耐看型。所以我在看盘的过程当中需要的是视觉冲击的感觉，如果大家有长期使用这款软件的投资者，可以了解到这个版型已经用了很长时间，并且没有变过。

第二款软件：同花顺软件

同花顺，软件不得不提，软件使用实用性非常强，特别是手机移动端，做的非常不错。强列推荐并且软件上面的很多功能，很多软件上面都不具备，如果您追求的是综合性，强烈建议使用这一款软件，就是界面不会非常有感觉，我通常使用时选股来用的。

第三款软件：通达信

我使用这个款软件不是非常舒服，但是它弥补了东财软件不能编写指标的弊端。这款软件占内存极少，使用起来非常流畅，还可以编写指标，如果您是一名技术操盘的爱好者，必不可少的一款软件。

最后一款软件：益盟操盘手。

这款软件用的还是比较少的，这款软件主要是辅助前三款软件的不足，综合弥补

总结：1看盘：东方财富。

2基本面：同花顺。

3技术指标编写：通达信。

家人们大家都用什么软件呢？欢迎在评论下方留言

以上仅供参考，风险自负。

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奶爸基金盈利法则一：支付宝京东金融等5个APP，哪个体验最好

因为某种原因，我一共用过6个APP软件买基金，盯数据，分别是支付宝、京东金融、同花顺、展恒理财、和讯、招商银行app。

这5个app都相对比较知名，相信也很多人使用。那么到底哪个app体验更好呢？下边我来给大家详细介绍一下。

为什么先从京东金融开始介绍呢？因为我买基金最开始是从这个app开始，也是朋友大力安利的。基金购买的app功能上其实大同小异。相同的地方我就不赘述了，主要介绍不同的地方。

京东金融我觉得有个最好的优势，就是基金诊断。基金诊断相对比较详细，通过5个纬度的分析（赚钱能力、稳定能力、管理能力、抗跌能力、连涨能力），能让人非常直观全面的了解候选基金的价值。基金诊断在不少软件可能也有，或者是类似的基金评级功能，但是使用一段时间之后，个人感觉京东金融的基金诊断覆盖的基金最多，基本我准备买的基金都会有个诊断打分。其次基金诊断的分值会随着行情的变化相对比较快的变化，例如上周还是80分以上属于积极持有的基金，这周可能会根据盈亏情况变成75分的持续官网评分。

简单总结一下，京东金融基金诊断打分80分以上的都是比较优秀的基金，都是值得入手持有的基金，70-80分的就是要慎重对待的基金，70分以下的基本是相对垃圾的基金。按照这个分值，即使小白也能比较快速准确的判断基金的价值，做个初筛。当然，更详细、准确的筛选基金办法，还是要靠自己去仔细研究分析。不过这个功能已经能节省很多的精力了。

如果是刚开始买基金的小白朋友，我建议用京东金融。

支付宝可能是最多人使用的，整个理财功能都非常的强大，不管是大V老手，还是小白新手，相信都很多人使用。

支付宝的优势之一是功能强大，不用另外安装app就能直接使用。

优势二是可以一站式管理整个理财体系，包括基金、保险、理财产品等，比较方便。别小看这个一站式和使用频率，以保险来说，以前买保险买了之后压在箱底，时间一长就容易忘记，用支付宝的话每天都可以看到，并且可以购买和管理一家人。

优势三是基金评级。支付宝的基金评级主要是2个体系，一个是好基工作室，通过好基工作室里的大V评选过的，都会打上支付宝金选的标志，有大牛的背书推荐，多了不少安全感，有点盈利在望的感觉。另外一个是晨星评级，给基金打1-5星。整体来说我认为支付宝的评级没有京东金融的基金诊断直观好用，首先是无论金选还是晨星评级，都不是覆盖所有基金的，我搜索的好多基金都没有评级，所以功能等于无。其次无论是金选还是晨星评价都偏向于定向的评价，很难把握评分的逻辑，只能作为参考，还是要自己研究分析，相对京东金融而言费劲一些。

不过话说回来，如果是相对有经验的老手，其实没有评级也没有太大影响，毕竟买哪个，还是靠自己评估。

优势四是基金重仓板块显示很突出，很明显的看出所持基金持仓板块涨跌比例，快速了解今天持仓基金可能会下降还是下跌。

优势五是基金的参考解读比较丰富，有助持有人更全面的了解基金，决策加减仓。

优势六感觉支付宝购买确认、到账是所有app里边最快的。对比展恒那些摔几条街。购买确认快，意味着能更准确的评估持仓成本，尤其是在连续几天都需要操作加减仓的时候。赎回到账快慢则会影响资金的利用率。

除此以外，支付宝的目标投、慧定投、精选组合以及转换都不错。

所以我认为，支付宝相对而言，更适合有经验的老手使用。当然小白也足够用了。

同花顺我没有用来买卖基金，主要是用来辅助看盘，了解趋势和做分析用。同花顺的强大之处就不多说了，基金股票都是专业的。适合老手、高手使用，小白我觉得太复杂反而增加学习和使用成本。

展恒理财说实话我没发现什么优点，并且感觉他净值确认和盈亏收益计算的时间比其他app要慢，赎回到账时间也比较长，要不是之前朋友用它来买基金，现在还有不少在里边，我是不会用的。

说起和讯就更来气，一是居然没有app，现在都什么年代了；二是客服电话打都打不通，有点问题根本没法找人；三是登陆功能有比较大的bug（问题），整个产品设计体验就很糟糕，产品经理应该要祭天，都不像这个时代应该有的产物；四是无法找回密码，登陆方式单一。说实话，我已经有近一个月没有成功登陆上去，验证码也不行、密码也不行、找客户打不通人工，你说可怕不可怕。是我用过的最糟糕的app，我都觉得和讯是不是要倒闭了。

银行app购买基金，好处是客户经理会经常推荐基金，但是至于好不好就要自己判断了，并且安全性高；坏处是购买基金的手续费相对高，支付宝上收0.1%的基金，银行收1%，对比一下这是多大的成本，土豪可以忽略。

综上，如果是小白刚入圈，建议用京东金融或者是支付宝，老手用支付宝，高手用同花顺。其他的可以丢到垃圾桶里了。

ChatGPT 炒股收获 500% 回报！？AI 「操盘手」完胜顶级基金

这不是教你用 ChatGPT 炒股的推送

Artisana.ai 的作者 Michael Zhang 在 Reddit 分享了他认为被「主流媒体」忽视的一篇论文，后续引发了大量讨论，很有趣。

这篇论文是佛罗里达大学的研究人员发布的一项研究。它的结论是 ChatGPT 可以可靠地预测股市趋势。（报告链接在文末）

研究发现：利用 2021 年 10 月至 2022 年 12 月的公开市场数据和新闻，由 ChatGPT 驱动的交易模型在这一时期可以产生超过 500% 的回报。这一表现与同一时间段内购买并持有标准普尔 500 指数 ETF 的 -12% 回报率形成鲜明对比。

无独有偶，不久前机器人律师初创公司的 CEO Joshua Browder 尝试将自己的银行账户交给 AI 打理，不到一小时就取得了 217.85美元的收益。

尝到甜头后，Joshua 在 Twitter 上宣布，要将所有个人财务都交给 GPT-4 来打理，让 AutoGPT 访问他的的银行、财务报表、信用报告和电子邮件。

Michael Zhang 的 Reddit 文章如下，爱范儿做了编译、整理及补充：

ChatGPT 交易算法在股市上获得了 500% 的回报！这对对冲基金和散户意味着什么？

我刚刚读了另一篇研究报告，但我没有看到它在主流媒体上得到太多关注。下面总结一些自己的看法和关键点，以便于讨论。

为什么这份报告引起了我的注意：

- 这是由佛罗里达大学金融系发布的研究报告，而不是博眼球的 Twitter 大 V。

- 该方法论相对严谨。

- 情绪分析是一些知名对冲基金（如 DE Shaw、Two Sigma 等）的几种自动化交易策略的一部分。研究人员得出了这样的基本结论：ChatGPT 在市场上的所有现有解决方案中表现最佳。

让我们来看看报告的方法论：

1.该研究使用了从 2021 年 10 月到 2022 年 12 月的数据，确保 ChatGPT（GPT-3.5）的知识库中没有这批数据。

2. 研究人员利用网络爬虫，收集了与 4,138 家公司相关的 67,586 个标题，然后排除任何股票涨跌的头条，过滤掉了无意义的、热点话题、重复的新闻等内容，并确保是最新的信息。

3. 研究小组使用 ChatGPT（GPT-3.5）来评估一个给定的标题是否表明了好消息、坏消息或未知的情况，同时也要求提供一个简要的解读。

例如，当看到「Rimini Street 在起诉甲骨文的案件中被罚款 63 万美元」的标题时，ChatGPT 返回解读：「是。对 Rimini Street 的罚款有可能增强投资者对甲骨文保护其知识产权和增加其产品和服务需求能力的信心。」——这一回答反映了 ChatGPT 卓越的推理和自然语言能力，它认为该标题对甲骨文带来积极影响，而市场领先的情绪分析软件则将标题标为消极的。

4. 研究使用的提示词（Prompt）、数据集方法和交易策略都得到了清晰披露——透明度意味着可重复的结果。

5. 研究进行了六种不同的交易策略的测试，并针对相同时间段的数据进行了回溯测试。

爱范儿：在金融和投资领域，回溯测试是指根据过去的市场数据和特定的投资策略来评估该策略在历史上的表现，它通常用于验证和优化投资策略的有效性和可行性。

6. ChatGPT 策略已经与其他金融公司使用的优秀情绪分析工具、GPT-1、GPT-2 和 BERT 等进行了比较测试。ChatGPT 表现优于所有其他工具。

那么不同交易策略的回报是怎样的？

- 多空策略，即买入有好消息的公司，卖空有坏消息的公司，收益率最高，超过500%。

- 只做空的策略，只专注于卖空有坏消息的公司，回报率接近 400%。

- 只做多的策略，只买有好消息的公司，回报率大约为 50%。

- 其他三个策略导致了净亏损：所有新闻（不论新闻是好是坏）持有策略，同等权重（即等额分配）持有策略，以及市值加权（按市值大小比例）持有策略。

传统的情绪分析方法在所有的投资策略中都产生了明显的劣质结果，而 GPT-1、GPT-2 和 BERT 都未能准确预测收益。

在这个测试里，ChatGPT 的表现完胜竞争对手。

由 ChatGPT 驱动的策略表现。来源：佛罗里达大学

长远看，这个报告为什么很重要？

- 这可能会改写证券交易，因为散户们现在可以使用比机构情绪分析更强大的工具。ChatGPT 展示的选股优势可以为散户赋能。

众所周知，在 r/WallStreetBets 这样的子论坛充满了尽职调查的帖子和关于各种多头和空头策略的股票回报的吹嘘帖子。

ChatGPT 能够从头条新闻中洞察微妙差异和深层含义，这能帮助有抱负的散户们努力赚取超额回报。

- 对冲基金们无疑已在「卷」了，必定会将新一代人工智能策略纳入到他们专有交易算法中。我们可能永远看不到他们是如何做到的，但他们很可能已经在做了。

Two Sigma、DE Shaw 和 Renaissance Technologies 等知名对冲基金已经把情绪分析融入了自家的自动交易系统中。凭借出色的新闻理解及其分析能力，ChatGPT 将引发基金公司新一轮的「军备竞赛」。

- ChatGPT 强大的自然语言处理能力也可能对那些已经开发出自家情绪分析机器学习模型的企业构成威胁，它们会发现自研的模型被简洁而强大的 ChatGPT 提示词秒杀。

像 Lexalytics 这样自称「全球领先 NLP」的公司，马上就要面对与机遇同等的挑战，过去的模型很快过时。

ChatGPT 实现了对数百万美元的研发的降维打击，重要的是，现在任何人都可以无需花费这些巨额代价，就可以轻松获得更好的能力。

——看到这里，擅长 ChatGPT 的你是不是想打开电脑先行先试？我也看到中文互联网开始在流传这个帖子的内容。

不过，泼点冷水，这个研究也遭遇到了不少打脸式的质疑：

- 如果你找到了一种能在不到 2 年内获得 500% 回报的策略，你会公开它吗？（确实是灵魂拷问）

- 股市的走势总是变幻莫测，因为其本质上是递归性的。一旦某个策略被广大投资者所知晓并采纳，你的知识优势就会荡然无存。如果研究人员将他们的发现公之于众，那么你只能在极有限的时间内获利。

- 市场的特点是，一旦一种策略广为人知，它就不再真正有效了。世上没有免费的午餐。

- 它看上去这么美好，那么就是假的。

看起来这些「质疑」似乎更有常识性。

不管沮丧还是兴奋，ChatGPT 带来对各行各业的影响，现在只是冰山一角。

本周 ChatGPT Plus 用户已经可以使用网页浏览和插件系统了，共有 70 多个插件可以使用，前两天 ChatGPT 又突然上线了官方 app。

这意味着，所有在线服务，都要在大模型底层建构上、在新的颠覆式技术平台中，在新的用户界面范式下，重构一次又一次了。

报告及参考：

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4412788

https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/13dufss/a_chatgpt_trading_algorithm_delivered_500_returns/

什么是 ChatGPT，它为何能做市场情绪分析？

ChatGPT 是一种人工智能聊天机器人，能够理解和回应用户的问题，同时可以创作各种书面内容。ChatGPT 的理解和生成文本的能力基于巨量的训练数据，这些数据包括各种主题和情境的文本。它的自然语言处理技术使其能够理解和分析语言中的情绪，从而进行情绪的判别。

一种常见的情绪分析方法是情感极性分析，这种方法将文本分类为正面、负面或中性。在股市交易的情境中，这可能涉及分析新闻报道、社交媒体帖子或其他公开可用的文本，以判断对某一特定股票或市场的总体情绪。

最后提示：任何投资均有风险，请看好自己的口袋。

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