摘要：普通人利用AI进行资产配置，核心是靠低门槛工具+结构化流程，把复杂金融分析转化为可落地的决策方案。

编辑/江韵 图文/AI生成

普通人利用AI进行资产配置，核心是靠低门槛工具+结构化流程，把复杂金融分析转化为可落地的决策方案。

1. 财务诊断与风险匹配

- 工具：

- DeepSeek（国产AI）：导入银行卡/支付宝账单，自动出资产负债表、现金流分析，结合风险问卷（如“能否接受半年亏10%”）定风险等级。

- 蚂蚁财富「智配宝」：依托备案模型，生成保守型（债70%+现金20%+股10%）、平衡型（股40%+债50%）等标准化方案。

- 步骤：

1. 传3-6个月收支数据，AI识别消费结构（如餐饮20%），标记“隐形消费”（如直播间购物）。

2. 聊天式测风险偏好，AI出1-10分评分，比如7分适合“股50%+债40%+另类10%”。

2. 市场数据整合与调仓

- 工具：

- OPEnBB（开源平台）：一键查全球股市、加密货币数据，生成行业对比热力图（如“能源股折价18%，科技股溢价12%”）。

- 腾讯理财通AI助理：解析美联储加息、政策利好等影响，如提示“新能源车或回调，建议减仓10%”。

- 步骤：

1. 输股票代码（如AAPL），自动出PE、PB等指标与行业中位数对比图。

2. 设股债比（如6:4），AI随市场调整，比如沪深300市盈率超历史70%分位时，股配降至50%。

1. 生成相对价值基准

- 工具：

- qlib（微软开源平台）：用内置模型，输“PE15%+净利润增速>10%”，自动筛低估股。

- 同花顺iFinD：AI因子筛选“市盈率分位

- 步骤：

1. 选“多因子模型”，输营收增速、RSI等指标，AI算个股相对行业估值偏离度（如“消费股PE低行业25%”）。

2. 结合OpenBB的蒙特卡洛模拟，定估值区间（如基金净值1.2-1.5元）。

2. 跨资产配置与再平衡

- 工具：

- Wealthfront（美国智能投顾）：按投资理论生成“股60%+债30%+另类10%”组合，调预期收益。

- vn.py（国产量化框架）：监控跨市场价差（如A股与港股中国平安），价差超2倍标准差自动调仓。

- 步骤：

1. 输目标（如“5年攒50万首付”），AI拆月存额，荐低风险组合（如国债+货基）。

2. 设止盈线（如收益20%卖50%），AI预警市场过热，比如某用户靠此逃顶光伏，锁35%收益。

【备注: 自2018年12月起，Wealthfront的移动端财富管理服务（如日常财务规划、教育储蓄、退休资金预测等）已免费向所有用户开放，无需支付账户管理费。】

1. 数据隐私与合规

- 工具：蚂蚁财富「智配宝」（备案+联邦学习加密）、微众银行智能风控（同态加密+跌15%提醒）。

- 要点：选监管认证平台（如腾讯理财通），避开未备案工具；看隐私设置，优先“同态加密/联邦学习”。

2. 应对模型偏差与波动

- 工具：天天基金「风险红绿灯」（波动率超20%红警调仓）、腾讯云TI平台（防模型偏见）。

- 要点：AI推荐与基本面冲突（如科技股PE高但现金流负）时手动排除；每月用OpenBB做压力测试（如模拟地缘冲突）。

案例1：跨行业估值对比

- 工具：OpenBB（取数）+ qlib（筛标的）+ 腾讯理财通（调仓）

- 步骤：查能源/科技行业数据→输因子筛低估股→设股债比，AI随估值自动增减持。

案例2：基金组合优化

- 工具：蚂蚁智能研报系统（筛基金）+ DeepSeek（管组合）

- 步骤：筛“经理评分>80分”基金→AI分析持仓（如新能源基金集中度70%提示分散）→设季度再平衡，偏离5%自动调仓。

核心逻辑

用AI替代传统财务分析，数据驱动替代经验决策，分三步：

1. 数据整合：靠OpenBB等取全球数据，出行业对比表。

2. 模型构建：用qlib等建多因子模型，算资产相对价值。

3. 动态管理：借助智能投顾自动调仓，靠风控工具监控风险。

- 选低代码、合规工具（如DeepSeek、蚂蚁财富），不依赖复杂模型。

- 人机结合：AI给数据，人做最终决策（如排除基本面差的标的）。

- 持续学习：通过工具社区学因子设计等技能。

普通人无需编程或金融背景，靠AI就能搭建科学配置体系，实现从“经验投资”到“数据驱动”的转变。

来源：小羊说科技