regime.shift()signal > 0.85cell: N+ D-corr[NDX,SOXX]=0.71payoff_score: +6hypothesis.verify()tier: confirmediv_rank: 78宏观 regime三场景概率行业周期 · 9 阶段筹码结构 · 拥挤度跨市场赔率延伸传导子代理并行 · mergingAAPLMSFTGOOGLGOOGMETAAMZNNVDATSLABRK.BAVGOORCLLLYJPMVMAWMTXOMJNJPGCOSTHDABBVMRKKOPEPBACCVXNFLXADBECRMAMDTMOACNCSCOABTMCDINTULINIBMWFCNOWDISPFEPMGECATAXPMSGSTVZNKEAMATRTXINTCQCOMBLKBKNGISRGTXNUNHPLTRAMGNNEEHONSPGIELVDEBXLMTGILDADISBUXBSXMDTKKRMUCOINSQABNBUBERSHOPSNOWNETCRWDDDOGMDBZSOKTAPANWFTNTANETMRVLCOHRLITEAAOISMCICLSDELLHPE0001.HK0005.HK 汇丰0011.HK0066.HK0175.HK0241.HK0291.HK0386.HK0388.HK 港交所0700.HK 腾讯0823.HK0857.HK0883.HK0939.HK0941.HK0992.HK1024.HK1093.HK1177.HK1288.HK1299.HK1398.HK1810.HK 小米1929.HK2007.HK2202.HK2318.HK 平安2382.HK2628.HK2899.HK600000600009600015600019600028600030600036 招商银行600048600050600089600104600115600118600196600276600309600340600436600438600487600519 茅台600585600588600690600703600754600837600887600893600999601012601066601088601138601169601186601211601229601288601318 中国平安601336601398 工商银行601628601668601688601800601857601888601898601988603259603288603501603799000001000002000063000100000333 美的000538000568000625000651 格力000725000776000858 五粮液000895000938002007002129002230 科大讯飞002241 歌尔002310002352002415002460002475002493002594 比亚迪002714002812002916300003300015300033300059300122300144300223300274300308 中际旭创300316300433300601300661300750 宁德时代300760 迈瑞医疗3007823008663009196857.T Advantest8035.T 東京エレ2802.T 味の素7203.T 豊田6758.T ソニー9984.T ソフトバンク8306.T8316.T8411.T7974.T6594.T4063.T6920.T9433.T9434.T4503.T4502.T4568.T6273.T6981.T7741.T6361.T6856.T7269.T7267.T4543.T4901.T8001.T8002.T8031.T8053.T8058.T4661.T4307.T5108.T5401.T5411.T1925.T1963.T4385.T9501.T9502.T9503.T9531.T9532.T9613.T6098.T9201.T6178.T2914.T2330.TW 台积电2317.TW 鸿海2454.TW 联发科2412.TW2308.TW3008.TW 大立光2382.TW2891.TW2882.TW1303.TW1301.TW2002.TW2603.TW6505.TW2207.TW2912.TW4938.TW2885.TW3661.TW2880.TW1216.TW2105.TW6669.TW2618.TW6770.TW3034.TW2474.TW2890.TW3045.TW2356.TW005930.KS 삼성전자000660.KS SK하이닉스005380.KS 현대차035420.KS035720.KS005490.KS028260.KS105560.KS055550.KS015760.KS
MATT
投研操作系统
把五个市场的数据实时翻译成有纪律的投顾判断。
// capabilities
状态化的多智能体
研究 + 投顾双功能系统
不是无状态的问答机器人。Matt 有记忆、有判断纪律、能自我校正 —— 不止给观点，更把研究结论翻译成可执行的投顾判断。
三层分析引擎
宏观 regime 判定 → 行业周期定位 → 筹码结构分析,自上而下贯穿,每周持续更新,有明确的纪律和钝化检测。
五市场 · 跨资产
美 / 中 / 日 / 韩 / 台五个市场原生覆盖,跨股 / 债 / 汇 / 商品做联动推演,天然全球视角。
研究冲刺
事件触发 → 多智能体并行采集 + 融合 + 置信度审核 → 2-4 小时交付完整报告,含三场景概率与双向 watchpoints。
情景模拟
宏观变量分叉时自动构建三场景概率树,每个场景带触发条件 / 传导链 / 受益资产 / 历史可比 / 翻转触发器。
财报三件套
preview 找最关键的 3 个问题,afterview 2 小时内给数据 vs 预期差,trade 输出可执行的加减仓 / pair trade 框架。
有记忆 · 能自我校正
每个分析模块独立维护状态:增量更新、错误显式标注「判断作废 + 原因」、正确标注「confirmed + 日期」,可追溯。
matt · 实时事件流 live
$ matt
> 某产业链龙头掉队后，谁有可能接住它的份额？
▸ 任务理解完成 · 深度研究模式
▸ 派遣子代理：同行业对照
▸ 派遣子代理：跨区域估值
▸ 检索数据通道 · A 股 / 港股 / 美股
▸ 抓取公司公告与一手资料
▸ 搜索个人研究库 → 17 篇相关
✓ 子代理合并 · 23 条引用 · 报告生成中
$final_report.md完成
// vs traditional
对比传统机构研究
效率与连续性的代差
不是「比研究员更聪明」—— 是把跨市场覆盖、产出周期、判断连续性、合规审计四件事，做到传统团队结构里几乎不可能达到的水位。
维度
传统模式
Matt 智能体
人员配置
海外研究 5–10 人,每人覆盖 3–5 只
1–2 人 + 系统,同时追踪 5 市场 50+ 标的
研报周期
深度报告 2–4 周,事件点评 1–2 天
深度报告 2–4 小时,事件点评 30 分钟内
跨市场
通常 1–2 个市场(美 / 港)
美 / 中 / 日 / 韩 / 台 + 跨资产联动
判断连续性
研究员换岗即覆盖断档,季度更新
状态持续更新,错误显式标注,可追溯
投顾决策
研究归研究,交易归交易,中间靠经验
研究冲刺 + 情景模拟 + 财报三件套直接输出判断
合规审计
个人判断,依赖人工审核
每条结论挂数据源 + 框架 + 置信度,天然可审计
同样的人力投入 · 10× 覆盖效率 · 10×+ 响应速度
// workflow
提问 → 编排 → 带引用交付
你只管用人话描述要研究的问题。系统自动判断要不要深度模式、派几个智能体、查哪些数据源，过程实时可见。
01
用人话提问
「某产业链龙头掉队后谁会接位」/「这轮原材料涨价的下一站」—— 你只管描述要研究什么,路径自动判定。
02
深度编排
复杂题目自动派多智能体并行覆盖:宏观背景、同业对照、估值、催化、产业链传导,过程实时可见。
03
带引用的交付
完整报告 + Tier 评级 + 三场景概率 + 引用清单沉淀到你的研究库,下次研究自动关联跨标的引用。
// for institutions
为机构补齐两块业务
不增编制 · 直接上线
Matt 可直接嵌入两个业务模块：海外研究覆盖、机构投顾决策。系统 + 1–2 个研究员，就能跑起一支跨市场研究所 + 一条投顾产品线。
为研究覆盖补一支跨市场团队
- 每周自动产出 6 大板块的买方视角周报
- 事件驱动当天产出跨市场研报(美 / 中 / 日 / 韩 / 台)
- 所有标的自动标注 Tier 评级 + 估值 + 催化节点
- 跨市场比较是标准产出物,不再「回头看看」
为投顾决策补一套判断纪律
- regime-based outlook:有框架、有纪律、可跟踪
- 三场景概率树直接拿去给客户讲 market outlook
- 财报三件套闭环:讲清「关注什么 → 发生了什么 → 怎么做」
- 每个 pair trade / 方向判断都有完整出处链
「它不是一个『帮你写研报的 AI 工具』—— 它是一个有记忆、有判断纪律、能自我校正的研究 + 投顾双功能平台。」
Matt · 系统定位
// honest limits
该说的也说 —— 这些事 Matt 做不到
不是实时交易系统
数据日频到周频,适合 1–3 个月方向判断和赔率排序,不做日内。
幻觉风险
多源交叉验证 + 置信度标注控制,关键结论强制回溯到具体来源。
框架有偏好
我们选定的分析框架是一种取舍,不是唯一正确;供给冲击打断闭环时需人工切换分析模式。
需要人在环
AI 做执行(数据 + 分析 + 格式化),人做设计(框架 + 权重 + 校正)和最终判断。