1. 辅助分析，非全自动交易
   当前AI工具主要用于数据处理、趋势预测或策略回测，不能替代人工决策，更无法保证收益。
2. 合规性注意
   在中国，股票交易需通过正规券商平台，自动化交易需符合监管规定，避免使用非法工具。

二、AI辅助炒股的通用步骤

1. 数据收集与处理

• 获取数据
  使用财经API（如Tushare、AKShare）或爬虫工具获取历史股价、财务数据、新闻舆情等。
• 数据清洗
  用Python（Pandas库）或Excel处理缺失值、异常值，标准化数据格式。

2. 构建分析模型

• 技术指标分析
  通过AI工具（如Python的TA-Lib库）计算MACD、RSI、均线等技术指标。
• 基本面分析
  利用自然语言处理（NLP）分析财报、新闻情感倾向（如使用DeepSeek API处理文本）。
• 机器学习预测
  用历史数据训练时间序列模型（如LSTM、Prophet）预测短期走势。

3. 策略回测与优化

• 编写策略逻辑
  例如：“当RSI低于30且成交量放大时买入”。
• 使用回测框架
  用Backtrader、Zipline等工具验证策略历史表现，调整参数优化胜率。

4. 风险控制

• 设置止损止盈
  根据波动率动态调整止损点（如ATR指标）。
• 分散投资
  用AI聚类分析行业相关性，避免过度集中。

三、替代工具推荐

若需使用AI辅助，可尝试以下平台：

1. 聚宽（JoinQuant）、优矿（Uqer）
   提供量化交易回测平台，内置Python环境和金融数据。
2. TensorFlow/PyTorch
   用于构建自定义预测模型。
3. ChatGPT/Claude
   辅助解释指标、生成基础代码或分析市场情绪。

四、重要提醒

• 市场风险
  股市受政策、国际形势等复杂因素影响，AI模型可能过度拟合历史数据，实际效果有限。
• 技术门槛
  需掌握Python、数据分析、基础金融知识，新手建议从模拟盘开始。
• 合规合法
  避免使用非法外挂或内幕信息，选择正规交易渠道。

需要更具体的操作教程（如Python代码示例、量化策略入门），投资需谨慎，建议优先学习基础知识再实践。