当初的理由已经变了
出了新闻、冒出对手,或者只是执行没跟上。总之,你现在留着这笔仓位,用的已经不是买入时的那套理由。
一旦成交,持仓就不再是一个想法。它有你的成本价、你每天盯着的走势,还有一个你曾向人捍卫过的故事。PortVise 会不带沉没成本地,把每一笔持仓的买入逻辑重新推演一遍。
出了新闻、冒出对手,或者只是执行没跟上。总之,你现在留着这笔仓位,用的已经不是买入时的那套理由。
你最得意的持仓一路涨,直到占掉组合的四分之一——整个组合从此压在一个故事上。
于是你越跌越卖,哪怕基本面一点没变。波动,不等于看错。
一个提示词就能给你一份漂亮的答案,但事实、计算、观点混在一起,你根本说不清结论从哪来。PortVise 把评审分成三个环节,各条推理线彼此独立,让它们有机会互相反驳。
价格、头条新闻、你的持仓,以及宏观背景。
风险、市场状态、主题各自独立过一遍,再检查结论有没有互相打架。
结论会变成排序后的行动清单:减仓、清仓、对冲、调仓、加仓或继续观察。
定好这次评审的计划和优先搜什么。
抓取实时价格、新闻与宏观数据。
梳理宏观和市场的整体背景。
集中度、因子暴露,以及行情走坏时先崩的是谁。
寻找与当前阶段相似的历史时期。
判断多个持仓是不是在说同一件事。
结论发布前,把互相矛盾的地方和缺失的输入标出来。
算清楚把钱晾在现金里的机会成本。
把各方结论权衡一遍,写下排序后的行动清单。
备忘录里写清楚:该怎么做、主要风险在哪、什么时候再看一次、什么情况会推翻结论。如果它给不出留着的理由,它也会直说。
AI 的逻辑依然成立,问题是这些仓位同涨同跌。真跌起来,比任何一支股票出问题都严重。
全都盯着同一套利率、同一批流动性、同一个题材,股票再多也等于没分散。这个引擎,就是帮你把这种“假分散”算清楚。
用今天的宏观状态去和历史时期比对,看看那时候的组合接下来发生了什么。这是参照,不是预测。
三个不同风格的小组合,全程公开。PortVise 会在美股收盘后把三个组合都过一遍,然后把建议发给你。
每个 PortVise 组合的结论和行动清单,美股收盘后发到邮箱。
NVDA 和 AMD 合起来,其实就是一个 50% 的仓位。高波动的行情里,这是同一个风险,穿了两个马甲。
最大的单一风险来源,把 AMD 算进去就是半个组合。
利率如果下行,长端久期可以对冲组合的高 beta。
收盘后一封邮件讲完三个组合:结论是什么、为什么这么判、接下来该怎么做。没有交易提醒,也没有盘中噪音。
PortVise 可以对接任何兼容 OpenAI 的接口——本地的模型也行,云上的大模型也行。Web 应用可以直接用 Python 跑,也可以整套丢进 Docker。
# 安装依赖
$ uv sync
$ npm install
# 启动组合顾问
$ uv run python run.py
✓ PortVise 已在 http://localhost:7860 启动