当前时间： 2026-03-21 11:40:16
更新时间： 2026-03-21
分类：软件教程
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股票分析平台-股票AI分析app开发好了
其实在开发这个app的时候我也想过很多其他方面的事情。
因为之前做这些股票数据mcp的时候，很多网友就说同花顺就有现成的ai工具可以用，当然我不是同花顺ai工具的付费用户，也不是深度用户，只是简单测试过。
并且现在ai聊天app也很成熟，比如豆包你一样可以问它股票相关的问题。
其核心问题是，如果有一个现成的工具，又何必去折腾自己捣鼓一个同样的出来了。
之前其实我已经放过同花顺ai的测试情况，我也用豆包进行了测试。
首先豆包肯定没有专业的数据源，但是豆包有公开的数据源可用【其实就跟搜索引擎一样，可以说豆包把互联网数据利用到极致了】，数据介于半准确半不准确状态【为什么说半准确半不准确，因为豆包她有可能搜不到实时的数据，那么就可能是不准的】。
我对比了一下豆包和我平台的申万一级行业10年pe分位数，发现基本一致，这是因为豆包在该次回答中搜到了最新的信息。
但是参考数据中存在大量的用户看来的无用数据，比如2024年、2023年。
1、像豆包这种属于是非精准数据近似得到结果，在未来会发展为覆盖大面积应用场景、准确率接近于100%的工具吗？
第一个问题是，我目前认为比较简单的问题，豆包完全是可以替代掉的
我刚用回测来对豆包进行测试，在复杂问题上，豆包居然用模拟数据来糊弄用户，当精准度提出高要求时，垂类ai产品往往需要保证高准确性，带来的就是低问题覆盖面。
目前是后端ai+mcp服务接口已经部署好了，app也集成了该接口，只需要做数据交互即可。
app主要负责的是交互的页面优化展示、聊天框内历史数据的记忆和清清除、流式输出、markdown展示、tool工具结果折叠展示、ai结果保存为图片以及复制，相对来说就是偏前端的工作。
相对来说，个人做的这个工具好处就是自定义能力强，需要什么能力，就把这个能力开发出来提供为tool就可以了。
只要数据是准确的，给出的内容相对来说也是可靠的，可参考性比较强。
比如模型对于整个数据的组织体系不了解，数据口径太多，比如有同花顺的、东财的、中证的，各个方面，比如tool的结果返回单位没有做具体说明，还有就是我们使用的模型也是最基础的模型。
把股票相关的数据、内容建设为一个成体系化的框架，ai在使用该框架时，会更清晰，而我们在丰富该框架时，也更有条理，不至于混乱。
夜雨聆风
