夜雨聆风不是投资建议，是一个普通人和AI一起"造工具"的真实记录。
说实话，这事儿的起点特别朴素——我就是懒。
两个月前读了齐东平教授的《大数投资》，书里讲的是一个特别反常识的理念：别去猜哪只股票会涨，就去买整个市场里最便宜的那一批，分散持有，等待均值回归。
筛选条件粗暴到让人怀疑人生：
PE小于10
PB小于1
行业内选估值最低的
大盘点位决定仓位
读完我热血沸腾，打开Excel准备手动筛。然后我发现，A股五千多只股票，光是把PE和PB拉一遍就花了一个多小时。
分行业排名、查52周最低点、算距离最低点的涨幅、查资产负债率、排虚拟资产占比……
这一套流程我断断续续花了一个多星期才跑完了一遍。而每个交易日数据都会变化，买点卖点都会有更新，这样人工操作，几乎不太可能。
然后，就有了这个故事。
第一版：一个"能跑"的脚本，跑了40分钟
最开始我就想写个Python脚本，输入是A股全市场，输出是一份低估值股票清单。
AI写得很快，大概20分钟，一个基于BaoStock的脚本就摆在我面前了。我兴奋地运行，然后去泡了杯茶，回来一看——还在跑。又刷了20分钟短视频，回来一看——还在跑。
终于跑完了，用时40多分钟。出来的结果是对的，筛选出了七十多只PE小于10、PB小于1的股票，但这个过程让我崩溃：BaoStock的接口是单线程的，每只股票的财务数据要一个个去问，问完这家问那家，像在银行柜台排队办业务，前面站了五千多个人。
我当时就意识到：这玩意儿如果不能"秒出结果"，我根本不可能每天坚持用。
第二版：并发+缓存，从40分钟压到8秒
优化的过程，是我和AI"吵架"最多的一段。
我："能不能并发请求？"
AI："BaoStock官方建议单线程。"
我："那其它平台有实时数据吗？"
AI："新浪财经可以并发，但你要自己处理分页。"
我："那就只把BaoStock不能并发的部分单线程，其他全部并发。"
于是就有了现在的架构： - 新浪实时PE/PB数据：8线程并发分页拉取，30秒搞定全市场 - BaoStock行业分类：缓存90天，一季度才变一次的东西，天天问它干嘛？ - BaoStock财务/杜邦/现金流数据：单线程但缓存30天，一个月问一次就够了 - 新浪历史K线（算52周最低）：15线程并发，20秒拉完
第一次优化后，耗时从40分钟降到了8分钟。
但我还不满意。
第二次跑的时候，因为缓存命中，全程只用了8秒。
8秒！从40分钟到8秒。我看着终端里的日志，有种养了一年的乌龟突然学会了百米冲刺的感觉。
第三版：三维评分，给"便宜"一个量化标准
光有清单不够，齐东平教授的书里说要"行业内选估值最低的"。但"最低"是个相对概念，我怎么知道一只银行股PE=5算不算低？要看看银行业里其他兄弟是什么水平。
于是我们又加了一套三维评分系统：
第一维：PE得分（35-100分） - 在同行业里排名，PE最低的拿100分，最高的保底35分 - 用百分位法，保证公平
第二维：PB得分（35-100分） - 同理，行业内比市净率
第三维：股价得分（0-100分） - 离52周最低点越近，得分越高 - 涨幅超过100%直接0分，这就是书里说的"卖出信号"
总分300分。 4月7日那期，排第一的是大商股份，298分；第二是贵阳银行，295分；第三是江苏国信，289分。
这套评分最妙的地方是：所有股票都有正分，但好股票会被排名"顶"出来。 不像某些打分系统，烂股票全给零分，结果筛出来一片0分，你也不知道谁更烂。
第四版：从脚本到Skill，微信自动推送
脚本跑着爽，但每天还得手动执行、手动看结果，我还是懒。于是我们开始把这个脚本封装成一个Skill。
SKILL.md、目录结构、我的持仓、操作建议、一键运行入口、自动化流水线、……全部安排上。
最后一步：把结果推送到微信。我注册了个PushPlus，把token写进脚本。
终于，在手机上看到了第一份"大数投资日报"：一个清晰明了的HTML表格，排名、名称、PE、PB、涨跌、总分、操作建议，清清楚楚。
那个瞬间我突然觉得：这整个折腾的过程，比看股票有意思多了。
踩过的坑，都是学费
现在skill已经稳定运行了一个多月，每个交易日下午四点自动执行，把结果推送到我的微信，每周日自动形成周报。说说真实的感受和几个血泪教训：
坑一：数据源不是免费的午餐 - BaoStock确实免费，但速度就是慢，服务端限制你没办法 - 新浪数据快，但有些字段不全 - 最后只能"拼接"：实时数据走新浪，财务数据走BaoStock，K线走新浪
坑二：并发不是越多越好 - 一开始我把K线并发开到50，结果被新浪限流了
降到15才稳定 免费接口的并发策略，得像求房东降租一样试探
坑三：缓存过期要设对 - 一开始K线缓存设了7天，结果发现某些股票停牌后复牌，K线数据变了但缓存没更新 - 后来改成24小时，每天更新一次，刚刚好
坑四：HTML表格推送的格式玄学 - PushPlus对HTML的支持有限，一开始用了复杂的CSS，到手机上全乱 - 最后改成最朴素的table标签+内联样式，反而最稳
给想造工具的朋友几个建议
第一，别追求一步到位。 我这个skill从第一版到能用，迭代了至少十多次。先让脚本能跑，再优化速度，再封装成skill，最后加自动化。每一步都是在上一步的基础上长出来的。
第二，真实场景是最好的测试。 如果你不做投资，你永远不会知道"40分钟跑一次"和"8秒跑一次"之间的差别有多大。只有每天真正用它，你才会发现哪些功能重要、哪些冗余。
第三，AI不是帮你写代码的，是帮你"试错"的。 整个过程中，我负责提需求和判断方向，AI负责实现和debug。我根本不会写并发代码，但我知道"并发"这个概念；我不懂BaoStock的API细节，但我知道"缓存"能解决问题。
知道"要做什么"比知道"怎么做"更重要，因为后者可以问AI。
花了一天时间，让一个AI帮我造了一个"选股管家"。它每天自动跑、自动评分、自动推送到我手机上。它不会情绪化，不会追涨杀跌，不会听信小道消息。它就是机械地执行一套我认同的投资逻辑。
而这，可能是AI对我们普通人最大的价值——不是替我们思考，而是把我们思考清楚后的规则，一丝不苟地执行下去。
如果你也对投资感兴趣，或者也想用AI造点工具解决自己的实际问题，我的建议是：别想太多，先写一个能跑的最小版本，剩下的，
让迭代发生！
免责声明：本文仅为个人AI工具开发经验分享，不构成任何投资建议。股市有风险，入市需谨慎。