AI赋能资产配置（三十六）：更高、更快、更强！AI技术分析进化论

证券研究报告 | 2026年01月28日 AI 赋能资产配置（三十六） 更高、更快、更强！AI 技术分析进化论 核心结论：① 基于大模型的技术分析存在"精度"、"逻辑严密性"、"上 下文处理"三大痛点，最佳的实践模式仍是"规则化提示词工程+大模型推 理"，脏活累活交给代码。 ② 用更加理性、更基于规则的方式进行提示词 工程，我们将最近 9 个完整笔、3 个线段和中枢信息，以及买卖点、是否背 驰，格式化形成 Markdown 表格作为 prompt 输入。③ 当前技术分析引擎实 现多级别自动识别笔、线段、中枢，支持多品种分析，对于前期超额严重跑 输的上证 50，大模型当前指向"站稳 3040 可分批建仓"；对于关注度较高 的卫星与半导体设备，前者整体趋势未坏但当前向上笔力度弱于前期，后者 处于日线级三买观察区长期看好。 大模型技术分析痛点：精度、逻辑严密性、上下文推理 1）精度：大模型看 K 线图类似于人类"扫一眼"，它能捕捉大致趋势（上涨、 下跌、震荡），但无法精确读取 High/Low 的具体数值；2）逻辑严密性： 目前的 LLM 在处理复杂的空间拓扑结构（如缠论中的笔、线段的递归定义） 时，很容易逻辑崩塌 ...