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NVDA142.66 ▲
—/20 市场开盘 · 实时
LangAlpha，帮你找到
下一个 alpha 的 AI 分析师。
要一份 DCF、一次竞品拆解、一场财报复盘——它自己写代码、拉取文件、搭好模型，把备忘录交到你手上。不是给你一份摘要，而是把活儿干完。
开盘 盘前 休市
LangAlpha，帮你找到
01 · 整支研究团队，同时开工拆解任务，并行推进。
查看最终交付成果 ↗拆解任务，并行推进。
成稿交付，决策始终在你。
整支研究团队投向同一任务：多个专项 agent 并行处理数据、文件与估值，最终汇成成型的模型、备忘录与图表。
02 · 为 agent 直取而建的数据层每一项驱动股价的数据，
每一项驱动股价的数据，
全部接入，agent 随取随用。
价格与基本面、宏观与利率曲线、机构持仓与内部人交易、财报电话会文字稿、SEC 文件、期权链、带情绪标签的新闻——乃至网页抓取的另类数据。整张数据面 agent 都能触及，每一次调取都标注来源。
03 · 你要什么格式，它就交付什么格式无论你需要什么形式，它都能交付。
无论你需要什么形式，它都能交付。
备忘录、模型、演示、仪表盘。
交付一份 DOCX 备忘录。用 XLSX 为这些数字搭建模型。生成一套 PPTX 演示文稿。排版一份 PDF 报告。搭建一块实时数据仪表盘。渲染生成完整的图表与图形。都是能直接投产的成品，场景需要哪种格式，就交付哪种。
.docx结构完整的叙事文档——含标题层级、正文论述与行内引用。
memo.docx
04 · 专属工作区，完整上下文这不是一个聊天窗口。
这不是一个聊天窗口。
而是一张持续累积的研究工作台。
你的画像、agent 的笔记与记忆，以及它生成的每一个文件，均持久存放于你专属的环境中；因此它每次都能带着完整上下文继续工作，而非从零开始。点选任意区块，看看它是什么。
工作区
本轮已载入的上下文
- 你的投资档案、agent 的笔记与两层记忆，完整载入。
-
work/和results/里的每个文件，外加此前的对话 - 你上传的研究资料库——已完成摘要与索引
在整个工作区的上下文中展开推理。 不必再从头交代。
每轮自动载入
在每一次模型调用中，agent 的笔记与记忆都会被组装进其上下文；因此它始终掌握目标与过往脉络，无需重新交代。
按项目隔离 & 长久留存
工作与记忆跟着项目走；你的画像和用户记忆跟着你走，进入每一个工作区。沙箱重启，文件照旧。
持续复利
它把发现写回 agent.md 和记忆，把每个文件都留在 work/ 里——下一个任务，从更靠前的起点出发。
05 · 定时执行，或由市场触发按你的节奏。
按你的节奏。
也按市场的节奏。
开盘前的 7 点简报，财报前夜的深度研究——还有盘中随价格或事件触发的实时任务。每一条都把整套分析从头跑到尾，交到你手上的是结论，不是一声提醒。
自动化5 个运行中，1 个已暂停
名称调度模式下次运行状态
NVDA 价格提醒进行中
早间市场简报进行中
每周持仓回顾进行中
TSLA 日内动量监测进行中
CRWD Q1 财报前瞻进行中
CPI 数据解读已暂停
SNOW Q1 财报回顾 已完成
06 · 直接接入你现有的工具团队已经在 Slack 上协作？
团队已经在 Slack 上协作？
你的分析师，也跟着搬进同一个聊天框。
把 LangAlpha 接入团队正在用的 Slack、Discord、Telegram 或飞书——完整的分析连同图表和备忘录，直接回到对话里，不用切到别处。
接入渠道 ↗
FAQ
常见问题
聊天工具调取已有知识给你一个答案，仅此而已。而这个 agent 会完整地把研究做完：在沙箱中针对实时行情与 SEC 文件编写并运行真实代码，由工作区持续承载你的上下文，并并行调度多个 subagent 协同作业。你最终得到的，是一份可打开、可复现、可审计的分析，而非一段看似合理的推测。
每个数字都查得到出处：往前一步是算出它的代码，再往前是数据的源头。脚本、每一次数据调取、每条结论旁的行内引用——精确到背后那份文件、那句原话——都摊开供你核对。你验证它怎么得来的，而不是去信一个黑箱。
实时美股、A 股、港股行情，基本面、期权链、完整的国债收益率曲线、宏观数据，以及带情绪标记的新闻。此外还有 agent 完整研读的 SEC EDGAR 文件——真实的 10-K、10-Q、8-K，而非摘要。每一次数据调取都注明出处。
我们不会将你的对话用于训练 AI 模型，也不会出售你的数据。LangAlpha 不接入你的银行或券商账户——它依据的是市场数据与公开文件，而非你的账户信息。因此，你尽可放心地与它充分交流：它对你及你的投资组合了解越深，产出的分析就越精准，而这一切数据始终归你所有。若需绝对保密，可选择自托管，任何数据都不会离开你自身的基础设施。
你点头，它才动。开始重活儿之前，它先把计划摆出来——你可以批准、驳回，也可以改；跑的过程中遇到不清楚的会问你，任何一个 subagent 你都能随时接手引导。至于交易，它从不擅自下手：LangAlpha 只负责把分析做好、把你安排的研究跑完，要不要出手，始终由你决定。
可以。核心 agent 以 Apache 2.0 协议开源，可部署在你自有的 VPC 内，并配备基于 Docker 的沙箱。模型与数据密钥均由你自行提供；按工作区隔离的密钥存放于加密保险库，仅在执行时刻读取——你的数据、你的密钥、你的网络边界，悉数由你掌控。
免费即可开始使用；如需更高额度、解除每日上限，升级付费档即可。如果你已有模型订阅，也可以 BYOK 自带密钥（Claude、GPT、Gemini 等）。agent 核心也在 GitHub 开源，支持本地自部署。