在创办 Valarn 之前，我花了几年时间与专业投资团队合作。
有一件事很快变得显而易见。
专业投资者不会仅仅根据一篇新闻文章或一份财报做出决策。
他们会花费数小时——有时甚至数天——从各个角度研究一家公司。
个人投资者很少有这样的奢侈。
大多数人都在平衡职业、家庭和繁忙的生活。他们可能在下班后有一个小时的时间来 在做出重要决策之前研究股票。
这并不是缺乏智力。
而是缺乏时间和研究工具。
这就是我想要解决的问题。
研究差距#
大型投资公司有专门的团队负责研究。
一个人研究公司的财务状况。
另一个人关注经济趋势。
还有人跟踪行业新闻。
其他人则专注于风险、技术分析或市场情绪。
这些专家在做出任何重要投资决策之前会相互挑战彼此的观点。
大多数个人投资者拥有：
- 财经新闻网站
- 经纪应用
- 社交媒体
- 也许还有一个 YouTube 视频或播客
这些资源没有问题。
但它们与拥有一支专家团队从不同角度审查同一家公司并不相同。
我相信 AI 可以帮助弥补这一差距。
想法的来源#
在 2024 年，我开始尝试使用 AI 进行金融研究。
像许多人一样，我让 AI 总结财报、SEC 文件和公司新闻。
这些回应听起来很有说服力。
但它们往往缺乏深度。
有时它们甚至是 自信地错误。
然后我意识到了一些事情。
专业研究不是由一个分析师单独完成的。
它是通过讨论、分歧和不断提问而产生的。
一个分析师发现机会。
另一个指出风险。
第三个挑战假设。
最好的想法能够存活下来，因为它们经过了测试。
这引出了一个简单的问题：
如果 AI 以同样的方式工作呢？
如果不是一个 AI 给出一个观点……
而是多个 AI 专家从不同角度审查同一家公司，挑战彼此的推理，然后共同制作一份 平衡的研究报告 呢？
这成为了 Valarn 的基础。
构建 AI 分析师团队#
Valarn 不依赖于一个通用的 AI，而是使用一整支专门的 AI 分析师团队——今天大约有 25 名，分为五个类别。
每个分析师都有特定的工作。以下是其中的一些：
- 基本面分析师 — 审查财务报表、收益、估值和公司表现。
- 市场分析师 — 寻找价格趋势和市场结构。
- 情绪分析师 — 跟踪新闻、财报电话会议、分析师修订和市场情绪。
- 宏观分析师 — 关注可能影响投资的经济趋势。
- 风险分析师 — 寻找投资想法可能失败的原因。
风险分析师是我最喜欢的角色之一。
它的整个工作就是反对。
说真的。
当其他分析师建立一个论点时，风险分析师会试图拆解它。
有时这令人沮丧。
通常这正是所需的。
因为好的研究并不是为了证明你是对的。
而是为了找出你可能错的地方。
辩论的重要性#
专业投资团队不断进行辩论。
目标不是赢得争论。
目标是找到最有力的结论。
我们希望我们的 AI 也能以同样的方式工作。
Valarn 允许多个 AI 分析师从不同的观点审查相同的证据，而不是给出一个快速的答案，然后再生成最终的研究摘要。
有时他们会达成一致。
有时他们不会。
这种分歧是有价值的。
它通常揭示了风险——或者机会——否则会被忽视。
我们为谁构建 Valarn#
Valarn 并不是为了取代财务顾问或专业投资经理。
它是为那些喜欢自己进行研究并希望获得更好工具的人而构建的。
这些人：
- 管理自己的投资。
- 希望获得比头条新闻和社交媒体观点更多的信息。
- 喜欢了解机会的正面和负面两面。
- 每天没有几个小时来阅读数百份报告。
这些人包括工程师、教师、医生、企业家、退休人员和终身学习者。
他们完全有能力理解机构级别的研究。
他们只是没有接触到机构研究团队。
我们学到了什么#
我们最大的惊喜之一是用户最关心的是什么。
我们原以为每个人都会关注最终的研究视图。
相反，许多用户花费最多的时间阅读 AI 分析师之间的辩论。
他们想了解 为什么 AI 达成了这个结论。
另一个教训？
不确定性是有价值的。
有时每个分析师都同意。
有时他们不同意。
展示这种分歧有助于人们做出更明智的决策，而不是盲目相信单一答案。
我们还学到，透明度建立信任。
我们不是要求用户简单地相信 AI，而是让他们探索过去的分析，了解结论是如何得出的。
信任应该是通过努力获得的——而不是假定的。
我们的使命#
几十年来，最好的研究工具主要只对大型金融机构开放。
AI 正在改变这一点。
今天，个人投资者可以 获得曾经需要整个分析师团队的研究。
这让我感到兴奋。
不是取代人类判断。
而是支持它。
帮助人们理解机会和风险。
帮助他们提出更好的问题。
帮助他们做出更明智的决策。
我们才刚刚开始#
AI 正在以惊人的速度进步。
Valarn 也是。
我们将继续添加新的数据源，改善我们的 AI 分析师，扩展我们的研究能力，并使每份报告更易于理解。
我们的目标从来不是告诉人们该买什么或卖什么。
我们的目标是帮助人们更清晰地思考。
为普通投资者提供更好的研究、更好的背景和更大的透明度，以便他们能够自信地做出自己的决策。
如果我们能帮助缩小华尔街与个人投资者之间的研究差距——即使只是一点点——我们就会认为这是成功。
而我们才刚刚开始。
Valarn
Founder
Valarn Research Team
