周四，一只股票逆势涨停，市场上涨个股只有 1142 家，下跌却达到 4309 家。这样的行情摆在面前，很容易让人把注意力集中在涨幅本身。

在 FinAI Street 金融 AGI 沙龙暨 AI 金融技能专场中，新锐创作者潘旭敏分享了 " 六维共振策略 " 这一技能。

在他的策略里，系统没有停留在价格变化上，而是继续检查均线偏离、市场环境、资金状态、事件影响和风险信号等多个维度。

这套策略想解决的问题：市场信息越复杂，越需要一套固定流程，把分散的信息放在同一个框架里观察。

//   直接把研究对象交给 Alice   //

潘旭敏说，自己做这套工具，最初关注的是研究实践中的三个老问题：传统指标易出现主力 " 骗线 "、产业事件缺少量化冲击测算体系、收益评分与风控耦合，无独立风险保护层。

于是，他尝试把自己的分析方法拆开，再交给万得 AI Alice 执行。

使用六维共振策略，问题可以简单到在点击使用这个技能后，直接输入分析一下某只具体的股票。

收到任务后，Alice 会先建立任务清单：双轨技术面筛选、市场状态识别、数据获取与行业分类、技术评分与共振检测、事件冲击系数计算、极端状态检查、筹码峰与换手率分析，最后生成可视化图表和完整报告。

也就是说，一句话之后，跑起来的是一整条研究流程。

（万得 AI Alice 技能 " 六维共振策略 " 运行流程示意，alice.wind.com.cn）

//   一道技术观察，两套参数   //

常见技术分析大量使用 MA5、MA10、MA20、MA30、MA60 等主流均线。它们使用广泛，也意味着大量市场参与者都会关注相近的位置。

这是潘旭敏首先处理的问题之一。潘旭敏因此增加了一条斐波那契参数轨，引入 MA30、MA55、MA89、MA144、MA233 等周期。

两条轨道同时运行。主流参数侧重观察较短周期的价格变化，斐波那契参数则补充更长周期的结构信息；市场处于不同状态时，两套参数还会动态调整权重。

这套设计的重点，是增加交叉验证。

同一段市场变化，可以从两套参数体系分别观察，再看它们之间是否出现一致或背离。

（通过万得 AI Alice 的六维共振策略技能对样本进行多周期信号观察，alice.wind.com.cn）

//   把分散信号放进同一张表   //

价格变化背后，往往同时伴随着资金、事件、情绪和市场环境的变化。

因此，六维共振策略把分析过程拆成多个维度，再通过评分和加权汇总，梳理这些信号之间的关系。

其中，事件冲击系数模块专门处理新闻和事件信息。

潘旭敏把事件按照 S、A、B、C 进行分级，再结合事件与研究对象之间的关联程度，以及影响随时间递减的规律进行计算。

一条政策、一项产业变化或公司事件，由此可以进入原有分析框架，与价格、资金等数据放在一起观察。

这也解决了他在创作之初提到的第二个问题：产业事件信息很多，但很难与其他研究信号放进同一套量化框架里。

（通过万得 AI Alice 生成样本的六维能力雷达图，alice.wind.com.cn）

//   再单独留一层风险识别   //

潘旭敏在设计中还特意把评分体系与风险提示拆开，因此设置了一套独立的风险识别模块。

其中一组机制关注 RSI 极端状态、RSI 快速变化以及价格与长期均线之间的偏离程度。

另一组机制把筹码峰与换手率结合起来，识别不同的资金状态，包括强势洗盘、借机出货、主力控盘、主力拉升和方向不明等类型。

这些模块不会因为综合评分较高而被隐藏。

最终报告呈现的，是多组并行信息，而非一个单一标签。

//   一份报告就是一整条链   //

报告最重要的部分，可能只是一张雷达图、几项评分和几条风险提示。

如果人工完成，背后涉及的步骤却不少：

双轨技术面筛选；

判断当前市场状态；

获取行情、行业和基本面数据；

完成双轨评分与共振检测；

做行业中性化、权重汇总和信号分级；

识别事件并计算冲击系数；

检查极端状态、筹码峰和换手率；

生成图表并汇总报告。

其中任何一个环节口径发生变化，后面的结果都会受到影响。

潘旭敏因此把技能的提示词也分成四层：运行铁律层、计算模型层、完整执行流程层、输出自查层。

规则写在哪里、怎么算、按什么顺序执行、最后怎么检查，都提前固定下来。

这也是六维共振策略更值得关注的地方。它把一套原本需要反复人工执行的分析方法，整理成一条可以重复调用的标准流程。

按照设计，六维共振策略可以用于智能筛选、个股六维综合分析、事件驱动量化分析、持仓风险巡检和历史策略回测验证。

这套方法的边界很清晰：市场很难被精准预测，六维共振策略更关注多重信号之间是否形成一致性。

因此，它更适合作为市场研究、信息整理和风险识别工具，输出结果仍需结合具体研究背景进行复核。

（通过万得 AI Alice 的技能可输出完整研究报告，alice.wind.com.cn）

//   为什么这类工作适合交给 AI？   //

市场研究中存在大量这样的任务：规则多、步骤长，需要重复执行，而且每一步都要保持同一套口径。

过去，这些经验通常存在研究者自己的脑海、表格或笔记中。现在，它们可以进一步被写成技能。

AI 按照既定框架完成取数、计算、交叉验证、风险识别、图表生成和报告整理；研究者则可以把更多精力放在方法设计、参数调整、结果复核和框架迭代上。

潘旭敏的六维共振策略，就是一次这样的尝试。这或许也是金融 AI 接下来更值得关注的方向：一个问题之后，真正有价值的，是后面那整条能够稳定跑完的工作流。

打开万得 AI Alice，搜索六维共振策略，可以体验潘旭敏如何把一套研究方法变成可重复调用的 Skill。

如果你也有自己长期使用的研究框架、分析流程或工作方法，也可以尝试用 Alice 创建属于自己的技能，把藏在经验里的方法一步步拆解、固化下来，让 AI 按照你的思路执行和复用。

Alice 官网入口：

https://alice.wind.com.cn

以上内容仅用于 AI 技能案例展示与技术交流，不构成任何投资建议。

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