Question 1

Alpha-X 是谁做的？团队什么背景？

Accepted Answer

Alpha-X 由北京大学金融系毕业生发起，核心成员拥有金融与计算机交叉学科背景，结合多年 A 股量化实践积累。团队将前沿 AI 技术（GraphRAG 因果推理图谱、确定性规则引擎、混沌量化模型）应用于金融市场数据分析场景，致力于构建一个全链路透明、可复现、可自进化的 A 股量化数据工具。

Question 2

Alpha-X 到底是什么？是荐股软件吗？

Accepted Answer

Alpha-X 不是荐股软件，也不是交易系统。它是一个 A 股量化数据工具——基于 GraphRAG 因果推理图谱技术，将合规行情数据通过确定性规则引擎清洗整理成结构化量化因子，提供可配置的算法模板和回测验证功能。所有筛选条件和策略参数由用户自主设定和修改。平台明确声明：不荐股、不指导交易、未对接券商实盘接口、非持牌证券投资咨询机构。

Question 3

Alpha-X 的核心技术是什么？用了什么 AI 技术？

Accepted Answer

Alpha-X 的核心是 GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）因果推理图谱系统。它构建了一个有向因果关系图：宏观事件→板块驱动→个股关联→历史验证，包含 8 种因果边类型（DRIVES 驱动、INFLUENCES 影响、AFFECTS 作用、CONFLICTS_WITH 矛盾、VALIDATED_BY 验证、CORRELATES_WITH 相关、BELONGS_TO 归属、VETOS 否决）。图谱支持跨交易日知识累积、贝叶斯边权重自演化更新、双时间窗口一致性检验。核心数据处理采用确定性规则引擎，市场级因果图谱构建零 LLM 依赖，确保输出可复现、可追溯。

Question 4

Alpha-X 用 LLM 处理数据吗？结果可靠吗？

Accepted Answer

Alpha-X 的核心数据处理流程——包括市场级因果图谱构建、因子计算、板块关联分析——均采用确定性规则引擎完成，不依赖大语言模型（LLM）进行数据处理。这意味着同样的输入在相同条件下会产出完全相同的结果，具有可复现性。用户可以查看每条数据的计算来源和推导路径。当然，作为任何数据处理工具，原始数据本身可能存在延迟或误差，建议用户对关键数据进行交叉验证。

Question 5

Alpha-X 会帮我选股或给买卖建议吗？

Accepted Answer

不会。Alpha-X 不提供任何形式的选股建议或买卖指令。它的因果图谱展示的是数据之间的关联关系（如'某宏观事件驱动了哪些板块'、'某板块关联了哪些个股'），以及这些关联关系的历史验证统计。用户根据这些关联数据和验证统计自行判断。最终是否关注某只股票、是否执行任何操作，完全由用户自主决定。

Question 6

Alpha-X 的因果推理图谱能做什么？

Accepted Answer

因果推理图谱将原本孤立的数据点连接成有向因果链，让用户能看到：（1）宏观事件如何传导到具体板块（DRIVES 边）；（2）板块之间如何相互影响（INFLUENCES 边）；（3）哪些个股属于受影响的板块（BELONGS_TO 边）；（4）历史上同类因果模式的表现如何（VALIDATED_BY 边及双时间窗口胜率）。这比传统单一维度的因子列表提供了更深层的结构化视角。

Question 7

Alpha-X 会随着使用时间变聪明吗？怎么变的？

Accepted Answer

会。这是 Alpha-X 的核心差异化能力——系统自进化。每天收盘后（15:10），系统自动执行 T+1 验证：取出昨日所有因果关联，对照今日实际数据计算每条边的表现，然后根据历史胜率动态调整规则强度。高胜率的因果模式自动增强（+20% strength），低效的自动降权或禁用（-40% 或 disabled）。具体体现在四个方面：（1）宏观事件判断——学会区分重要催化和噪音；（2）板块关联判断——识别真实联动 vs 偶然巧合；（3）市场环境判定——动态校准牛熊震荡的置信度；（4）风险信号敏感度——成功预警的模式增强、误报的降权。整个过程全自动、纯数值计算、零 LLM 依赖、完全可追溯。

Question 8

用 Alpha-X 的回测功能有什么意义？能保证赚钱吗？

Accepted Answer

回测功能的意义是让用户能够验证自己的筛选思路在历史数据上的表现——比如'如果我用某组条件在过去一年里筛选，命中率和收益分布如何'。这纯粹是一个历史数据模拟工具，不能保证未来收益，更不代表实际交易中能达到相同结果（因为回测不含滑点、手续费、冲击成本等因素）。股市有风险，任何基于历史数据的策略都可能在未来失效。回测结果仅供学习研究和策略优化参考，不构成投资建议。

Question 9

Alpha-X 和同花顺 iFinD / Wind / Choice 这些专业工具有什么区别？

Accepted Answer

核心区别在于技术路线和定位：（1）iFinD/Wind/Choice 是传统商业终端，以数据广度和深度见长；（2）Alpha-X 的差异化在于 GraphRAG 因果推理图谱——不只是罗列因子，而是构建因子之间的因果关联链，让用户理解'为什么'而不只是看到'是什么'；（3）Alpha-X 强调全链路透明——从数据源到因子计算到因果边的构建过程全部可见；（4）Alpha-X 明确声明自身为学习研究辅助工具，不具备专业终端的深度功能和权威性。适合作为入门级量化数据工具使用。

Question 10

使用 Alpha-X 有什么风险需要注意？

Accepted Answer

主要风险包括：（1）因果图谱反映的是历史数据中的统计关联，不等于因果定律，未来可能失效；（2）原始数据源可能存在延迟或误差，重要数据请交叉验证；（3）回测不含实盘成本（滑点/手续费/冲击成本），实际交易中表现可能差异很大；（4）覆盖范围有限——目前仅覆盖 A 股主板/创业板/科创板；（5）个人项目资源有限——相比商业产品在稳定性和数据深度上有差距。最重要的是：本平台所有内容不构成证券投资建议，所有交易决策由投资者自主做出，盈亏自行承担。

Question 11

什么样的人适合用 Alpha-X？

Accepted Answer

适合以下人群：（1）A 股散户，希望获得比免费行情软件更多维度的量化因子数据，同时又想理解数据背后的因果关联逻辑；（2）对 GraphRAG、因果推理等新技术感兴趣的量化学习者；（3）想尝试用自己的思路做个股回测但缺乏编程能力的用户。不适合的人群：（1）寻求确定性买卖信号的投资者——这里没有；（2）需要全自动交易执行的用户——未对接券商接口；（3）依赖他人推荐做决策的用户——这个工具恰恰要求你自己思考和判断。

Alpha-X 阿尔法实验室 — 技术架构与工具说明