统一数据与账户底座
归集账户交割单与六类市场数据，减少跨工具搬运和口径漂移。
- 账户级数据隔离
- 行情、财报与扩展数据统一查询
- 来源与更新时间可核验
Equity intelligence · built for conviction
把复杂的权益研究，收束为清晰的投资航向。
EquityHelm 将账户、市场数据、研究判断、策略回测和 AI 协同放入同一条可追溯链路，帮助投资者从信息堆积走向有纪律的组合决策。
本地账户隔离
研究链路留痕
不承诺投资收益
Equity Decision Console
TRACEABLE WORKFLOW
PRODUCT TRACE · 研究链路演示
01
数据底座
NORMALIZE · VALIDATE · STORE
先统一输入口径，再让模型参与判断
行情、基本面、宏观、舆情、资金流与行业主题进入同一数据层，来源和时间边界保持可核验。
宏观行情财报舆情资金流行业
INPUT六类数据域
DECISION三层 Agent
OUTPUT组合与归因
DESIGN PRINCIPLEAI 参与研究，但不替代证据、约束与回测。
06标准数据域从市场到公司层统一输入
03分层智能决策宏观、中观与板块协同
01统一投资工作台账户、研究、回测不再割裂
∞持续可追溯每次判断都保留上下文
01 · CORE CAPABILITIES
不是更多信息，
而是更好的决策秩序。
商业级投研系统的价值，不在于堆叠图表，而在于让数据、判断、组合动作和复盘处在同一个上下文里。
分层 AI 决策协同
宏观判断权益预算，中观识别市场状态，板块层完成行业与风格分配。
- 不同层级职责明确
- 置信度与执行系数并列呈现
- 研究结论完整留痕
回测、归因与治理
让策略结论经过历史回放、约束门禁和归因分析，再进入执行讨论。
- 策略与基准并列比较
- 失败条件明确标注
- 运行记录支持复盘追溯
02 · DECISION ARCHITECTURE
每一层，只做它
应该负责的判断。
EquityHelm 将真实系统能力拆成五个可解释节点，让研究依据、协同过程与最终决策都清晰可见，而不是把 AI 包装成一个黑箱答案。
先建立可核验的事实层，再谈智能判断。
不同数据源经过统一字段、时间边界和账户归属处理。模型看到的是经过组织的上下文，而不是未经校验的信息拼盘。
INPUT 01账户与交割单
INPUT 02市场与基本面
CONTROL数据质量与时间边界
03 · ONE WORKSPACE
从持仓事实，走到组合行动。
EquityHelm 把原本散落在行情终端、表格、研究笔记与回测脚本中的过程，收进同一个工作空间。
01
看清当前账户持仓、现金、收益与交割单事实统一呈现
02
形成分层判断宏观边界、市场状态和板块方向分别负责
03
验证并保留记录回测、门禁、归因和运行上下文可追溯
ACCOUNT TRUTH持仓与资金事实
→DATA CONTEXT六类研究数据
AGENT LAYERS宏观 · 中观 · 板块
→PORTFOLIO仓位与配置建议
VALIDATION策略回测与约束
→TRACE归因与运行记录
04 · TRUST BY DESIGN
专业，不止体现在答案里。
可靠的投资工具必须同时说明数据边界、模型职责与安全机制。EquityHelm 不以确定语气掩盖不确定性。
每个账户的数据与操作上下文独立校验，避免跨账户混用。
登录密码不以明文保存，并提供一次性恢复码轮换机制。
Agent 步骤、输入上下文与运行结果保留用于复盘。
系统提供研究与决策辅助，不构成收益承诺或投资建议。