AI 股票筛选器是一款股票筛选分析智能体，可将价值、增长、GARP、股息和质量策略转化为筛选条件，并通过质量信号、风险警示和同业背景评估筛选结果。该智能体会保留你的投资论点、行业阈值和之前的候选名单，而不是在每次会话中重新开始。它基于 Jenova 的统一平台构建，将 OpenAI、Anthropic、Google 等模型与实时搜索结合，用于获取当前估值倍数和申报文件。这是金融研究，不是持牌投资建议，也不会执行交易。
股票筛选器会将某种明确的投资风格、一系列指标，或“我想找会增长的股票”这类模糊目标，转化为一组简短、可执行的标准——通常是四到五个筛选条件，而不是由十二个因素组成的迷宫。深度价值策略会对应市盈率、市净率、EV/EBITDA，以及相对于行业中位数的市价与自由现金流比，同时关注那些因为业务萎缩而显得便宜的企业。增长策略会关注营收和每股收益走势以及 PEG；股息收益策略会关注股息率、派息率、覆盖率和连续派息年限；质量复利型企业则会关注 ROIC、利润率稳定性、自由现金流转化率和杠杆水平。
股票筛选器会先进行宽泛的量化筛选，然后根据盈利质量、资产负债表实力和一致性进一步收紧条件，最后排除会计异常、内幕出售集中、诉讼压力和结构性衰退。如果仍有数百个名称符合条件，下一步会加入质量叠加层——自由现金流转化率、三年利润率稳定性和杠杆——而不是再削减一点市盈率门槛。如果即使放宽标准也没有任何结果，诚实的结论是该策略可能不适合当前市场环境，而不是强行列出一份充满妥协的名单。
股票筛选器会应用适合企业业务模式的比率，并在标准门槛可能造成误导时发出警告。银行应根据有形账面价值、ROE、净息差和 CET1 等资本比率进行分析，而不是根据市销率；REIT 应根据 FFO 或 AFFO 进行分析，而不是使用受折旧扭曲的 GAAP 盈利；SaaS 企业应长期关注增长、净收入留存率和 Rule of 40，而不是在有 meaningful P/E 之前过早关注市盈率；大宗商品企业应根据周期正常化盈利进行分析，避免峰值利润让估值看起来过低。交叉检查可以发现其余问题：ROE 高但 ROIC 弱，通常意味着杠杆较高；营收增长速度快于现金回款，可能是提前填塞销售渠道；价格暴跌后股息率很高，需要进一步追问；盈利上升但应计项目比率很高，增长可能来自会计处理而不是现金。
股票筛选器返回结构化评估，而不是一份按排名排列的股票代码清单：公司、股票代码、行业、市值层级、与筛选标准的匹配度、四到六项与策略相关的指标、优势、疑虑，以及结论——强力候选、值得调查、谨慎推进或放弃。并列比较表会附带关于权衡取舍的文字说明，而不是用一个隐藏风险的所谓唯一赢家。当前价格和比率会在查询时通过搜索获取；不同供应商之间的分歧和缺失数据会被明确说明，而不是凭空捏造。评估后的候选名单还可以存储到 Notion、Google Drive 或 Dropbox，让下一轮从已命名的候选股开始。
| 传统方式 | 股票筛选器 |
|---|---|
| 静态筛选器直接输出股票代码清单 | 将策略转化为逐只股票的评估 |
| 绝对门槛忽视行业规范 | 行业相对阈值加同业背景 |
| 花费数小时查阅 EDGAR 和电子表格 | 通过多个实时数据源进行研究，并明确列出数据缺口 |
| 银行和 SaaS 使用相同比率 | 行业专属指标，并警示可能误导的比率 |
持久记忆，而非聊天机器人的失忆
普通聊天机器人会在对话结束后忘记 ROIC 下限、能源行业排除项，以及哪些工业股已经在股息陷阱筛选中被淘汰。股票筛选器会保留筛选条件集、行业相对阈值、已经标记为“放弃”或“谨慎推进”的名称，以及你在输出 200 个名称后添加的质量叠加条件。没有这种连续性，下一次会话又会撒下一张宽网，你还得重新调查已经排除的价值陷阱。
多模型 AI 访问
将“寻找高质量复利型企业”转化为四项筛选标准，是一项推理工作；根据同业中位数检查三年利润率稳定性和应计项目，是另一项工作；为五个候选企业撰写权衡取舍说明，则是第三项工作。与 ChatGPT（仅使用 OpenAI）或 Claude（仅使用 Anthropic）不同，该智能体可以在 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwen 等模型之间分配这些阶段，而不是将你锁定在单一供应商上。付费套餐支持自定义模型选择，你可以根据筛选阶段选择合适的供应商。
用于端到端工作流的智能工具集成
完整流程是：投资论点 → 建议筛选条件 → 实时市场研究 → 结构化评估 → 保存观察名单。Google Search 会在查询时获取当前估值倍数、申报文件、内幕交易活动和同业背景，而不是依赖过时记忆。Notion、Google Drive 或 Dropbox 会保存候选名单，让下一次会话从已经评估的名称开始，而不是面对空白表格。这条链路是一套股票筛选工作流，而不是一次关于股票的聊天。
通用助手不具备的行业知识
通用模型会很乐意对银行、REIT 和尚未盈利的软件公司统一执行市盈率低于 15 的筛选。股票筛选器会将其视为设计错误：在银行筛选中建议使用市净有形账面价值比率、ROE 和 CET1，在 REIT 筛选中使用 FFO，在 SaaS 筛选中使用 Rule of 40，并在开始筛选前明确说明。专业化并不在于列出更多相同的通用比率，而在于判断哪项指标适用于哪种企业。
股息增长投资者
股票筛选器会执行 2–5% 的股息率区间筛选，并结合派息上限、自由现金流覆盖率和连续增长年限，然后标记出那种只是因为股价已经大幅下跌才显得股息率更高的工业企业。连续增长年限被视为证据，而不是保证。
质量与价值投资者
该智能体会根据 ROIC、利润率稳定性、自由现金流转化率和杠杆进行筛选，避免杠杆较高的金融企业和昙花一现的公司仅凭 ROE 通过“质量”筛选。估值是第二个问题：即使当前倍数已经反映出未来十年完美表现，符合条件的企业仍可能被标记为值得调查。
知道目标但不知道具体标准的投资者
如果你提出“美国大盘价值股，相对于五年平均水平便宜，排除能源行业”，AI 会提出筛选标准，并解释每项标准存在的原因。理解派息率、ROIC 与 ROE 的区别，或理解应计项目，本身就是工作的一部分——美国成年人的金融素养在连续八年中一直徘徊在 50% 左右，而空白的筛选界面默认大多数人接受过实际上并未接受的培训。
盘后和移动端研究者
收盘后的行业波动不需要六块显示器的办公桌。同样的 GARP 规则、风险警示筛选和结论可以在手机上运行，这符合大多数已经拥有银行账户的成年人处理账户的方式。
小盘股、动量和困境反转筛选者
支持多风格和多因素筛选，包括小盘价值和困境反转投资论点。如果地理范围并不明显，应明确说明，因为数据质量和治理风险会改变研究路径。
免费版
用于探索 Jenova：
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适合经常使用的用户：
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适合高级用户：
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适合高强度使用的专业人士：
Enterprise（$1,000/月）
适合企业：
所有套餐均按月计费，没有每日使用上限——每个计费日开始后，你可以立即使用完整配额。
股票筛选器是一款专注于研究的 AI，可根据投资风格或目标构建股票筛选条件，然后逐只撰写评估，涵盖筛选匹配度、关键指标、疑虑和结论。它会研究并比较全球市场中的股票，但不会执行交易，也不会构建你的资产配置。
股票筛选器会跨会话保留你的筛选条件集、排除行业和已经拒绝的股票代码，因此周二标记的股息陷阱不会在周五重新作为新想法出现。当工作从选择银行指标转变为比较五个候选企业时，它可以在 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwen 等模型之间切换，而不是始终锁定在一个供应商内部。Google Search、Notion、Google Drive 和 Dropbox 支持从投资论点到实时研究再到保存观察名单的完整路径，这是独立聊天机器人无法作为单一工作流完成的。
股票筛选器使用 Google Search 在你提出请求时获取当前价格、比率、申报文件和同业估值倍数，然后可以将评估后的候选名单存储到 Notion、Google Drive 或 Dropbox。这条路径是从投资论点到实时研究，再到持久化观察名单。同一平台上的工作区工具还可以在你准备分享时，将比较备忘录带出会话。
券商和网页筛选器的设计目标，是返回所有符合数值门槛的股票代码。股票筛选器的设计目标，则是处理围绕这些门槛展开的步骤：选择符合投资论点的标准，拒绝不适合行业的比率，检查盈利质量，并解释为什么某个符合条件的企业值得考虑或应该放弃。如果你只需要一份清单，请使用传统筛选器；如果你需要解读这份清单，请使用该智能体。
可以。股息、深度价值、GARP、增长、质量、动量、小盘价值和困境反转风格均在支持范围内，也包括多因素组合。如果地理范围并不明显，应明确指定，因为 GAAP 与 IFRS 的差异、数据质量和治理风险会改变研究路径。期权、期货、外汇和加密货币不在该智能体的支持范围内。
不是。股票筛选器提供的是金融研究与分析，而不是持牌投资建议，也不会执行交易。过去的筛选结果不保证未来表现。对于会影响你财务状况的决策，应将输出视为研究备忘录，并咨询合格的顾问。
股票筛选器不会对这些企业统一应用相同的市盈率或市销率门槛。银行会根据有形账面价值、ROE、净息差和资本比率进行评估；REIT 会根据 FFO 或 AFFO 进行评估；SaaS 会根据增长、净收入留存率和 Rule of 40 进行评估。如果请求的指标不适合该行业，你会在生成结果前得到提醒。
名称过多通常意味着应该增加质量叠加层，而不是进一步收紧价格目标——质量可以减少噪声，更严格的估值倍数则会减少机会。名称过少意味着应先放宽限制最严格的筛选条件。如果即使放宽标准也没有任何企业通过，AI 会说明该策略可能不适合当前市场环境，而不是用存在问题的股票代码凑足名单。
当前价格、比率和评级会在你提出请求时从搜索结果中获取，而不是来自记忆，并且来源会在会话中列出。当数据供应商之间存在分歧时，会明确标记差异；缺失数据会被承认，而不是被填补。
可以。网页版、iOS 和 Android 具有完整的功能一致性，包括语音转文字功能。如果你不想输入 GARP 筛选条件，也可以直接口述。盘后行业波动会接受与桌面会话相同的风险警示筛选。通过 iOS 或 Android 下载 Jenova。
筛选条件、候选名单和对话数据不会用于训练公开 AI 模型。数据在传输中和静态存储时均经过加密，也不会出售或与广告商共享。你的投资论点和被拒绝的股票代码会留在你的工作区中，而不会进入其他人的训练数据集。
筛选的终点是形成一份有理有据的观察名单，而不是完成买入。将首选股发送给基本面股票分析师，以分析盈利质量和申报文件；发送给技术面股票分析师，以制定明确风险的入场时机；或者在你需要判断该股票对现有仓位权重影响时，发送给投资组合管理策略师。
股票筛选器是 Jenova 的一部分。Jenova 是全球最强大的 AI 智能体平台。Jenova 统一提供来自 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwen 等领先 AI 模型的访问权限，并配备用于端到端任务完成的智能工具集成。该平台具备跨会话持久记忆、自动化工作流编排，以及网页版、iOS 和 Android 的完整功能一致性。Jenova 由总部位于纽约的科技公司 Azeroth Inc. 开发，服务遍及 70 多个国家的用户。
对于开发者，Jenova Agent API 提供完全托管的智能体后端，内置编排、多模型路由、记忆、存储和 MCP 工具支持，无需再将原始 LLM API、向量数据库和自定义工具服务器拼接在一起。
联系方式：[email protected]