# AI Berkshire 实测：把巴菲特的方法做成流程，到底能不能用？
**作者**: Bandit and Bluey
**日期**: 2026-07-07T13:48:44.000Z
**来源**: [https://x.com/McGrady8898/status/2074490804295680480](https://x.com/McGrady8898/status/2074490804295680480)
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最近，Github上面有一个非常火的项目，叫做 AI Berkshire。
它不是量化交易机器人，也不负责自动买卖股票。它做的事情是：把巴菲特、芒格、段永平、李录几十年的投资方法，拆解成一套AI可重复执行的研究流程。
先泼盆冷水。
这项目不是帮你赚钱的，而是帮你把“研究公司”这件事，从随机行为变成固定流程。
一、它解决了什么问题？
大部分人研究股票是这样：
1. 刷到一条新闻
2. 看一眼K线
3. 觉得“位置不高”
4. 买入
5. 跌了问怎么办
整个过程没有标准。今天看PE，明天看MACD，后天看别人分析。
AI Berkshire做的事情很简单：
把价值投资的方法论，固化成一套AI可执行的SOP。
它不告诉你买什么。它告诉你应该按什么顺序想问题。
二、具体怎么工作的？
直接看它的分析框架：
1. 商业模式分析
2. 行业格局判断
3. 管理层评估
4. 竞争优势验证
5. 估值计算
6. 风险清单
7. 结论（Buy / Pass / Wait）
每一步都有明确的Prompt模板。
举个例子，当你分析一家公司时，不是问“这公司好不好”，而是让AI按顺序回答：
- 这家公司赚的是什么钱？
- 为什么客户选它不选别人？
- 过去10年自由现金流变化趋势？
- 如果明天管理层全换，业务会不会崩？
每个问题都有具体的计算口径和数据要求。
三、最有意思的设计：多视角交叉验证
它同时启动4个Agent，各自独立分析同一家公司：
- 巴菲特视角：护城河、现金流、ROE
- 芒格视角：逆向风险、认知偏差、决策陷阱
- 段永平视角：生意本质、10年持有逻辑
- 李录视角：安全边际、尾部风险
最后让这几个Agent互相反驳。
不是要达成共识。而是要找出哪些地方有争议。
有争议的地方，就是你需要自己下判断的地方。
这比单次问ChatGPT“怎么看”有价值得多。
四、新手怎么用？
阶段一：看报告
去项目仓库把现成的分析报告看一遍。看AI怎么拆解一家公司，问什么问题，怎么组织信息。
别急着用。先看懂流程。
阶段二：每天分析一家（不交易）
找一家你感兴趣的公司，跑一遍完整流程。
重点是输出一份结构化的分析文档，不是你有多喜欢这家公司。
坚持一个月，你会发现自己问问题的角度变了。
阶段三：建档案库
把分析过的公司归档。每季度财报更新时，只更新变化的部分。
不需要重新分析全部。只更新：最新数据、管理层变化、竞争格局变动。
阶段四：浓缩成Watchlist
保留20-30家你真懂的公司。
平时不操作。等价格进入合理区间再动手。
五、如果你玩量化，可以怎么接？
很多人做量化只盯着技术指标。但成熟的量化体系其实分两层：
选资产层（AI Berkshire做）：
- 哪些公司值得进股票池
- 哪些赛道应该配置
- 哪些企业直接排除
交易执行层（量化策略做）：
- 什么时候买
- 什么时候止盈止损
- 仓位怎么调
两层分开，各干各的。
AI做基本面研究，量化做交易执行。
比单独用任何一套都稳。
六、快速搭建流程参考
AI Berkshire分析
↓
生成候选股票池（20-30只）
↓
量化策略筛选信号（价格触发）
↓
风险控制检查（仓位、止损）
↓
自动提醒
↓
人工确认
↓
执行
记住：AI不下单。AI只研究。人做最终决策。
七、这个项目的真正价值
不在于代码怎么写。
在于它把投资从“靠感觉”变成了“靠流程”。
今天买A公司，用这套框架分析。明天买B公司，还是同一套框架。
不会因为心情好就多买，心情不好就乱卖。
长期赚钱的人，拼的不是预测准不准。拼的是你有没有一套可以重复执行、并且持续迭代的决策系统。
AI Berkshire提供的就是这个地基。
就算你最后不用它的Prompt，不跑它的代码，只要学会这套研究框架，也值了。
项目地址： https://github.com/xbtlin/ai-berkshire
## 相关链接
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- [https://github.com/xbtlin/ai-berkshire](https://github.com/xbtlin/ai-berkshire)
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- [9:48 PM · Jul 7, 2026](https://x.com/McGrady8898/status/2074490804295680480)
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