国信证券：AI赋能资产配置（三十六）：更高、更快、更强！AI技术分析进化论-260129

核心观点 核心结论：①基于大模型的技术分析存在“精度”、“逻辑严密性”、“上下文处理”三大痛点，最佳的实践模式仍是“规则化提示词工程+大模型推理”，脏活累活交给代码。②用更加理性、更基于规则的方式进行提示词工程，我们将最近9个完整笔、3个线段和中枢信息，以及买卖点、是否背驰，格式化形成Markdown表格作为prompt输入。③当前技术分析引擎实现多级别自动识别笔、线段、中枢，支持多品种分析，对于前期超额严重跑输的上证50，大模型当前指向“站稳3040可分批建仓”；对于关注度较高的卫星与半导体设备，前者整体趋势未坏但当前向上笔力度弱于前期，后者处于日线级三买观察区长期看好。 大模型技术分析痛点：精度、逻辑严密性、上下文推理 1）精度：大模型看K线图类似于人类“扫一眼”，它能捕捉大致趋势（上涨、下跌、震荡），但无法精确读取High/Low的具体数值；2）逻辑严密性：目前的LLM在处理复杂的空间拓扑结构（如缠论中的笔、线段的递归定义）时，很容易逻辑崩塌，面对需要跨级别分析的情况，若不对Prompt进行调整，往往难以保持跨周期逻辑一致性；3）上下文处理：OHLCV序列输入面临下文窗口限制和数