随着大模型技术的快速迭代，其在各行业的专业能力持续提升。其中，金融作为一个与每一个人息息相关的领域，一直是大模型垂类应用的重要关注方向，其高噪声、多维度、高时效性的特点对大模型提出了更严峻的挑战。近期，多种 AI 选股与 AI 投资应用陆续推出，展示了大模型在金融资产分析和决策辅助方面的探索与实践。

为系统呈现大模型在各种金融资产的投资顾问能力，上海人工智能实验室联合上海交通大学联合共建的投资顾问榜单已在司南官网上线。

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https://specialist.opencompass.org.cn/PriceSeer

本榜单评测了大模型在美股市场中的多个行业（如科技、医疗、能源）的价格预测能力与投资建议提供能力，展示了大模型对于股票价格的预测准确度。预测范围涵盖 11 个行业，实现市场行业全覆盖。预测时间段分为短期、中期和长期 3 个时段，为研究者和行业关注者提供参考。

榜单亮点

覆盖全市场的行业范围

从美股共 11 个股票分类中进行数据采样，行业范围覆盖整个市场，测评大模型在各行各业中的知识能力，同时为不同行业的关注者提供参考建议。

多时段持有策略

评价短、中、长三个时段的价格预测能力，为短期、中期、长期持有的投资策略者提供有针对性的参考。

专业的基础数据构建

构建了包含基础股票数据、专业金融指标、相关股票新闻等多元化的、专业的基础数据，以提供更加精确的预测结果以及更专业的参考建议。

专业金融数据集

本榜单基于自建的专业金融数据集，包含三大板块：

股票历史数据

收集了 110 支各行业代表公司的股票的历史数据，包含经典的开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量，为大模型提供了最基础的预测数据。

专业金融指标

根据股票历史数据，针对所有股票计算了十余种专业金融指标，反映历史数据中潜在的价格变动趋势，为大模型预测提供数据方面的可靠参考。

股票相关新闻

搜集网络上与每只股票相关的新闻，提供外部的市场信息，反映宏观市场中对股票的看法，助力大模型理解市场现状，做出与当前更相符的判断。

结果分析

短期预测

中期预测

长期预测

（注：表内数值为预测准确率得分，越高越好，是大模型在不同行业中的价格预测相对误差的对数缩放值，公式为：100-a*LN(1+relative error), a 为超参数，控制缩放大小，目前赋值为a=23）

不同行业的发展特点揭示

根据榜单中数据显示，那些以创新为驱动的领域的分数普遍偏低，如通信服务、科技、医疗保健以及周期性消费行业。这是因为这些行业易有快速的颠覆、非线性的增长以及特定事件引发的波动，导致极高的不确定性。相比之下，稳定的行业，如消费防御型、能源和公用事业行业，则表现出相对高的预测得分，这得益于其需求弹性较低、监管透明，并且与宏观经济的强相关性。

各种模型擅长的领域各异

首先，DeepSeek-V3.2 在短期预测中获得了最高的预测得分（73.66分），尤其在能源、金融服务和工业领域表现突出。在中期预测中，GPT 5 拥有总体最佳表现（71.02分），并在包括周期性消费、金融服务、房地产、科技以及公用事业在内的多个领域领先。同样，在长期预测中，GPT 5 再次获得了最高的预测得分（61.63分），在六个领域中表现最佳。

本榜单揭示了 DeepSeek V3.2 在短期预测中最为准确，而中长期投资策略则应该参考 GPT 5，同时也为所有领域的投资关注者提供了对应的最值得参考的大模型。

总结与展望

从专业金融角度出发，本榜单提供了多时段、分行业的 AI 驱动的投资分析参考，具有较高的专业性。未来，相关评测将不仅局限于美股市场，也不仅局限于价格预测榜单。还将开发多 Agent 投资建议提供平台，并扩展到多种其他金融资产，为研究者和行业关注者提供更全面的参考建议。