2026 年最佳 AI 選股研究工具：各工具實際用途解析

AI 股票研究工具是使用大型語言模型的軟體產品，幫助投資人分析公司、閱讀申報文件、比較投資想法，並追蹤自己相信的事項及其理由。在 2026 年，這個類別已成熟並分化為數個不同家族：回答問題的一般助理（general assistants）、會回傳來源的引用式研究引擎（cited research engines）、為每檔股票打分的篩選器（screeners）、整理申報文件與預估的基本面終端（fundamentals terminals），以及將投資論點連接到證據、檢驗與後續追蹤的工作流程平台（workflow platforms）。

在 2026 年，最好的 AI 股票研究工具是最適合你要完成工作的一款。本指南中的每款工具在其設計目標上都很強。實務上的問題是如何將工具與任務匹配，還有當你的研究需要經得起現實世界的考驗——季度財報、指引變動、新申報文件，以及你自己對曾經相信事物的記憶——時，應該補充哪些功能。

本指南針對七款工具在一致的維度上進行比較，所用的產品與定價資訊均在 2026 年 8 月核實，並說明 AlphaVue 在研究工作流程中的定位。

2026 年 AI 股票研究工具的運作方式

在比較工具之前，理解其運作原理會很有幫助，因為架構決定了每款工具能做與不能做的事。

大多數 AI 股票研究工具結合了四個層次。第一層是大型語言模型——負責閱讀文本、回答問題與執行指令的推理引擎。第二層是資料：結構化的財務數據、申報文件、逐字稿、新聞與預估，這些資料要麼即時從供應商擷取，要麼從資料庫檢索。第三層是檢索與接地（retrieval and grounding），將模型連接到應該用來支持其答案的具體文件與數字。第四層是工作流程：觀察名單、警示、論點紀錄、回測與投組情境，讓研究超越一次性對話而得以持續保存。

有三項變化在 2026 年定義了這個類別。

第一，模型的運行成本大幅下降。於 2026 年 8 月，Google 推出 Gemini 3.7 Flash，價格大約是前一代的一半；而 OpenAI 開放了 Ultrafast 模式的限量預覽，該模式在 Cerebras wafer-scale 硬體上能以高達 14 倍的速度運行其旗艦模型。較低的推理成本使得多步驟研究在規模上可負擔，這也是只問一個問題與執行完整研究流程之間的差別。

第二，金融資料直接進入助理系統。Perplexity 擴充了其 Finance 層，加入可存取 SEC 申報文件、FactSet、S&P Global 與 LSEG 的即時資料工具，並在 2026 年 5 月新增了 Morningstar 與 PitchBook 的資料存取。Fiscal.ai（前稱 FinChat）建置了一個具有分段層級關鍵績效指標，並可從圖表點擊跳轉至申報文件的基本面終端。工具不再僅是純對話式，而是開始承載真實資料。

第三，該類別按任務分裂。像 Danelfin 這類的篩選器擅長系統化評分；像 Fiscal.ai 這類的終端掌握資料深度；像 invest-like 這類的框架引擎提出帶有傾向性的結論；像 Robinhood 這樣的券商掌握便利的摘要；像 AlphaVue 這樣的工作流程平台則保存研究本身的紀錄。了解哪個家族掌握哪種任務，是快速做出正確選擇的最好方式。

AI 股票研究工具的兩大類家族

第一個分裂是一般 AI 助手與投資專用平台之間的區別。

以 ChatGPT 和 Perplexity 為代表的一般助手在設計上偏向廣泛。它們可以討論幾乎任何主題，包括股票，但並非圍繞投資想法的生命周期而建立。它們沒有內建的「投資論點」概念、帶有記憶的觀察名單，或能向前運行的測試。

針對投資的專用工具則給出更窄的承諾。Danelfin 承諾提供評分與排序；Fiscal.ai 承諾深入基本面；invest-like 承諾基於框架的判斷；Robinhood Cortex 承諾在券商應用內提供快速摘要；AlphaVue 承諾以有證據關聯的研究工作流程，附帶測試與追蹤功能。

這些標籤本身並非缺點。一個會引用來源的一般助手，可能正好滿足你快速提問的需求。一個評分引擎也可能正好是你建立觀察名單時需要的工具。錯誤在於期待一個工具涵蓋其設計本就未打算處理的工作。

本次比較的組織方式

下列每個工具均以相同的五個維度進行評估：

• 預期使用者。產品為何種使用者設計，從休閒散戶到積極研究者。
• 資料與來源。資訊來自何處以及其深度。
• 引用與來源驗證。聲明是否能追溯到申報文件、資料提供者或其他文件。
• 財務工作流程深度。工具是否支援隨時間維持的論點：論點記憶、測試、前瞻觀察與投資組合脈絡。
• 定價與誠實範圍。價格為何以及它不被設計去做的事情。

定價已於 2026 年 8 月根據官方產品頁面或近期官方快照進行核實。供應商常常變更方案，訂閱前請確認目前定價。本文未對這些工具進行實際操作測試；功能說明均摘自官方來源。

一覽：2026 年最佳 AI 股票研究工具

價格反映截至 2026 年 8 月的官方產品頁面或近期官方快照；在訂閱前請確認最新方案。

通用助理：ChatGPT 與 Perplexity

ChatGPT：靈活的推理夥伴

ChatGPT 對許多投資人來說是自然的起點，因為它具有廣泛能力。它可以協助定義研究問題、針對論點做壓力測試，以及處理您上傳的年報與逐字稿。Plus 方案自每月 $20 起，包含更進階的推理模型、更高的訊息上限與更大的上傳容量。

在研究流程中，ChatGPT 最有用的三個環節。第一，定義範圍（framing）：把像「微軟是好股票嗎？」這類模糊的興趣轉成具體的不確定性，例如「雲端成長是否支撐目前的利潤率預期」。第二，辯論：要求提出反對你觀點的最強論點，並檢查它是否能經得起審視。第三，文件處理：上傳 10-K 或財報電話會議逐字稿，並針對特定章節提出有針對性的問題。

這些限制是結構性的，而非模型本身的錯誤。ChatGPT 並不內建專有的金融資料庫，因此它從記憶中回想的數字可能已過時或有誤，且無法保證某個數據來源於正式申報文件。它不會跨季度維持投資論述紀錄，也不會將規則放到歷史資料中檢驗。當討論變成你想要再次檢視的決策時，關鍵問題是：那些推理儲存在何處、新證據如何更新它，以及原始假設如何保持可見。

Perplexity：有出處的即時研究

Perplexity 的設計就是把來源帶入對話。引用是原生的：每個回答都附帶它所使用網頁的連結，這比一個沒有證據就斷言的模型來得有意義的改進。Finance layer 提供超過 40 種即時資料工具，涵蓋 SEC 申報文件、FactSet、S&P Global 與 LSEG。2026 年 5 月，Perplexity 也擴充了對 Morningstar 與 PitchBook 資料的存取，且 Perplexity Computer 將產品延伸到多步驟的研究流程。Pro 大約每月 20 美元。

Perplexity 是蒐集有來源的即時發展證據的絕佳工具：指導方針有哪些變動、分析師本週說了什麼、競爭者披露了什麼。因為回答會帶有引用，你可以快速區分有來源的主張與模型產生的填充內容。

對投資人而言，在蒐集證據之後的自然下一步是組織：哪個主張重要、哪個來源支持它，以及哪些情況會改變結論。那種組織工作是研究平台的職責。Perplexity 在這個清單中是最好的來源搜尋器；它不是論述保存者（thesis keeper）。

篩選器與評分：Danelfin

Danelfin 從篩選的角度切入股票研究，是本比較中最強的系統化工具。它為每檔股票分析數百個特徵，並濃縮成 AI 評分（AI Score），包含獨立的技術面、基本面與情緒訊號，以及 AI 價格預測和多頭/空頭交易想法。公司公布其評分的歷史績效紀錄，包括勝率，這種透明度對於評估任何基於訊號的工具都非常有用。

Danelfin 的方案從可用的免費方案到針對高階使用者的方案不等：免費、Plus 每月 22 美元、Pro 每月 59 美元，以及 Elite 每月 134 美元，並有年繳折扣，Elite 提供 API。免費方案包含每日前十名電子報、每月十份股票報告，以及一個含五個持倉的投組。較高方案則解鎖無限制報告與排名、與美國券商帳戶的自動投組同步、交易參數、CSV 匯出，Elite 可回溯至 2017 年的每日歷史評分。

Danelfin 適合以訊號驅動流程的投資人：建立排序的投資宇宙、觀察分數變動並根據提醒採取行動。其公開的績效紀錄也使它成為少數可以在信任前檢視訊號歷史表現的工具之一。

自然的補充是把一個訊號轉化為可測試的信念，並觀察它是否能隨時間站得住腳。分數告訴你模型今天的判斷。它不會記錄你當時相信了什麼、為何相信，或你採取行動後發生了什麼。這就是研究工作流程平台登場的地方。

基本面終端：Fiscal.ai（前身為 FinChat）

Fiscal.ai（前身為 FinChat）以基本面深度為設計核心，是此清單中最接近原生 AI 股票研究終端的一款工具。其優勢包括頂級公司可追溯至 20 年以上的財務資料、千家公司之分部層級關鍵績效指標（KPI）、調整後數字、分析師預估、預估修正，以及整合在產品內的 Morningstar（晨星）股票研究。在 Pro 及以上方案中，美股支援從數字點擊回溯至申報文件的審核，因此某個數字可以追溯到其來源文件。

根據官方快照的定價：免費方案、Pro 為每月 $39 美元、Enterprise 為每月 $199 美元，並提供年度付費折扣。2026 年一些第三方資料列出不同數字，請至 Fiscal.ai 官網確認最新價格。免費方案實用，提供十年的財報資料與每月十次 AI copilot 提示。

Fiscal.ai 非常適合財報季以及以數據為主的投資人：分部拆解、預估走勢，以及報表列示與調整後數字的比較。AI copilot 在終端數據支援下可以回答關於公司的問題，而點擊式審核追溯路徑是此類產品中最嚴謹的來源驗證功能之一。

對於相同的投資人而言，互補的需求是對那些數字周邊推理的持久化記錄：當時的投資論點是什麼、哪一次預估變動重要，以及在季度到來之前預期為何。終端在組織資料方面表現卓越；但判斷與後續記錄仍屬於你自己。

框架判決引擎：invest-like

invest-like 採取以判斷為驅動的方法，是本比較中最具主見的工具。它依據七種有記錄的投資框架對股票進行評分，包括 Buffett、Graham、Lynch、Greenblatt、Munger、Fisher 與 Smith，並說明每項評分背後的推理。Buffett Brain 判決是旗艦功能，而 Boardroom 模擬四位投資者就某檔股票進行辯論，是揭示分歧的一個非常實用的方式。Ask Buffett 透過檢索巴菲特致股東信來回答問題，這是一個異常具體的上下文來源。

定價：免費方案（每週提供三次 Buffett Brain 判決）、Pro 為每月 12 歐元（按年計費）、Capital 為每月 29 歐元（按年計費，包含投資組合評分與財報前簡報），以及一次性的 Founder's Plan 為 399 歐元。

當你有意從具名框架出發工作並希望清楚呈現推理時，invest-like 是理想之選。每項判決都顯示支撐分數的數據以及買賣建議背後的推理，因此你不需要接受一個黑箱式的評級。

框架判決之後的自然下一步是驗證：將信念中可測試的部分以規則表達，檢驗其歷史表現，並向前觀察。框架適配是對今日的判斷；這項判斷是否有用則是關於時間的問題，而 AlphaVue 的工作流程正是在此接手。

券商嵌入式摘要：Robinhood Cortex

Robinhood Cortex 是券商應用程式內的便捷選項。Cortex Digests 會產生以簡明語言撰寫的摘要，說明可能影響資產價格或投資組合的因素。美國 Robinhood Gold 會員可每月以 5 美元取得，英國推出時為免費。Robinhood 將 Cortex 的功能描述為資訊性內容，而非研究或投資建議。

對於已在 Robinhood 交易、並想快速了解持倉背景的投資人來說，Cortex 是每日實用的夥伴：為何某個部位有變動、財報改變了什麼、以及市場如何對其定價。這是此清單中摩擦最小的選項，因為它就在你已在使用的交易平台內。

當一則摘要提出值得進一步調查的問題時，下一步應啟動更深入的研究工作流程，記錄問題、證據與結論。摘要是促發研究的提示，而不是研究本身。

研究工作流程平台：AlphaVue

AlphaVue 屬於工作流程類別：它不是只回答單一問題，而是組織整個研究循環，從一個股票構想到經過檢視的論點。它被設計用來與上述工具並行使用，因為它回答的是另一個問題：研究成果隨時間存放在哪裡？

這個循環有七個階段，每個階段有不同職責。

定義框架。工作流程從一個針對個股的問題開始，該問題定義了決策與不確定性，而不只是單純的代號。「分析 Microsoft」會產生籠統的答案；「新的資本支出週期是否提升長期機會或削弱短期現金經濟性？」會產生可付諸行動的研究。

研究。公司工作區將商業概況、財務與營運趨勢、價格行為、申報文件、新聞與即將到來的事件整合在一起，讓那些值得深入調查的變數變得可見。

挑戰。Agent Command Center 執行專門的分析角色，包括多方、空方、估值與風險觀點。分歧會被顯示出來，而不是埋在一段簡短的風險說明中。結果會並列於多方論點、空方論點、風險評估、信心水平、證據與使論點失效的條件，投資人因此可以檢視論證，而不是憑權威接受判斷。

核實。重要主張會透過事件與證據層級緊貼其來源。工作區會揭露資料健康狀態，避免將不完整或仍在準備中的資訊靜默地當作完整資料呈現。實務上的核實流程很短：讀結論、找出重要主張、打開支撐證據、檢查報告期間與來源日期，並記錄缺失的證據，而不是用一個看似合理的假設去取代它。

驗證。可檢驗的信念會在無程式碼的策略實驗室中變成明確規則。投資人定義規則、投資標的範圍、時間視窗與假設，並檢視報酬、最大回撤、與基準比較、交易成本敏感度、交易次數與樣本覆蓋範圍。歷史回放檢視當時可以得知的資訊，而不是在包含未來資訊的資料上測試規則。

觀察。一條存活的規則可以被固定為一個前瞻測試，該測試會累積未來觀察而不進行回填。重點不是預測市場；而是誠實地記錄接下來發生的事。

檢視投組影響。公司層級的更新與曝險、集中特性、相關性以及投資假說失敗的後果相關，因為相同的證據對於持有不同部位的兩名投資人可能意義不同。假說變更日誌會保存你曾經相信的內容、變化為何以及何時發生。

AlphaVue的定價設計為易於取得：提供免費方案，每月15次AI分析、10檔股票觀察名單，以及每月一次的Strategy Lab執行與前瞻測試；Pro方案每月9.9美元或每年99美元，包含200次分析、100檔股票觀察名單、電子郵件提醒與每日簡報、投組影響與決策記錄，以及90天的假說變更日誌。

AlphaVue對於它無法取代的部分持透明態度。它不能替代一個可以隨需提供所有指標的資料終端。公開資料可能有延遲、不完整或會被修正。回測可能過度擬合。前瞻測試可能長時間無法得出結論。投組情境取決於你提供的假設與持倉。AlphaVue提供研究支援，並非個人化投資建議。它所補足的是多數工具忽略的那一部分：對研究本身的持久且可測試的記錄。

並列比較：能力矩陣

下表比較了七款工具在研究流程中最重要能力上的差異。勾選表示該能力是依文件所述產品的核心部分；「有限」表示該能力以部分形式存在；破折號表示該能力不屬於該產品。

此矩陣讓各家分工一目了然。資料深度落在 Fiscal.ai；評分落在 Danelfin；有引用的答案落在 Perplexity；框架推理落在 invest-like；便利性落在 Robinhood；測試、記憶與投組情境落在 AlphaVue。對許多投資人來說，實際的答案不是單一工具，而是工具的組合。

可靠的 AI 股票研究應具備的要素

無論你使用 ChatGPT、Perplexity、終端機、篩選器或 AlphaVue，可靠的 AI 股票研究通常會共享四個特性。

首先，主張需連結到來源。最有用的研究會讓結論到其支持證據的路徑很短，這樣重要主張在影響決策前可以被檢查。問問自己：如果答案宣稱了一個數字，你能否在一兩次點擊內打開包含該數字的文件？

第二，資料的新鮮度應該可見。好的研究工具會在資訊不完整、延遲、估算或仍在準備中時發出訊號，而不是以相同信心水準呈現一切。標示為已報告、已調整或估算的數字，對你的決策意義不同，工具應該明確區分這些狀態。

第三，論點具有記憶。研究是一個跨越財報季持續的過程。當原始信念、支撐假設和後續證據都被保存下來時，就能分辨論點是否真的在改變，或只是被人以較有利的方式記憶。這是大多數 AI 研究的悄然失敗模式：一次性的答案無法在日後被稽核。

第四，可被檢驗的信念會被測試。若一個信念能被表述為規則，就可以對照歷史檢驗，並向前觀察。這就是敘述如何轉變為證據。事後看來很好的訊號，與被記錄、凍結並誠實觀察的訊號並不相同。

AlphaVue 的設計正是圍繞這四個特性：用於來源驗證的事件與證據層（Events and Evidence）、用以確保資料新鮮度的資料健康狀態（data-health states）、作為記憶的論點變更紀錄（thesis change log），以及用於驗證的策略實驗室與前瞻性測試（Strategy Lab and forward tests）。

如何使用這些工具構建研究工作流程

本指南中的工具在結合使用時最強大。針對單一股票的實務工作流程可能如下：

從篩選開始。使用 Danelfin 篩出候選標的並理解市場對每檔的訊號。建立一個通過初步篩選的短期觀察名單。

釐清問題。針對名單上的第一家公司，寫下你要調查的確切不確定性。這是大多數投資人跳過的步驟，也是決定後續研究是否有用的關鍵。

蒐集有引用來源的證據。使用 Perplexity 取得最新進展：近期指引、分析師動向、競爭相關新聞，以及其背後的資料點。保留重要主張及其來源。

深入數據面。使用 Fiscal.ai 抓取分部財報、估計修正（estimate revisions），以及當期與前期的報導數據與調整後數字。檢查市場的預期是上升還是下降。

形成可檢驗的觀點。將信念中可檢驗的部分轉化為規則：例如由價格走勢、盈利表現與估值所組成，定義一個交易或投資設定。這就是工作流程平台發揮價值的地方。

保留紀錄並做前瞻性測試。使用 AlphaVue 建構案子、揭示看多與看空論點、將重要主張連結到證據、將規則放入 Strategy Lab 運行，並將存續版本凍結為前瞻性測試。記錄你的信念及其理由，然後讓未來的觀察自然累積，而不要事後補填（backfilling）。

以投組脈絡檢視。當論點改變時，於採取行動前檢視這對你的曝險、集中度與風險貢獻意味著什麼。

同一循環也適用於其他觸發事件。在財報發布前，循環步驟變為：拉取預估與修正（Fiscal.ai）、閱讀市場的定價（Perplexity）、定義會確認或否定論點的條件（AlphaVue），並在報告公布前紀錄預期。財報發布後，你更新論點、連結新證據，並檢查對投組的影響。隨著時間累積，這套工作流程的價值不在於任何單一答案，而在於讓你自己的決策可被檢視的累積紀錄。

三個實務情境

情境一：為財報季做準備

財報季是工具差異變得明顯的時刻，因為這是一場預期與結果之間的競賽。

在公司公布前兩週，先從數字著手。在 Fiscal.ai 取出當前預估與修訂趨勢。分析師是在調高還是調降數字？是哪一個區塊或分項？這會告訴你市場已經預期了什麼。

接著使用 Perplexity 閱讀該季即將結束時發生的變化：公司的指引、競爭對手的揭露、監管新聞，以及任何帶有引用且你可以自行展開的數據點。收集那些如果被證實會改變你觀點的主張。

然後在 AlphaVue 內定義在報告發布前的預期：哪些指標能確認你的營運論點、哪些指引變動會使其失效，以及哪個估值門檻會改變預期報酬。記錄日期、預期與證據。當財報公布時，比較不再是股價與你的記憶；而是實際結果與書面化預期之間的比較。

情境二：從擁擠的篩選結果建立觀察名單

篩選器可能產生超出你能合理研究數量的候選清單。以下的工作流程能把有用的選股從隨機取樣中分離出來。

從 Danelfin 開始並設定你的篩選條件：分數門檻、訊號類型，以及你熟悉的投資範圍。匯出短名單，並克制只憑分數採取行動的衝動。對每個候選者執行兩個問題測試：對這家公司而言，哪個具體的不確定性最重要？哪種證據能解決它？多數候選者很快就會在此測試中被淘汰，這正是篩選器存在的意義。

對於通過初篩的個股，使用 Perplexity 深入掌握近期發展，並用 Fiscal.ai 了解分部經濟。然後把最有潛力的候選帶入 AlphaVue，在那裡每一檔都會有一個明確框定的問題、一組多頭與空頭挑戰、一個證據連結，以及是否要對論點任何部分進行實際測試的決策。

結果是一份由排序篩選產生但經過結構化推理篩過的觀察名單。任一單步都不足以完成任務；篩選給你廣度，推理給你深度。

情境三：在意外發生後檢視投資論點

被記錄下來的論點是可檢視的；只存在於對話中的論點則不是。

當某檔股票讓你感到意外時，第一步是打開原始研究紀錄：你當初相信什麼？哪些假設很脆弱？你說過哪些情況會使觀點失效？在 AlphaVue 中，論點變更日誌會精確保存這些內容，包括每次變更的日期。

然後收集帶有引用的新證據，檢查它們是否改變了實際支撐該論點的假設，並更新紀錄而不是重寫歷史。最後檢視投組影響：此更新如何與你的持倉曝險、集中度與相關性相互作用？公司層級的驚奇並不會自動成為投組決策，這個工作流程的設計就是要把這兩個問題分開處理。

需注意的限制

本指南中的任何工具都無法免除投資者的責任，誠實的框架比行銷更重要。

公開資料可能有延遲、不完整、被修訂，或受上游錯誤影響。即使有強大的檢索能力，AI 輸出也可能遺漏相關脈絡或犯錯。引用能降低幻覺風險但無法完全消除，來源連結的價值取決於該來源本身。回測可能會對所用期間產生過擬合，而前瞻測試可能在長期內仍然無法得出結論。投組情境取決於你提供的假設與持倉，且沒有任何工具知道你的必要報酬、時間範圍、流動性需求、稅務或個人限制。

良好研究流程的目的不是要把那些責任移除。目的是讓圍繞它們的研究更具明確性、可複現性與可檢視性，這樣當你錯誤時，就能看出推理失誤之處。

如何選擇 AI 股票研究工具

• 選擇 ChatGPT：當你想要一個靈活的推理夥伴來構建問題並處理你提供的文件，且你會自行負責來源檢查與記錄保存。
• 選擇 Perplexity：當你想要有引用來源、具即時性的答案與有溯源的財經資料，並且你願意在其他地方彙整研究紀錄。
• 選擇 Danelfin：當你的流程是系統化篩選，且你想要排名訊號、警示與投組評分，而不是書面論述。
• 選擇 Fiscal.ai：當基本面深度最重要，尤其是營運分部的關鍵績效指標（KPI）、預估、修正與財報季期間的申報稽核記錄。
• 選擇 invest-like：當你刻意依據具名的價值框架工作，並希望每個分數背後的推理都能被解釋。
• 選擇 Robinhood Cortex：當你在 Robinhood 交易並且想要在不離開應用程式的情況下快速取得持股的簡明語言背景說明。
• 選擇 AlphaVue：當你希望研究本身具有證據連結、可測試且能隨時間追蹤，從第一個股票問題到投組檢視皆可記錄與管理。

預算也很重要。如果你只想訂閱一項服務，ChatGPT Plus 或 Perplexity Pro 每月 20 美元可提供最廣泛的覆蓋。若你重視資料深度並願意付費，Fiscal.ai 的 Pro 階層是最強大的金融終端選擇。若你想要最便宜的完整工作流程，AlphaVue 的免費方案與每月 9.9 美元的 Pro 計畫，是本比較中最容易入手的入口，而 Danelfin 的免費方案則是最佳零成本篩選器。

許多投資人會結合多種工具而非只選一種。常見的組合是：用具引用來源的研究引擎處理時事、用終端提供資料深度，以及用 AlphaVue 作為論點、證據與測試共同存在的工作空間。

重點

在 2026 年，最好的 AI 股票研究工具是符合你實際工作需求的那一個。通用助理最具彈性、具引用來源的研究引擎在來源透明度上最佳、篩選器在系統化程度上最強、終端在資料深度上最深入、框架型引擎最有主見、券商摘要最方便，而工作流程平台則能把研究本身變成持久的記錄。

2026 年更深刻的教訓是，工具已經專門化，而獲勝之道是有意地將它們組合起來。使用篩選器尋找候選標的，引用研究以蒐集證據，使用金融終端核實數字，並用工作流程平台記錄論點、測試規則，觀察接下來的發展。

如果你想看到工作流程系統的實際運作，從一檔股票和一個不確定性開始。使用 AlphaVue 建構案例、檢視分歧、驗證證據，並決定論點的哪一部分值得進行實際測試。

使用 AlphaVue 開始一項以證據為基礎的股票分析