作者 | 熵简科技 费斌杰 & Ada
随着AI投研工具的快速发展，我们观察到两种看似矛盾趋势正在同步发生。
一方面是投研平权。过去头部机构拥有压倒性的投研能力优势，而现在借助AlphaEngine这样的AI投研工具，个人投资者和中小团队也能在短时间内建立起扎实的认知（比如快速了解一个新行业的竞争格局、一家陌生公司的业务脉络、一次政策变化的产业链影响），信息差在被快速抹平。
另一方面是超级个体的崛起。我们发现越来越多的AlphaEngine用户，不仅在用AI做基础研究，更在把自己多年积累的投研方法论、分析框架、决策流程封装为可复用的Skill，借助AI的执行力将个人的认知优势放大十倍。他们正在成为"一个人就是一支研究团队"的超级个体，而且这些人中的不少，已经在实际业绩回报中验证了这套打法。
AlphaEngine产品的初衷，就是打造一台引擎（Engine），帮助机构投资者更好地获取超额收益（Alpha）。为了推动这个目标，我们今天正式开启一个全新系列【投研Skill公开课】。
每期分享一个经过专业投资者实战验证的优质投研Skill，讲清楚原理、拆透逻辑，让你知其然也知其所以然。我分享的所有Skill，都可以在AlphaEngine桌面端的AlphaClaw功能中直接一键调用。
本期主角：GF-DMA Skill，一个用基本面增速给均线趋势做健康体检的量化框架。
Source：https://github.com/muxuuu
图：GF-DMA策略框架
（1）GF-DMA策略的核心理念
传统技术分析看均线只看"金叉死叉"、"价格在均线上方还是下方"，但忽略了一个关键问题：均线涨得快，到底是因为公司业绩真的在高速增长，还是纯粹被资金炒上去的？
GF-DMA 的回答方式是：把均线的上涨速度和基本面的增长速度做比值，如果两者匹配，趋势就是健康的；如果均线涨得比基本面快太多，就是过热/逃逸。
GF-DMA策略中的GF指的是Growth-Fundamental，刻画的是公司基本面增速；DMA指的是Daily Moving Average，刻画的是股价的日度均线。
计算DMA和GF的比值R，当 R ≈ 1 时，趋势完美匹配基本面；当 R > 2 时，趋势远超基本面能支撑的速度，说明市场在透支预期，FOMO驱动；当 R < 0.5 时，趋势明显滞后于基本面，要么市场还没反应过来，要么刚经历了急跌。
（2）四大模块构成全方位的股价体检
GF-DMA Skill并不只看R值，而是构建了四个维度的诊断框架。
图：因子权重表，GF-DMA Skill节选
这里我分别介绍一下每个模块的含义。
首先是Growth Match，这是这套策略的核心，占到总分40%的权重，衡量股价增速是否有相当增速的基本面做支撑。这部分计算是这套Skill的核心，放在下一个章节详细展开。
然后是Divergence，看的是当前股价和均线之间的背离度，占到25%的权重。如果股价在均线上方且远离，说明当前股价过热，需要扣分，反正则加分。
第三个因子是Parallel，即趋势平行度，占到20%的权重，看股价是否和均线保持相对平行运动。
最后一项是Revision，即分析师预期修正，占10%权重。如果分析师对公司业绩进行全面上修，并且公司给出的业绩指引超预期，则应该在修正项中给予高分。
综合这四个因子，最终输出 0-100 的个股健康度评分，对应六档状态：从 Healthy Momentum（85+）到 Broken（<40）。
图：个股健康度打分表，GF-DMA Skill节选
（3）以兆易创新为例，看GF-DMA策略如何运行
Skill好不好用，得用实战表现来说话，这里我们以兆易创新为例说明GF-DMA策略的执行过程。
兆易创新近期发布了2026年H1业绩预增公告，上半年营收115亿（+177%），归母净利润69亿（+1099%），Q2单季营收73亿，净利润54亿，存储大周期全面兑现。
但与此同时，股价从6月底843元的高点，8个交易日急跌至612元，跌幅27%。
我们用GF-DMA Analysis Skill进行分析，看看结果如何？
图：用GF-DMA Skill分析兆易创新，AlphaEngine
一句话结论：公司基本面以季度138%的速度爆发，但股价在8天内回撤27%造成了严重的短期趋势损伤。R值<0.5说明均线完全没有过热，反而是"追不上基本面"。
这说明兆易创新正处于典型的"基本面极强 + 短期技术修复"的矛盾态，GF-DMA 用64分精准定位了这个状态。
可以看到，这个Skill不是简单地说"超买"或"超卖"，而是指出哪里强、哪里损伤、以及损伤是否有基本面兜底。
（4）核心因子Growth Match的计算过程
为了让大家更好的运用这个Skill，我们来walk through一下计算过程，让大家能够透彻的理解GF-DMA Skill的技术细节。
GF-DMA策略中最核心的一项是Growth Match的计算，分母GF刻画的是基本面增速，分子DMA刻画的是股价均线增速。
首先我们来看分母端：GF是公司多项基本面增速指标的加权均值。
权重设计上，利润端占大头，收入端次之，市场预期只作为验证项。
注意这里要用QoQ的季度增速数据，年度数据太滞后了。
图：GF项计算公式，AlphaEngine
我们以兆易创新为例进行计算：
图：兆易创新GF项计算，AlphaEngine
这意味着兆易创新的基本面正以每季度138%的速度加速，这是存储超级周期下的爆发式增长。
然后来看分子端：DMA本质上是在计算股价均线的“季度化斜率”。
图：DMA项计算公式，AlphaEngine
这里SMA就是Simple Moving Average，就是对过去x天的收盘价做算术平均值。
DMA里为啥要乘以（63/k）呢？这是因为一个季度内差不多包含63个交易日，乘以这一项可以把均线的斜率放大到“季度尺寸”，这样才可以和之前算出来的季度环比GF直接比较。
同样以兆易创新为例，计算出DMA增速为86.8%。这说明如果50DMA保持当前斜率走完一整个季度，它将上涨86.8%。
图：兆易创新DMA项计算，AlphaEngine
分子和分母就算出来之后，就可以计算R值了（DMA增速 / 基本面增速），看均线和基本面谁增长得更快。
我以“兆易创新”为例，通过GF-DMA Skill，计算出健康度为63.5分，属于“Damaged/Overheated”的区间，说明公司拥有极强的基本面，但也承受着剧烈的短期价格修正。
图：兆易创新最终评分，AlphaEngine
（5）即刻体验：AlphaClaw Skill 市场已上线
GF-DMA Skill 已上线至 AlphaClaw 的 Skill 市场，可以一键安装、直接调用。
使用方式非常简单：在Skill市场中选择GF-DMA Skill即可一键安装。
安装完成后，可以在对话框中通过"/"呼出Skill进行调用。
AlphaClaw 会自动完成全部流程：拉取最新行情和均线数据、获取最近季度财务数据、检索卖方最新盈利预测和预期修正，然后按 GF-DMA 框架计算四个模块评分，输出完整的健康度诊断报告。
Skill 的价值不是替代判断，而是把判断过程结构化。当你面对一只股票时，GF-DMA 迫使你回答四个问题：趋势配得上基本面吗？现在价格贵不贵？短期有没有失控？未来能不能持续？
这四个问题，比一个模糊的"我觉得贵了/便宜了"要可靠得多。
这是【投研Skill公开课】的第一期，下期我们会分享Serentiy Skill的用法，敬请期待！
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