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它解決了什麼問題

它解決了投資者僅依賴淨資產價值 (NAV) 曲線和平台評級來判斷基金經理人的問題。這些指標往往忽略了經理人的收益究竟是源於技能還是僅僅因為有利的市場風格 (Beta)，且無法驗證特定買賣時機是否真的正確。

運作原理

該引擎以基金代碼作為輸入，並使用 AI Agent 審核經理人的多年交易行為。它從 EastMoney 和 Baostock 等來源抓取公開數據 (NAV、持倉、公告和 K 線)，對每一筆交易進行「事後分析」，將操作與 12 個月後的實際價格走勢進行比較。接著，它會生成一份獨立的互動式 HTML 報告，將交易時機、與同業的獨立性以及「造神檢測」視覺化呈現。

對象是誰

• 想在表面評級之外驗證基金經理人實際技能的散戶投資者。
• 尋求數據驅動、行為審核基金管理的分析師。
• 希望將金融審核技能整合到工作流程中的 AI agent 使用者 (例如 Claude Code, Cursor, 或 OpenClaw)。

重點特色

• 行為評分：針對時機、控制力和超額收益質量進行評分，而非僅僅看最終回報。
• 交易解剖：驗證買點的勝率以及清算點的「躲避率」與 12 個月未來趨勢的對比。
• 互動式視覺化：包含 K 線回放、成本線以及模擬潛在損失的「災難片」。
• 獨立性審核：衡量經理人的獨特決策與其同事的差異程度，以及這些差異是否帶來了超額表現。
• 造神檢測：掃描「黑歷史」，例如年底粉飾報表或在市場高峰期限制申購基金。