近期在先進AI模型方面的突破正在重塑交易者進行跨資產分析的方式。運行GLM-4.7與Claude Code，我建立了一個掃描工具，能同時識別不同資產類別的超額回報機會。工作流程從Claude規劃實施架構開始，建立多類資產比較的框架。接著，編碼函數執行系統性掃描——比較績效指標、追蹤波動率模式，並標記加密貨幣、股票、商品和替代資產的相對強勢位置。這種以規劃為先、結合AI輔助編碼的方式，加快了從構想到執行的流程，使實時監控更廣泛的投資組合相關性變得可行。關鍵見解：讓AI先起草藍圖，再進行邏輯編碼，能大幅降低反覆迭代的次數，並提升在辨識真正超額報酬信號與噪音之間的準確性。