本章按商业假设将创业与产品实践分为五条细分赛道。每条赛道先给出商业假设与验证状态，展开折叠列表可看代表项目详情。

4.1 实盘竞技与基准赛道：市场作为训练环境

🎯 商业假设：市场是唯一随 AI 变强而变难的基准；交易数据是训练金融智能最昂贵的燃料，先建数据飞轮者胜。

xychart-beta
    title "Alpha Arena 首季实盘回报率（%，2025.10–11）"
    x-axis ["Qwen3 Max", "DeepSeek", "Claude 4.5", "Grok 4", "Gemini 2.5", "GPT-5"]
    y-axis "回报率 %" -70 --> 30
    bar [22.3, 4.89, -30.8, -45.3, -56.7, -62.7]
排名 模型 回报率 备注
1 Qwen3 Max +22.3% 胜率仅 30.2%，43 笔交易
2 DeepSeek V3.1 +4.89% 中期一度 +48%，回吐显著
3 Claude Sonnet 4.5 -30.8% —
4 Grok 4 -45.3% —
5 Gemini 2.5 Pro -56.7% —
6 GPT-5 -62.7% 通用基准分居前，实盘垫底

4.2 券商智能体化赛道：接口即产品

🎯 商业假设：散户的瓶颈不在预测而在执行；掌握智能体接入账户的接口者掌握流量分配权。

4.3 AgentFi 资管赛道：可验证执行架构

🎯 商业假设：在资金托管场景中，可审计的确定性比不可审计的智能更有定价权；「AI 生成策略、确定性代码执行、AI 不接触资金」是机构资金可接受的信任架构。

4.4 开源个人投研赛道：投研基建下沉

🎯 产业意义：机构级投研基建正以零成本形态向个人下沉（对照：彭博终端年费约 2.4 万美元）。

项目 规模 特征
TradingAgents（TauricResearch） 范式源头 2026.6 v0.3.0：数据访问契约验证、多供应商注册表、FRED/Polymarket 数据源
TradingAgents-CN 中文增强版 FastAPI+Vue 完整产品架构、A 股数据源、国产大模型适配
ai-hedge-fund（virattt） 5 万+ GitHub Stars 投资大师人格 Agent（巴菲特/Ackman 等）+ 职能 Agent 协作；作者另有金融 Agent「Dexter」与股票 MCP server
FinRobot（AI4Finance） 学术级平台 四层架构（Agent 层/算法层/LLMOps 层/基础模型层）
daily_stock_analysis 3.9 万 Stars（5 个月） 中文散户全流程自动化：行情+新闻+LLM 决策仪表盘+多渠道推送，零成本运行

验证状态：需求已由 Star 增速与社区活跃度充分验证；变现路径（托管服务、数据订阅、课程）处于探索期。