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实测Gemini 3做股票技术分析：胜过十年老股民？附国内API中转站调用指南 🚀 实测Gemini 3做股票技术分析：胜过十年老股民？附国内API中转站调用指南 👋 前言：AI看盘真的靠谱吗？ 在很长一段时间里，我对“AI炒股”是持怀疑态度的。以前把一张K线图丢给AI，它要么只能笨拙地OCR读取数字，要么就是泛泛而谈。直到最近，Gemini 3 的发布改变了一切。 最近金融圈有个热门话题：“AI看图做技术分析，直到Gemini 3之前，都非常稚嫩；但是Gemini 3改变了一切。” 🤯 作为一个技术发烧友，我第一时间想复现这个能力。但是大家都懂的，国内直接调用Google的原生API门槛很高。为了稳定测试，我这次使用的是一个国内API中转站——Jeniya Chat。 今天这篇博客，不是简单的资讯搬运，而是带大家硬核拆解Gemini 3的技术分析逻辑，并手把手教你如何通过简易API中转站接入这个强大的模型，打造你自己的私人“AI分析师”。🛠️ 📊 第一部分：Gemini 3 到底强在哪里？ 为什么说它胜过十年老股民？核心在于它从“读像素”进化到了“懂逻辑”。 1. 从视觉到逻辑的飞跃 🧠 以往的AI看到红绿柱子只是颜色，而Gemini 3看到的是多空博弈。 几何感知：它能精准识别三角形整理、箱体震荡、旗形突破。 指标共振：它不孤立看均线，而是分析K线与Vegas通道、趋势线的空间关系（如“回踩不破”）。 心理映射：它能将筹码分布图转化为对市场持仓成本和心理压力的判断。 2. 实战案例拆解（震撼！）📉 我在测试中丢给了它两张复杂的盘面图，它的分析让我直呼内行： 🟢 案例一：捕捉“量价时空”的微妙共振 在分析某只股票（如中科蓝讯）时，Gemini 3展现了极强的动态关联能力： 定性“洗盘”：普通AI只会说“在跌”，Gemini 3结合左侧“脉冲放量”和当下“缩量下跌”，直接得出“良性洗盘”的结论。它懂柱体变短 = 市场惜售。 双重支撑：它精准读取了Vegas通道数值，发现股价回踩位置与通道重合，且趋势线未破，给出了“双重支撑共振”的预判。 🟡 案例二：识别“收敛形态”与“筹码博弈” 在另一个案例（如三七互娱）中： 几何推理：它一眼识别出“对称三角形整理”末端（Apex），预示变盘在即。 筹码单峰密集：它发现筹码呈单峰密集状，推导出“上有压力、下有铁底”的横盘蓄势结论。 TD序列验证：甚至连K线上微小的“神奇九转”数字标记它都能看懂！🧐 🛠️ 第二部分：如何低成本接入Gemini 3？（技术实操） 看到这里，你肯定想自己动手试试。但是，如何稳定、快速地在国内使用Gemini 3 呢？ 这就需要用到API中转站。简单来说，中转站帮我们解决了网络问题和支付问题，我们只需要像调用OpenAI一样调用它即可。 经过多方对比，我目前使用的是 Jeniya Chat。 为什么选择这个国内API中转站？ 模型全：不仅支持Gemini 3，还有GPT-4o、Claude 3.5等主流AI大模型API。 兼容性好：完全兼容OpenAI的接口格式，意味着你可以直接用在NextChat、LangChain或者你自己的Python脚本里，改个Base URL就行。 稳定：对于做量化或者实时分析来说，稳定性是第一位的。 💻 第三部分：开发者调用指南（Python示例） 下面分享一段简单的Python代码，教你如何通过 API中转站 调用Gemini 3来进行图片分析。 1. 准备工作 注册并登录 https://jeniya.chat/ 在后台创建一个令牌（API Key）。 2. 代码实现 我们需要使用 openai 的Python库（因为中转站兼容OpenAI格式，这非常方便）。 import os from openai import OpenAI # 配置你的API中转站信息 client = OpenAI( api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", # 替换你在jeniya.chat获取的Key base_url="https://jeniya.chat/v1" # 这里的Base URL非常重要 ) # 准备你的K线图URL或Base64 image_url = "https://example.com/your_stock_chart.jpg" response = client.chat.completions.create( model="gemini-1.5-pro-latest", # 或者使用 gemini-3 相关模型名称 messages=[ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "你是一位拥有20年经验的顶级技术分析师。请详细分析这张K线图，关注形态、成交量、筹码分布以及均线系统。"}, { "type": "image_url", "image_url": { "url": image_url, }, }, ], } ], max_tokens=1000, ) print(response.choices[0].message.content) 3. 对于非程序员用户 如果你不懂代码，也可以下载开源软件（如NextChat、Chatbox），在设置里： 接口地址 填：https://jeniya.chat API Key 填：你在网站获取的Key 模型 选：Gemini 3 设置好后，直接把K线图拖进去问它就行了！🎉 💡 总结与福利 Gemini 3 的出现，让AI不再只是金融领域的“看客”，而是具备了真正的“理解力”。它能像人一样看懂趋势线、理解筹码峰、感知市场情绪。 虽然AI不能预测黑天鹅，但作为一个数字化辅助分析师，它能极大提高我们的复盘效率。 如果你也想体验这种“降维打击”的快感，建议去 Jeniya Chat 搞个Key试一下。在这个AI大模型API爆发的时代，善用工具的人往往能走得更远。 🎁 附：Gemini 3 技术分析专用 Prompt (提示词) 最后，分享一个我调教好的提示词，配合API使用效果更佳： Role: 你是华尔街顶级的技术分析师，精通缠论、道氏理论及量价关系。 Task: 请分析我上传的股票K线图。 Requirements: 形态识别：识别图中的几何形态（三角形、箱体、旗形等）及当前所处位置。 量价分析：结合成交量柱体变化，分析主力资金意图（如洗盘、出货、吸筹）。 指标共振：读取图中均线（如Vegas通道）、趋势线与K线的空间关系。 筹码解读：如果图中有筹码分布，请分析筹码峰的密集度与获利盘情况。 结论：给出明确的多空判断及关键支撑/压力位。 -
Gemini 3.0 Pro API国内中转站 | AI大模型API中转站 | GPT API 这是一个为你定制的SEO优化博客文章。我采用了“技术教程/避坑指南”的口吻，旨在帮助开发者解决实际问题，从而自然地引出 jeniya.chat 作为解决方案，避免了生硬的广告感。 🚀 Gemini 3.0 Pro API国内调用避坑指南：打造超稳AI大模型API中转站接入方案 在 AI大模型API 领域，Google 最近动作频频。随着 Gemini 3.0 Pro 的消息逐渐铺开，很多开发者都对其超长的上下文窗口、多模态理解能力以及逻辑推理的飞跃垂涎三尺。据说在某些 benchmark 上，它已经具备了硬刚甚至超越 GPT-4 的实力。🔥 但是，对于国内的开发者来说，想要第一时间体验 Google 的技术红利，往往会撞上“三座大山”：网络环境受限、支付门槛高（必须海外信用卡）、以及原生 SDK 不兼容。 今天这篇技术分享，就来聊聊如何通过 API中转站 的架构模式，低成本、零门槛地实现 Gemini 3.0 Pro API 的国内直连调用。无论你是写 Python 脚本，还是使用 NextChat 等开源工具，这套方案都能帮你搞定。👇 🛑 为什么直接对接 Google 这么痛苦？ 在尝试调用 generativelanguage.googleapis.com 时，你可能遇到过这些报错： Connection Timeout: 懂得都懂，生产环境如果不挂代理，基本无法连通，但挂代理又会导致服务极其不稳定。 Credit Card Declined: Google Cloud 的风控极其严格，国内卡几乎全军覆没，且容易因 IP 变动封号。 SDK 迁移痛苦: Google 的原生 API 格式和我们习惯的 OpenAI 格式完全不同。老项目想切模型？基本等于重写代码。😫 ✅ 技术方案：OpenAI 协议兼容的 API中转 为了解决上述痛点，目前技术圈最流行的方案是使用 API中转站。 简单来说，就是通过一个国内可访问的高速节点（中转站），将你的请求转发给 Google，并将结果原路返回。而在众多中转服务中，我最近在用的 简易AI (jeniya.chat) 是体验非常丝滑的一个。 选择这个方案的核心技术优势： 🔄 协议标准化：这是最关键的！它将 Gemini 的接口封装成了 OpenAI 标准格式。这意味着你不需要学习 Google 复杂的文档，直接用 import openai 就能跑通 Gemini 3.0 Pro。 ⚡️ 极速直连：国内服务器直连，延迟极低，不再需要配置复杂的网络环境。 💰 成本解耦：支持支付宝/微信，按 Token 计费，无需绑定海外信用卡，非常适合开发测试和中小规模应用。 🛠️ 实战教程：3分钟接入 Gemini 3.0 Pro API 下面直接上干货。我们将使用 Python 的 openai 库来调用 Google 的模型。 第一步：获取 API Key 🔑 访问 简易AI (jeniya.chat)。 注册账号（新用户通常有体验额度）。 在后台点击 “令牌 (Token)” -> “添加令牌”。 复制生成的 sk- 开头的密钥。 第二步：Python 代码实战（兼容 OpenAI 格式）🐍 由于中转站做了格式封装，我们可以直接复用 OpenAI 的 SDK。这对于现有的 AI 应用来说，迁移成本几乎为零。 from openai import OpenAI import os # 💡 核心配置：API 中转服务 # 1. base_url: 必须填写中转站地址 https://jeniya.chat/v1 # 2. api_key: 填写你在简易AI获取的 sk- 密钥 client = OpenAI( base_url="https://jeniya.chat/v1", api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # 替换你的Key ) print("🚀 正在连接 Gemini 3.0 Pro API...") try: response = client.chat.completions.create( # 💡 模型选择技巧： # 目前可测试 gemini-1.5-pro-latest # 待 3.0 全量开放后，直接将此处改为 gemini-3.0-pro 即可无缝切换，无需改代码逻辑 model="gemini-3.0-pro", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个资深的 AI 技术专家，擅长解释复杂的技术原理。"}, {"role": "user", "content":"请用简短的语言分析一下 Gemini 3.0 Pro 相比于 GPT-4 的主要优势在哪里？"} ], stream=False # 如果需要流式输出，改为 True 即可 ) # 输出模型回复 print("\n🤖 模型回复：") print(response.choices[0].message.content) except Exception as e: print(f"❌ 调用失败: {e}") 第三步：在开源工具中使用（NextChat/LobeChat）⚙️ 如果你不是开发者，而是使用 NextChat (ChatGPT-Next-Web)、LobeChat 或 沉浸式翻译 等工具，配置 gemini 3 pro API国内中转 也非常简单，只需修改三个参数： 接口地址 (Base URL)：填写 https://jeniya.chat (注意：部分软件可能需要加 /v1，视软件而定) API Key：填写你的 sk- 密钥 自定义模型：手动添加 gemini-3.0-pro 或 gemini-1.5-pro 💡 总结与建议 通过 API中转站 的方式，我们不仅解决了网络和支付难题，更重要的是实现了代码层面的“零侵入”——用 OpenAI 的代码跑 Google 的模型。这对于想要快速验证 AI大模型API 效果的开发者来说，是目前最高效的路径。 Gemini 3.0 Pro 的能力正在重塑 AI 应用的边界。建议大家现在就可以通过 简易AI 配置好 API 环境。一旦 Google 全量推送，你只需修改一行代码中的 model 参数，即可第一时间为你的应用接入最强 AI 大脑！🌟 Happy Coding! 👨💻👩💻