以下是一個有用的市場研究方法：

你可以利用 AI 快速揭示歷史模式。試著向你的 AI 助手提問：「在不同年份的1月，美國股市的歷史表現是什麼樣的？如果這些模式成立，哪些股票現在可能值得考慮？」

這個方法的優點是？你可以在幾秒鐘內獲得全面的分析。AI 會提取歷史數據，識別季節性趨勢，並根據週期性模式提出潛在的投資機會。

但不要就此止步。可以進一步追問更深層次的問題，例如：「如果考慮當前的經濟狀況和行業輪動，這會如何改變分析結果？」或者：「在類似的市場條件下，哪些資產類別通常表現較佳？」

這種層層遞進的方法幫助你超越表面資訊。不僅僅是獲得投資點子——你還能理解背後的邏輯。當你試圖判斷當前市場動向是否與歷史先例一致，或是代表一些真正不同的情況時，這尤其有用。

關鍵在於提出結合歷史背景與當前數據的具體問題。這時候，AI 會成為一個真正的研究工具，而不僅僅是建議引擎。