2025年8月读书课:《如何用deepseek做投资》

日期:2025-09-17 16:23:54 / 人气:4

"大纲:
1、引言:AI工具与投资新战场
2、DeepSeek背景:量化巨头的出圈之作
3、三大应用:提升投资能力的捷径
4、行业研究:扮演你的麦肯锡分析师
5、标的分析:全面财务与风险透视
6、未来展望:知识库与自动化可能
 
1、引言:AI工具与投资新战场
大家好,又到了我们每月一次的深度分享课。这次换个口味:不谈十几年前的旧书,聚焦2025年大放异彩的人工智能工具——DeepSeek、Kimi等。它们好用、实用,如何移植到投资战场?怎样借此丰富、优化我们的交易方法?今天简单聊聊。
 
想在市场上持续盈利,核心无非三条:  
1. 掌握大众未知的信息或数据;  
2. 从公开信息中提炼出别人没发现的规律,固化成可持续赚钱的因子;  
3. 信息、规律皆公开,但凭更快、更硬的技术抢先落地——极致网速、极致执行亦可取胜。  
 
过去二三十年,这套思路演化为“量化投资”:海量多维数据→清洗→挖因子→建模→计算机自动交易,秒级完成多笔订单,剔除人性干扰。量化向来团队作战,数据采集、特征工程、建模、执行,各环节高度垂直,单人难以兼顾。于是,个人与机构的优势差距被持续拉大。
 
2024—2025年,人工智能大模型井喷,个人投资者开始思考:能否用AI弥补信息收集、知识框架、情绪控制等短板?今天我们以DeepSeek为例,抛砖引玉。须知模型迭代日新月异,几个月后功能可能天翻地覆,今天的分享仅为抛砖引玉,目的是提醒——有意识地把新工具嵌入日常投资,减少情绪化操作,加深对标的与行业的理解。
 
2、DeepSeek背景:量化巨头的出圈之作
DeepSeek的母公司幻方量化,2015年成立,国内最早一批量化对冲基金,本职就是“低调赚钱”:海量数据→挖规律→算法交易,而非发论文、刷名气。团队规模曾被视为“小作坊”,却在2024年底祭出V3模型,引发行业侧目;真正出圈的是2025年1月发布的R1版本——直接对标大红大紫的ChatGPT,输出质量旗鼓相当,训练与推理成本仅为对方的1/10乃至1/20。消息一出,英伟达股价单日暴跌近20%,市值蒸发约6000亿美元。
 
这场一夜之间席卷全球的“远程地震”,源自中国,却改写了全球大模型竞争版图。功能如此耀眼,就得把它搬进日常、搬进投资。正如段子所言:过去量化基金在A股赚得盆满钵满,其中不少银子是个人散户“赞助”的;如今他们掏钱搞出了DeepSeek,咱们必须用起来——毕竟当年“交过学费”。
 
言归正传,DeepSeek最亮眼的能力是“精准理解人类意图”,据此联网采集信息,堆料后做深度推理,最终输出高质量答案。这与投资决策流程异曲同工:发现问题→收集信息→推理→套用框架→执行。
 
那能不能让DeepSeek直接吐出“完美策略”?目前不行。多数量化基金也不会把策略生成完全交给它;他们要靠更小众、更隐秘的数据与规律取胜。即便硬塞海量数据让DeepSeek“闭门造车”,它也可能“谎报军情”——把数据巧合当成普适规律,包装得有利可图,实战却劳而无功。这是所有量化团队研发新策略时都会踩的坑。"

作者:杏彩娱乐




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