一、AI量化投资新范式
1.1 传统选股策略失效实证
1.2 DeepSeek金融语义理解突破
1.3 超额收益归因分析框架
二、智能数据源筛选系统
2.1 非结构化数据清洗引擎
2.2 分析师情绪量化模型
2.3 行业景气度热力值算法
2.4 产业链动态关联图谱
三、AI选股核心方法论
3.1 三阶Prompt工程架构
3.2 动态因子权重分配模型
3.3 行业轮动贝叶斯预测
3.4 组合优化风险平价模型
四、量化策略实战体系
4.1 弱周期行业α挖掘策略
4.2 强周期行业β捕捉方案
4.3 组合动态再平衡机制
4.4 极端行情对冲SOP
五、策略验证与迭代
5.1 十年历史回测系统
5.2 蒙特卡洛压力测试
5.3 实盘模拟验证体系
5.4 策略失效预警指标
六、智能风控系统
6.1 波动率曲面监控
6.2 舆情实时扫描引擎
6.3 黑天鹅事件响应
6.4 多账户对冲矩阵
我们本文中，所有的搜索均使用秘塔搜索。
这个星期，复工之后，我们做的最重要的一件事情，就是利用deepseek进行选取股票。
和之前我们设定好主观的各种因子，然后筛选股票完全不同。这一次，我们尝试的是，完全使用deepseek，几乎不去进行人工干预，尤其是设定好具体参数来让deepseek选股，而是让deepseek自由发挥。
在这个过程之中，我们只提需求。
最终，deepseek做出了一只涵盖10个行业的20只股票组合。
我们姑且称之为deepseek20指数。
这个指数自从2020年1月以来的表现如下：
自从2020年1月以来，deepseek做的20只成分股做成的组合，至今取得了106.31%的收益。
在2020年到2024年，deepseek的年化收益率为15.55%。
而2020年1月以来，沪深300的总收益为-5%，年化收益率同样为负。
2020年1月以来，主动权益公募平均在47.6%-50.66%。deepseek的收益吊打了97%的基金，处于前3%的顶尖水平。
除了有非常好的总收益之外，deepseek20指数，还呈现出明显的高收益，低回撤特征。
从收益走势图上来看，几乎看不到大熊市的痕迹。每一次股灾，即使有回撤，也能保持上一轮行情的绝大部分利润。实现了顶部和底部的双提升。
比如2024年一月以来的走势：
我们会发现，deepseek20指数至今的收益超过了10月8日的最高点。deepseek20指数在并未引入择时策略的情况下，依然取得了非常好的回报。
本文将会非常详细公布有关于deepseek20指数的所有参数，以及引导deepseek进行选股的关键性要素。
并且会以此为案例，来深入地聊一聊我们团队在使用deepseek辅助选股和决策地心得。
2.如何利用deepseek因何而筛选有效的信息源？
感兴趣的可以下载学习，本项目仅供会员下载学习，严禁外传，
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