第 31 卷

除了这些之外，还有非常多的日常投资工作，都是可以用 deepseek 来完成的。具体的提示词都可以参考上面的结构来完成。如果想 deepseek 能够出来非常精彩的回答，咱

们自己还是得懂一些基本的投资理论和投资模型，deepseek 才能更好的产出更符合我们需求、也更专业的内容。

1.数据整合与情报挖掘

•作用：

DeepSeek 能快速聚合分散的市场数据（财报、新闻、社交媒体情绪、宏观经济指标），转化为结构化信号。

•案例：

例如，通过扫描 CEO 在财报电话会中的语气分析（NLP 技术），结合行业上下游供应链数据，预判某半导体公司未来季度的业绩风险。

•保守型策略建议：

设置 AI 自动推送低波动率股票的异常信号（如股息率突然提升+机构持仓增加），用于长期持有标的的择时补仓。

2.量化策略的平民化落地

•作用：

无需编程基础，用自然语言描述策略逻辑（如“筛选市盈率<15、ROE>20%、过去 5 年股息增长稳定的公司”），AI 自动生成回测结果。

•案例：

测试低 Beta 值+高自由现金流组合在不同加息周期中的表现，优化持仓比例。

•风险控制技巧：

加入“最大回撤<15%”的约束条件，强制 AI 排除高波动性标的。

3.行为金融学的反人性辅助

•作用：

监测交易记录，识别你的非理性模式（如频繁止损科技股却长期持有亏损的价值股）。

•案例：

当 AI 检测到你在美联储议息会议前过度交易防御性板块，触发预警并要求二次确认。

•保守型适配：

设置机械式再平衡提醒（例如每季度末自动调整股债比例至 6:4），避免情绪化偏离策略。

4.黑天鹅事件情景模拟

•作用：

通过生成对抗网络（GAN）模拟极端市场环境（如疫情重现、地缘冲突升级），测试组合的抗压能力。

•案例：

假设原油价格暴涨至 150 美元，你的能源股持仓是否过度暴露于政治风险？医疗板块的对冲效果如何？

•实用工具：

用 AI 生成压力测试报告，标注需减仓的“伪防御性资产”（例如公用事业股中的高负债企业）。

5.税收与成本优化

•作用：

分析交易记录，识别税费损耗点（如频繁卖出短期持仓产生高税率），建议税损收割（Tax-Loss Harvesting）机会。

•案例：

当某持仓浮亏 10%以上时，AI 提示卖出并立即买入相似 ETF（避免 30 天洗售规则），既锁定亏损抵税，又维持市场暴露。

•保守型注意点：

严格限制换手率（例如每年<20%），避免优化税收却抬高交易成本。

进阶玩法： deepseek+其他工具的玩法

1.deepseek+即梦，批量生成图片

第一步：给 deepseek 提出需求，让他生成一个海报设计框架

提示词如下：

生成春节促销海报设计框架：主视觉（中国风插画）、文案结构（5 大优惠点）、色彩规范（潘通年度色应用）

deepseek 给出了设计框架：