在当今复杂多变的股市环境中，投资者们始终在寻找能够带来显著收益的投资策略。DeepSeek多因子选股策略作为一种新兴的量化投资方法，受到了越来越多投资者的关注。据相关报道，其策略设计和实施效果显示出了一定的潜力，甚至有投资者声称通过该策略实现了30%以上的收益。
DeepSeek多因子选股策略的核心要素
DeepSeek构建了一个经过A股有效性验证的基础因子库，涵盖多个维度，如价值、成长、动量、质量等。这些因子通过行业中性化、市值分层正交化等处理方式，确保了因子之间的独立性和有效性。此外，DeepSeek还会根据12个月滚动信息系数（ICIR）动态调整因子权重，以适应市场变化。
在组合构建方面，DeepSeek采用结构化风险模型（如Barra CNE5框架），对行业、市值、波动率等风险暴露进行严格控制。同时，通过设定个股仓位、行业偏离度和换手率等约束条件，进一步优化投资组合的风险收益特征。
DeepSeek的交易算法注重减少市场冲击和滑点。例如，采用VWAP（成交量加权平均价格）和自适应流动性捕获等策略，确保订单执行的效率和成本控制。此外，对于科创板等特殊板块，还设计了盘后固定价格交易阶段的订单拆分策略。
虽然DeepSeek多因子选股策略的设计理念较为先进，但要实现30%以上的收益，还需要考虑以下关键因素：
A股市场具有政策驱动性强、散户占比高、行业轮动快等特点。DeepSeek的策略需要能够灵活适应这些市场特性，及时捕捉行业轮动和政策变化带来的投资机会。
风险控制是实现高收益的重要保障。DeepSeek通过流动性筛选、黑名单机制、动态止盈止损等手段，有效降低了投资组合的风险暴露。例如，设定个股最大回撤和组合整体波动率限制，避免因市场波动导致的大幅亏损。
高质量的数据是量化投资的基础。DeepSeek需要接入可靠的金融数据源，如Wind、同花顺等，并对数据进行严格的预处理。同时，定期对模型进行回测和优化，确保策略的鲁棒性和有效性。
实现30%以上收益的可能性
尽管DeepSeek多因子选股策略在理论和实践上都显示出了一定的优势，但实现30%以上的收益并非易事。根据相关报道，DeepSeek的高频“金”组合中证1000指数增强策略年化超额收益率为10.37%，超额最大回撤为6.04%。这表明虽然该策略能够提供显著的超额收益，但要达到30%以上的年化收益，可能需要进一步优化策略或结合其他投资方法。
DeepSeek多因子选股策略为投资者提供了一种科学、系统化的投资方法，其通过多因子分析、组合优化和先进的交易算法，在一定程度上能够提高投资收益。然而，要实现30%以上的收益，还需要投资者根据市场环境和自身风险承受能力，灵活调整策略，并严格控制风险。投资者在使用DeepSeek策略时，应保持谨慎态度，结合市场动态和自身经验，做出合理的投资决策。
最近出了很多deepseek辅助量化编程的教学，大概看了一下，做得比较简单，实际操作还是会遇到很多问题。所以，出了一个小白完整版，一些简单策略，照着做基本不会出现什么问题。
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错误示例
直接问AI要一个策略，AI给的代码，几乎没有一句能在PTrade上用的。
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正确的提问逻辑
1.明确需求：AI会偷懒，你问得越细，回答的就越细，实用性就越强。
2.指定格式：提示词+思维链+知识库，避免AI随意发挥，出现幻觉
3.注意控制长度：模块化代码设计，逻辑简单易维护，避免注意力机制难题
4.分布生成：将多层策略拆解，逐层实现
正确步骤：需求结构→策略构建→规范核查→测试修正→绩效优化→落地实战→持续改进
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第一步：需求结构-明确策略逻辑
1.需要明确的事项
①运行周期:明确触发时机,
②标的:单股 or 股票池?
③需求:收盘价、成交量、指标计算规则
④规则:趋势动量逻辑/轮动调仓逻辑./..
2.提问示例
因为DS服务器忙的原因，示例我用的Chat-GPT4，其它支持长对话的AI基本上都可以，这里推荐kimi1.5
红框内容是设置好的模板，下同
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第二步：策略构建，用AI生成代码
1.上传《PTrade所有API函数清单》让AI学习，支持文档上传最好，不支持的话也可以像我一样手动上传。
2.设定框架生成代码
最好给一个示例代码，最后把自己的需求，也就是第一步的结果复制下来。
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第三步：规范核查，修改错误，避免幻觉
按照API文档生成的策略还是有很多语句问题，还需要学习《API接口明细-设置函数》《API接口明细-获取信息函数》《PTrade数据结构》，改正常见问题。
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第四步：测试修正——快速定位与修复 BUG
策略的基本雏形就出来，接下来就是运行代码回测。第一次运行基本上都会报错，我们只需要把报错的部分重新提交给AI，让它修改。
提交的部分：从错误/Exception: ：Traceback (most recent call last):”到“xxxError:xxxx”之间的所有行。而且一定要让它返回完整代码，不然很可能只返回一段，不知道放哪里。
这个过程一定要有耐心，我一共修改了7次，才返回了正确代码。
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第五步：绩效优化，参数调优与压力测试
得到正确代码之后，可以让AI逐行增加注释，明确小白可修改之处，并将所有小白可修改的参数集中到初始化函数。这样方便我们理解策略逻辑，也方便我们优化参数。
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第六步：落地实战
有一个比较好的回测结果之后，我们就可以先小资金尝试实盘验证。
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第七步：持续改进，迭代升级
根据实盘情况，我们的策略框架可能会有一些修改，这些都可以用AI来帮我们。也可以定期导出交易日志让AI提供优化建议。AI对话框不要删除，学习的内容都在里面。
注意事项：
1.目前只推荐用PTrade，QMT策略框架太灵活，不太好规范。
2.学习文档可以加我微信：stock527
3.deepseek链接：
官方：https://deepseek.com
硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/ygPbpKtb
火山引擎：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beiiing/model?vendor=Bytedance&vieW=LIST VIEW
百度智能云
https://console.bce,http://baidu.com/aianfan/ais/console/onlineTest/LLM/DeepSeek-R1
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首先量化交易是一个系统性工程，这个系统性工程你需要大量的时间和精力来完成。
其次，量化交易的核心是策略，你如果通过问AI来获得一些策略，这些策略通常需要长周期的回测才能看出来是否真的可以稳定盈利（当然，99%的情况下，应该都不行）
所以对于我个人来说，我使用大模型做量化交易有2个方向：
从上面2个方向来说，都是让大模型关注在策略层面。在之后，我还要去做回测，搞定API，对接交易所。实盘、监控等等。
当你把这些做完了，你发现，可能还是不能赚钱的~
Deepseek 连完整代码都写不出来，连续喂给它前端后端三五篇代码纠错，它就装做服务器繁忙的样子，就宕机了，就说我攻击它了。你要是用它做量化模型，你恐怕会赔死。量化模型的关键是strategy，必须是你有优势的，最好没人用的strategy，如果你用的strategy烂大街了，那还不如不用，不然很容易被更好的strategy模型给毙了。它告诉你的必然是烂大街的模型。建议不要用，不要攻击它，我还是继续攻击openAI去。
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