最近想使用 DeepSeek 智能分析股票，并结合 stockapi 数据源 进行回测，这是一个典型的 AI 量化选股流程。以下是完整的实操步骤和建议：

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✅ 一、整体流程概览

1. 明确选股策略逻辑（用自然语言描述）
2. 使用 DeepSeek 生成策略代码
3. 接入 stockapi 数据源获取历史行情
4. 进行策略回测与优化
5. 部署实盘或模拟交易

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✅ 二、DeepSeek 智能选股策略构建

1. 策略逻辑描述（自然语言）

你可以这样描述策略：

“选出市盈率小于15、ROE大于20%、最大回撤小于15%、过去5年股息增长稳定的公司，测试低Beta+高自由现金流组合在不同加息周期中的表现，初始资金100万美金。”

DeepSeek 会根据描述自动生成选股逻辑、因子计算、回测框架等代码。

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✅ 三、数据源接入（stockapi）

官网：https://www.stockapi.com.cn

示例：获取某只股票的MACD数据

import requests

url = "hhttps://www.stockapi.com.cn/v1/quota/macd2"
params = {
    "code": "600519",
    "startDate": "2023-01-01",
    "endDate": "2023-12-31",
    "calculationCycle": 100,  # 日线
    "rehabilitation": 102     # 前复权
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

你可以用类似方式获取：

• KDJ、WR、MA、BOLL 等技术指标
• 历史K线数据
• 实时行情、龙虎榜、资金流向等

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✅ 四、回测框架搭建（结合 DeepSeek 自动生成）

DeepSeek 可自动生成如下模块：

1. 数据预处理

• 获取股票池（如全市场、行业、指数成分股）
• 清洗数据（复权、停牌过滤、缺失值处理）

2. 因子计算

• 动量因子（如过去12个月收益率）
• 财务因子（ROE、PE、股息率）
• 技术因子（MACD金叉、RSI、成交量比）

3. 模型训练（可选）

• 使用 LightGBM、XGBoost、LSTM 等模型预测收益率或涨跌概率
• 标签定义：未来N日收益率、涨跌分类、股票排序

4. 回测执行

# 示例：简单回测逻辑
for date in trade_dates:
    selected_stocks = select_stocks(date)
    for code in selected_stocks:
        buy_price = get_price(code, date)
        sell_price = get_price(code, date + timedelta(days=20))
        returns = (sell_price - buy_price) / buy_price
        record_result(code, date, returns)

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✅ 五、回测评估指标

DeepSeek 会自动计算以下指标：

• 夏普比率（Sharpe Ratio）
• 最大回撤（Max Drawdown）
• 胜率（Win Rate）
• 年化收益率
• 换手率与成本分析

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✅ 六、风险控制与优化建议

DeepSeek 支持以下功能：

• 设置最大回撤限制（如 <15%）
• 加入止损止盈逻辑
• 模拟黑天鹅事件（如原油价格暴涨）
• 自动识别非理性交易行为并预警

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✅ 七、实盘部署建议

• 使用 stockapi 实时数据接入
• 定时任务每日收盘后运行策略
• 设置风险控制模块（如仓位限制、止损机制）
• 可接入腾讯云等平台进行低代码部署

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✅ 八、示例效果对比（使用 DeepSeek 优化后）

指标	优化前	使用 DeepSeek 后
选股耗时	4.2 小时	18 分钟
年化收益率	15.3%	24.7%
人工干预次数	12 次/日	2 次/日
策略回测速度	6 小时	27 分钟

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