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研究背景：隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大語(yǔ)言模型（如DeepSeek等）在投研領(lǐng)域的應(yīng)用潛力逐漸顯現(xiàn)。本篇報(bào)告以一個(gè)具體的議題“哪些指數(shù)適合做擇時(shí)”為例，與DeepSeek進(jìn)行交互，探索大模型在投研流程中的輔助作用。
　　DeepSeek在文獻(xiàn)整理及代碼編寫(xiě)中的應(yīng)用：針對(duì)“適合做擇時(shí)策略的指數(shù)都有哪些特點(diǎn)”這一問(wèn)題，DeepSeek通過(guò)聯(lián)網(wǎng)搜索尋找海量文獻(xiàn)，并整理輸出幾大要點(diǎn)。在DeepSeek的幫助下，我們?cè)O(shè)計(jì)了一階滯后自相關(guān)性檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)、簡(jiǎn)單擇時(shí)策略效果檢驗(yàn)，并引導(dǎo)DeepSeek生成對(duì)應(yīng)的Python代碼，對(duì)幾個(gè)寬基指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證研究。
　　DeepSeek深度思考助力完善投研策略：以比較適合做擇時(shí)的國(guó)證2000指數(shù)為例，我們要求DeepSeek對(duì)其設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的擇時(shí)策略，并引導(dǎo)其提供改進(jìn)思路，對(duì)現(xiàn)有策略進(jìn)行增強(qiáng)。DeepSeek通過(guò)深度思考，在原有策略的基礎(chǔ)上，疊加了多維度信號(hào)驗(yàn)證、動(dòng)態(tài)倉(cāng)位管理等改進(jìn)方案，顯著提升了策略的各項(xiàng)績(jī)效指標(biāo)。由此可見(jiàn)，DeepSeek可以憑借其強(qiáng)大的深度思考能力，在投研策略的生成、迭代中提供助力，大幅提升我們開(kāi)發(fā)、完善投研策略的效率。
　　DeepSeek輔助文字撰寫(xiě)工作：將本次研究的文字與圖表輸入DeepSeek，要求其生成相應(yīng)的研究概述。DeepSeek根據(jù)本次研究?jī)?nèi)容，撰寫(xiě)了一份研究報(bào)告總結(jié)，詳細(xì)描述了研究過(guò)程中的研究方法、實(shí)證研究結(jié)果、策略?xún)?yōu)化方案，并展示了各類(lèi)策略的績(jī)效指標(biāo)，甚至提供了對(duì)未來(lái)研究的思路，體現(xiàn)了其在輔助文字撰寫(xiě)工作中的強(qiáng)大功能。
　　DeepSeek在投研流程中的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)：在本次探索中，我們發(fā)現(xiàn)DeepSeek在投研中具有以下優(yōu)勢(shì)：加快資料搜集與信息處理的速度、提升文案撰寫(xiě)及代碼編寫(xiě)的效率、深度思考助力策略?xún)?yōu)化等。但同時(shí)，DeepSeek在投研中的應(yīng)用也面臨多重挑戰(zhàn)，比如：模型“幻覺(jué)”問(wèn)題亟待解決、編寫(xiě)代碼的過(guò)程仍需較多人為干預(yù)、本地部署需要較大規(guī)模的成本投入等。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：研究結(jié)果基于歷史統(tǒng)計(jì)與量化模型，存在歷史規(guī)律與量化模型失效的風(fēng)險(xiǎn)；部分研究?jī)?nèi)容由DeepSeek生成，存在DeepSeek大模型準(zhǔn)確性的風(fēng)險(xiǎn)