邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。

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这是邢不行第 135 期量化小讲堂的分享

作者 | 邢不行

DeepSeek持续爆火，用它来辅助量化交易可行吗？借助它我们能实现AI全自动炒股赚钱吗？

关于用AI辅助量化，我之前就有写文章聊过，这次算是“如何使用AI辅助量化交易”的PLUS版教程。

本文我们会用实际案例，手把手教大家学会如何用AI理解代码及策略、分析代码运行结果、改进优化策略、解决代码报错、拓展其他策略等。

01

理解代码及策略

如果你觉得看代码就像天书一样，那完全可以让DeepSeek来帮我们解读代码。

比如我们有一份用于测试技术指标的资料合集，里面就有两份python代码。

代码详情

当然即使你对代码一窍不通，我们也准备了相应的教程，会从软件下载开始从头教你运行代码，你跟着做也是能自己跑通的。

那如果你太想进步了，想去了解代码的原理和含义，就可以将这两个Python文件上传给DeepSeek，并填上提前准备的提示词，就可以让它帮你来解析每一行代码的功能了。

资料都已打包，可留言获取

在DeepSeek的反馈中，它不仅给了我们带注释版本的代码，还顺手帮我们总结了代码的核心逻辑和作用。

DeepSeek反馈

我们只要将新的代码复制到Spyder中，替换掉老代码即可。

比如注释就会告诉我们图中这几行代码是用来计算股票未来涨跌幅的，每一行的作用也不同。

每行代码的注释

大家感兴趣的话到时候可以自己去逐行研究，我就不多加赘述了。

DeepSeek不仅给我们的代码做了注释，还额外分析了两份代码的作用，并解释了代码中涉及到的复权、KDJ指标等概念的意思，甚至还给了代码的学习建议，可谓极其全面了。

如果你连代码的注释都懒得看，也可以直接让DeepSeek来总结代码涉及到的策略及其原理。

DeepSeek提示词

它告诉我们，代码测试的是KDJ指标的金叉死叉，还附上了指标的具体原理和买卖逻辑。并额外总结了代码中回测的步骤，甚至还指出了策略中可能存在的问题及改进的建议。

02

分析代码结果

至此，通过前文的一系列操作，不管是否能看懂，至少我们已经可以知道代码的用途和测试的策略是什么了。

接下来就可以直接去运行代码，看输出的结果了。

代码已提前整理，直接运行即可

运行结果如上图所示，看不懂也没关系，直接甩给DeepSeek，让它来帮我们分析策略是好是坏。

DeepSeek提示词

它对买入和卖出信号分别做了详细的分析，并认为该策略不适合用于实盘交易，还给出了几种策略改进的方向。

那既然DeepSeek都认为KDJ指标的金叉死叉效果差了，我们是否能让它来帮忙改进这个策略呢？

03

改进策略

1、策略改进方法一

如果你比较了解KDJ这个指标的话，要改进策略就很简单，例如你可以让DeepSeek在我们给的代码基础上，改写一个KDJ超买超卖的代码给你（如果提示服务器繁忙就多刷新几次，总会有跑通的时候🐶）。

反馈结果出来后，直接复制它给的代码，去替换掉technical.py文件中的所有代码，再回到main.py，点击运行即可。

运行出的结果仍旧复制给DeepSeek，让它来做分析，具体分析结果我就不过多描述了，想自己尝试复现的话可以私信留言，找我拿了数据代码和提示词自己测试一番。

DeepSeek分析结果

2、策略改进方法二

如果你没有交易经验，也不知道KDJ还有什么用法，可以直接问DeepSeek怎么去改进策略。

DeepSeek提示词

它给出的改进方法会相对复杂一点，调整了KDJ指标的参数，增加了超买超卖状态的判断和过滤。

DeepSeek改进思路

这个新策略看着就比金叉死叉厉害，我们直接复制它的代码替换原先的，运行后再让它来解读结果。

DeepSeek从胜率和收益率表现等方面做出了分析，并给出了实盘及继续改进策略的建议和相关代码。

如果对之前的策略结果不满意，我们就让它继续改进策略并生成新代码，只需要再次替换代码并运行即可。

这次程序运行报错了，这实属正常，毕竟AI也不是百分比正确的。

遇到报错不要慌，我们直接把报错内容甩给DeepSeek，让它修改就行了。

DeepSeek改进后生成了一份新的代码，我们复制替换后重新运行，如果仍然报错，就再重复前文操作。

这次代码运行成功了，但没有输出任何结果。

此时也莫慌张，继续拷打DeepSeek就对了。

它给了几种可能性和验证方法，以及修正后的代码，我们直接拿去运行即可。

运行后再让它分析结果，判断策略好坏，给出改进建议。

有足够耐心的话就可以反复操作以上流程，直到找到满意的新策略为止。

如果你想自己去探究的话，也可以私信留言，找我拿了提示词和数据代码后尝试一二。

​

04

验证其他策略

我们也可以不仅只用DeepSeek测试和改进KDJ这一个指标，还能让它生成任意其它技术指标买卖点的代码供我们回测。

我们整理过一份包含125个技术指标的表格，其中涵盖了各个指标的计算公式、中文描述及使用方式。

私信留言领取技术指标

你可以直接把这个文档上传给DeepSeek，让它根据其中某个指标生成代码，或结合几个指标生成新指标并做回测。

相信不断的探索过后，即使你毫无基础，也能靠AI帮你找到一些效果不错的指标。

当然，如果你有交易经验的话，完全可以直接告诉DeepSeek你的需求，比如让它帮你测试均线多头排列的效果。

我们自己借助AI来动手做回测，不比听网上炒股大师的看图说话或者自己盲目实盘试错更有效吗？

可以说只要你的要求不离谱，现在的DeepSeek基本都能满足的七七八八了。

05

局限性

1、AI局限性

通过前面的案例，大家是不是已经有些蠢蠢欲动，想要立马上手实验一二了。

但其实我们今天教的方法，它也是有一定局限性的。

比如我们前面用的框架，它只适合测试技术指标效果。

如果用它来测试涨停板效果的话，代码就会有问题，因为代码中并未涉及涨停知识，而DeepSeek则认为上涨10%即为涨停。

实际上ST板块、主板、创业板、科创板以及北交所的涨停板制度是不同的，DeepSeek也无法默认识别出来。

各板块涨停规则

我们如果把具体规则告诉它，它也是可以写出正确代码的。但这就要看我们自身是否有相关知识储备了，如果没有的话，就很容易被它糊弄过去。

这也是我们一直强调的，“AI保障了代码的下限，我们的认知才决定了AI的上限”。

再者，如果你用我们的代码让DeepSeek生成每月交易的量化选股策略，它也是无法做到的。

因为本文介绍的方法，本质上是建立在给DeepSeek不同策略类型的回测框架之上。

你让它用技术指标测试的代码去做选股，属实有些为难人了。

但只要用对了基础代码，AI还是可以帮我们轻易实现零基础回测各类策略的。

我们做了这么久的量化分享，也涉及到了各类不同类型的策略，相关的代码都有100多份。

大家可以自行确认或找我交流你想测试的策略属于什么类型，适合什么框架。

找我拿了对应框架后，再让DeepSeek做回测，这样能避免反复报错。

就比如你认为小市值股票策略表现较好，想在此基础上做优化，就应该找我拿小市值策略的数据和代码，而不是测试MACD指标的代码。

2、AI幻觉

另外DeepSeek生成的策略也不是万能的，很多时候要谨记人心不足蛇吞象。

网上就有人说能让它提供必赚钱或高胜率策略这样的交易圣杯，还有很多教AI的老师说自己用它炒股赚了打钱。

面对此类种种，还是要谨慎再谨慎。

比如有人让DeepSeek编了一个指标，要求均线多头排列、持股1-5天、盈利15%、胜率90%以上，并加入其它指标提升准确率。

相关视频的点赞不少，评论也都认为用这个策略实盘可以赚大钱。

我们沿用之前的代码，给了DeepSeek类似的提示词，重复前文步骤，做了相应的回测。

发现从2007年至今，A股中该策略的买入信号仅出现2次，胜率远低于90%，更别提盈利15%了。

当然上述结论网上那些DeepSeek炒股大师是无法知晓的，因为他们大概率不会做准确的回测。

就好像很多人宣称自己通过DeepSeek拿到了幻方内部的策略，这些也都只是噱头罢了。

这就是AI的局限性之一，它无法满足你所有的要求，特别是你的要求很离谱的时候。

用多了你就会发现，当AI完不成你的要求或没有准确答案时，它就可能胡乱编造。

所以小白用AI时，一定要注意不能偏听偏信，只有当自己有了一定的知识储备，才能对它给的结果做出准确判断。

妄图通过DeepSeek或其他AI，仅靠一句话就找到交易圣杯或实现全自动炒股赚钱，至少对于现阶段的AI来说，根本就不可能。

至此本文给大家演示了如何使用DeepSeek做量化回测，零基础小白也可以跟着轻松复现。

而在我们自己的实验阶段，最痛苦的就是DeepSeek的“服务器繁忙，请稍后再试”提醒。

因此后面的文章，我们就会给大家分享几个给选股策略代码做回测的，更省事且不用担心系统繁忙的办法，想看的朋友可以多多留言点赞哦~