Deepseek这类大语言模型可以辅助开发股票量化策略,但更适合作为工具而非决策核心。它能快速处理海量金融文本、生成策略框架或代码模板,但实际策略的有效性还得靠历史数据回测和人工优化,毕竟模型不具备真实市场的动态感知能力。
用大模型开发量化策略的关键注意点
1、数据验证不能省:模型生成的代码或因子逻辑,需要用近3年历史数据做严格回测,重点看夏普比率、最大回撤等核心指标是否符合预期;
2、策略要留调整空间:建议先用模型生成基础框架,再根据市场风格变化(比如价值成长轮动)手动调整参数,避免策略过拟合;
3、合规红线要守住:涉及高频交易或跨市场策略时,必须确认符合最新的《证券期货业算法推荐管理规定》,模型输出的结论不能直接作为交易指令
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发布于2025-6-26 09:33 重庆


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