AI赋能基金投研系列之一：DeepSeek每日精读研报Agent

创建于 2025-05-14T13:47:35.834760+08:00 更新于 2025-05-19T18:36:09.660305+08:00

摘要

本文介绍了DeepSeek作为AI工具在投研领域的应用实践，重点展示其通过API实现每日批量自动研读全市场研报，结构化提炼策略和个股投资观点，显著提升投研生产力。报告指出DeepSeek大幅降低使用成本，支持本地部署，结合AI模型的定制工作流可优化信息整合与知识沉淀，有效缓解信息过载和观点提炼难题，助力投资决策和智能投顾应用 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5]

速读内容

AI在不同在线劳动力市场的影响存在“拐点”效应，写作、咨询岗位易被替代，项目管理和艺术创作等更易受益生产力提升。ChatGPT对翻译领域岗位数量及收入显著负面影响，但对IT开发、项目管理、数据科学等领域则带来工作岗位与收入增加 [page::1][page::2]。

| 职业类别 | 工作数量影响 (logFjobnum) | 承接比例影响 (Fjobratio) | 工作收入影响 (logFjobearn) |
|----------------|--------------------------|-------------------------|----------------------------|
| 翻译 | -0.094 | -0.057 | -0.353 |
| 写作 | -0.079 | -0.057 | -0.390 |
| IT安全 | +0.055 | +0.052 | +0.292 |
| 网站开发 | +0.062 | +0.064 | +0.510 |
| 项目管理 | +0.126 | +0.100 | +0.770 |
| 数据科学 | +0.153 | +0.102 | +0.895 |
| 设计创意 | +0.311 | +0.167 | +1.499* |

DeepSeek模型API价格优势明显，优惠时段40万字仅需1元，理论利润率超545%。支持64K上下文长度和多达32K思维链，可满足高强度阅读和推理需求。通过API调用可实现全天候自动化操作，官网提供丰富系统提示词，方便用户定制不同角色及输出结构。示例代码仅10行Python即可快速构建调用流程 [page::2][page::3]。

DeepSeek支持本地快速部署，7B参数模型可在普通电脑运行，有算力条件时可部署更大规模模型以强化研究壁垒。需注意本地服务端口安全，建议使用防火墙限制端口访问，防止隐私泄露 [page::3][page::4].

金融行业实操案例显示，DeepSeek与TigerGPT结合可输出股票如英伟达的多维度研报内容，涵盖核心数据、价格趋势、资金流、市场情绪、风险与技术展望，助力快速捕捉投资机会和风险提示 [page::4].

DeepSeek Agent应用框架涉及：研报数据整合、文字预处理、调用API、结构化存储、多维分析和API生成总结简报。可批量处理日均500份研报，实现策略报告情绪、资金流、结构配置建议及个股超预期逻辑的提炼。

AI提炼的投资观点沉淀于知识库，结合可视化图谱辅助深度研判。从实际案例看，个股报告和策略报告均能高效抓取核心投资逻辑和超额收益来源，显著提升研究人员工作效率与决策质量。

风险提示：AI模型参数微调与训练数据变化可能导致结果波动，生成内容可能存在错误和偏差，投资者应谨慎使用，不能完全依赖AI输出做出最终投资决策 [page::1][page::6].

深度阅读

报告详尽分析：DeepSeek每日精读研报Agent

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1. 元数据与概览

报告标题： 《AI赋能基金投研系列之一：DeepSeek每日精读研报Agent》

- 作者： 陈奥林、肖植桐、Allin君行

发布机构： 浙商证券金工团队

- 发布时间： 2025年03月06日 16:30

主题： 本报告聚焦AI技术，尤其是DeepSeek模型及其API，在金融投研领域的应用实践。核心论点为DeepSeek能够极大提升投研工作的效率与生产力，通过每日批量自动化研报阅读、观点提炼及结构化知识库建设，实现投资逻辑的汇总与智能研判。

主要信息传达：
AI并非单纯替代人力，而是以提高生产力为主，尤其在投研领域。DeepSeek以极低的成本和高效率处理海量研报，实现自动化观点提炼和结构化存储，有效解决传统研报分析无法应对信息过载和存储复杂性问题。其功能不仅局限于资料汇总，更通过定制化API工作流打造面向策略及个股的投资逻辑提炼平台，AI辅助最终分析和判断，增进研究前端效率与决策质量。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与研究Agent实践案例

核心观点： DeepSeek采用定制信息源、结构化整理和知识库沉淀的范式打造工作流，以满足每日大规模研报批量阅读自动化，预期应用领域涵盖基本面研究、行情复盘及智能投顾。

- 推理依据： 由于市场研报数量庞大且信息繁杂，人工难以高效处理，AI赋能的Agent通过批量拉取与自动结构化处理，可快速提取价值观点，提升研报分析生产率。

文章结构预览： 以DeepSeek的AI模型和API解析、使用进阶、实操Agent的策略及个股观点汇总为主线，辅以风险提示，体系完整具备实践操作导向。[page::0]

2.2 AI对劳动力市场的影响与DeepSeek成本效益分析

主要论点： AI对不同职业间的影响有明显差异，存在“拐点”效应——某些职业由促进效应转变为替代效应。
数据支持（图1分析）：

表格显示AI对于翻译与写作等工作岗位数(jobnum)、承接比例(jobratio)及收入(jobearn)均呈负面影响，尤其写作和翻译行业数据显著下降（jobnum: -0.094，-0.079均在1%显著水平），反之，IT/Web开发、项目管理、数据科学、营销和创意设计等均显示积极增长信号，特别是营销和设计，其工作数量及收入增长幅度最高（log(Fjobearn)分别为1.601和1.499，对应极显著水平）。这体现了AI应用从简单重复劳动向创造性、管理和技术密集型职业的渗透差异。

成本效益分析（图2）：

DeepSeek提供chat和reasoner两种模型，均支持64K上下文长度，reasoner支持最长32K的思维链长度。价格由标准时段转至优惠时段大幅下降，例如reasoner百万tokens输入从4元降至1元，输出从16元降至4元。综上，DeepSeek官方宣称，在优惠时段1元即可输出40万字，盈利能力理论达到545%，极大降低了推理成本，为批量研报阅读和大规模分析提供了高性价比基础。[page::1,2]

2.3 DeepSeek API和本地部署：定制化高效工作流

API调用便捷性（图3）：

代码示例仅10行Python，通过OpenAI SDK调用DeepSeek API，实现自动问答交互，极其便捷。用户只需提交提示词和消息即可获得智能回应。

系统提示词设计（图4）：

DeepSeek提供丰富提示词库，如代码改写、生成、结构化输出、角色扮演、内容分类与写作辅助，用户可根据任务需求定义AI“角色”，使模型专注解决特定问题，显著提升任务处理针对性与效果。

本地部署优势（图5）：

通过Ollama等工具，DeepSeek支持在个人电脑快速安装R1-7b级推理模型，普通配置即可完成部署，方便数据隐私保护和知识库私有沉淀。提醒安全风险提示，建议通过限制端口监听、防火墙配置确保信息安全。

金融行业应用示例（图6）：

TigerGPT结合DeepSeek-R1模型能自动完成对英伟达（NVDA）近期数据、行情趋势、资金流及机构观点的综合分析，产出结构化报告，显示AI实际在个股分析中的落地能力与效果，帮助用户节省大量时间。[page::3,4]

2.4 Agent应用实操：策略和个股观点逻辑提炼

整体流程（图7）：

研报数据整合 → 文本预处理 → 调用DeepSeek API → 多维分析提炼 → 结构化存储和更新 → 自动生成总结简报
形成闭环自动化，支持日均处理约500份研报，极大缓解人工阅读压力，实现高效观点提炼。

应用效果（图8、图9）：

- 策略投资视角：AI提炼情绪指标、资金流动趋势、市场结构及资产配置建议。
- 个股投资视角：提炼投资故事、超预期因素、核心驱动逻辑及风险提示，以半导体板块为例展示多篇个股研报的结构化提取内容。

示例展示：

大量提炼后的表格形态内容涵盖标题、逻辑摘要、投资判断、核心观点及风险信息，转为结构化格式，便于后续自动化利用和检索。这提升了研报数据的标准化和可机器识别程度，突破传统文本分析壁垒。[page::5]

2.5 风险提示及法律声明

风险提示内容：

- AI模型参数微调或数据更新可能带来性能波动，导致结果不稳定。
- 生成内容可能存在错漏，误导投资决策，须谨慎使用AI结果，结合专业判断。

法律声明重点：

本公众号及内容仅为客户参考，不构成投资建议。报告观点可变，风险自担。严格禁止未经授权修改或转发。强调合规守法和廉洁操守。[page::6]

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3. 图表深度解读

3.1 图1：ChatGPT对不同在线劳动力市场的影响

内容描述： 表格展示AI应用对11个具体职业领域的影响，衡量指标包括工作数量(log(Fjobnum))、承接比例(Fjobratio)及工作收入(log(Fjobearn))，星号代表统计显著性。
数据与趋势解读：

翻译和写作类岗位显著负增长（数量和收入均下降，均达到0.1%显著性）。编程、项目管理、数据科学和营销相关岗位收入及工作量显著上涨，且营销、设计增幅最大（收入涨幅均超1）。表明AI技术对不同职业影响具分化性，重复性较强的岗位易被替代，具创造性和管理属性岗位受益。

文本关联： 此图表奠定AI使用意义与风险并存的理论基础，引出后续DeepSeek如何在投研领域发挥生产力提升、而非完全替代人力的讨论。[page::2]

3.2 图2：DeepSeek模型API定价结构

内容描述： 包括两类模型（deepseek-chat和reasoner），64K上下文和最大输出8K，reasoner支持最长32K思维链，详细展示不同时间段和缓存命中与否下的收费单价。
趋势解读与意义： 价格在优惠时段低至标准价格25%-50%，且reasoner逻辑推理能力更强，支持长思维链。这显示DeepSeek通过价格策略降低AI推理门槛，大幅降低研报批量自动处理成本。
逻辑联系： 价格优势是DeepSeek普遍推广和大规模应用的基础，推动高频调用支持每日500份以上研报处理。[page::2]

3.3 图3 & 图4：API调用示例及系统提示词

内容描述：

- 图3展示极简Python代码实现API调用，方便理解与上手。
- 图4为提示词库界面，涵盖代码处理、文本分类、角色扮演、内容生成等多项功能及结构化输出模板，并含样例格式（JSON），突显高度定制化。

解读意义：

使用者通过API和提示词可灵活打造各类AI任务，满足投研中复杂文本解析、结构化存储需求。进一步辅助用户构建自动化、专用工作流程。

文本关联： 这一节为后续自动化投研工具提供技术实现基础，连接实际业务操作。[page::3]

3.4 图5 & 图6：本地部署和金融应用案例

图5描述： Ollama界面及DeepSeek各版本模型一览，普通电脑即能本地运行，增强数据安全和自主控制。
图6描述： TigerGPT结合DeepSeek-R1自动生成以英伟达分析为例的结构化内容，覆盖价格趋势、资金流、机构观点、财报预测、风险与展望。
趋势洞察：

金融行业正在实现AI深度融合，从单纯文本回答向结构化深入分析转变，通过本地模型强化投研实力并保障数据隐私。

底层解读： 本地模型部署降低对云端依赖，适合金融行业高合规性要求，并能灵活定制分析策略，辅助投资决策。[page::4]

3.5 图7-9：Agent应用流程及成果展示

图7解读： 六步流程清晰定义自动化处理每一步，体现科研和产业结合。
图8、图9内容： 大量文本被AI拆解成结构化信息，包含逻辑核心、驱动因素、风险点、市场观点等多维度内容，极大提升数据管理效率与研究范围。
价值说明：

自动化分析不仅提高信息处理速度，且结构化信息方便多角度深度分析，辅助投研人员聚焦主观判断，实现研究工作从信息采集到决策支持的跨越。

局限提示： 图片中数据模糊，难以判断完整准确度，且AI提炼结论仍需专家复核。[page::5]

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4. 估值分析

报告主体并无传统意义上的公司估值模块或财务预测分析，主要聚焦工具和应用层面，没有涉及DCF、市盈率等估值模型。对应财务数据主要源于示范案例模型输出内容，作为模型能力展示，非正式投资建议。

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5. 风险因素评估

报告明确指出两点风险：

模型更新风险：AI模型的定期参数微调或更新会导致性能和结果波动，可能影响指标精准度和分析一致性，带来投资决策风险。
内容准确性风险：AI生成的分析结果存在错漏的可能，错误信息可能误导投资判断，强调结合专业人力监督，避免盲目信任技术产出。

此外，报告提到本地部署安全风险（默认Web端口暴露），提醒采取防护措施，保障数据隐私和网络安全。

风险提示体现出对AI技术局限性的清醒认识，并主张监督与辅助结合，强化风险管理。[page::1,3,6]

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6. 批判性视角与细微差别

报告积极评价DeepSeek的生产力提升，但对AI端到端完成投资研究目标持审慎态度，强调AI难以单独解决复杂的资产价格判断，需人类主观参与，这是对AI全能论的理性反驳。
推广成本效益强烈强调低价高效，但对质量保障、误差率、数据偏差并未给出充分定量要求。
示范案例多为模型输出展示，实际效果可能因数据质量、提示词设计等多因素影响，存在一定不确定性。
法律合规板块严格，体现浙商证券对内容使用边界的控制意识，体现行业监管和责任意识。
内部呈现观点间逻辑连贯，没有明显矛盾出现，技术层面危机感与技术乐观态度平衡得较好。

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