DeepSeek-R1模型技术优势及版本选择 [page::1][page::2][page::3]

• DeepSeek-R1基于MoE架构并采用大规模强化学习训练，推理能力领先，无需监督微调。

- 测试三版本（14b, 70b, 671b），671b性能最佳，尤其在逻辑推理和文本任务突出，数字计算能力相对弱。

• 671b版本成为后续量化策略测试的主要版本，依托前沿技术实现推理效率和精度兼顾。

新闻驱动行业轮动量化策略方法论 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 通过限制新闻来源、筛选高相关性主题，压缩月度新闻标题至约3000条，确保信息密度与上下文容量。

- 设计多步Prompt，指导模型逐行业分析新闻情绪（积极/消极/中性），输出带<思考>标签的推理过程及CSV格式预测结果。

• 依据预测得分对中信一级30个行业进行多头（前20%）与空头（后20%）组合构建，整体换手率低（38.5%），体现趋势捕捉能力。

行业轮动策略回测与绩效分析 [page::6][page::7][page::8]

| 组合 | 年化收益 | 年化波动 | 夏普比率 | 最大回撤 | 盈亏比 |
|------------|-----------|-----------|----------|-----------|---------|
| 多头组合 | 51.65% | 31.00% | 1.50 | -19.68% | 3.12 |
| 空头组合 | 13.24% | 25.10% | 0.62 | -19.73% | 2.83 |
| 等权基准 | 23.99% | 24.82% | 0.99 | -17.84% | 1.87 |
| 超额收益 | 22.31% | 11.05% | 1.88 | -5.11% | 2.55 |

• 样本外时间段：2024年1月至2025年2月20日。

- 超额收益达22.3%，信息比率超1.8，策略稳定战胜中信一级行业等权基准。

• 重点行业如电力设备新能源、计算机、汽车多次被选中，截至2025年3月最新持仓为传媒、计算机、电新、汽车、消费者服务、通信等。

大模型在量化策略开发中的局限性分析 [page::0][page::8][page::9][page::10][page::11]

• 幻觉问题存在，主流大语言模型幻觉发生概率约0.7%-3%，DeepSeek-V2.5约2.4%，通过规范提示词和外部知识图谱或可缓解。

- 输出随机性受temperature参数影响，实测0.6温度取值效果最佳，三次结果取均值控制随机性带来的波动。

• 上下文长度限制为64k tokens，新闻筛选虽减负但仍存信息遗漏与推理遗忘风险。

- 数据泄露风险（如训练库包含未来信息）影响策略样本外测试的严谨性，需要谨慎界定样本内外验证。

DeepSeek-R1行业轮动策略实验总结 [page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]

• 成功将大语言模型应用于行业轮动任务，利用新闻情绪驱动行业相对收益预测，效果优异且超额稳定。

- 提示词设计、API调用及多轮次结果验证保证输出质量和策略稳定。

• 通过详细的模型局限性分析，指明大模型的辅助角色及未来优化方向。

- 本报告为行业智能化量化策略提供示范，推动AI技术在投资领域的实战应用和创新发展。

中金 | 大模型系列（1）：DeepSeek-R1量化策略实测 深度分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：大模型系列（1）：DeepSeek-R1量化策略实测

- 作者：郑文才、高思宇、周萧潇、刘均伟 等

• 发布机构：中金公司研究部

- 发布日期：2025年3月5日

• 核心主题：探索大语言模型DeepSeek-R1在金融量化策略中的应用效果，尤其针对行业轮动、大小盘轮动和市场择时三大策略任务的表现，结合新闻数据进行实测，讨论大语言模型在量化策略构建中的优势与局限。

报告试图传达的主要信息是：基于DeepSeek-R1的大语言模型已显现出在行业轮动等宏观量化策略任务中的出色表现，能够为投资者带来显著超额收益。同时指出大模型目前仍存在知识幻觉、随机性、上下文限制等局限，需要在实际应用中充分认识和规避风险。报告未明确给出评级或目标价，属于技术和策略探索性研究报告。[page::0]

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二、逐节深度解读

1. 摘要及引言

报告开篇阐述了大语言模型（LLM）在量化投资和主动投资中的两大应用路径：

• 量化投资：大语言模型能够加速代码开发、快速获取最新研究信息、构建专家知识库，辅助策略开发并能结合新闻、研报等另类数据创新量化策略。

- 主动投资：对非量化用户，大模型能辅助信息提炼和策略思考，但因对数字准确性掌握差、知识库滞后、知识幻觉等限制，不宜完全依赖。

总结认为DeepSeek-R1在行业轮动任务上表现最佳，达到了2024年以来超额22.3%的收益，风格轮动和市场择时也有正收益但效果较行业轮动相对一般。同时点明大模型固有的局限性需谨慎对待。[page::0][page::1]

2. DeepSeek-R1模型介绍与技术创新

DeepSeek-R1基于多专家混合（MoE）架构，采用大规模强化学习（RL）直接训练基座模型，无需传统监督微调（SFT），即展现强推理能力。技术亮点为：

• 多头潜在注意力机制（MLA）：压缩KV缓存减少推理内存占用，结合解耦旋转位置嵌入；

- 动态路由混合专家系统（Dynamic MoE）：6710亿参数架构，但每token只激活37亿参数，降低训练成本；

• 多粒度令牌预测（MTP）：预测连续多个token，辅助长序列建模。

这些技术保证模型在数学、代码和NLP推理任务上与OpenAI的主流版本性能比肩。报告说明无监督强化学习提升推理能力，为大模型推理发展创新路径。[page::2]

3. 不同版本模型性能比较及部署方式

报告测试了本地部署的14亿、70亿参数模型以及火山引擎API调用的671亿参数模型。结论表明：

• 671b版本全面领先：在逻辑推理、常识问题和脑筋急转弯问题中表现完美，14b和70b版本均存在常识和脑筋急转弯错误。

- 数字运算均表现欠佳，即便671b也未能解决数字准确性的缺陷。

此外，报告介绍了三种主流本地部署方案（Ollama、Hugging Face、VLLM），从部署复杂度、硬件成本、维护性等维度供用户选择，强调官方API调用缺乏参数定制且网络稳定性差，第三方平台API和本地部署更适合实际量化开发。[page::3]

4. 量化策略构造流程

• 利用数库新闻数据作为模型输入，因模型训练截止到2023年10月，为避免数据泄露，仅采集2024年以来新闻进行测试。

- 针对上下文限制，将月度新闻量筛选至约3000条（包含权威媒体和行业相关度过滤），并只使用月末最后一周的新闻标题，保证新闻时效性及信息多样性。

• 调用DeepSeek-R1 API时采用0.6的temperature降低随机性，拆解任务为多步骤引导模型生成标准格式的推理过程（<思考>标签）和输出（csv格式），并辅以辅助工具改善提示词。

- 流程中有容错检测机制，确保模型输出符合格式与逻辑，无误再继续后续月份。[page::4]

5. 行业轮动任务表现

• 策略基于对月度新闻标题的情绪分析预测中信一级30个行业未来相对收益，并构建多头（前20%）和空头（后20%）组合。

- 测试区间为2024年1月至2025年2月，经过三次实验取平均。

• 核心指标显示：多头组合年化收益51.65%，对标基准（行业等权）超额22.31%，信息比率达1.88，且回撤小（最大回撤-19.68%），整体风险调整表现稳健。

- 组合换手率较低，仅约38.5%，显示较高持仓稳定性。

• 热门行业一致看好电力设备及新能源、汽车、计算机、传媒等，反映大模型精准捕捉到市场热点。

报告附表展示了多头组合净值曲线明显优于等权策略，且样本外表现稳定持续增长，有效验证了模型的预测能力和量化策略价值。



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6. 不同温度参数对策略表现的影响

• 多次跑出运行结果显示，temperature参数的提升会带来些微的输出差异，但均能获得显著超额收益。

- 最优设置温度0.6下，年化收益22.31%，夏普比率1.88，最大回撤-5.11%，高于低温度（0.1~0.4）和高温度（1.0）的组合表现。

• 这表明适当随机性有助于模型捕获市场动态，但没有严格的线性关系。

此部分很好说明了大语言模型生成的随机性与策略表现的关联机制及优化路径。[page::9][page::10]

7. 大模型局限性详解

• 幻觉（Hallucination）：模型输出内容可能语法通顺但事实错误，出处是香港科技大学论文，指出幻觉比率约0.7-3%。DeepSeek V2.5幻觉率为2.4%，与OpenAI o1类似。研究建议使用严格提示词、知识图谱和检索增强生成（RAG）技术控制幻觉。

• 随机性：temperature参数控制输出多样性，过低导致内容单一但确定，过高带来多样性和不稳定。

- 上下文长度限制：目前主流大语言模型上下文最大64k tokens，导致输入新闻数据需大幅筛选压缩。长文本信息带来的推理错误和遗忘依然突出，降低推理准确度。

• 样本内数据泄露：训练时使用未来数据可能导致策略过拟合，影响样本内外测试准确性。为此报告测试严格限定使用2024年后的新闻验证策略稳定性。

结合以上，从技术角度透视了大模型当前制约金融量化应用的关键瓶颈，提醒用户谨慎评估风险。[page::8][page::9][page::10][page::11]

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三、图表深度解读

1. 部署方案对比表

- 描述了三种本地部署DeepSeek-R1方案：Ollama（极低复杂度、低硬件成本、依赖社区，适合个人测试）、Hugging Face（中等复杂度和硬件，适合研究定制）、VLLM（高复杂度硬件要求且需专业运维，适合企业生产）。
- 显示用户可根据实际需求和成本选择适合方案，[page::3]

1. 各参数版本模型性能表

- 展示14b、70b和671b版本在逻辑推理、常识问题、脑筋急转弯和数字运算上的答题正确率。
- 明显发现671b全胜常识和脑筋急转弯，数字运算仍为错，[page::3]

1. 行业轮动策略收益表

- 年化收益和夏普比率均显著高于基准，多头组合51.65%年化收益，夏普1.50，且盈亏比3.12，最大回撤-19.68%，战略稳健有效。
- 超额收益22.31%，信息比率1.88表明模型预测能力优异。[page::6]

1. 行业轮动组合净值图

- 三次独立运行结果均高于等权基准，显示随机性对结果有影响但整体保持超额收益。
- 曲线走势稳定，尤其2024年10月后提升明显，和行业新热点及技术变革呼应。[page::7][page::10]

1. 温度参数敏感度测试表

- 不同temperature下，收益和波动率略有差异，0.6温度值是本报告选择的折中，兼顾较高收益和风险控制。
- 示意大语言模型的参数微调对最终量化效果的重要影响。[page::10]

1. 幻觉概率排行条形图

- 图示多款模型幻觉发生率排名，DeepSeek V2.5的幻觉率为2.4%，与OpenAI o1持平，说明主流模型均无法完全避免幻觉风险。
- 显示幻觉是行业共性挑战，不是单一产品特有问题。[page::9]

1. 行业月度预测收益及打分依据表

- 列出2025年2月榜单中前15名行业及其评分，给出丰富新闻事件支撑，体现模型对新闻语义理解、情绪分析与推理的有效融合。
- 最高分传媒行业以春节档票房破纪录为依据，体现模型对宏观事件的资金流指引解读能力。[page::8]

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四、估值分析

报告无直接股票估值部分，主要聚焦于量化策略的构建及策略表现验证。因此估值方法（如DCF、市盈率分析）未涉及，但基于超额收益及风险指标数据隐含了对策略预期价值的判断。行业轮动策略通过多头空头配置及信息比率验证，展示了模型在行业配置层的较优实用性和投资价值。

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五、风险因素评估

报告详细指出四大风险：

1. 知识幻觉风险：某些生成结果不基于事实，可能误导决策，导致量化模型失效。

2. 输出随机性风险：temperature等参数导致结果不稳定，难以实现高度复现和有效风险控制。

1. 上下文长度限制风险：模型对远端数据记忆短板可能降低决策质量，尤其在信息量巨大时。

4. 数据泄露风险：训练数据包含未来信息使得样本内测试失真，量化模型难以真实反映未来表现。

报告强调这些风险的存在需要谨慎对待，并提出通过分步提示词设计、错误检测机制降低幻觉发生概率，通过多次运行取均值降低随机性影响。[page::1][page::8][page::9][page::11]

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六、批判性视角与细微差别

报告基本保持谨慎中立，但部分观点存在可进一步探讨之处：

• 对数字计算能力的弱点评价：数字运算错误表明当前LLM在处理金融领域数字精度时仍有显著限制，后续研究需加强针对金融数字数据的专门训练。

- 温度参数调节无明显稳定性规律：虽然给出一些实验数据，但未深入解析为何随机性对表现无直接线性相关，这反映模型内在机制复杂，需更多解释支持。

• 上下文截断和新闻筛选策略可能损失关键信息：尽管有效避免了模型超长输入瓶颈，但新闻大幅压缩可能遗漏某些重要但非高频信息，未来应考虑更智能的信息融合方式。

- 关于数据泄露的解决方案较弱：报告指出存在该风险，但未提供针对性技术方案，例如时间切分训练、差分隐私等，应在后续报告中深化。

此外，报告结构多次重复关于模型架构和强化学习优势的内容，建议精简以突出策略表现及实用建议。

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七、结论性综合

本报告详细评测了中金开发的DeepSeek-R1大语言模型在金融量化策略构建中的实际表现，尤其是在基于新闻数据的行业轮动任务中表现突出，实现了2024年以来相对基准22.31%的超额年化收益和高达1.88的信息比率，策略稳健且回撤可控。

深度分析表明：

• DeepSeek-R1技术创新点包括强化学习训练、多头潜在注意力、动态混合专家架构及多粒度令牌预测，为模型推理能力提升提供了新路径。

- 671b模型参数版本大幅优于轻量级版本，支持复杂逻辑推理和知识理解，尤其新闻情绪分析与行业预测能力强。

• 通过细致的提示词设计和API调用流程，成功将新闻数据转化为结构化预测结果，证明大语言模型在宏观行业配置上的明显优势。

- 价格轮动策略稳定超越基准，换手率偏低，符合稳健投资需求。

• 充分揭示了大模型在“幻觉”、输出随机性、上下文长度限制和数据泄露等方面的局限，提醒投资者风险意识不可或缺。

图表展示直观支撑了以上观点，净值曲线和收益率指标体现模型在实际应用中的价值。特别是幻觉率排名和温度参数灵敏度测试，为大模型风险管理和参数调优提供了重要参考。

总体来看，DeepSeek-R1代表了金融量化领域中大语言模型技术的前沿实践，具备较强的实战潜力，但仍需结合严格的风控手段和多次验证以保障预测的稳定性和准确性。投资者应将其视为辅助分析工具，而非完全决策主体。

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参考文献与资料来源

• 报告正文各页及中金公司研究部数据

- 香港科技大学《Survey of Hallucination in Natural Language Generation》

• Vectara大语言模型幻觉评测榜单

- 多篇公开科研论文及中金公司数据源

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（全文完）

报告