DeepSeek揭秘,市场情绪筛选与量化赚钱——快速上涨股票的捕捉诀窍

DeepSeek 是一家专注于量化交易的金融科技公司，它通过复杂的算法模型来分析市场数据，从而筛选出具有潜在上涨潜力的股票。以下是DeepSeek可能利用市场情绪筛选快速上涨股票的一些方法和量化赚钱的诀窍：
1. "情绪分析"： - "社交媒体分析"：DeepSeek可能会使用自然语言处理（NLP）技术来分析社交媒体上的讨论，如Twitter、Reddit等，以识别投资者情绪。 - "新闻和报告分析"：通过分析新闻报道、公司公告、行业报告等，DeepSeek可以捕捉到市场情绪的变化。
2. "技术分析"： - "趋势分析"：通过分析股票价格走势，DeepSeek可以识别出市场趋势，并预测股票的潜在上涨。 - "指标和模型"：使用各种技术指标（如MACD、RSI、布林带等）和机器学习模型来预测股票价格。
3. "基本面分析"： - "财务报表分析"：通过分析公司的财务报表，DeepSeek可以评估公司的基本面。 - "行业和宏观经济分析"：考虑行业趋势和宏观经济因素，以预测股票的长期表现。
4. "量化策略"： - "算法交易"：DeepSeek可能会使用算法来执行交易，以快速响应市场变化。 - "回测和优化"：通过历史数据回测，DeepSeek可以优化其交易策略，提高赚钱的几率。
以下是Deep

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在deepseek被接入到一些交易平台后，我发现一切关于交易信息的痕迹，都会被deepseek捕捉，并转化为触发市场机制的信号。

这已不是新鲜事了，比如我最近比较沉溺的某财经平台的妙想AI，从它的聊天界面上标注了“深度思考”——这是deepseek的一个重要标志，可以断定它就是deepseek的变体。

而从每一条输入聊天窗口的词条留下的痕迹，经过deepseek对记忆的统计，就会捕捉到准确的市场的情绪。

这不是我的想法，而是deepseek正在干的事情，就是把上千个，或者上万个已输入的词条里，提取到一些高频的因子，比如涨幅、换手率等等，然后进行对应情绪的数量化，用以反映准确的市场情绪。

deepseek聊天界面输入词条热搜榜，仅为文章示意图

这是输入deepseek聊天界面的一个词条热搜榜，是已经公开的事实，前两条都有接近两万的搜索量，而两万的热搜，对于一个亿万人级别容度的市场来说，它究竟能不能算一个市场情绪的热点动向？

因为这是一个严谨的问题，所以，我们不妨把这个问题也交给deepseek，让它给出一个准确的界定。

deepseek，准确解释一下【市场情绪】。

以下是deepseek对市场情绪的准确的定义：

市场情绪（Market Sentiment） 指投资者对金融资产（如股票、指数）未来走势的集体心理倾向，是市场参与者的贪婪、恐惧、乐观或悲观情绪的综合体现。

其中，一个是集体心理的倾向，包括了贪婪、恐惧、乐观或悲观的情绪。

对于贪婪、恐惧，我们应该不会陌生，股神巴菲特有一句非常经典的话：在别人恐惧时贪婪，在被人贪婪时恐惧。

这两个情绪分别对应了乐观、或者悲观的情绪。在这些情绪的驱动下，就会形成一个集体心理的倾向，而这个倾向最终将决定价格的趋势。

所以，研究市场情绪，远比在具体的价格上做指标的分析，效果要突出。

这也是量化把市场情绪作为一个重要的因子的原因。

情绪构成核心要素：

关键洞察：情绪与基本面常发生背离
例：2021年GameStop（GME）基本面恶化，但散户情绪推动股价月涨1700%

任何一个情绪都不是凭空产生的，都来产生自认知，然后通过市场行为得以表现，又会形成一个市场的规律。

市场有没有一个纯粹的市场情绪，而deepseek所述的例子，2021年美股GameStop，在散户情绪的推动下，股价上涨了1700%，这可能就是一个纯粹的市场情绪的例子。在基本面和市场情绪发生了背离情况下，但市场情绪却最终决定了股价的动向。虽然，这些情绪可能是非理智的，但它依然决定了价格动向。

情绪对市场的影响机制：

情绪溢价公式：
资产价格 = 基本面价值 + 情绪溢价（泡沫） - 情绪折价（恐慌）

正向循环（牛市中）：
上涨 → FOMO（错失恐惧）→ 增量资金入场 → 加速上涨
▶ 案例：2015年A股创业板市盈率突破140倍

负向循环（熊市中）：
下跌 → 止损盘涌出 → 流动性危机 → 多杀多
▶ 案例：2020年原油期货跌至-37美元/桶

由此，我们可以发现市场情绪是左右市场的一个非常重要的因素。

过去，我们一直纠结羊群效应是怎么形成的？就是情绪，情绪决定了一切。

我们也从市场情绪的核心要素里发现了一些端倪，就是在情绪的左右之下，人们常会采取对应行动，当贪婪时人们会不断买入，甚至不惜加杠杆，放大利润，但是在悲观情绪时，人们会果断卖出，减持仓位，降低杠杆。

一个情绪对应了一个行动，一个行动导致了一个结果。

当市场情绪出现集体倾向时，就是集中度，热点，市场的价格就会出现一个集体行动之下促动的结果。

deepseek，如何利用聊天界面输入的热搜词条去发现市场情绪的倾向？

发现市场情绪的方法，一个是从已经上涨，而且大幅上涨的价格里去发现市场的情绪，但这已经是市场既成事实的，过去式，没有什么作用的。

而另外一个就是从市场热搜上，或者就是从deepseek之类的聊天界面输入的词条中，去发现市场的热点。

量化交易里有一个叫Stocktwits看涨看跌比率的工具，就是通过社交媒体热度来识别散户狂热度的。

好了，自然deepseek也确实认为这是一条可行的道路，但对这些错综复杂的词条进行如何处理，发现市场情绪的倾向？我觉得这才是头等的大事。

deepseek做法是从这些词条里，提取到高频词，然后发现所对应的市场情绪，然后进行量化。

实际情绪的映射表：

从词条提取高频词，然后对应以准确的市场情绪，进行因子的加权，然后形成一个量化的结果，用以界定市场情绪。

用SnowNLP库自动分词+情感评分：

from snownlp import SnowNLP
text = "追涨主板非ST 缩量50%"
s = SnowNLP(text)
print(s.sentiments)  # 输出0.72 → 贪婪主导的谨慎情绪

这是一个关键的工具，也是开源和免费的，通过以上的源码，就能执行一个情绪的量化。

发现市场情绪的价值就是要利用它赚钱，这是量化的一个普遍的做法。

根据市场情绪套利策的三类实战场景：

场景1：恐惧中的机会（反人性操作）：

当词条出现“不要ST”+“市值<30亿”激增（如条目4/9）。
策略：

筛选破净且负债率<40%的小市值股。

等待恐惧值>0.35时分批建仓。
2018年回测收益：年化34.2%。

场景2：贪婪衰竭的预警：

当“涨停”+“量比>2”词条占比>40%（如条目3/8）。
策略：

监控融资余额增速（若>20%触发预警）。

买入虚值认沽期权对冲。
案例：2025年1月元宇宙概念崩溃前3天预警。

场景3：谨慎期的突破交易：

“缩量”+“振幅<5%”词条突增（条目6/12）。

if 当前波动率 < 历史20分位数 and 热搜谨慎值 > 0.25: 设置突破箱体上沿的自动化买入单。

胜率提升：从手工交易的48% → 算法执行67%。

这是当前量化，已经在干的事情，但这不是市场情绪的全部，而是一个部分的内容。仍然有很多需要挖掘的东西。

利用市场情绪有两个最著名的例子：

1. 逆向投资（Contrarian Investing）：

“在别人贪婪时恐惧，在别人恐惧时贪婪” —— 沃伦·巴菲特

操作逻辑：
当贪婪指数>80 + 散户仓位>90% → 逐步减仓
当恐慌指数>80 + 基金现金比例>6% → 分批建仓

2. 情绪加速器的策略（Momentum Trading）：

索罗斯反身性理论：情绪会强化趋势直至崩溃。

触发条件：

if (RSI > 70 and 融资余额增速 > 30%) : 启动趋势跟踪策略 # 搭乘情绪顺风车 else: 保持观望

deepseek最后根据以上分析的内容，搭建对的实时监测系统（Python示例）：

import requests
from snownlp import SnowNLP

# 步骤1：爬取聊天界面热搜词条（模拟数据）
hot_searches = 

# 步骤2：情绪能量计算
sentiment_weights = {'贪婪':0, '恐惧':0, '谨慎':0}
for query in hot_searches:
    s = SnowNLP(query)
    if s.sentiments > 0.7: 
        sentiment_weights += 1
    elif "ST" in query or "退市" in query:
        sentiment_weights += 1
    else:
        sentiment_weights += 1

# 步骤3：生成情绪热力图
total = len(hot_searches)
greed_score = sentiment_weights / total
fear_score = sentiment_weights / total

print(f"【实时情绪雷达】贪婪值:{greed_score:.2f} 恐惧值:{fear_score:.2f}")
if fear_score > 0.3 and greed_score < 0.15:
    print("⚠️ 情绪冰点预警：恐慌过度，关注超跌反弹机会")

利用一切市场的元素，特别是利用市场情绪，是deepseek对市场探索的一个重要的方式。这也是AI进入市场后，我们可以通过多个侧面观测市场，准确定义市场上取得一个新的成果。deepseek完成了从分层归类 到准确复述的全过程，其顺序是因子分析 → 统计高频条件策略设计 → 构建AI辅助框架情绪挖掘 → 洞察市场倾向，为我们提供了一个策略的思路。

当然，这也是deepseek辅助交易的能力的一个重要的拓展。

但这里必须说明一点，就是文章内容涉及到的东西，不能作为交易的依据，由此产生的不良结果，责任自担！