這幾周，市場(chǎng)頗多折騰，從一周數(shù)據(jù)來(lái)看，資金無(wú)比糾結(jié)。

這種情況下，我們能否找AI抱團(tuán)？

巧了，我們最近在DeepSeek官網(wǎng)和元寶上做了大量對(duì)比測(cè)試，為開(kāi)發(fā)智能體和對(duì)接API做準(zhǔn)備。

今天就分享一下DeepSeek體驗(yàn)和其針對(duì)當(dāng)下做的配置，木魚(yú)ETF原創(chuàng)分享！

必須說(shuō)，我們也踩了很多的坑。

比如你不能過(guò)度“放羊”，如果開(kāi)放了互聯(lián)網(wǎng)搜索，它往往會(huì)迷信一些亂七八糟的自媒體論斷和機(jī)構(gòu)的“官話”，因此界定TA的“知識(shí)圈”范圍非常重要。

經(jīng)過(guò)一番折騰，我們認(rèn)為DeepSeek進(jìn)行市場(chǎng)風(fēng)格級(jí)別的分析可能更實(shí)際。

一個(gè)是數(shù)據(jù)層面較為簡(jiǎn)單，普通分析師就能提煉數(shù)據(jù)；二是市場(chǎng)風(fēng)格是最大的技術(shù)邏輯。投資決策上，通常按“風(fēng)格>板塊>選題”的自上而下模式進(jìn)行。

我們根據(jù)大數(shù)據(jù)結(jié)合主觀判斷（暫時(shí)），提煉了七種市場(chǎng)風(fēng)格，特別是把港股成長(zhǎng)（含港股科技、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)藥、消費(fèi)）獨(dú)立成一種風(fēng)格。

以上風(fēng)格走勢(shì)，可以在我們系統(tǒng)里找到。

至于每種風(fēng)格關(guān)聯(lián)的ETF，可以參考以上。肯定有不科學(xué)的地方，權(quán)當(dāng)參考。

我們依此整合出了250個(gè)交易日的走勢(shì)數(shù)據(jù)，“喂給”DeepSeek，它會(huì)給出什么配置方案？

DeepSeek在驗(yàn)證數(shù)據(jù)之后，給出了指標(biāo)分析，也可以作為大家的一個(gè)參考，我們以后也會(huì)集成在系統(tǒng)里。

完整的表格如上。

從10日周期來(lái)看，除了價(jià)值藍(lán)籌和周期，其他風(fēng)格都是下降的。注意醫(yī)藥帶動(dòng)價(jià)值白馬風(fēng)格（消費(fèi)、醫(yī)藥為主）反彈，其實(shí)只是這兩個(gè)交易日，10日級(jí)別還是下行。

在這里，DeepSeek認(rèn)為價(jià)值白馬、高端制造和新興產(chǎn)業(yè)都是超賣了。

DeepSeek也給出了倉(cāng)位配置，價(jià)值藍(lán)籌獲得30%的倉(cāng)位，主要是防御價(jià)值，代表主題有銀行、紅利等ETF；

半導(dǎo)體、電子、軟件等為代表的科技成長(zhǎng)因長(zhǎng)期政策和超跌獲得20%的倉(cāng)位；

港股成長(zhǎng)（恒生科技、恒生消費(fèi)、恒生醫(yī)療等）獲得15%倉(cāng)位，因?yàn)橥赓Y回流并且修復(fù)邏輯未變；

高端制造（軍工、新能源等）超跌獲得10%倉(cāng)位，超跌了；

5%的周期，這里注意一下，周期品種里主要是黃金強(qiáng)勢(shì)，煤炭、化工等拖后腿；

剩下還有20%的現(xiàn)金或短債ETF。

大體上，價(jià)值藍(lán)籌和現(xiàn)金比例達(dá)到了50%，所以總體還是防御態(tài)度的。

看完整表格，DeepSeek還給出了一些操作邊界，但注意這里的規(guī)則是基于這版大模型的“固有印象”的，并不是最新的，這就是做AI Agent 的意義。

最后，DeepSeek還給出了配置原則并進(jìn)行了總結(jié)，可以看看。

注意，為了不讓它亂引用網(wǎng)上的知識(shí)，關(guān)閉了聯(lián)網(wǎng)，所以認(rèn)知上比較“教條”，我們已經(jīng)要求它以我們輸入的數(shù)據(jù)為關(guān)鍵邏輯。

能不能形成可持續(xù)的策略？

可能，以上是一個(gè)8周的策略模擬，可以作為參考。

注意，DeepSeek的持倉(cāng)是在上周大跌時(shí)加上去的，現(xiàn)金比例從45%降到了25%，并且在防御配置（50%的倉(cāng)位）之外，關(guān)注超賣的反彈機(jī)會(huì)。

策略結(jié)果，它自己也是沾沾自喜的，有差不過(guò)3個(gè)點(diǎn)超額收益。

最后通義大模型給的配置也曬一下，只談大語(yǔ)言的話其實(shí)更強(qiáng)，配置層面?zhèn)€性不足。

由于DeepSeek等大模型接觸到的知識(shí)，其實(shí)和機(jī)構(gòu)的知識(shí)庫(kù)是差不多的，也是了解機(jī)構(gòu)配置思維的一扇窗口。

而策略目前也是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，也和“量化多頭”思路較為一致。

我們?cè)诹腁I Agent（見(jiàn)《》）時(shí)認(rèn)為，大模型還有很大應(yīng)用潛力。

而這幾天體驗(yàn)下來(lái)，我們也不擔(dān)心策略“趨同”。因?yàn)榇竽Ｐ推鋵?shí)嚴(yán)重依賴于數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)提示詞的嚴(yán)謹(jǐn)性，不同大模型的推理機(jī)制也不相同。

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