|
前两天，DeepSeek发布了最新的大模型：DeepSeek-Coder-V2。这款模型号称在代码和数学能力上超越了GPT-4-Turbo。那我们在实战中应用一下，看看效果到底如何。在这篇文章中，我将向大家介绍如何使用DeepSeek_Coder_v2进行股票技术分析。以阿里巴巴股票（BABA）为例，我们将从数据收集、处理和分析等方面，详细阐述这一过程。由于篇幅有限，请点击此处或在文末对完整代码、Jupyter notebook文档进行下载。 
获取股票数据
首先，我们需要收集股票的历史数据。这里使用yfinance库，它能够轻松获取股票的历史数据。之后，对数据进行预处理，包括填补缺失值和转换日期格式。
计算技术指标
接下来，我们使用TA-Lib库计算一些常用的技术指标，包括简单移动平均线（SMA）、相对强弱指数（RSI）、移动平均收敛散度（MACD）等10个技术指标。
使用DeepSeek API进行分析
将处理好的数据传递给DeepSeek_Coder_v2进行分析。我们需要构建技术指标数据，并发送给DeepSeek API。
技术指标可视化
我们使用Matplotlib库对数据进行可视化，展示10个技术指标和股票走势。  ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.034em;width: 66%;height: auto !important;"/> ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.034em;width: 67%;height: auto !important;"/>
AI分析结果输出
最后，我们将技术指标数据传给DeepSeek-Coder-V2大模型，并让大模型扮演一个金融量化分析师对数据进行分析。
通过以上步骤，我们能够高效地利用DeepSeek_Coder_v2对股票进行一键式技术分析，并直观地展示分析结果。这种方法不仅提高了分析的效率，还能够提供更准确的投资建议。
欢迎加入「宽客邦量化俱乐部」获取完整代码: 
「宽客邦量化俱乐部」是一个专注AI大模型在金融分析与量化交易领域应用研究的技术社区，聚焦AI量化策略开发和实盘交易。专注于研究与探讨AI大模型在量化交易领域的深度应用。本社区是一个汇集了众多热衷于量化策略开发、实盘交易以及AI技术研发的专业人士和学者的交流平台。在这里，我们探索用AI大模型开发技术开发和优化量化交易策略，无论您是对机器学习、深度学习等AI技术应用于金融市场的研究者，还是在量化投资领域不断求索的实践者，都能在这个平台上找到有价值的参考信息与交流机会。 | 
