今天小編分享的财經經驗：DeepSeek炒股，靠不靠譜，歡迎閱讀。
" 當沒有足夠信息的時候，大模型會根據用戶要求，自己‘腦補’信息，作出回答，并非基于真實世界的邏輯和事實。"
文 / 巴九靈
最近小巴在後台看到一條留言：
" 我今年 60 多歲了，想用 DeepSeek 來幫我炒股，你覺得這事兒到底靠不靠譜？"
随着 DeepSeek 的火爆出圈，這位讀者從社交媒體刷到不少推送，說可以用 AI 來幫助自己選股交易，準确性非常高。他還說，自己已經看到消息，有人靠這個 " 賺了大錢 "。
AI 炒股到底靠不靠譜？DeepSeek 真的能夠帶領我們 " 發家致富 " 嗎？
目前利用 AI 投資主要有四個方法。
最簡單的，就是讓 AI 基于歷史經驗和最新數據幫助我們進行選股。你可以選擇 DeepSeek-R1 大模型，再勾選上 " 聯網功能 " 這樣就可以對 AI 進行提問，AI 會根據你的需求，輸出你想要的答案。
比如你可以直接向 AI 提問：現在你是一名短線投機高手，最近有哪些股票具有短期 / 長期投資價值？那麼 AI 就會在搜索互聯網後，經過自己的深度思考給出答案。
向 DeepSeek 提問
第二，如果你已經有持倉個股，也可以讓 AI 幫你投資。你可以把自己持股的代碼輸入 DeepSeek，讓 AI 幫你診斷持有股票的。
你可以這樣提問：作為一個股市高手，現在我持有 A 和 B 兩只股票（輸入代碼），請根據最新信息，給出我這兩只股票後續的操作建議。
如果覺得前面兩種辦法比較初級，操作不夠實時怎麼辦？其實還可以用第三種進階辦法。
首先根據你自己的操作習慣，讓 AI 給你寫一個 " 選股模型 "。比如當日漲跌幅 2% — 7%；換手率 3% — 15%；技術面突破壓力位；MACD 指數金叉等等，然後你可以把 AI 給出的選股模型，導入通達信、同花順等炒股軟體之中。
這樣你就可以在交易時間實時選出你認為 " 值得投資 " 的股票，從而不錯過交易機會。
第四步則是更為高深的方法。包括用 DeepSeek 等 AI 程式撰寫投資模型；上傳數據，對投資模型進行數據回測和模型驗證；利用 ChatGPT 等編寫全自動交易機器人，最終實現在股票市場的穩定獲利。
操作股票市場交易
要知道 DeepSeek 的創始人梁文鋒，就是靠類似第四種方式 " 全自動量化交易 "，在 2015 年創造出了幻方量化。
那麼，跟着 AI 就一定能賺到錢嗎？事實上，賺沒賺到錢另說，"AI 殺豬盤 "，已經在路上了。
2 月 21 日，證監會召開了一場 " 依法從嚴打擊證券違法犯罪 促進資本市場健康穩定發展 " 的發布會。會議中有一點特别引人矚目：
上市公司 " 内部人 " 組織參與的 " 偽市值管理 " 信息型操縱、" 編題材、講故事 " 的蠱惑型操縱有所增加。
證監會的意思是，最近有一批股市 " 黑嘴 "，利用 DeepSeek 爆火的行情和 AI 本身的漏洞，演變出了新一輪收割韭菜的 "AI 殺豬盤 "。
具體是怎麼操作的呢？我們直接來一場 " 沉浸式 " 的殺豬盤遊戲。
假定，現在的你就是 " 股市產業鏈 " 上的一名幕後黑手。2 月 4 日之前，你選定了一只叫做 A 公司的個股，提前買入倉位進行 " 埋伏 "。
4 日之後，你發現 DeepSeek 概念火爆，于是你就聯合灰產，批量利用自媒體賬号、股吧、論壇等地發布大量關于 "A 公司參與 DeepSeek 投資 "；"A 公司的子公司股東是 DeepSeek 創始人梁文鋒 " 等虛假信息。
重點來了，接下來你開始雇傭水軍，在社交媒體發布自己利用 DeepSeek、豆包等 AI 軟體的對話截圖，利用人工智能為假消息進行背書，宣稱 A 公司是正宗的 "DeepSeek" 概念股。
最終，當信以為真的股民衝着這些利好消息買入，股價異動上漲。那麼之前低位介入的黑嘴們就會在高位套現離場，完成這一輪的 "AI 殺豬盤 "。
此外，還有很多公司雖然沒有和股市黑嘴勾結，但是出于提振股價的需求和市值管理的需要，公司董秘和管理層對類似的消息也裝聾作啞，直到市場發酵以後才匆匆出來辟謠。
所以在產業鏈 " 黑嘴 " 和上市公司的默契下，受騙上當的普通投資者，成為了高位站崗的冤大頭。
關注大盤數據的股民
" 不是說 DeepSeek 這個人工智能非常厲害嗎？怎麼他還會被人誤導呢？" 這就得提到一個重要的概念："AI 幻覺 "。
AI 幻覺，是指由大模型編造它認為是真實存在的甚至看起來合理或可信的信息。比如虛構數據和事實、引用錯誤的學術論文，甚至編造虛假數據，最終給出看似專業但卻完全錯誤的建議。
而最深層的邏輯，是因為 AI 作為 " 大語言模型 "，它輸出的内容是通過概率去匹配 " 最有可能的下一個詞 " 所以面對用戶提出的内容。當沒有足夠信息的時候，大模型會根據用戶要求，自己 " 腦補 " 信息，作出回答，而非基于真實世界的邏輯和事實。
以最近爆火出圈的 DeepSeek-R1 大模型為例。R1 大模型是深度思考大模型，由于加強了和創造力直接相關的 " 思維鏈 "（COT），R1 大模型擁有驚人的創造能力，所以在寫小說、寫詩歌、解答問題、藝術創作方面具有非常強大的能力。
可這種創作能力的加強也會帶來巨大的副作用：AI 幻覺的大量增加。
根據騰訊研究院數據，DeepSeek-V3 大模型幻覺率為 3.9%；而 DeepSeek-R1 大模型的幻覺率高達 14.3%，是 V3 大模型的 4 倍，遠超行業平均水平。
類似的例子屢見不鮮。在社交平台上，有網友就表示 DeepSeek 給出的投資建議中，會頻繁出現數據陷阱。比如個股的代碼和公司名稱出現不匹配的低級錯誤；AI 把均線突破理解為均線擊穿，使用過時的數據進行計算等等，這就是 AI 幻覺的常見案例。
社交平台中 DeepSeek 信息出錯
圖源：網絡
此外，當用戶使用 DeepSeek-R1 大模型 + 聯網搜索功能，AI 會主動在互聯網上抓取信息作為自己輸出的依據。
如果只是抓取到一些權威的數據和網站的信息，那麼輸出的質量會有保證，但一旦抓取到一些股市黑嘴，故意編造的信息，那麼 AI 給出的建議，就會受到網絡數據的 " 污染 "。
如果只是用 AI 來解決一些簡單的問題，那麼 AI 幻覺的影響以及後果可能不大，但是對于需要精确數據和嚴謹推理邏輯的金融行業，AI 幻覺則是一個必須要警惕的現象。
AI 的幻覺其實不僅僅存在于金融領網域。根據《2025 年全球風險報告》，世界經濟論壇把 " 錯誤信息和虛假信息 " 連續第二年成為全球最大的短期風險，優先級甚至超過了極端天氣和武裝衝突。
此外，由于 AI 技術的發展，先進的偽造技術甚至可以生成逼真的虛假圖片、視頻、音頻，從而誤導投資者，影響社會秩序。2023 年基于 AI 偽造的欺詐事件，其實已經激增了 30 倍。
簡單來說，" 你所看到的都是真相，但也可能都是幻覺 "。
既然 AI 存在幻覺這樣的 " 漏洞 "，那麼是不是要放棄 DeepSeek 等 AI 幫我們投資了？
出現問題不能因噎廢食，我們可以用各種手段來降低 AI 產生的幻覺，避免成為 "AI 殺豬盤 " 的養料，最終獲得我們需要的答案。
對于普通人來說，最有效的辦法，是通過給添加提示詞，給 AI 設定回答的邊界，降低 AI 幻覺產生的概率。
比如可以嘗試這樣提問：
現在，請你按照巴菲特的選股邏輯，根據财聯社、東方财富網、同花順、華爾街見聞等網站提供的最新權威數據，給我挑選業績優秀、可供長期持有的個股。
為了降低 AI 幻覺產生的概率，我們可以繼續加入提示詞，比如 " 對于非官方數據或預測性内容，請标注 " 推測内容 " 或者，請基于權威媒體和數據進行分析，核對事實，不要加入任何推測性内容。從而降低 AI 幻覺概率等等。
在限定提示詞的幫助下，現在 AI 幻覺出現的概率已經大大降低，但是我們依然不能 100% 放心，我們可以在勾選 " 聯網搜索 " 以後，讓 R1 大模型和聯網信息相互印證。
在 AI 根據提示詞給出信息後，我們需要對于一些非常重要的信息，比如時間、代碼、名字、股票利好等重要信息進行人工核驗。
得益于 AI 工具的進步，現在核驗内容也非常方便，聯網的大模型輸出内容後，會附帶可以點擊的超鏈接，我們可以點擊鏈接，直接找到 AI 引用的數據源，核對原始數據是否和 AI 輸出的一致，從而根本性避免 AI 幻覺的產生。
DeepSeek 回答後的結果
除了提防 AI 幻覺之外，我們還需要警惕有人利用 AI 進行 P 圖後直接發布的誇張小作文。
其實真的有所謂的 " 内幕消息 " 和 " 驚天利好 "，一般股票都會很快封死漲停，作為普通投資者，我們想買都買不到，更别提通過 DeepSeek 來告訴我們了。
而對于上市公司和監管來說，及時應對和曝光小作文，對虛假信息進行辟謠，也是非常重要的應對手段。
因為基于 AI 和聯網的功能，官方辟謠後，AI 就能夠從互聯網上搜索到辟謠信息，從而扼制 "AI 殺豬盤 " 的傳播。所以你現在去搜索 "A 公司參與 DeepSeek 投資 " 的信息，AI 會明确告訴你，官方已經辟謠，這是一個虛假信息。
對于給小巴留言的那位讀者而言，他希望通過 DeepSeek 生成正确的投資建議，從而 " 躺赢 " 賺錢。然而 DeepSeek 等 AI 大模型終究只是工具，而非能夠預測盈利的 " 先知 "。
任何聲稱 "AI 選股穩賺不賠 " 的宣傳套路，其實只是新瓶裝舊酒，這和之前某些公司宣傳的 "AI 炒股軟體 "" 專業老師手把手指導 " 的套路，沒有什麼區别。
面對鋪天蓋地的 AI 造富宣傳，我們需要明白一個樸素的道理：真正有效的投資策略往往會鎖在保險櫃裡面，而不是以白菜價格進行兜售；真正能夠讓股價一飛衝天的小道消息，并不會傳到我們的耳中。
AI 的價值不在于替代思考，而在于輔助驗證。正如有經驗的股民，會通過設定邊界提示詞來約束 AI 輸出，最終的交易決策權，始終在人的手中。
本篇作者 | 王振超 | 責任編輯 | 徐濤
主編 | 何夢飛 | 圖源 | VCG
