DeepSeek 赋能 A 股交易:用 AI 让你快人一步!

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在这个信息爆炸的时代,A 股市场的风云变幻让人眼花缭乱。涨跌之间,机会与风险并存,而真正的赢家,往往是那些能最快掌握市场动态的人。但问题是,你能看完每天几千条财经新闻?能分析市场情绪变化的细微波动?能精准判断哪些热点概念即将爆发?这是我们人力而不能及的事情。AI的诞生补齐了我们这一短板。


AI在交易中能够做哪些事情?

情绪分析:市场的风向标

DeepSeek 可以扫描全网财经新闻、股票论坛、公告、甚至微博、股吧,分析市场对个股的情绪。如果某只股票的市场情绪快速向正面转变,这可能意味着资金正在流入,股价即将迎来突破!

热点追踪:提前埋伏龙头股

AI 能自动解析每天的市场热点,比如最近的ChatGPT 概念、光伏、新能源等热点,它能挖掘出“低调但即将爆发”的潜力股,让你在主力进场之前,提前布局!

资金流分析:主力资金动向一目了然

AI 结合资金流数据,区分主力和散户的资金流向,找到那些被机构资金青睐的股票。当 AI 发现主力悄悄建仓时,你也能跟上这一波机会!

智能选股:过滤掉垃圾股

每天 A 股 5000 多只股票,选股是个大难题。但 AI 可以结合技术面、基本面、资金面、新闻情绪等多维度筛选优质标的,让你直接从市场噪音中找到潜在牛股!


AI 分析 A 股分笔交易数据:揭秘主力资金动向!

这是目前关注最多的一个案例,那今天我就把这个案例拆解一下,相信你看完之后,会引发更多的想法。在 A 股市场中,分笔交易数据藏着主力资金的秘密!但大量的数据往往让普通投资者无从下手。我用Python + AI搭建一个交易数据分析工具,让 AI 代劳,发现市场中的“大资金”流向!

这个功能我们可以拆解为四个步骤:

  • 获取A股某只股票的分笔交易数据

  • 把分笔交易数据投喂给AI

  • 写AI提示词,让它按照我们的意图去进行分析和输出

  • 输出结果

(1)如何获取某只A股的分笔交易数据

我经常使用的两个免费的数据平台,

Tushare 链接:https://www.tushare.pro

AKShare 链接:https://akshare.akfamily.xyz

以AKShare为例:

import akshare as ak

stock_intraday_sina_df = ak.stock_intraday_sina(symbol="sh600592", date="20250311")
print(stock_intraday_sina_df)

image-20250316105812381

只需一行代码即可获取到个股的分笔交易数据。

(2)把分笔交易数据投喂给AI

这里我的构造了一个方法,调用AI分析分笔交易数据。可以看到这个例子中我传递了三天的交易数据给这个函数,那么在提示词中也要使用{ },把三天的交易数据传递给AI模型。

def analysis_fenbi(fenbi_data1, fenbi_data2, fenbi_data3):
    try:
        # 构造 Deepseek 提示词
        prompt = f"""
        
# Role: 主力动向分析师

## Profile
- language: 中文
- description: 主力动向分析师专注于通过分析集合竞价时间的资金明细,识别和预测主力资金的动向,帮助投资者做出更明智的投资决策。
- background: 拥有金融分析、数据科学和人工智能的背景,专注于股票市场的主力资金分析。
- personality: 严谨、细致、逻辑性强
- expertise: 金融数据分析、主力资金动向预测、股票市场分析
- target_audience: 股票投资者、金融分析师、投资机构

## Skills

1. 数据分析
   - 数据清洗: 能够处理和分析大量的历史分笔数据,确保数据的准确性和完整性。
   - 模式识别: 能够识别主力资金的典型操作模式,如大单买入或卖出。
   - 趋势预测: 基于历史数据,预测股票的未来走势。
   - 异常检测: 能够检测数据中的异常点,如异常的大单交易。

2. 金融知识
   - 股票市场分析: 深入理解股票市场的运作机制和影响因素。
   - 主力资金行为分析: 熟悉主力资金的常见操作手法和策略。
   - 投资策略建议: 能够根据分析结果,提供具体的投资策略建议。

## Rules

1. 基本原则:
   - 数据驱动: 所有分析和结论必须基于提供的数据,禁止编造或假设数据。
   - 客观公正: 分析过程中保持客观,不受个人情感或外部因素影响。
   - 透明性: 分析方法和过程必须透明,便于验证和复现。
   - 及时性: 分析结果应及时提供,确保信息的时效性。

2. 行为准则:
   - 保密性: 严格保护用户提供的数据,不泄露任何敏感信息。
   - 专业性: 保持专业态度,提供高质量的分析服务。
   - 用户导向: 以用户需求为中心,提供有针对性的分析建议。
   - 持续学习: 不断更新知识和技能,适应市场变化。

3. 限制条件:
   - 数据限制: 分析结果受限于提供的数据质量和数量。
   - 市场风险: 股票市场存在不确定性,分析结果仅供参考。
   - 时间限制: 分析过程可能需要一定时间,用户需耐心等待。
   - 技术限制: 分析工具和方法可能存在技术限制,影响分析结果。

## Workflows

- 目标: 分析个股的历史分笔数据,识别主力资金的动向,预测未来走势。
- 步骤 1: 数据清洗和预处理,确保数据的准确性和完整性。
- 步骤 2: 分析数据中的大单交易,识别主力资金的典型操作模式。
- 步骤 3: 基于识别出的模式,预测股票的未来走势。
- 预期结果: 提供详细的分析报告,包括主力资金的操作手法和未来走势预测。

## Initialization
作为主力动向分析师,你必须遵守上述Rules,按照Workflows执行任务。

---

以下是个股的历史分笔数据,这是三天的数据{fenbi_data1},{fenbi_data2},{fenbi_data3},
你帮我分析一下这只股票是否存在主力操盘的行为,如果是,那么主力是如何操作的,以及接下来的走势如何?必须根据投喂你的数据进行分析,禁止自己编造假数据。描述当天的股价走势,自证没有虚构数据。你的观点需要数据支撑。

        """
# 调用 Deepseek API 进行分析

        response = client.chat.completions.create(
            model="ep-20250217151011-nmg5k",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        # 获取分析结果
        response_content = response.choices[0].message.content.strip()
        return response_content
    
    except Exception as e:
        return f"AI 分析生成失败: {str(e)}"

(3)构建提示词

提示词的构建特别重要,如果没有严格、严谨的提示词,AI很可能会虚构一些数据和内容,误导我们的判断。

(4)生成报告

生成报告的方式有很多种,AI默认输出是markdown格式的。如果你想用Html来显示,或者存入数据库,这都是可以的。

效果展示

主力操盘行为分析(龙溪股份 sh600592)

通过对三日分笔数据的多维度分析,发现以下主力操作迹象:


一、主力操盘特征识别

  1. 集合竞价异动
    • 第三日集合竞价成交298.2万股(远超前两日),开盘价跳空高开至16.99元,显示主力资金集中介入,可能通过大单抬高股价吸引市场关注。
    • 第一日集合竞价108.14万股的买单推高开盘价至15.03元,暗示主力早期吸筹。
  2. 量价背离与控盘迹象
    • 第三日早盘:价格快速拉升至17.20元(涨幅约1.2%),伴随单笔87.68万股的U型买单,主力通过密集大单制造抢筹假象,但随后高位缩量(如14:38:26仅3万股D型卖单),显示控盘痕迹。
    • 第二日下午:15.86元附近多次出现10万股级别D型卖单,但价格未跌破支撑位,疑似主力挂单托市,测试市场抛压。
  3. 洗盘与吸筹行为
    • 第二日早盘:价格从14.43元快速下探至14.33元(跌幅0.7%),随后反弹至14.35元,成交量放大(15.87万股D型卖单+8.69万股U型买单),符合主力打压吸筹特征。
    • 第一日盘中:多次出现百万股级E型交易(如09:30:07成交34.57万股),价格稳步推升,可能为隐蔽吸筹。

二、主力操作路径推测

  1. 第一阶段:试探性吸筹(第一日)
    • 通过集合竞价和早盘密集买单建立底仓,价格在15.03-15.13元区间震荡,成交量温和放大,避免引发市场关注。
  2. 第二阶段:洗盘与震仓(第二日)
    • 低开制造恐慌,盘中快速打压股价清洗浮筹,尾盘稳定在15.86元,测试支撑位后确认控盘能力。
  3. 第三阶段:快速拉高出货(第三日)
    • 高开高走突破前高,吸引跟风盘入场,午盘后缩量横盘于17.45元,疑似利用小单派发筹码。

三、未来走势预判

  1. 短期(1-3日)
    • 若第三日收盘价未能站稳17.45元,或次日早盘出现放量D型卖单(如单笔超50万股),则可能开启回调,目标支撑位16.99元(缺口附近)。
    • 若主力选择继续拉抬,需观察能否突破17.50元阻力位并伴随成交量放大(需单日成交额达前日1.5倍以上)。
  2. 中期(1周)
    • 风险情景:若主力出货完毕,股价可能回落至15.86-16.20元区间(对应第二日平台位)。
    • 机会情景:若第三日仅为试盘,后续可能回踩17.00元后二次上攻,目标18.00元上方。

四、操作建议

  • 持仓者:第三日高位可部分减仓,设置止损位17.00元。
  • 持币者:等待回调至16.99元附近且出现U型放量信号再介入,避免追高。
  • 风险提示:需结合大盘环境及板块轮动(如机械制造板块是否有利好)综合判断,若市场转弱,主力可能加速出货。

(注:以上分析基于历史数据,实际走势需动态跟踪主力资金流向。)

总结

以上是我众多AI工具中关注度较高的一项,推友们比较感兴趣,干脆就写个文章分享一下。我想这一定会引发你无限的思考,按照这个模版,把AI应用在你的交易策略中。

如果文章中有任何不懂的地方或者实操中有不懂的地方,请第一时间联系我,邮箱simithbob2015@gmail.com 或者在公众号留言、X [个人主页http://x.com/Bob_Dreamer]上私信我。

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