智能技术，实时分析市场动态，为投资者提供更加精准和及时的资 产配置建议。 DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： 1. 数据整合与分析：DeepSeek 能够整合来自不同来源的金融数 据，包括市场行情、公司财报、宏观经济指标等，通过深度学 习模型对这些数据进行全面分析，揭示潜在的投资机会和风 险。 2. 实时监控与预警：DeepSeek 具备实时监控市场变化的能力， 一旦发现异常波动或潜在风险，会立即向投资者发出预警，帮 具，旨在通过深度学习和自然语言处理技术，为资产配置规划提供 精准的数据支持和决策建议。其核心优势在于能够处理海量复杂数 据，快速识别市场趋势和风险因素，从而优化投资组合的配置效 率。DeepSeek 系统通过集成多源数据，包括宏观经济指标、行业 动态、市场情绪以及历史交易数据，构建了一个全面的数据分析平 台。其独特之处在于能够实时更新数据，并结合机器学习算法不断 优化模型，以提高预测的准确性。 在实际应用中，DeepSeek 为资产配置提供更为精准和实时的决策支持。在金融市场 中，DeepSeek 技术的应用背景主要体现在以下几个方面： 首先，金融数据的爆炸式增长使得传统分析方法难以应对。全 球金融市场的交易数据、宏观经济指标、行业动态等信息量巨大， 且数据来源多样化。DeepSeek 技术能够通过自动化的数据处理和 特征提取，从海量数据中挖掘出有价值的信息，帮助投资者更全面 地理解市场动态。 其次，金融市

框架的底层逻辑、 如何指示配股配债 输入给 AI ：“周 期 - 宏观指标 - 打 分指数”映射关系 输入给 AI ：更优 权重的确定方法 短期模型框架 长文本 数据底稿 初始权重 宏观经济指标 （预测值） 资配模型权重 及打分结果 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 输入阶段 训练阶段 • 自然语言输入：制作语料，将五个短期框架的底层逻辑以自然语言文本形式输入 DeepSeek ，旨在帮助其理解策略框架与周期特征 • 数据输入：①读取底稿中的股债打分及其背后的周期与宏观经济指标，建立数据库并输入 DeepSeek ，旨在帮助其从数据获取信息； ② 生成初始权重，基于 XGBoost 等模型指引 DeepSeek 明确正确的权重调整方向。（技术细节：以实际股债强弱为因变量， 我纠正机制，提升资产配置的前瞻性和胜率（面向未来） 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 表 资 DeepSeek 优化资配模型的具体过程 - 应用阶段 应用阶段 • 宏观经济指标的预测：我们整合了市场有一致预期的宏观指标（如工业增加值同比、 PMI 等），并自主推算了缺乏一致预期的关键变量（如产成 品存货、票据余额等） • “ 打分指示股债强弱”指标的外推：

可以判断借款人是否具备持续的市场竞争力。例如，如果借款人在 行业中占据较大份额且拥有较强的品牌影响力，其还款能力通常更 为可靠；反之，若市场集中度较低，且借款人市场份额较小，则需 要进一步评估其未来增长潜力。 此外，宏观经济环境的变化也会对行业与市场分析产生重要影 响。例如，经济增长放缓可能导致市场需求收缩，从而影响借款人 的销售收入；而政策法规的调整也可能对行业格局产生深远影响， 如环保政策的趋严可能对高污染行业的企业形成冲击。 择与工程是 至关重要的一环，直接影响模型的性能和预测准确性。首先，原始 数据的采集将涵盖客户的个人信息、财务信息、信用历史、行为数 据以及宏观经济指标等多个维度。这些数据来源包括但不限于银行 的交易记录、征信报告、社交媒体行为数据以及公开的宏观经济数 据。原始数据通常包含大量噪声和冗余信息，因此需要进行数据清 洗与预处理，包括缺失值处理、异常值检测与处理、数据归一化或 标准化等步骤。 客户年龄分段 财务信息 月收入 归一化 客户的月收入标准化处理 信用历史 信用评分 直接使用 客户的信用评分 行为数据 还款准时率 计算过去 12 个月的准时 还款比例 客户的还款行为表现 宏观经济 GDP 增长率 直接使用 客户所在地区的 GDP 增长率 最后，通过特征重要性评估和交叉验证，进一步优化特征集， 确保所选特征能够显著提升模型性能。特征选择与工程的最终输出 将作为模型训练

容知日新（机械） 。 投资建议： AI 赋能化工产业，助力化工行业转型升级。 综合考虑 AI 对化工行业的赋能和带动效应， 维持基础化工行业“推荐” 评级。 风险提示：重点关注公司业绩不及预期；宏观经济大幅下滑；项目进展不达预期风险；行业政策大幅变动风险；行业竞争加剧风险。 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 4 目录 AI 提升研发效率 AI 优化化工设计和建设 根据 wind 一致预期 ，预计公司 2023-2025 年归母净利润分别为 1.74 、 2.51 、 3.53 亿元 ，对应 PE 分别 48 、 33 、 23 倍。 风险提示：宏观经济大幅下滑风险 、市场竞争加剧风险 、下游需求不及预期风险 、竞争对手技术突破风险 、生产安全环保风险。 图表：盈利预测表（ WIND 一致预期，更新于 20230417 ） 营业收入（百万元） 维持基础化工行业“推荐” 评级。 u 风险提示： 重点关注公司业绩不及预期。 具体标的的经营受到多方面因素影响，需关注业绩不及预期的风险。 宏观经济大幅下滑。 AI 相关的基础化工细分行业也会收到宏观经济的影响， 需要关注宏观经济下滑带来的风险。 项目进展不达预期风险。 相关公司新建项目受多方面因素影响， 存在进度不及预期的风险。 行业政策大幅变动风险。 化工行业的环保、

重优化模型的路径”具体是如何操作的？ 基于 XGBoost 的权重优化模型路径主要用于从历史数据中挖掘各因子对市场趋势 的影响规律，并将其转化为初始权重基准。该过程首先通过 XGBoost 对历史股债 市场数据（如宏观经济指标、资金流向等）进行特征重要性分析，量化各因子对" 股债强弱走势"的解释能力，筛选出具有长期稳定性的高价值因子；然后将这些因 子重要性结果作为训练样本输入 DeepSeek 模型，使其学习因子与市场状态的关联 月开始，数据频率为月度。首先是分析师底稿数据从该时间开始较为完备，这保 证了样本数据的一致性和可用性；其次，近 10 年的跨度基本覆盖了完整的宏观经 济周期，使数据具有较强的代表性，有助于模型充分学习宏观经济在不同时期的 变化规律和特征。 关于过拟合问题，本项目中过拟合相对可控。一方面，从数据维度来看，本项目 仅涵盖五大宏观框架及其核心指标，特征数量有限，远低于常见动辄 50+变量的 高维模型，降低 数 等硬性指标，当市场波动突破阈值时，自动执行阶梯式减仓或行业轮换。其次持 续监测因子信息系数和胜率，实时监测因子失效信号，自动降低其权重并检索替 代指标。2）多模态数据接入与动态处理：除实时整合宏观经济指标、资金流数据 等，嵌入特有的事件驱动推理模块，通过 RAG 模块检索外部知识库，将政策文件、 行业研报等非结构化数据转化为可量化的风险信号。3）历史情景回溯与强化学习 提升策略适应性：定期调用

交流与合作平台， 为金融业尤其是银行业的稳定创新发展建言献策，助力金融强国建设。 蚂蚁集团研究院 蚂蚁集团研究院是蚂蚁集团的专业研究部门，从事宏观经济、监管政策、公司战略和学 术理论研究，覆盖数字科技、数字金融、ESG、数据与平台治理、宏观经济等研究领域。通过 开展客观、扎实和深入的研究工作，为公司战略决策提供支持，为政府部门公共政策提供参 考和研究服务，并通过研究开放平台的搭建，为国内外学术研究和政策研究提供数据、案例

人 口 信 息 法 人 信 息 宏 观 经 济 建 筑 物 基 础 地 形 电 子 地 图 地 理 实 体 影 像 数 据 人口基础信息库建设方案 法人单位基础信息库建设方案 宏观经济数据库建设方案 基础建筑物数据库标准 政 务 专 题 政 务 公 共 信 息 元 数 据 资 源 目 录 公 交 数 据 管 线 数 据 街 道 专 题 … 专题数据建库标准

可看：态势感知、监测预警 经济、安全、环境、城管、交通等全局 态势感知与监测预警 可用：智能决策、 PC/ 移动端 精准定位问题、智 能决策 预案演练、风险研 判、融合通信 可控：事件分拨、一体联动 宏观经济 领导走到哪指 挥中心跟到哪 新底座 新体验 新智能 新融合 新联接 智慧城管：网格 + 技术创新助力城市管理智慧化升级 人工上报 被动发现问题 手动派遣 跨部门协调困难 各部门自我监督

东方财富网：在早期提供了一些金融信息服务 ，后来发展成为全方位的 财经网站。特色： 以其全面的服务和互动性强的社区而逐渐崭露头角。 新浪财经： 新浪网的财经频道 ，提供实时的股票行情、宏观经济新闻等。 特色： 在互联网初期就为用户提供了方便的金融信息访问通道。 腾讯财经： 提供实时行情、财经新闻等金融信息服务， 同时整合了社交 互动功能。特色： 利用腾讯庞大的生态系统，将金融信息与社交元素结合

3. 跨源比对：当多个数据源差异超过阈值时触发人工复核，差异 阈值设置示例如下： 数据类型 允许差异阈值 股票价格 最新成交价±0.3% 财务报表科目 关键指标（如 ROE） ±5% 宏观经济数据 同比数据±1 个百分点 存储架构采用混合云部署，热数据（最近 3 年）存放于 SSD 云 存储，冷数据归档至对象存储，并通过以下技术实现高效检索：  时间序列数据库（如 InfluxDB）存储行情数据，支持毫秒级 MACD、RSI、布林带等指 标的离散化编码  统计特征提取：滚动窗口计算波动率、偏度、峰度等统计量  市场微观结构特征：订单簿不平衡度、买卖价差弹性系数  事件驱动特征：新闻情绪指数、宏观经济数据偏离度 模型架构选择 根据交易频率差异采用不同建模方案： 交易频率 推荐模型架构 输入数据周期 更新频率 高频交易 卷积神经网络+LSTM 混合架 构 tick 级数据 每分钟 日内交易 济周期和行业基本面趋势。本部分通过三个典型成功案例展示其可 行性。 案例一：基于宏观因子的股票多空策略 某头部量化私募 2019- 2023 年实施的策略，通过 5 个核心因子构建组合：  宏观经济景气度（PMI+工业增加值同比）  行业轮动动量（12 个月行业 ROE 变化率）  估值修复潜力（市净率历史分位数）  流动性溢价（M2 同比增速与社融差额）  政策敏感度（行业政策密度指数）