Deepseek在投资分析上的初步应用技巧
摘自 南开&广发 阿瑾 商业步行路
这两三天经过反复测试多个较高难度问题，发现目前Deepseek在回答上市公司问题上，已经基本不逊绝大多数券商资深分析员，而且未来它还会快速升级。
如何应用Deepseek辅助投研，显然成为我们现在面临的重要问题。
1、多用助词：要擅长加入强调助词“尽力”、“细节”、“有效”、“系统”、“定量”、“严格”等，敦促它提供高质量的信息，否则很可能就懒懒散散只反馈提供部分内容。
2、我们要有复核能力：它目前的对答，绝大多数是90分或者百分或者甚至严重超越预期（又好又快，在剖析全球历史商业和年报），但少数问题回答并不好（没法厘清年报的微妙之处，尤其财务细节）。
因此，我们最好对财务细节及由此相关的诚信判断，要有自己的功力加以印证（以格老《证券分析》为基点，非常有效）。对于deepseek，目前不能全信，不能丧失自己底层复核的能力。
有时候，它也会遗漏一些关键方面，这时候我们的有效追问也可提醒它进一步详细分析这些忽略之处。
3、沉淀构建清单：它看起来已经懂得微妙之处，相比豆包和GPT4显著提升一个很大档次。
围绕上市公司，竭尽全力从各个角度提问（及追问），并把系列问题整理记录下来，逐步成为清单，这些就是我们以后跟AI交流商业和上市公司的框架。
4、精选AI工具：以后除了Deepseek，也许还有其他更强的AI助手，多跟投资业内朋友交流（有些人好奇心，并且直觉准），哪款或哪几款AI是投资最好用的工具？而且，自己也测试琢磨，精挑某些AI成为投资利器，甚至训练它成为自己的专属工具。
5、侧重梳理长周期历史：让AI围绕国内外的长时间商业历史资料（英语、日语等），进行梳理，这些对于AI不难（对我们而言，梳理的工作量却很大），对我们理解商业历史（产业和企业沉浮规律、企业家不同风格及利弊等），有巨大帮助，真正以史为鉴。
6、侧重应用跨领域比较：它已经能够比较敏锐辨识截然不同行业的企业竞争壁垒、经营模式、风险、价值等。它的反馈内容即使未必完全正确，但比较系统、也常常颇为客观，为我们提供很有价值的启发。令人感慨，有时感觉它的思维已经有些接近投资高手、怪才，要善于借助AI的这种直觉。
7、持续测试、发挥更大价值：我们可以采取发散式思维（不要沉迷在传统问题上），提问各种奇怪的角度，加大考验它的能力边界（也许它还在持续快速进步），日益发挥它更多的投研能力。
AI工具的功效，需要我们好奇心去探索，价值必然匪浅。相信以后不懂得应用人工智能的，投资会缺失非常重要、非常必要的工具。
寻找优秀的朋友和AI，在投资大道上共勉前行！
