Alpha专题分析报告：DeepSeek+RAG行业轮动策略.pdf

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证券研究报告金融工程专题报告

“逐鹿”Alpha专题报告（二十五）：DeepSeek+RAG行业轮动策略

发布日期：2025年2月25日

提纲

DeepSeek

02RAG

03结果分析

核心观点

在先前的报告中，我们曾探讨了利用大语言模型（LLM）进行市场与行业分析，并取得了令人满意的成果。

当时所采用的模型为DeepSeek-V2和Qwen-Max。由于当时缺乏专门的推理模型（reasoningmodel），因此需要人工构建思维链（Chain-of-Thought,CoT）或提

示词（BucketPrompts）以辅助分析。

随着DeepSeek-R1推理模型的问世，我们得以借助其内置的推理能力，更高效地整合和利用相关信息进行深度分析，从而生成更为精准的预测结果。

本文借助DeepSeek-R1模型，对新闻报道、研究报告以及技术指标等文本数据进行了系统分析，借助RAG以及自我反省（self-reflection）技术，以此构建了

DeepSeek推荐行业策略。回测结果表明，DeepSeek-R1所推荐行业的投资组合展现出显著的超额收益。

DeepSeek-R1：强大的推理能力

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