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　　2025年3月12日，北京大学经济学院和北京大学金融工程实验室在经济学院107会议室联合举办了“金工首席谈”系列讲座第31讲。广发证券发展研究中心金融工程首席分析师安宁宁先生应邀作如何使用DeepSeek提高投研效率专题报告，北京大学金融工程实验室执行主任黎新平博士主持活动，逾50名师生参与研讨。

　　讲座伊始，安宁宁总结了当前大模型在投资研究中的应用现状。他指出，尽管大模型在投资研究领域的应用尚未完全覆盖，但在提高工作效率方面已取得显著进展。安宁宁介绍了大模型的发展历程，从2018年GPT-1发布以来的迅速发展，到2023年第一季度资本市场对ChatGPT的广泛讨论，再到2024年末DeepSeek的兴起推向新高潮。他详细阐述了DeepSeek的优势，指出其在易用性、中文适应性和部署成本方面表现出色，使其更易于在各个领域落地应用，同时保持了相对较低的部署门槛。安宁宁以DeepSeek为例，详细介绍了从7B版本到V2、V3，再到知名的R1版本的开发历程。

　　随后，安宁宁详细讲解了DeepSeek在金融投资研究中的具体应用。比如，DeepSeek在协助语言任务方面的能力，包括辅助投资研究部门提炼上市公司年报中的关键信息，并通过KPI-BERT从年报中提取如公司名称等关键变量。此外，DeepSeek还能基于新闻文章生成知识图谱，进行情感分析，并为投资决策提供支持。最直观的应用是，利用大语言模型从金融分析报告中提取有价值的信息（如情感分数），并用于投资组合构建。除语言任务外，DeepSeek还能够进行时间序列技术分析，通过分析股票的历史量价数据，预测未来走势，并识别市场波动的异常点。DeepSeek的另一个重要应用是金融推理，包括根据文本和新闻信息生成商业网络结构。DeepSeek还支持基于代理的建模进行自动化交易，并使用Compute AI模拟市场竞争。安宁宁对DeepSeek两个主要应用场景作出总结：一是信息提取，二是提高日常任务的工作效率。

　　安宁宁进一步介绍了用于微调金融的技术和数据集，并分享了广发证券使用AI进行复盘的一个案例。该案例使用2005年至今的600万张图片进行训练，用于预测未来股票走势，并验证了AI复盘在收益率预测中的有效性。

　　在问答环节，与会学生就DeepSeek的回答质量和正确性进行提问。安宁宁表示，目前基于大模型进行资产配置的理论仍处于初步阶段，尚未在某些方面超过传统的人工投资研究方法。黎新平博士就广发证券未来在大模型开发上的计划进行了提问，安宁宁介绍了行业轮动、年报信息提取以及知识库构建等未来发展方向。学生们还询问了DeepSeek与BERT、ChatGPT相比较的优势和特征，安宁宁认为，DeepSeek的优势可能在于代码完成度较高，尤其是擅长文本相关任务，但也可能会输出更为冗长的信息。

　　安宁宁，广发证券发展研究中心金融工程首席分析师，从业15年，先后任职于平安证券、鹏华基金，团队连续多年获得新财富最佳分析师前三，研究领域主要包括资产配置、量化权益组合管理、CTA交易策略等。

　　北京大学金融工程实验室是依托北京大学经济学院搭建的研究和教学平台，致力于推动量化投资、金融工程、大数据金融以及金融科技方面的学术研究与实践应用，实现学术界与金融业界良好的互动交流。

　　实验室聚焦于运用数学建模、统计分析、计算金融、大数据以及机器学习方法进行量化金融的研究，以数理化方法探讨金融市场的规律。实验室的目标不仅仅是推动金融工程等学术领域的前沿研究，同时也推动量化金融技术在教学、投资实践、金融监管以及金融政策等方面的实际应用。实验室课题研究包括：量化基本面、金融科技及AI、市场交易行为、高频数据、风险预警与管理。

　　原标题：《北大经济学院“金工首席谈”系列讲座第31讲 安宁宁：如何使用DeepSeek提高投研效率》

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