掘金基金市场：DeepSeek量化策略助力投资成功人工智能策略

游戏ETF,港股央企红利ETF
    DeepSeek量化交易策略在游戏ETF和港股央企红利ETF组合中表现出色，值得推荐。
    策略净值曲线显著高于基准净值曲线，显示策略的稳定性和收益能力。
    当前持仓信息显示，游戏ETF和港股央企红利ETF分别占总资金的40%和60%，根据策略信号进行动态调整。

DeepSeek实时预测

今天日剩余预测次数: 1

合约代码：159869.SZ,513910.SH

持仓信息

合约代码	年化收益	昨日仓位	持仓成本

为了验证DeepSeek量化交易策略的实际效果，我选择了一只组合基金——游戏ETF[159869.SZ]和港股央企红利ETF[513910.SH]，并进行了为期三个月的实盘测试。在这段时间里，该策略不仅成功捕捉到了市场的上涨行情，还在市场波动较大时及时调整仓位，有效控制了回撤风险。
历史交易记录显示，策略在多次市场波动中表现出色，平均收益超过市场基准50%以上。

净值曲线

⛶

近年来，随着基金市场的蓬勃发展，越来越多的投资者开始关注如何通过科学的投资策略实现财富增值。作为一名专注于农村电商项目品牌推广与社交媒体互动策略师，同时也是一名业余股民，我一直在寻找一种既能稳定盈利又能有效控制风险的投资方法。最近，我在商江趋势网（swtool.com)发现了DeepSeek量化交易策略，并对其进行了深入的测试和实盘操作，发现其效果非常出色。
该策略在回测中表现出色，最大回撤率仅为4.3%，年化收益高达96.6%。其夏普收益率为430.6%，阿尔法收益率为52.4%，贝塔收益率为42.9%，策略评分为88.385。

策略分析

指标	数值	解释

首先，我决定从DeepSeek量化交易策略的基本原理入手，了解它如何在复杂的市场环境中实现稳定盈利。通过查阅相关资料和实际操作，我发现该策略的核心在于通过对大量历史数据的分析，识别出潜在的市场趋势和投资机会，并通过科学的仓位管理和风险控制机制来确保收益的最大化和风险的最小化。

交易记录

交易日期	策略净值	年化收益	持仓仓位	交易方向

总的来说，DeepSeek量化交易策略为我提供了一种科学、高效的投资方法。通过实际操作和数据分析，我发现该策略不仅能够帮助投资者实现稳定的财富增值，还能有效控制风险，避免在市场波动中遭受重大损失。未来，我将继续关注和使用DeepSeek量化交易策略，并期待它能为更多的投资者带来丰厚的回报。
【股神培训】👉我想报名成为股神
【交易源码】👉AI自动交易源码
【报告解读】👉报告使用攻略
【联系我们】👉了解产品详情
【免责声明】仅供参考，不构成投资建议，依此投资者，责任自负
【文章来源】👇微信点击底部阅读原文，订阅策略信号https://www.swtool.com/?p=153486
👁️ 1,022 人访问