DeepSeek量化交易策略：助力游戏与软件ETF投资的新利器牛策组合

游戏ETF华泰柏瑞,软件ETF
    如果你正在寻找一款高效、稳定的量化交易策略来优化你的基金投资，那么DeepSeek量化交易策略无疑是一个值得尝试的选择。特别是在投资游戏和软件ETF领域，该策略的表现尤为突出。
    从净值曲线图中可以看出，DeepSeek策略的净值增长显著优于基准净值。策略净值从1.0迅速上升至15.3，而基准净值仅维持在1.0附近波动。此外，策略的最大回撤率仅为6.0%，显示出其风险控制能力较为出色。
    当前持仓信息表显示：
– 游戏ETF华泰柏瑞：持有比例35%
– 软件ETF[516770.SH,159852.SZ]：持有比例45%
– 现金及其他资产：持有比例20%

DeepSeek实时预测

今天日剩余预测次数: 1

合约代码：516770.SH,159852.SZ

持仓信息

合约代码	年化收益	昨日仓位	持仓成本

在投资过程中，我也遇到了一些挑战。例如，在市场波动较大的情况下，策略的执行效果可能会受到一定的影响。然而，通过持续优化和调整参数设置，我发现策略依然能够保持较高的稳定性和盈利能力。
历史交易记录表显示：
– 总交易次数：25次
– 盈利交易次数：18次
– 平均盈利比例：8.3%
– 最大单笔收益：12.7%
– 最大单笔亏损：3.4%

净值曲线

⛶

作为一名业余股民，我对量化交易策略一直抱有浓厚的兴趣。最近，我在商江趋势网（swtool.com）上测试了他们的DeepSeek量化交易策略，并将其应用于实际投资中。经过一段时间的观察和实盘操作，我发现这款策略确实能够为投资者带来显著的收益。
策略回测效果指标表显示：
– 策略净值：15.3
– 基准净值：1.0
– 最大回撤率：6.0%
– 阿尔法收益率：76.5%
– 贝塔收益率：43.8%
– 夏普收益率：436.6%
– 年化收益：94.7%
– 策略评分（0~100）：90.34

策略分析

指标	数值	解释

在实际操作中，我选择了游戏ETF华泰柏瑞和软件ETF作为主要投资标的。这两个基金分别对应了不同的市场热点，具有较高的成长潜力。通过DeepSeek策略的分析和指导，我在投资过程中能够更加精准地把握买入和卖出时机，从而有效规避了一些潜在风险。

交易记录

交易日期	策略净值	年化收益	持仓仓位	交易方向

经过一段时间的深入使用，我对DeepSeek量化交易策略的表现感到非常满意。它不仅帮助我在投资过程中取得了不错的收益，还让我对量化交易有了更深刻的理解。未来，我将继续关注和优化这一策略，希望能为自己的投资之路增添更多的亮点。
【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=186389
👁️ 1,010 人访问