用DeepSeek买卖股票攻略：将DeepSeek接入沪深股市数据详细指南

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在金融科技快速发展的当下，利用先进的人工智能模型分析股市数据，成为不少投资者提升决策准确性的重要手段。DeepSeek作为一款强大的AI模型，若能与沪深股市数据实现对接，将为投资者挖掘潜在投资机会提供有力支持。以下是将DeepSeek接入金融数据平台（如东方财富、同花顺或Wind），获取沪深股市实时数据的详细步骤。鉴于DeepSeek本身不直接提供数据接口功能，需要借助编程或第三方工具连接数据源，本文以中国沪深股市为背景，结合通用方法和2025年的技术环境展开说明。

接入数据的准备工作

明确需求与工具

• 目标：把DeepSeek与沪深股市实时数据连接起来，用于股票分析以及筛选潜力股。

• 所需工具：

◦ DeepSeek API，或者在本地部署的模型（像DeepSeek R1或V3 ）。

◦ 数据源：东方财富、同花顺或者Wind的API（需要订阅服务或者获取授权）。

◦ 编程环境：推荐使用Python，因为它灵活性高，而且有丰富的库支持。

◦ 依赖库：requests（用于API请求）、pandas（数据处理）、websocket（获取实时数据） 。

获取数据源权限

• 东方财富：先注册账户，然后在“开放平台”或者“数据服务”板块，申请API接口权限。到2025年，可能会为个人开发者提供更便捷的接口申请流程。

• 同花顺：在其开发者平台申请API Key，通过这个Key获取股票行情、财务数据等信息。

• Wind：如果拥有机构账户，可以通过Wind金融终端，或者Python的WindPy模块接入数据，但需要付费订阅。

• 免费替代方案：要是没有付费权限，可以使用爬虫工具（比如BeautifulSoup）抓取公开数据，不过这种方式获取的数据实时性会受到一定限制。

安装DeepSeek环境

• API方式：在DeepSeek官网注册账户，成功注册后获取API Key（假定2025年已经开放API服务）。

• 本地部署：下载DeepSeek开源模型（例如R1），下载完成后安装到本地服务器。为了提升运行性能，建议配备NVIDIA H800这类GPU。

具体接入步骤

获取实时数据

以东方财富为例，假设其提供RESTful API，获取实时数据的代码如下：

import requests

import pandas as pd

# API 配置

api_key = “YOUR_EASTMONEY_API_KEY” # 此处替换为实际申请到的密钥

url = “
http://api.eastmoney.com/stock/real-time” # 示例URL，以实际为准

params = {

“symbol”: “SH, SZ”, # 分别为茅台和宁德时代的股票代码

“fields”: “open,high,low,close,volume”, # 请求获取的字段信息

“api_key”: api_key

}

# 发送请求

response = requests.get(url, params=params)

data = response.json()

# 转换为DataFrame格式，方便后续处理

df = pd.DataFrame(data[“data”])

print(df)

如果需要实现逐秒更新数据，可以使用WebSocket，示例代码如下：

import websocket

import json

def on_message(ws, message):

data = json.loads(message)

print(data) # 此处编写处理实时数据的具体逻辑

ws = websocket.WebSocketApp(“ws://api.eastmoney.com/stock/stream”,

on_message=on_message)

ws.run_forever()

将数据传入DeepSeek

• API调用：使用API调用的方式将数据传入DeepSeek，代码如下：

import requests

# DeepSeek API 配置

deepseek_api_key = “YOUR_DEEPSEEK_API_KEY”

deepseek_url = “https://api.deepseek.com/v1/chat/completions”

# 构造提示词，结合获取到的股市数据

prompt = f”分析以下沪深股市数据，推荐潜力股：\n{df.to_string()}”

payload = {

“model”: “deepseek-r1”,

“messages”: [{“role”: “user”, “content”: prompt}],

“api_key”: deepseek_api_key

}

# 发送请求

response = requests.post(deepseek_url, json=payload)

result = response.json()

print(result[“choices”][0][“message”][“content”])

• 本地模型：如果使用本地部署的DeepSeek模型，可以通过transformers库加载模型，代码如下：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“deepseek-r1”)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“deepseek-r1”)

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors=”pt”)

outputs = model.generate(inputs)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

自动化流程

为了实现每天定时拉取数据并进行分析，可以使用schedule库，示例代码如下：

import schedule

import time

def fetch_and_analyze():

# 这里编写获取数据和调用DeepSeek分析的具体逻辑

print(“正在分析今日沪深股市…”)

schedule.every().day.at(“09:00”).do(fetch_and_analyze)

while True:

schedule.run_pending()

time.sleep(60)

优化与注意事项

数据清洗

要保证数据格式的一致性，比如时间戳格式统一、价格单位统一等。同时，需要对缺失值或异常值进行处理，避免这些问题干扰DeepSeek的分析判断。

提示词设计

由于沪深股市受政策影响较大，在设计提示词时，可以结合最新政策，比如“结合最新新能源政策，分析数据中的潜力股” 。另外，最好指定输出格式，例如“返回股票代码、推荐理由和预期涨幅” ，这样能让DeepSeek的输出更符合我们的分析需求。

合规性与安全性

在使用数据平台的API时，一定要遵守其使用协议，不能滥用API接口。考虑到数据隐私问题，如果DeepSeek服务器位于国内，可以使用VPN，或者选择本地部署DeepSeek模型。

总结

通过上述步骤，大家可以将DeepSeek与东方财富、同花顺或者Wind等平台对接，获取沪深股市实时数据，并借助DeepSeek进行智能分析。其中，选择合适的数据源、编写稳定可靠的代码，以及精心优化提示词，是成功实现对接和有效分析的关键。大家不妨立即尝试，让AI助力自己在2025年的A股市场中抢占先机！

免责声明：本文只是技术示例展示，不构成任何投资建议。股市投资风险高，投资者务必谨慎决策。