使用DeepSeek或任何类似工具在股市搞钱是具有高度风险且并不完全靠谱的，存在以下多方面原因：
模型本身的局限性
数据与现实的差距
DeepSeek和其他人工智能模型一样，是基于历史数据进行训练的。股市是一个复杂且动态变化的系统，受到众多不可预见因素的影响，如突发的政治事件、自然灾害、企业突发的重大丑闻等。历史数据虽然能反映一些规律，但不能完全准确地预测未来的所有情况。
例如，2020年新冠疫情爆发初期，股市出现了前所未有的暴跌，这种由全球性突发卫生事件引发的市场巨震是基于历史数据训练的模型难以提前精准预测的。
市场的复杂性超出模型理解范围
股市中的市场情绪、投资者心理等因素难以被模型完全量化和理解。投资者的恐慌、贪婪等情绪会导致市场出现非理性的波动，而这些情绪的产生和传播受到社会、文化、新闻媒体等多种因素的综合影响。
例如，当有大量散户投资者受到社交媒体上的某个热门炒股观点影响而集体买入或卖出股票时，这种基于群体心理的市场行为很难被人工智能模型精确把握。
股市的固有特性
随机性和不确定性
股市价格的变动具有一定的随机性。即使在基本面和技术面分析都看似完美的情况下，仍然可能出现意外的价格波动。例如，一只股票可能因为一笔意外的大额交易（如某个大股东突然因个人财务危机而抛售股票）而导致股价大幅下跌，这种情况很难被模型提前预测到。
宏观环境影响
宏观经济政策（如货币政策、财政政策等）的变化对股市有着深远的影响。利率的调整、税收政策的改变等都会改变企业的经营环境和投资者的预期，从而影响股票价格。而这些宏观政策的出台往往取决于政府对复杂经济形势的判断和决策，具有较大的不确定性，模型难以精准预测这些政策的走向及其对股市的具体影响。
合规与伦理问题
监管限制
在大多数金融市场，利用人工智能进行自动化交易需要遵守严格的监管规定。如果不遵守相关规定，可能会面临法律风险。例如，某些地区要求人工智能交易系统需要具备透明性，能够解释其交易决策过程，而目前很多复杂的人工智能模型在解释性方面还存在不足。
公平性争议
如果少数人利用先进的人工智能技术在股市中获取不正当的优势，可能会破坏市场的公平性。这可能引发监管部门的关注和干预，以维护市场的健康稳定发展。
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