以下是关于使用DeepSeek（或类似技术）在股市搞钱是否靠谱的分析：
不可靠的因素
市场复杂性
股市受到众多因素的影响，包括宏观经济指标（如GDP增长、通货膨胀率、利率等）、微观企业业绩（营收、利润、市场份额等）、政治事件（选举、政策变革等）、社会因素（消费者信心、社会舆论等）以及突发的自然灾害或全球性危机（如疫情、地震等）。这种多维度、非线性的复杂关系很难被人工智能模型完全捕捉。
例如，2020年新冠疫情爆发，全球股市在极短时间内大幅下跌，随后又因各国的财政和货币政策刺激而迅速反弹。这种由突发事件主导的市场走势很难被事先准确预测，即使是最先进的人工智能模型也难以完全适应。
数据局限性
虽然可以获取大量的历史股市数据，但历史数据并不能完全代表未来的情况。市场结构、交易规则和投资者行为都在不断演变。
例如，过去几十年间，金融市场经历了从人工交易为主到算法交易占相当比例的转变，这种交易主体和方式的变化使得市场动态与以往不同。基于历史数据训练的模型可能在新的市场环境下表现不佳。
模型的局限性
DeepSeek这类人工智能模型可能会受到过度拟合的影响。如果模型在训练数据上过于精准地拟合，可能会在新的数据（即未来的股市情况）上表现很差。
而且，人工智能模型难以准确理解一些抽象概念和人类心理因素对股市的影响。例如，市场恐慌或贪婪情绪会导致股价偏离其基本面价值，但这种情绪很难被量化并纳入模型之中。
风险与不确定性
股市本身具有高度的不确定性和风险，即使是专业的金融分析师和经验丰富的投资者也不能保证持续盈利。即使人工智能模型能够提供一些看似合理的预测或建议，也不能消除所有风险。
例如，一家看似业绩良好的公司可能突然面临财务造假丑闻曝光，股价暴跌，这种不可预见的风险是难以通过模型完全避免的。
可能有一定价值的方面
数据挖掘与分析辅助
DeepSeek可以帮助处理和分析大量的股市数据，发现一些潜在的规律或趋势。例如，它可以对海量的公司财报数据、新闻资讯等进行快速分析，为投资者提供一些数据层面的参考。
对于量化投资而言，人工智能模型可以协助构建和优化投资组合策略，通过分析不同资产之间的相关性等因素，在一定程度上降低风险并提高收益的可能性。
总体而言，仅仅依靠DeepSeek在股市搞钱是不靠谱的。在股市投资需要综合考虑多种因素，包括扎实的金融知识、对市场的深入理解、风险控制能力以及丰富的投资经验等。
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