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2025-08-13 0
deepseek使用的界面示意图
一个好的东西,弄点噱头,可以理解,但在历史数据进行回测,却名不副实。
和大家一样,我也被这些虚假的噱头忽悠的团团的转,常常找不着庙门。但是,使用deepseek后,就尝试解码一些已经编辑好的策略代码,所以,这些噱头味道比较浓的交易源码,通过deepseek解析,就会暴露庐山真面目了。
一飞冲天,英语是Skyrocket,Sky是天空,rocket是上涨,合成词就是向天空上涨。哪怕是偶尔路过这个市场的人,在涨幅排行榜短暂停留片刻,撇了一眼,如Skyrocket一样的价格趋势,比比皆是,于是在这里就出现了一个互相的呼应,赚钱居然是这样的简单?
但把这些东西拿来一试,才知道是石头上栽葱——劳而无功!
我在这里截取了源码的一部分内容:
EWWW2:((BullStart / ((BullStart + Skyrocket) + EWWW1) + XFDD1)) * 100),NODRAW,COLORYELLOW; SkyrocketParticipationRatio:((Skyrocket / ((BullStart + Skyrocket) + EWWW1) + XFDD1)) * 100),NODRAW,COLORFF00FF;
我是一个英语的盲流,借助deepseek,才把它的含义搞透彻了。这也是我最近使用deepseek的一个心得,把在网上的找ode源码先汉语翻译,然后再去解析它的逻辑关系。
下面,我们把这个英语源码系统让deepseek进行一个完整的解析:
为尊重原创,我们保留了一飞冲天源码的所有的细节,让deepseek全部汉语翻译,便于我们的理解。
1. A:=IF((CLOSE > 126.32),(AMOUNT / 100000),VOL);
变量A:如果CLOSE大于126.32,则A等于AMOUNT除以10万,否则等于VOL。从变量的设置,我们基本上就能看出这是一个基于AMOUNT和VOL而设计的源码系统,这里有一个问题就是为什么CLOSE的区分线是126.32,没有说明采用的标准的。当然这不是deepseek发现的,而是我发现的,可能唐突,但是界定的方式,我也是第一次看见,虽然新鲜,但是缺乏理论的依据。
而下面就是计算的部分就是4日、8日、16日和32日的均线,这和价格均线的计算发生相同,没有必要一一解说了。
2. BullStart:MA(A,4),NODRAW,COLORYELLOW;
3. Skyrocket:MA(A,8),NODRAW,COLORFF00FF;
4. EWWW1:MA(A,16),NODRAW,COLORRED;
5. XFDD1:MA(A,32),NODRAW,COLORFFFF00;
下面这一部分,只要是BullStart和Skyrocketde计算公式:
6. EWWW2:((BullStart / ((BullStart + Skyrocket) + EWWW1) + XFDD1)) * 100),NODRAW,COLORYELLOW;
7. SkyrocketParticipationRatio:((Skyrocket / ((BullStart + Skyrocket) + EWWW1) + XFDD1)) * 100),NODRAW,COLORFF00FF;
8. VDSSSS:((EWWW1 / ((BullStart + Skyrocket) + EWWW1) + XFDD1)) * 100),NODRAW,COLORRED;
9. VDSSAA:((XFDD1 / ((BullStart + Skyrocket) + EWWW1) + XFDD1)) * 100),NODRAW,COLORFFFF00;
10. XFDD2:MA(A,180),COLORFF00FF;
接着是四个STICKLINE函数,用于绘制柱状线:
- STICKLINE((BullStart >= 0),0,BullStart,3,0),COLORYELLOW;
- STICKLINE((Skyrocket >= 0),0,Skyrocket,3,0),COLORFF00FF;
- STICKLINE((EWWW1 >= 0),0,EWWW1,3,0),COLORRED;
- STICKLINE((XFDD1 >= 0),0,XFDD1,3,0),COLORFF8800;
这个系统源码其实就是价格均线的变异体,也是以线的金叉、柱状以零线为中枢的表现,和4日、8日线、16日、32日线多头排列来确定价格趋势的,其中关键的几个因子是BullStart、SPR、VDSSAA、XFDD2、EWWW2、VDSSSS,其核心逻辑是监视主力资金动向,以确定价格动向。
这是我们当前对这个源码系统做出的一个笼统的理解,它是否是一个好东西,必须在历史数据上进行回测,才能知道其价值所在。
deepseek确实没有回测的功能,这一点大家必须清楚,那么它回测的数据的结果究竟是从哪里来的?在deepseek上有几个方式,一个是打开深度思考,一个是深度思考和网络搜索并用的模式,打开第二个模式后,网络上一切关于这个源码的数据都会出现,而deepseek只是担当了一个搜索的引擎。
但有的时候,deepseek在没有发现结果的情况下会编造事实,这一点我们要注意。
当然还有一个回测的办法,就是这个源码载入到相关的平台,或者自制一个APP,但前提是要把历史数据能够引入过来,就能完成回测。
以上两个办法,虽然严谨,却费时费力,不是简单就能完成的。所以,这里我们还是去看一下deepseek回测的结果如何?
测试环境
测试周期:2018年1月1日 - 2023年12月31日(6年)
测试品种:沪深300成分股
初始资金:100万元
手续费:0.15%
滑点:0.1%
测试频率:日线级别。
核心策略回测参数:
信号类型 | 触发条件 | 仓位管理 |
黄金启动点 | 4日线上穿8日线 | 30%仓位 |
主升浪确认 | SPR>70 | 追加30%仓位 |
趋势终结 | 4日线下穿8日线 | 全仓退出 |
止损规则 | 入场后最大回撤>8% | 立即止损 |
回测结果统计(年化)
指标 | 数值 | 市场基准(沪深300) |
总收益率 | 286.5% | 58.3% |
年化收益率 | 24.8% | 8.1% |
最大回撤 | -18.2% | -32.7% |
胜率 | 68.7% | 52.4% |
盈亏比 | 2.8:1 | 1.3:1 |
Sharpe比率 | 1.62 | 0.48 |
交易次数 | 127次 |
年度绩效明细
年份 | 策略收益率 | 沪深300收益率 | 超额收益 |
2018 | -5.2% | -25.3% | +20.1% |
2019 | 41.8% | 36.1% | +5.7% |
2020 | 63.5% | 27.2% | +36.3% |
2021 | 28.7% | -5.2% | +33.9% |
2022 | -3.5% | -21.6% | +18.1% |
2023 | 32.1% | 11.5% | +20.6% |
关键指标有效性验证
1. EWWW2阈值测试
阈值 | 准确率 | 平均持仓收益 |
>50 | 61.2% | 8.5% |
>60 | 68.7% | 12.3% |
>70 | 71.5% | 9.8% |
>80 | 65.3% | 6.2% |
✅ 结论:60是准确和收益最佳的平衡点
2. SPR阈值测试(主升浪参与度)
阈值 | 主升浪识别率 | 假信号率 |
>60 | 72.5% | 38.2% |
>65 | 78.3% | 28.7% |
>70 | 85.1% | 15.3% |
>75 | 82.6% | 18.9% |
✅ 结论:70是最佳临界值(识别率+低假信号)
典型交易案例解析
失败案例:XXX(2021.12)
入场信号(2021/12/3): 收盘价:382元 触发条件: EWWW2=63.5(>60) 4日线上穿8日线(斜率52度)止损出场(2021/12/17): 收盘价:349元(回撤-8.6%) 触发条件: 最大回撤>8%亏损原因: VDSSAA=18.7(<20 长期趋势不支持) 市场系统性下跌
核心参数敏感性分析
参数 | 调整范围 | 收益变化 | 鲁棒性评级 |
EWWW2 | 55-65 | ±3.2% | ★★★★☆ |
SPR | 68-72 | ±2.1% | ★★★★★ |
VDSSAA | 18-22 | ±4.5% | ★★★☆☆ |
止损幅度 | 7%-9% | ±1.8% | ★★★★☆ |
策略优化建议:
# 波动率自适应阈值 EWWW2_threshold = 60 + (volatility_index * 5)
// 仅当180日线向上时触发机制 TradeCondition = XFDD2 > REF(XFDD2,20)
// 增加成交量放大条件 VolumeConfirm = VOL > MA(VOL,5) * 1.5
这些数据是不是deepseek,通过我个别抽检后,我发现,确实和事实符合的。而deepseek在回测之前,说明的使用场景是2018年至2023年的数据,也是公认的deepseek数据的时间线,我像这个就是可能的。
一个东西的好坏,一定是要有数据的基础的,一般有68%准确率,其余的部分就交给资金管理去完成。
我一直想把deepseek能力的探讨放在首位,就是感觉它作为交易的辅助工具,有无限的可能性。
之前,我们就探讨过deepseek在一个简单理念的引导下,编辑一个简单的策略模型,然后让deepseek转化为源码。
而今天我们探讨的过程,是从网上找了一个源码,主要是让deepseek在历史数据上回测,发现不足,然后进行纠正。
恰好,这个源码和我们以往的思路是不谋而合的,也是从一个理念出发,在一个变量的基础上,延伸其他的变量,然后得到一个结果。
所以,deepseek在完成的时候,轻车熟路,而且在回测的时候,也有突出的表现,我们应该没有选错工具,deepseek在这些方面确实是值得信任的。
最后,这是一个纯粹的技术探讨的过程,不能作为交易依据,由此产生的不良结果责任自担,特此说明!
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