核心观点
　　在先前的报告中，我们曾探讨了利用大语言模型（LLM）进行市场与行业分析，并取得了令人满意的成果。
　　当时所采用的模型为DeepSeek-V2和Qwen-Max。由于当时缺乏专门的推理模型（reasoning model），因此需要人工构建思维链（Chain-of-Thought, CoT）或提示词（Bucket Prompts）以辅助分析。
　　随着DeepSeek-R1推理模型的问世，我们得以借助其内置的推理能力，更高效地整合和利用相关信息进行深度分析，从而生成更为精准的预测结果。
　　本文借助DeepSeek-R1模型，对新闻报道、研究报告以及技术指标等文本数据进行了系统分析，借助RAG以及自我反省（self-reflection）技术，以此构建了DeepSeek推荐行业策略。回测结果表明，DeepSeek-R1所推荐行业的投资组合展现出显著的超额收益。
　　风险提示
　　本报告中所有数据结果是基于历史统计结果的展示，未来有可能发生风格切换导致因子失效的风险。模型运行存在一定的随机性，初始化随机数种子会对结果产生影响，单次运行结果可能会有一定偏差。历史数据的区间选择会对结果产生一定的影响。模型参数的不同会影响最终结果。模型对计算资源要求较高，运算量不足会导致结果存在一定的欠拟合风险。本文所有模型结果均来自历史数据，模型存在统计误差，不保证模型未来的有效性，对投资不构成任何建议。