核心观点
　　DeepSeek在数学推理和代码优化方面优势突出，在Codeforces等标准化测试中超越GPT-4o等模型。本文展示如何借助DeepSeek建立用户自定义的量化选股系统，包含行情更新、指标计算、条件选股的具体实现。
　　DeepSeek可以理解第三方API文档并生成代码示例
　　我们的测试案例中DeepSeek可以理解并使用akshare、tushare、baostock，以及Wind等金融数据平台的公开文档，并提示用户编程前进行正确安装和注册。
　　在使用过程中，我们难以避免生成式模型提供的代码可能存在的纰漏，对于不能通过测试的代码，可以通过反复提问并细化需求的方式来得到可执行的程序。
　　DeepSeek可以实现用户自定义的行情更新、因子计算及选股代码
　　行情更新：DeepSeek实现行情数据读取和本地化保存，并给出对应的数据库存储建议，用户可以进一步通过DeepSeek实现本地数据库的维护和定时更新。
　　因子计算：DeepSeek能根据研报及文献等公开资料实现计算指标及因子的代码，也可以根据用户提示实现相应因子计算的代码。将单个标的的单因子计算实现为函数形式，再结合定时任务，在每日行情更新后，进行增量因子的计算，实现本地数据库的因子更新。
　　选股实测：我们以查询上证50指数成分股中上穿10日均线的股票和筛选近期股吧评论热度最高的前10只股票为例，验证了DeepSeek可以实现对标准及另类数据处理并实现条件筛选的代码逻辑，并按指定格式保存结果。
　　简洁有效的提问可以快速引导DeepSeek给出实用代码样例：
　　（1）良好的提问模板：行动+领域+输出格式;（2）给DeepSeek设定确切的角色；（3）尽可能将任务细化分解，巧用多回合对话；（4）提供样例，让DeepSeek按照需要的代码风格进行模仿创新。
　　风险提示
　　AI模型发生参数微调和数据变动都可能导致性能和结果波动。AI生成的数据可能存在错漏导致结论偏差，不构成投资建议，须谨慎使用。