LLM 辅助研究:让 DeepSeek 批量读公告

一、几行代码,批量开读

只用 Python 标准库(连 requests 都不用装)。API Key 用环境变量传入(永远别写死在代码里,见坑二):

import os, json, urllib.request

KEY = os.environ["DEEPSEEK_API_KEY"]   # 运行前:export DEEPSEEK_API_KEY=你的key

# 练习素材:两条虚构公告(与 q0.6 同思路,零真实标的)
announcements = [
    "【星澜科技】公司预计2026年上半年归母净利润同比下降40%-50%,主要因主营产品价格下行及计提存货减值;公司同时宣布拟回购不超过1亿元股份。",
    "【云帆物流】公司中标某省智慧物流项目,合同金额约12亿元,占公司2025年营收的35%;项目建设周期3年,毛利率预计低于公司现有业务平均水平。",
]

def read_announcement(text):
    prompt = (
        "你是量化研究助理。请只依据下面这条公告原文完成:"
        "1)一句话摘要;2)情绪标签(利好/利空/中性/混合);"
        "3)必须原文引用支撑你判断的关键句(用「」括起);4)一个值得人工核实的风险点。"
        "只依据原文,禁止使用任何外部信息。\n公告:" + text
    )
    body = json.dumps({
        "model": "deepseek-v4-flash",          # 轻量便宜,批量任务首选
        "max_tokens": 300,                     # 花费上限,顺手就设
        "thinking": {"type": "disabled"},      # 轻任务关思考:更快更省(DeepSeek课 d0.3 讲过)
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
    }).encode()
    req = urllib.request.Request(
        "https://api.deepseek.com/chat/completions", data=body,
        headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer " + KEY})
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=60) as r:
        return json.loads(r.read())["choices"][0]["message"]["content"].strip()

for a in announcements:
    print("=" * 30)
    print(read_announcement(a))

二、实测输出:比你想的更细腻

2026-07 实测(节选),两条公告它都判了「混合」:

星澜科技:情绪标签「混合」——利空「公司预计2026年上半年归母净利润同比下降40%-50%」+ 利好「宣布拟回购不超过1亿元股份」;风险点:「计提存货减值」规模未披露。

云帆物流:情绪标签「混合」——利好「合同金额约12亿元,占2025年营收的35%」+ 利空「毛利率预计低于公司现有业务平均水平」;风险点:毛利率仅称「低于平均」,未给具体数字。

注意两个细节:① 真实世界的公告大多是「利好利空混杂」,不是非黑即白——AI 能拆开揉碎,比「一句话定性」的人靠谱;② 每个判断都钉着原文引用,你可以秒查。这就是研究助理该有的样子。

三、给引用上锁:机器自动查岗

规矩三条,第二条(必须引用)还能自动验收——把它输出的引用句抓出来,查是否真在原文里:

import re
def verify_quotes(output, source):
    quotes = re.findall(r"「(.+?)」", output)
    return [(q, q in source) for q in quotes if len(q) > 8]  # 太短的引用不做数

# 每条 (引用句, True/False)——False 就是它编的,人工复核

编出来的引用,在原文里找不到,一查一个准。这个「AI 干活 + 代码查岗」的组合拳,是所有 LLM 进工作流的标准姿势——比「信不信 AI」的争论有用一万倍。

📌 免责:本课为技术科普,示例公告均为虚构,AI 输出仅为研究参考,不构成任何投资建议或交易信号;使用 API 产生的费用与风险请自行评估;投资有风险,盈亏自负。