证券研究报告 | 金融工程专题
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报告日期：2025年 03月 12日
DeepSeek 投资应用系列：用智能代替重复
核心观点
借助 AI 急速迭代的东风，投研智能化程度亦可大幅提升。以 DeepSeek-R1 为思考中
枢，通过整合多种工具（如 Xmind、Kimi、新闻映射和 Coze）显著提升投研效率，助
力投研人员快速阅读论文、整理研报、生成专业 PPT、从新闻映射到个股以及开发智
能 Agent，全方位提速投研流程。
❑ DeepSeek + Xmind：观点凝炼
可将复杂研报/论文快速转化为直观的思维导图，显著提升投研效率。通过自动
提取论文大纲和要点，并生成 Markdown 格式文本，投研人员可迅速把握研究
主题的核心要点与脉络，避免关键信息遗漏，为后续深入研究奠定坚实基础。
❑ DeepSeek + Kimi：解放 PPT
在几分钟内将投研成果转化为专业、美观的 PPT 展示。基于预设模板库和设计
规则，结合 DeepSeek-R1 提取的要点，一键生成 PPT 大纲。用户还可根据需
求自定义模板样式，满足快速汇报、客户展示、学术交流等多种场景需求，极大
地节省了 PPT 制作时间。
❑ DeepSeek + 新闻：定位个股
利用自然语言处理技术，快速分析新闻文本，将其转化为与个股相关联的结构化
数据信息。通过建立新闻事件与上市公司股票之间的映射关系模型，投研人员可
以迅速获得与新闻事件相关的投资信息，包括潜在影响的产业链、上市公司、影
响因素分析等，从而更好地把握市场动态，为投资决策提供及时依据。
❑ DeepSeek+ Coze：强大 Agent
强大的 AI Agent 开发平台，支持用户快速搭建和发布各类智能体，如聊天机器
人、内容写作等。通过集成大模型和插件系统，用户可以实现任务规划和自动化
操作，显著提升投研流程的智能化水平。
❑ 风险提示
算法风险：模型可能因温度参数等产生随机性结果，影响决策准确性。数据风
险：数据不准确或过时，可能导致预测失真。市场风险：金融市场波动，模型难
以精准预测。网络安全风险：数据泄露、模型被篡改等风险，威胁投资决策安
全。
分析师：陈奥林
执业证书号：S1230523040002
chenaolin@
分析师：陆达
执业证书号：S1230524070003
luda@
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视角》
2 《低估值反攻》
3 《DeepSeek 每日精读研报
Agent》
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正文目录
1 引言 ............................................................................................................................................................... 4
2 DeepSeek + Xmind：观点凝炼 .................................................................................................................... 4
3 DeepSeek + Kimi：解放 PPT ...................................................................................................................... 6
4 DeepSeek + 新闻：定位个股 ...................................................................................................................... 9
5 DeepSeek + Coze: 强大 Agent................................................................................................................... 11
6 风险提示 ..................................................................................................................................................... 13
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图表目录
图 1： Xmind 思维导图 ................................................................................................................................................................... 4
图 2： Xmind 树形图 ....................................................................................................................................................................... 4
图 3： DeepSeek-R1 思维链 ............................................................................................................................................................ 5
图 4： 返回 markdown 结果............................................................................................................................................................. 5
图 5： 本地保存 markdown.............................................................................................................................................................. 5
图 6： Xmind 导入 markdown，一键生成思维图 .......................................................................................................................... 5
图 7： Xmind 思维导图结果............................................................................................................................................................ 6
图 8： Kimi+调用 PPT 模板 ............................................................................................................................................................ 7
图 9： 投研成果要点浓缩 ................................................................................................................................................................ 8
图 10： 在线配置 PPT 风格和模板 ................................................................................................................................................. 8
图 11： 本地化保存 PPT 并调整 ..................................................................................................................................................... 9
图 12： Coze 平台 AI Agent 开发页 .............................................................................................................................................. 11
图 13： Coze Agent 嵌入网页 ........................................................................................................................................................ 12
表 1： DeepSeek-R1，从新闻定位到个股 .................................................................................................................................... 10
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1 引言
在当今信息爆炸的时代，金融市场的复杂性和信息的海量增长给投研工作带来了前所
未有的挑战与机遇。一方面，投研人员需要在海量的数据和繁杂的信息中迅速筛选出关键
内容，另一方面，市场动态的快速变化要求投研成果能够更及时、准确地转化为投资决
策。传统投研方式在面对这些变化时，逐渐显露出效率瓶颈，难以满足投研人员对快速、
精准信息处理的需求。
借助 AI 急速迭代的东风，投研智能化程度亦可大幅提升。通过集成 DeepSeek-R1 这
一强大的思考中枢，并与多种实用工具如 XMind、Kimi+、新闻映射和 Coze 等深度整
合，DeepSeek + 能够为投研人员提供从信息收集、整理分析到成果展示以及智能决策支持
的全流程助力。
无论是面对复杂的学术论文、冗长的研报，还是实时更新的新闻资讯，DeepSeek + 都
能迅速提取核心要点，将其转化为直观易懂的结构化信息，从而帮助投研人员快速把握研
究主题的关键脉络，激发研究思路，避免关键信息遗漏。同时，它还能够将投研成果以专
业、美观且多样化的形式呈现出来，满足不同场景下的展示需求，极大地节省了投研人员
在资料梳理和成果展示制作上所花费的时间与精力。
2 DeepSeek + Xmind：观点凝炼
精读论文/研报，特别是篇幅长或非母语的内容，有高时间成本和精力成本。通过
DeepSeek+Xmind，可以实现分钟级的研究精华抽取和逻辑整理工作。XMind 是一款免费
的思维管理软件，它不仅可以绘制思维导图，还能绘制鱼骨图、二维图、树形图、逻辑
图、组织结构图等。主要用于思维管理、商务演示、项目管理等。
对比传统手动绘制思维导图的方式，自动生成功能节省的时间与精力，提高投研前期
资料梳理的效率。思维导图形式对复杂信息直观呈现的优势，有助于投研人员快速把握研
究主题的核心要点与脉络，激发研究思路，避免关键信息遗漏。
图1： Xmind 思维导图 图2： Xmind 树形图
资料来源：Xmind，浙商证券研究所 资料来源：Xmind，浙商证券研究所
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以论文"Machine learning in the Chinese stock market." Journal of Financial Economics
(2021)为例，进行全流程演示。
第一步，使用 DeepSeek-R1 提取论文/研报的大纲和要点，并汇总为 markdown 文本。
提示词模板：
我是股票/债券/基金投研人员，请仔细阅读文章，整理文章大纲和要点，并以
markdown 格式返回结果。
图3： DeepSeek-R1 思维链 图4： 返回 markdown 结果
资料来源：DeepSeek-R1 大模型，浙商证券研究所 资料来源：DeepSeek-R1 大模型，浙商证券研究所
第二步，使用系统自带记事本，将 markdown 文本本地保存，并导入 Xmind 中。
图5： 本地保存 markdown 图6： Xmind 导入 markdown，一键生成思维图
资料来源：DeepSeek-R1 大模型，浙商证券研究所 资料来源：Xmind，浙商证券研究所
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第三步：使用 Xmind 一建生成思维导图或其他类型的结构图。
图7： Xmind 思维导图结果
资料来源：DeepSeek-R1 大模型，Xmind，浙商证券研究所
3 DeepSeek + Kimi：解放 PPT
DeepSeek + Kimi 可在几分钟内，基于对投研内容的理解，结合预设的模板库与设计规
则，自动将投研成果转化为可视化 PPT 模板。
一键生成的高效性，能够在短时间内将大量投研成果转化为专业、美观的 PPT 演示
文稿，满足快速汇报、客户展示、学术交流等多种场景需求。
Kimi 的 PPT 助手有突出的灵活性与多样性，展示系统提供多种行业风格、主题色调可
选模板库。用户还可根据需求自定义模板样式，如调整页面布局、字体样式、配色方案
等，以适应不同场合的个性化要求。
仍然使用"Machine learning in the Chinese stock market." Journal of Financial Economics
(2021)作为演示案例，展示全流程步骤。
第一步，使用 DeepSeek-R1 提取投研成果要点，并汇总为 markdown 文件；
提示词模板：
我是股票/债券/基金投研人员，请仔细阅读文章，整理文章大纲和要点，并以
markdown 格式返回结果。
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第二步，将投研成果原文和 DeepSeek-R1 要点输入到 Kimi+PPT 助手功能；
图8： Kimi+调用 PPT 模板
资料来源：Kimi，浙商证券研究所
第三步：Kimi 阅读原文后，结合 DeepSeek-R1 整理的要点，生成 PPT 大纲；
提示词模板：
我是股票/债券/基金投研人员，请仔细阅读文章，并结合输入的文章大纲和要点，制作
PPT。
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图9： 投研成果要点浓缩
资料来源：Kimi，浙商证券研究所
第四步：在线选择 PPT 模板和配色风格，本地化保存 PPT，并按需进行调整。
图10： 在线配置 PPT 风格和模板
资料来源：Kimi，浙商证券研究所
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图11： 本地化保存 PPT 并调整
资料来源：Kimi，浙商证券研究所
4 DeepSeek + 新闻：定位个股
系统通过自然语言处理技术对新闻文本进行语义分析、情感倾向判断以及实体识别
（如公司名称、行业术语、关键事件等）的处理流程，将其转化为与个股相关联的结构化
数据信息，建立新闻事件与相应上市公司股票之间的映射关系模型。可以帮助投研人员短
平快获得与新闻事件相关的投资信息。
提示词模板：新闻正文 + 身份表示 + 需求/目标。例如：
新闻：重磅！中国智造“Manus”横空出世：全球首款通用型 Agent，AI 新纪元真的来
了？！
我是中国股票市场投资研究人员。请分析上述新闻，并按以下字段返回数据表格：新
闻总结，潜在影响的产业链，潜在影响的 A 股上市公司，影响因素分析（收入、成本、估
值水平），利好或利空，影响置信水平。涉及到的上市公司越完整越好，分析的越细致越
好。要求数据表的列索引为字段，行索引为上市公司。
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表1： DeepSeek-R1，从新闻定位到个股
上市公司 新闻总结 潜在影响的产业链 影响因素分析（收入/成本/估值） 利好/利空 影响置信水平
寒 xx
全球首款通用型
Agent 发布，推动
AI 芯片需求
上游（AI 芯片）
收入：AI 芯片订单增长预期 30%+；成
本：研发强度维持高位；估值：国产替
代逻辑强化，PS 估值或翻倍
利好 高置信（80%+）
中 xx 光
算力需求爆发，服
务器厂商直接受益
上游（算力基础设施）
收入：AI 服务器出货量增速超 25%；
成本：供应链规模化降本；估值：算力
龙头溢价提升
利好 高置信（80%+）
浪 xx 息
通用 Agent 部署需
大规模算力支持
上游（AI 服务器）
收入：国内市占率第一（超 40%），
订单加速；成本：GPU 采购成本承
压；估值：PS 修复至行业均值
（）
利好 高置信（75%）
科 xx 飞
多模态交互技术为
Agent 核心能力
中游（算法开发）
收入：技术授权费模式打开，毛利率提
升至 60%+；成本：研发费用率超
20%；估值：PS 从 8x 向 15x 跃升
利好 中高置信（70%）
商 xx 技
通用 Agent 推动算
法平台商业化
中游（AI 平台）
收入：企业端定制化需求增加；成本：
研发费用率长期超 50%；估值：亏损
收窄预期带动估值修复
利好 中高置信（65%）
拓 xx
NLP 技术为 Agent
自主决策基础
上游（数据服务）
收入：政务/金融领域文本处理需求增
长；成本：数据采购成本上升；估值：
NLP 赛道稀缺性支撑 30x+ PE
利好 中置信（60%）
工 xx 联
智能制造场景率先
落地，已有 AI 质检
合作基础
下游（智能制造）
收入：AI 工厂解决方案占比提升至
15%；成本：人力成本下降 10-15%；
估值：高端制造溢价（PE 从
12x→18x）
利好
高置信（80%，已验
证）
金 xx 公
Agent 办公自动化
提升 WPS AI 附加
值
下游（软件服务）
收入：付费率从 45%向 60%突破；成
本：AI 模型训练投入增加；估值：
SaaS 化推动 PS 从 20x→30x
利好 中高置信（70%）
恒 xx 子
金融领域 Agent 实
现自动化投研/风控
下游（金融科技）
收入：金融机构 AI 采购预算增
30%+；成本：实施成本短期上升；估
值：金融 IT 龙头溢价（PE 50x→70x）
利好
中置信（60%，试点阶
段）
海 xx 声
高质量训练数据需
求激增
上游（数据服务）
收入：多模态数据集销售占比超
50%；成本：数据标注人力成本刚性；
估值：数据要素稀缺性支撑 60x+ PE
利好 中高置信（65%）
美 xx 团
智能家居场景或接
入 Agent 系统
下游（智能家居）
收入：高端智能家电溢价提升；成本：
研发投入增加；估值：IoT 生态估值重
构（PE 12x→15x）
利好
中置信（55%，待验
证）
比 xx
车载 Agent 可能整
合至智能座舱
下游（自动驾驶）
收入：智能化配置选装率提升；成本：
软件团队扩编；估值：科技属性强化
（PE 从 25x→30x）
利好 中置信（50%）
平 xxx 生
医疗领域 Agent 或
用于问诊辅助
下游（医疗 AI）
收入：在线问诊效率提升带动付费转
化；成本：AI 合规性投入增加；估值：
医疗 AI 落地加速（PS 5x→8x）
利好
低置信（40%，政策风
险）
埃 xx
传统工业机器人面
临 Agent 技术替代
风险
下游（自动化设备）
收入：低端产品线需求下降；成本：技
术转型压力；估值：赛道切换估值承压
（PE 35x→25x）
利空 中高置信（70%）
资料来源：DeepSeek-R1，浙商证券研究所所
模型返回结果基本符合预期。模型根据新闻映射的上市公司分属于产业链的上中下
游，包含上游的 AI 基建、中游的 AI 平台，下游的 AI+应用。影响因素分析部分，模型没
能按照预期对上市公司的要素进行演绎，看上去是从训练的文本中提取了一些相关的信
息。
因此，利用 DeepSeek 快速对新闻所影响的产业链和上市公司进行定位是可行的。但是
用户在应用过程中需结合其他投研方法与数据来源进行综合判断，避免因过度依赖单一新
闻信息而导致投资决策失误。
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5 DeepSeek + Coze: 强大 Agent
AI Agent 是一种超越简单文本生成的人工智能系统。Agent 可以根据用户的需求，进
行任务规划，并自动调用工具库中的各种工具。大模型可以被视为 Agent 的大脑，随着大
模型性能的快速提升，Agent 也在加快迭代。
Coze 是字节跳动旗下的一个低代码 AI 大模型智能体开发平台，支持用户快速搭建和
发布各类 Agent，如聊天机器人、内容写作、设计类等。Coze 提供了拖拽式的操作界面、
AI 大模型集成、插件系统、工作流机制等功能，适合非技术人员、开发者和企业用于开发
AI Agent。
用户在 Coze 平台上完成 Agent 开发后，可以将 Agent 发布到各种互联网媒体，包括扣
子商店、微信小程序、微信公众号、抖音等，也可以通过 API 方式集成到用的网页或者应
用程序中。
图12： Coze 平台 AI Agent 开发页
资料来源：Coze，浙商证券研究所
选择可调用工具的“大脑”
插入完成任务需要的功能插件
实时调试
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图13： Coze Agent 嵌入网页
资料来源：Coze，浙商证券研究所
通过上述操作，可以快速成功生成一个以 DeepSeek-R1 为大脑的，具备推理、文生
图、互联网查询、图片理解、链接阅读等功能的强大 Agent，并以极低的成本部署到互联
网媒介，从而使得用户可以更方便的调用 Agent 提供服务，增加互联网媒体的服务能力和
可用性。
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6 风险提示
算法风险
大模型的算法可能存在风险。例如，温度参数控制回答随机性。面对完全相同的提示
词，模型可能返回不同的结果。
数据风险
数据是大模型的基础，若数据不准确或过时，会导致模型预测结果失真。如使用过时
的财务数据训练模型，可能无法反映企业当前的真实状况，从而影响投资决策的准确性。
投资决策中使用的大模型可能涉及大量敏感数据，数据隐私和合规性问题至关重要。
市场风险
金融市场存在波动，如突发的经济危机、政治事件等，大模型可能无法及时准确地预
测这些波动。
网络安全风险
大模型涉及大量数据和复杂的计算过程，容易成为网络攻击的目标。网络安全风险可
能导致数据泄露、模型被篡改等问题，从而影响投资决策的可靠性和安全性。
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股票投资评级说明
以报告日后的 6 个月内，证券相对于沪深 300 指数的涨跌幅为标准，定义如下：
1.买 入 ：相对于沪深 300 指数表现＋20％以上；
2.增 持 ：相对于沪深 300 指数表现＋10％～＋20％；
3.中 性 ：相对于沪深 300 指数表现－10％～＋10％之间波动；
4.减 持 ：相对于沪深 300 指数表现－10％以下。
行业的投资评级：
以报告日后的 6 个月内，行业指数相对于沪深 300 指数的涨跌幅为标准，定义如下：
1.看 好 ：行业指数相对于沪深 300 指数表现＋10%以上；
2.中 性 ：行业指数相对于沪深 300 指数表现－10%～＋10%以上；
3.看 淡 ：行业指数相对于沪深 300 指数表现－10%以下。
我们在此提醒您，不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比
重。
建议：投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者
不应仅仅依靠投资评级来推断结论。
法律声明及风险提示
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