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大语言模型在投研中的应用：DeepSeek、QwQ-32B与Manus技术解析、投研场景与量化应用-太平洋证券-202503.pdf

大语言模型在投研中的应用：DeepSeek、QwQ-32B与Manus技术解析、投研场景与量化应用-太平洋证券-202503.pdf

这份报告探讨了大型语言模型在投研领域的应用，重点分析了DeepSeek、QwQ-32B和Manus三种模型的技术特性，并探讨了它们在不同投研场景中的应用，最后提出了一些量化研究的应用，以及未来演进方向。

一、核心模型技术特点：

  • DeepSeek-R1： 混合专家（MoE）架构，包含共享专家和领域专家，擅长深度推理和跨模态分析。其设计创新包括双流编码器（文本和代码）、多头潜在注意力（MLA）和冷启动数据策略。DeepSeek-R1的训练流程分为GRPO强化学习和SFT两个阶段，并提出了与 DeepSeek-V3 模型和 DeepSeek-R1-Zero 模型的不同。
  • QwQ-32B： 采用动态稀疏计算与混合精度量化，实现轻量高效。核心技术包括动态门控网络、FP8+INT4混合量化、渐进式蒸馏框架和双阶段强化学习训练策略。
  • Manus： 多代理架构，通过任务拆解和工具调用实现端到端流程自动化。其架构设计创新包括规划代理、执行代理和验证代理，核心技术在于沙盒隔离、异步云处理和工具链动态编排。

二、投研场景适配性分析：

  • 文本生成类任务： DeepSeek-R1擅长跨模态分析，QwQ-32B擅长处理超长文本，Manus则侧重于端到端流程自动化，例如自动化研报撰写、舆情监控与日报生成等。
  • 数据分析类任务： DeepSeek-R1在关联非财务数据分析方面有优势，QwQ-32B在精准提取财务指标方面表现出色，例如财务报表解读、另类因子挖掘等。
  • 决策支持类任务： Manus擅长组合优化辅助，DeepSeek-R1则在多因子非线性关系建模方面有应用，例如事件驱动策略等。
  • 模型选择决策树： 报告给出了一个模型选择决策树，用于根据任务类型、数据规模和是否需要调用工具来选择合适的模型。

三、量化研究中的技术适配：

  • 实时信号生成： QwQ-32B的低延迟响应能力使其在高频交易中具有优势，例如基于实时新闻情感与盘口数据的日内波动率策略。
  • 跨市场联动分析： DeepSeek-R1可以用于跨市场联动分析，例如美股期货与A股行业轮动的套利机会。
  • 自动化因子库管理： Manus可用于实现因子库的自动化管理，提高因子库更新效率。
  • 多因子模型的动态优化： DeepSeek-R1通过非线性关系建模来优化多因子模型。

四、本地部署：

  • 报告比较了DeepSeek-R1和QwQ-32B的本地部署，提供了不同版本（如满血版、蒸馏版、量化版）的硬件需求和部署工具，并给出了部署步骤。

五、未来演进方向：

  • 垂直化： 开发金融专用模型，优化复杂推理与合规性。
  • 实时化： 融合高频数据，动态优化量化策略。
  • 自动化： Agent驱动投研全流程，实现任务拆解、报告生成与个性化投顾。
  • 多模态化： 整合文本、图表、行情数据，提升因子挖掘与策略回测精度。
  • 普惠化： 开源生态+轻量化部署，降低中小机构AI投研门槛。
  • 合规化： 增强可解释性，满足监管透明化要求。
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