19｜当DeepSeek读懂了研报：从关键词统计到语义觉醒
陈旸
你好，我是陈旸。
请想象这样一个场景：A 股财报季，就在今晚 8 点，市场上有 1000 家上市公司同时发布了年报。每一份年报平均 100 页，总共 10 万页。作为一个交易员，你会怎么办？ 你只能挑你关注的那两三家看，其他的只能放弃。你根本看不过来。
但此时，顶级对冲基金（比如 Two Sigma）的服务器正在疯狂运转。在财报发布的 0.1 秒内，AI 算法已经通读了这 5 万页文档，提取了关键数据，对比了历史措辞的变化，计算出了管理层情绪分，并自动下达了买卖指令。
等你第二天早上醒来，看到新闻说某公司业绩超预期准备买入时，你会发现股价早已高开 5%，因为昨晚 AI 已经把最肥的那块肉吃掉了。这就是 AI 大模型带来的降维打击。在 AI 量化思维里，文字就是另类的 K 线。谁能最快地解码文字，谁就拥有了信息霸权。
史前时代：只会数数的笨小孩
AI 读研报的能力，不是一夜之间长出来的。它经历了一个从人工智障到人工智能的进化过程。最早期的 NLP（大概 2010 年前），用的方法叫词袋模型（Bag of Words）。这就像教一个刚学说话的小孩。他不懂语法，不懂逻辑，他只会数数。
策略逻辑：
建立一个情感词典：
正向词：增长、突破、盈利、超预期……
负向词：亏损、下降、风险、诉讼……
数一数研报里，正向词出现了多少次，负向词出现了多少次。
得分 = 正向词数量 - 负向词数量。
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