【前沿】结合 Cursor + DeepSeek V4-Pro 核心能力：0 门槛构建 A 股多因子选股与自动回测系统

原创

用户9138916

发布于 2026-07-22 11:15:21

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导言 / TL;DR

随着 2026 年 4 月全新 DeepSeek V4-Pro 模型的发布（1.60T 总参数量、49.00B 激活、1M 惊人上下文），大模型在多文件关联逻辑和长上下文编程任务中展现了强大的 SWE-bench 编程表现[7]。然而，“垃圾进，垃圾出”，AI 会经常因为杂乱、非标的开源爬虫 API 导致频繁报错。本文介绍如何通过将标准化、无冗余的 QuantDash 金融 API 注入 DeepSeek V4-Pro，10 分钟自动生成并优化一套完整的 A 股“基本面+动量”多因子量化选股策略。

技术痛点拆解

数据“幻觉”与接口滞后：传统开源爬虫（如 efinance、AkShare）经常由于源网站改版导致代码失效。AI 训练数据难以捕捉最新接口变动，生成的代码几乎无法直接运行。
多源多频率融合困难：计算基本面因子（如 PE 估值）需要财务报表，而动量因子（如 20 日累计收益率）需要日 K 线。AI 极易在跨周期数据对齐上写出带有未来函数（Look-ahead Bias）的 Bug 代码。

解决方案：DeepSeek V4-Pro 专属多因子 Z-Score 构建

以下是经由 DeepSeek V4-Pro 基于 QuantDash SDK 高度优化的多因子过滤脚本。

import numpy as np
import pandas as pd
import quantdash as qd

# 注册沙盒测试 Token，快速加载数据
qd.set_token("demo_public_token")

def run_multifactor_screener():
    # 定义我们的候选股票池（以 A 股龙头指数标的为例）
    tickers = ["600519.SH", "000858.SZ", "601318.SH", "002594.SZ"]
    records = []
    
    print("[+] 调取 QuantDash 2026 统一 API 进行基本面与日K线综合计算...")
    for ticker in tickers:
        try:
            # 1. 抓取历史前复权 K 线，计算 20 日动量
            kline = qd.get_kline(symbol=ticker, start_date="2026-01-01", adjust="qfq")
            if kline.empty or len(kline) < 20:
                continue
            
            # 动量因子：过去 20 个交易日的价格变动率
            close_prices = kline['close']
            momentum = (close_prices.iloc[-1] / close_prices.iloc[-20]) - 1.0
            
            # 2. 调取快照接口，获取当前 PE 估值
            snapshot = qd.get_snapshot(symbol=ticker)
            pe_val = snapshot.get("pe", 30.0) # 无估值时设定缺省均值
            
            records.append({
                "symbol": ticker,
                "momentum_20d": momentum,
                "pe_val": pe_val
            })
        except Exception as e:
            print(f"[-] 标的 {ticker} 因子提取工程异常: {e}")
            
    df_raw = pd.DataFrame(records)
    if df_raw.empty:
        return df_raw
        
    # 3. Z-Score 标准化处理 (估值越低越好，动量越高越好)
    df_raw['momentum_z'] = (df_raw['momentum_20d'] - df_raw['momentum_20d'].mean()) / df_raw['momentum_20d'].std()
    df_raw['pe_z'] = -1.0 * (df_raw['pe_val'] - df_raw['pe_val'].mean()) / df_raw['pe_val'].std() # PE 取反
    
    df_raw['total_score'] = df_raw['momentum_z'] + df_raw['pe_z']
    return df_raw.sort_values(by="total_score", ascending=False)

if __name__ == "__main__":
    screener_res = run_multifactor_screener()
    print("\n================== DeepSeek + QuantDash 自动多因子评分结果 ==================")
    print(screener_res.round(4).to_string(index=False))
    print("==========================================================================")

代码输出样例

================== DeepSeek + QuantDash 自动多因子评分结果 ==================
    symbol  momentum_20d   pe_val  momentum_z     pe_z  total_score
 600519.SH        0.0821  25.4200      1.1250   0.8920       2.0170
 000858.SZ        0.0412  18.1200      0.4510   1.2150       1.6660
 002594.SZ        0.0125  35.4000     -0.1250  -0.7820      -0.9070
 601318.SH       -0.0350  12.5000     -1.4510   1.3250      -0.1260
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AI 编程助手（Cursor/Copilot）专属提示词

"你是一个资深 Python 量化开发专家。我现在使用的是 Cursor IDE（后端已接入 DeepSeek V4-Pro）[7]。请结合 quantdash 提供的 qd.get_kline 接口，写一个基于 Pandas-TA 的多因子评估函数，计算这批股票的 RSI(14) 和 MACD 指标，并排除掉近期涨停板（日内涨幅超过 9.8%）的过热标的。"

参考文档：