​​使用DeepSeek训练炒股模型可按数据准备、特征工程、模型构建、测试评估及应用调整几步操作，​​其能利用深度学习技术对金融市场数据进行分析，通过特征提取和模型训练来预测股票走势。

准备包含大量历史价格、交易量等关键财务指标的完整市场数据集，进行数据清洗、缺失值填充以及异常值检测；对提取的数据进行特征工程，分析可能影响股票价格的关键因素，如通过时间序列分析了解过去的价格波动模式，利用多元回归分析确定影响股票价值的主要因素；DeepSeek可采循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等深度学习方法，为找到最优参数组合，可使用网格搜索或随机搜索的方法实验，结合交叉验证技术减轻过拟合风险；模型训练完成后，用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和R²分数等常用评估指标充分测试评估性能；选定合适模型并充分测试后将其应用于实际交易，若发现某些股票表现不佳，可通过调整权重或修改超参数改善预测结果，持续监控模型表现及其背后的信号并及时调整。

不过要警惕利用DeepSeek等AI存在的风险，如虚假信息诱导等情况，真正有效的投资策略常难以轻易获取，AI价值在于辅助验证，最终交易决策权在人手中。