前两天，DeepSeek发布了最新的大模型：DeepSeek-Coder-V2。 这款模型号称在代码和数学能力上超越了GPT-4-Turbo。 那我们在实战中应用一下，看看效果到底如何。在这篇文章中，我将向大家介绍如何使用DeepSeek_Coder_v2进行股票技术分析。以阿里巴巴股票（BABA）为例，我们将从数据收集、处理和分析等方面，详细阐述这一过程。由于篇幅有限， 请点击此处或在文末对完整代码、Jupyter notebook文档进行下载 。
获取股票数据
首先，我们需要收集股票的历史数据。这里使用
yfinance
库，它能够轻松获取股票的历史数据。之后，对数据进行预处理，包括填补缺失值和转换日期格式。
计算技术指标
接下来，我们使用
TA-Lib
库计算一些常用的技术指标，包括简单移动平均线（SMA）、相对强弱指数（RSI）、移动平均收敛散度（MACD）等10个技术指标。
使用DeepSeek API进行分析
将处理好的数据传递给DeepSeek_Coder_v2进行分析。我们需要构建技术指标数据，并发送给DeepSeek API。
技术指标可视化
我们使用Matplotlib库对数据进行可视化，展示10个技术指标和股票走势。
AI分析结果输出
最后，我们将技术指标数据传给DeepSeek-Coder-V2大模型，并让大模型扮演一个金融量化分析师对数据进行分析。
输出分析结果：
通过以上步骤，我们能够高效地利用DeepSeek_Coder_v2对股票进行一键式技术分析，并直观地展示分析结果。这种方法不仅提高了分析的效率，还能够提供更准确的投资建议。
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