使用DeepSeek（或任何类似的人工智能技术）在股市搞钱是具有高度风险且不靠谱的，以下是多方面原因：
一、股市的复杂性
1. 受多种因素影响
股市的走势受到宏观经济数据（如GDP增长率、通货膨胀率、利率等）、公司基本面（包括盈利状况、资产负债表健康程度、行业竞争地位等）、政治局势（例如选举结果、贸易政策等）、社会突发事件（如自然灾害、公共卫生事件）等众多因素的综合影响。
例如，一家公司可能发布了盈利超预期的财报，但由于宏观经济政策收紧，利率上升导致整个市场资金成本增加，股价仍然可能下跌。这种复杂的相互作用很难被人工智能模型完全精准地捕捉到。
2. 市场情绪难以量化
投资者情绪对股市有着巨大的影响。市场情绪包括乐观、悲观、恐慌、贪婪等心理状态。当市场情绪高涨时，即使一些股票估值过高，也可能继续上涨；反之，当情绪低落时，股票可能被过度抛售。
例如，在2020年新冠疫情爆发初期，恐慌情绪弥漫市场，许多股票遭遇大幅抛售，尽管一些公司的长期基本面并没有发生根本性变化。而这种情绪因素很难用数据准确地表示并被人工智能模型有效利用。
二、人工智能模型的局限性
1. 数据的局限性
人工智能模型依赖于数据进行训练。对于股市而言，历史数据并不能完全代表未来的情况。金融市场是一个动态的、不断发展变化的系统，新的市场结构、交易规则、金融产品不断涌现。
例如，在过去，加密货币市场的规模较小且交易模式相对简单，随着加密货币市场的迅速发展，其交易规模、监管环境等发生了巨大变化，基于早期数据训练的模型很难适应新的市场状况。
2. 模型的假设与实际偏差
许多人工智能模型在构建时基于一定的假设，如数据的分布假设等。而金融市场的数据往往不满足这些理想化的假设。例如，股票价格的波动并不一定是平稳的，可能存在突然的跳跃和尖峰。
像DeepSeek这样的模型可能在训练数据上表现出较好的拟合效果，但一旦应用到实际的、充满不确定性的股市中，可能会出现较大的偏差。
3. 过拟合风险
在训练人工智能模型时，如果模型过于复杂或者训练数据过度拟合，就会导致模型在训练集上表现很好，但在新的数据（如未来的股市数据）上表现很差。
例如，一个过度拟合了某几只股票历史价格走势的模型，可能会将这些股票的一些偶然特征当作普遍规律，当市场环境发生变化时，模型就无法做出准确的预测。
三、不可预见的风险
1. 黑天鹅事件
金融市场中经常会发生一些不可预见的黑天鹅事件，如2008年的美国次贷危机。这些事件具有极低的发生概率，但一旦发生，就会对股市产生巨大的、灾难性的影响。
人工智能模型很难提前预测到这类事件，因为它们往往超出了历史数据的范畴和模型的常规预测能力。
2. 监管和政策风险
政府的监管政策对股市有着直接的影响。例如，新的税收政策、行业监管加强（如对金融科技公司的监管）等都可能改变股市的格局。
这些政策变化是人工智能模型难以提前预知的，而且政策的影响方向和程度也难以准确量化到模型中。
在股市中进行投资需要综合运用金融知识、风险评估、投资策略等多方面的能力，并且没有一种方法可以保证在股市中稳定盈利。
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