DeepSeek對比Manus股票分析案例:AI熱潮背后是技術革新還是營銷炒作?
在AI熱潮中,Manus的爆火引發(fā)了廣泛的關注與討論。它被宣傳為一款具有革命性的AI代理產(chǎn)品,但在技術突破與營銷炒作之間,公眾對其真實能力的質疑聲也日益高漲。本文將通過對比Manus和DeepSeek在股票分析案例中的表現(xiàn),深入剖析兩者的技術實力與分析結果的差異。
昨天,Manus爆火,又一個振奮人心的神作誕生了。
今天,興奮之后,一些疑問開始發(fā)出來,譬如下面的這些:
- Manus的爆火是一次精心策劃的營銷事件,其團隊擅長KOL營銷,利用媒體和大V的推波助瀾制造熱度。
- 采用邀請內測的限制,導致很多用戶無法體驗到該產(chǎn)品,這種舉動被質疑為“饑餓營銷+套殼炒作”。
- 在技術層面的創(chuàng)新不多,其核心技術是多模型封裝和預設工作流,而非底層模型的革新,技術護城河不夠深。
- 異步處理耗時較長,實際效率可能低于人工操作。
- Manus在開放環(huán)境下的通用性,無法真正操作本地軟件或適配復雜的企業(yè)系統(tǒng),更像是一個“云端腳本機器人”。
- Manus的產(chǎn)品出圈后,容易被大廠迅速跟進并搶占市場,其能力可能會被OpenAI、Claude等基礎大模型內化。
- 與底層研發(fā)相比,Manus的產(chǎn)品功能容易被復制,創(chuàng)業(yè)公司難以與擁有眾多應用矩陣的大廠競爭。
- 從目前給出的任務例子看,Manus的產(chǎn)出效果與價值感與Claude或GPT相比并沒有顯著差異,用戶價值仍有提升空間。
- 雖然Manus在UI交互范式方面有一定的價值,但還需關注其實際解決問題的能力。
有人問我怎么看,我想,創(chuàng)業(yè)公司不容易,多給一些時間看看吧,不著急馬上給結論,何況,很多人并沒有直接使用過,只是猜測。
下面,就我能看到的一手信息,我們用Manus在股票分析案例上和DeepSeek的分析做個對比,看看Manus的分析實力究竟如何。
Manus官網(wǎng)(https://manus.im)給出了明確的定義和官宣的產(chǎn)品視頻,視頻展示了3個應用案例。
Manus是什么
官網(wǎng)(https://manus.im)對自己的定義是:
翻譯為為中文:
放心交給Manus。
Manus是一款通用人工智能代理,架起思維與行動之間的橋梁:它不只是思考,更能交付成果。Manus擅長處理工作與生活中的各項任務,在您休息時完成一切。
官網(wǎng)的這個視頻話題在微信朋友圈刷屏了。
Manus能做什么?
Manus接受用戶的提示詞任務后,將文檔閱讀、網(wǎng)頁瀏覽、運行Python代碼等執(zhí)行過程,通過虛擬機圖形用戶界面在傳統(tǒng)AI對話框的右側進行了展示,十分直觀的展示過程,極大滿足用戶對AI工作的好奇心。
我的直觀感受是Manus把做任務過程透明呈現(xiàn)出來,就像快遞公司把整個快遞過程展現(xiàn)的本質一樣,信息鏈路的過程更加透明,從而增強用戶對信息生成的結果的信任感。
DeepSeek的出現(xiàn),讓用戶感受思考過程透明了,Manus進一步把思考之后,動手干活的過程透明,從想到干,又前進了一步。
一起看看Manus應用的三個案例展現(xiàn)了什么:
1. 簡歷篩選案例
用戶需要解決的問題:傳統(tǒng)人工篩選大量簡歷效率低下、容易出錯且耗時
Manus的做法:
- 自動解壓包含15份簡歷的文件
- 逐頁瀏覽每份簡歷并記錄重要信息
- 根據(jù)工作經(jīng)驗等重要維度對候選人進行排名
- 根據(jù)用戶需求生成Excel格式的排名報告
效果:大幅提高招聘流程效率。招聘人員可以將更多精力投入到面試等后續(xù)環(huán)節(jié),節(jié)省了約80%的時間和精力。
2. 房產(chǎn)調研案例
用戶需要解決的問題:購房者在房產(chǎn)選擇時需要綜合考慮多個因素(如社區(qū)安全、教育資源等),手動篩選信息復雜且耗時
Manus的做法:
- 將復雜任務拆解為多個步驟:研究社區(qū)安全、識別優(yōu)質學校等
- 通過網(wǎng)絡搜索和分析收集相關信息
- 編寫程序計算預算并篩選符合要求的房源
- 整合信息并撰寫詳細報告,包括社區(qū)安全分析、學校質量評估等
效果:為購房者節(jié)省了大量時間和精力。購房者可以根據(jù)報告快速了解房產(chǎn)情況,做出更明智的決策,節(jié)省了約60%的搜索和分析時間。
3. 股票分析案例
用戶需要解決的問題:普通投資者進行股票分析時,面對復雜的數(shù)據(jù)和專業(yè)術語,往往難以獲取準確信息和直觀展示
Manus的做法:
- 通過API訪問權威數(shù)據(jù)源獲取股票歷史數(shù)據(jù)
- 利用Python編寫代碼進行數(shù)據(jù)分析和可視化
- 根據(jù)分析結果創(chuàng)建并部署交互式網(wǎng)站展示股票相關性分析
效果:使用戶無需專業(yè)金融知識和編程技能,即可直觀地理解和分析股票相關性。用戶可以方便地在線瀏覽分析結果,節(jié)省了約70%的時間和精力。
Manus對三只股票相關性的分析報告
上面的第三個案例,是三支股票相關性分析,DeepSeek的創(chuàng)始人梁文鋒是量化交易的專家,我們用DeepSeek來點評一下Manus的這個股票分析實例,看看有什么發(fā)現(xiàn)。
交互方式的改變,大大增強用戶對AI輸出結果的信任感,那么在對NVDA(英偉達)、MRVL(美滿)、TSM(臺積電)三只股票相關性的最終的分析結果上,準確度如何呢?
我們應用AI深度思考和邏輯分析能力超強的DeepSeek對Manus的股票相關性分析案例進行了分析點評,并且讓DeepSeek也完成了同樣的分析任務,來看看分析結果和過程。
下圖是Manus對三支股票相關性的分析結果,左邊是相關性系數(shù),相關系數(shù)的取值范圍表示了不同程度的相關性:
不同顏色的柱狀圖分別是三支股票兩兩分析后的相關性,分別是總體相關、牛市相關、熊市相關、2022到2025年的相關。
Correlation Summary Across Different Periods
Manus還繪制了三支股票2022年到2025年的股價走勢,綠色是英偉達,藍色是臺積電,橙色是美滿,可以直觀的對比相關系數(shù)在圖形化上面的呈現(xiàn):
上面的圖是分析結論,我讓DeepSeek用大白話做個小結,哈哈,真的是很大白話:
總結結論(大白話版):
哥仨關系鐵,但沒鐵到穿一條褲子
英偉達(NVDA)和臺積電(TSM)相關性最高(0.7),相當于“你漲我也漲,你跌我也跌”的概率很大。
英偉達和邁威爾科技(MRVL)相關性次之(0.69),臺積電和邁威爾最低(0.64),但都屬于“同一條船上的人”。
行業(yè)大環(huán)境是共同老板
三家都是半導體行業(yè)的扛把子,行業(yè)景氣時一起嗨(比如AI芯片需求爆炸),行業(yè)倒霉時一起慘(比如供應鏈卡脖子)。
但各自業(yè)務有差別:英偉達搞AI芯片“高大上”,臺積電是“代工大佬”,邁威爾偏“數(shù)據(jù)基建”,所以股價反應不會完全同步。
投資別把雞蛋放一個籃子
如果同時買這三家,風險分散效果有限——因為它們經(jīng)常同漲同跌。
想降低風險,得搭配點其他行業(yè)(比如消費品、能源)的股票,或者找半導體里業(yè)務更不同的公司。
未來預測要留個心眼
數(shù)據(jù)包含未來(到2025年),但實際只能分析到現(xiàn)在的歷史數(shù)據(jù),未來可能變卦。比如臺積電如果被“卡脖子”,英偉達可能找其他代工廠,相關性就崩了。
一句話總結:這三家半導體公司股價“抱團取暖”,但還沒到生死與共的程度。投資別全押它們,得找點其他行業(yè)的兄弟來平衡風險!
DeepSeek對Manus的股票分析做個評價
下面,就讓DeepSeek對Manus的股票分析做個評價,具體做法是:
- 整理視頻中關于Manus對股票相關性分析的所有截圖,生成PDF文檔。
- 將PDF文檔上傳給DeepSeek,對文檔做解讀。
- 解讀之后,讓DeepSeek對Manus的分析報告做深度評價。
先看對比分析結論,后面附上Manus的股票相關性分析視頻和DeepSeek的股票相關性分析報告。
DeepSeek點評
Manus股票分析報告
先看結論,DeepSeek對Manus的股票分析打了4顆星。
最終評分:????(4/5)
點評:Manus在股票相關性分析中展現(xiàn)了高效的系統(tǒng)性與實用性,但在數(shù)據(jù)細節(jié)處理與深度歸因上仍有優(yōu)化空間,適合作為輔助決策工具,而非完全替代人工研判。
Manus方法論的優(yōu)勢:
- 系統(tǒng)性與自動化:覆蓋數(shù)據(jù)獲取到報告生成的全流程,減少人工誤差。
- 多維度分析:兼顧靜態(tài)、動態(tài)、分階段相關性,結論層次豐富。
- 用戶友好設計:交互式網(wǎng)站提升數(shù)據(jù)探索的靈活性。
改進建議:
- 增強數(shù)據(jù)魯棒性:補充復權處理、異常值過濾,提升分析準確性。
- 方法多樣化:引入非線性相關性指標,捕捉復雜市場關系。
- 深度歸因分析:結合財務指標或行業(yè)事件,解釋相關性變化的驅動因素。
- 風險量化:構建地緣政治或供應鏈沖擊的情景分析模型。
適用場景:
- 中短期投資決策:適合捕捉行業(yè)周期與技術協(xié)同效應。
- 組合風險監(jiān)控:通過滾動相關性動態(tài)調整持倉結構。
局限性:
- 數(shù)據(jù)依賴性:結論高度依賴歷史數(shù)據(jù),對突發(fā)事件的預測能力有限。
- 行業(yè)聚焦:結論主要適用于半導體板塊,跨行業(yè)推廣需謹慎。
再看分析:
Manus股票相關性分析方法與步驟點評
1. 數(shù)據(jù)獲取
優(yōu)點:
- 自動化高效:通過Python腳本調用Yahoo Finance API實現(xiàn)數(shù)據(jù)抓取,減少人工干預,提升效率。
- 數(shù)據(jù)覆蓋全面:獲取過去3年(2022-2025)的日級股價數(shù)據(jù),時間跨度合理,滿足中短期趨勢分析需求。
改進點:
- 數(shù)據(jù)源驗證:Yahoo Finance可能存在數(shù)據(jù)延遲或調整問題(如未復權價格),需補充說明是否處理了股票分割、分紅等調整。
- 容錯機制:未提及API請求失敗時的重試策略或異常處理邏輯(如網(wǎng)絡波動導致數(shù)據(jù)缺失)。
2. 數(shù)據(jù)預處理
優(yōu)點:
- 標準化流程:對齊日期、處理缺失值、生成日收益率數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)一致性。
- 歸一化處理:首日價格標準化為100,便于橫向比較不同股票的長期趨勢。
改進點:
- 異常值處理:未明確說明是否剔除極端波動(如財報發(fā)布日的異常漲跌),可能影響相關性結果。
- 數(shù)據(jù)清洗透明度:需補充具體方法(如線性插值填補缺失值,或直接刪除不完整日期)。
3. 相關性分析
優(yōu)點:
1)多維度分析:
- 靜態(tài)分析:計算整體Pearson相關系數(shù),快速評估線性關聯(lián)強度。
- 動態(tài)分析:滾動窗口(如30日)揭示相關性隨時間的變化,捕捉市場周期影響。
- 分階段對比:按年份(2022-2025)和市況(牛市/熊市)拆解,增強結論的精細度。
2)統(tǒng)計嚴謹性:提供p值驗證顯著性,確保結果可靠性。
改進點:
- 方法局限性:Pearson系數(shù)僅衡量線性關系,可補充Spearman秩相關或非線性模型(如協(xié)整分析)。
- 窗口選擇依據(jù):未說明滾動窗口長度(如30日)的合理性,不同窗口可能導致結論差異。
- 市場周期定義:需明確牛市/熊市劃分標準(如指數(shù)漲跌幅閾值),避免主觀偏差。
4. 可視化與交互設計
優(yōu)點:
- 圖表類型豐富:時間序列圖、熱力圖、散點圖、滾動相關性圖等,多角度展示數(shù)據(jù)關系。
- 交互式網(wǎng)站:用戶可動態(tài)切換視圖(如價格/收益率)、縮放時間范圍,提升探索性分析體驗。
改進點:
- 圖表注釋清晰度:部分圖表缺少單位標注或圖例說明(如熱力圖中的顏色刻度)。
- 移動端適配:未提及響應式設計的細節(jié)(如在小屏幕下圖表是否可讀)。
- 數(shù)據(jù)導出功能:用戶可能需要原始數(shù)據(jù)或圖表導出選項,當前功能未提及。
5. 報告與結論
優(yōu)點:
- 結構化輸出:分章節(jié)呈現(xiàn)方法論、關鍵結果、投資建議,邏輯清晰。
- 實際應用導向:結合行業(yè)背景(如AI芯片需求)解釋相關性,增強結論的現(xiàn)實意義。
改進點:
- 風險分析深度:地緣政治(如臺海局勢)僅定性討論,可量化其潛在影響(如事件沖擊下的相關性斷點)。
- 業(yè)績歸因不足:NVDA的超額收益歸因于“AI優(yōu)勢”,但需具體指標(如研發(fā)投入、市占率)支撐。
- 長期適用性:結論基于3年數(shù)據(jù),未驗證在不同經(jīng)濟周期(如衰退期)的穩(wěn)健性。
6. 自動化與代碼實現(xiàn)
優(yōu)點:
- 全流程腳本化:從數(shù)據(jù)抓取到可視化均通過Python腳本實現(xiàn),可復現(xiàn)性強。
- 模塊化設計:分拆為fetch_stock_data.py、preprocess_data.py等獨立模塊,便于維護。
改進點:
- 代碼注釋與文檔:代碼片段中缺少詳細注釋,新手可能難以理解邏輯。
- 錯誤日志記錄:未提及日志系統(tǒng),故障排查效率可能受限。
DeepSeek點評了Manus,那么同樣的股票分析任務交給DeepSeek,會有什么分析結論呢,下面讓DeepSeek輸出一個分析報告。
深度思考:
好的,用戶希望我基于之前的分析點評,用更嚴謹?shù)姆椒ê土鞒虒VDA、MRVL、TSM三支股票的相關性進行深度分析,并對比與Manus的結論是否有差異。首先,我需要回顧之前對Manus方法的評價,找出其不足之處,然后針對這些不足設計更嚴謹?shù)姆治霾襟E。
首先,用戶提到的Manus的不足包括數(shù)據(jù)預處理不夠詳細(如未處理復權數(shù)據(jù)、異常值)、相關性方法單一(僅用Pearson系數(shù))、市場周期劃分不明確等。我需要在這些方面進行改進。
接下來,我需要確定更嚴謹?shù)姆治隽鞒?。首先,?shù)據(jù)獲取部分需要確保使用復權后的價格數(shù)據(jù),避免股票分割和分紅的影響。然后,在預處理階段,需要明確如何處理缺失值和異常值,比如使用插值方法或刪除缺失日期,以及應用統(tǒng)計方法(如Z-score)檢測異常值。
在相關性分析方面,除了Pearson系數(shù),還應加入Spearman秩相關系數(shù)和協(xié)整分析。Spearman可以捕捉非線性關系,而協(xié)整分析能檢驗長期均衡關系。此外,需要明確滾動窗口的選擇依據(jù),比如使用30天或60天的窗口,并解釋選擇的理由。
市場周期的劃分需要基于客觀標準,比如使用標普500指數(shù)的漲跌幅來定義牛市和熊市,避免主觀判斷。另外,地緣政治風險需要量化,比如引入事件研究法,分析特定事件對相關性的影響。
在可視化方面,確保圖表有清晰的標注和單位,增強可讀性。同時,可以考慮使用動態(tài)可視化工具,如Plotly,提升交互性。
完成分析后,需要對比結果與Manus的結論,查看相關性強度、時間變化趨勢以及市場周期影響是否一致。例如,Manus發(fā)現(xiàn)NVDA與TSM的相關性最強,如果新方法下結果依然如此,則驗證了其結論;如果存在差異,需探討原因,如數(shù)據(jù)處理方法不同或分析模型更復雜。
最后,用戶可能需要了解新方法帶來的額外見解,比如非線性關系的存在或長期協(xié)整關系,這些是Manus未涵蓋的部分。同時,應指出分析的局限性,如數(shù)據(jù)時間跨度、外部事件的影響等,并提出未來改進方向。
整個過程中需要注意邏輯的連貫性,確保每一步分析都有明確的目的和方法論支持,結果解釋要結合行業(yè)背景,增強結論的說服力。同時,保持語言簡潔,避免技術術語過多,確保用戶能夠理解分析過程和結論。
DeepSeek基于改進方法的NVDA、MRVL、TSM股票相關性深度分析
一、方法論優(yōu)化與新增步驟
1. 數(shù)據(jù)獲取與預處理
- 數(shù)據(jù)源調整:使用復權后股價(Adjusted Close Price)避免分紅、拆股干擾。
- 異常值處理:采用Z-score法(閾值±3)剔除極端日收益率(如單日漲跌幅>15%)。
- 缺失值填補:對缺失交易日數(shù)據(jù),使用線性插值法填充(僅限非連續(xù)缺失)。
2. 相關性分析方法擴展
1)多指標計算:
- Pearson相關系數(shù):衡量線性關系。
- Spearman秩相關系數(shù):捕捉非線性/單調關系。
- 協(xié)整檢驗(Engle-Granger兩步法):驗證長期均衡關系。
2)動態(tài)分析優(yōu)化:
- 滾動窗口選擇:基于自相關函數(shù)(ACF)確定窗口長度(最終選擇60日窗口)。
- 市場周期劃分:以標普500指數(shù)漲跌20%為閾值定義牛市/熊市(2022年為熊市,2023-2025為牛市)。
3. 風險因子量化
- 地緣政治事件分析:引入臺海局勢指數(shù)(基于新聞情緒分析)與TSM股價的格蘭杰因果檢驗。
- 行業(yè)Beta分解:通過CAPM模型分離個股超額收益中的行業(yè)因素(半導體ETF:SOXX)。
二、分析結果與Manus對比
1. 整體相關性強度
結論差異:
- NVDA-TSM相關性略高于Manus結果,因使用復權價格減少數(shù)據(jù)偏差。
- MRVL-TSM協(xié)整性不顯著,表明兩者缺乏長期均衡關系,與Manus的“強關聯(lián)”結論部分矛盾。
2. 時間維度變化
滾動相關性(60日窗口):
- NVDA-TSM:2023年Q3最低至0.52(Manus報告為0.55),2025年Q1最高至0.85(Manus為0.81)。
- 分化原因:改進方法剔除異常值后,極端波動對相關性的干擾降低。
3. 市場周期影響
結論一致性:熊市相關性更高,但改進方法顯示差異縮?。ㄒ蛐袠I(yè)Beta分解后,個股特異性增強)。
4. 地緣政治量化分析
- 臺海局勢指數(shù)與TSM股價:格蘭杰因果檢驗顯示,局勢緊張度對TSM股價波動有顯著影響(p=0.02),但對NVDA/MRVL無直接因果性。
- 對相關性影響:2024年Q2臺海指數(shù)飆升期間,TSM與NVDA相關性下降12%,驗證Manus“地緣風險導致脫鉤”的定性結論。
三、新增深度發(fā)現(xiàn)
1. 非線性關系捕捉
NVDA-TSM的Spearman系數(shù)(0.705)> Pearson(0.718):表明兩者存在“同向但非比例變動”關系(如NVDA漲幅高于TSM時,相關性更強)。
2. 協(xié)整性差異
- NVDA-TSM協(xié)整性顯著:長期均衡關系存在,可能因技術綁定(NVDA依賴TSM先進制程)。
- MRVL-TSM無協(xié)整性:MRVL業(yè)務多元化(存儲、網(wǎng)絡芯片)降低對單一代工廠依賴。
3. 行業(yè)Beta分解結果
- NVDA行業(yè)Beta=1.2:對半導體行業(yè)波動敏感度最高。
- TSM行業(yè)Beta=0.9:代工業(yè)務弱周期性帶來相對穩(wěn)定性。
- 解釋相關性:NVDA-TSM的高相關性部分源于行業(yè)Beta重疊,而非純技術協(xié)同。
四、與Manus結論的異同總結
五、投資建議修正
1.組合優(yōu)化:
- 減少MRVL-TSM配置:因缺乏長期協(xié)整性,兩者對沖效果有限。
- NVDA-TSM組合附加波動率控制:需監(jiān)控臺海局勢與制程技術迭代風險。
2.策略調整:
- 非線性相關性利用:在NVDA-TSM價差擴大時(Spearman信號),可做多價差回歸。
- 行業(yè)Beta對沖:做空半導體ETF(SOXX)以部分抵消NVDA的高行業(yè)暴露。
3.風險監(jiān)控:
- 地緣政治指標:將臺海局勢指數(shù)納入相關性預警系統(tǒng)。
- 滾動窗口動態(tài)閾值:當60日相關性跌破0.5時,觸發(fā)組合再平衡。
六、分析局限與改進方向
- 數(shù)據(jù)頻率限制:日級數(shù)據(jù)可能忽略高頻交易的影響,可嘗試分鐘級數(shù)據(jù)。
- 非線性模型擴展:引入Copula函數(shù)刻畫尾部相關性。
- 產(chǎn)業(yè)鏈量化:通過投入產(chǎn)出表量化NVDA-TSM的技術依賴度。
結論
改進方法在驗證Manus核心結論(行業(yè)驅動、熊市高相關性)的同時,揭示了更復雜的非線性關系與結構性差異(如MRVL-TSM無協(xié)整性)。投資者需結合線性與非線性工具,動態(tài)管理半導體行業(yè)暴露風險。
好了,以上就是AI產(chǎn)品針對股票相關性分析的案例,大家感受一下Manus和DeepSeek的差異吧。
AI技術突飛猛進,大時代下的普通人,又面臨一次新的機遇和挑戰(zhàn),一起擁抱這個新時代。
專欄作家
Blues,微信公眾號:BLUES,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。深圳梅沙科技合伙人。20年豐富的職場經(jīng)歷,歷經(jīng)連續(xù)創(chuàng)業(yè)、騰訊、YY語音、迅雷等公司,目前致力于“教育+科技”產(chǎn)品創(chuàng)造。
本文原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉載
題圖來自 Unsplash,基于 CC0 協(xié)議
該文觀點僅代表作者本人,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理平臺僅提供信息存儲空間服務。
- 目前還沒評論,等你發(fā)揮!