我们都知道DeepSeek的前身是幻方量化创始人梁文锋为了将人工智能应用于金融交易而打造的，那么是不是可以说DeepSeek炒股很牛b了！！！

但问题来了——它炒股还差点啥？

你猜到了。没！有！实！时！行！情！

你让它来做选股？它说：“请提供一下你关注的股票数据。”你让它判断趋势？它说：“请先提供最近的K线数据。”——这就像你找个理发师，结果他跟你说：“你带把剪刀来。”

那我就开始琢磨了，要不给它装上实时行情数据，看看它到底能不能干点正事？嗯，还真行。今天我就来教你，怎么让DeepSeek连上A股实时行情，把它变成你的小炒股助理。聪明的你学会之后，分分钟能拿它当个工具人用

没有MCP就没得搞了

在MCP（Model Context Protocol）没有问世之前要实现给DeepSeek接入行情还是有点难度的。但现在有了就简单多了。

新建一个Python的虚拟环境，然后安装fastmcp、xtquant今天的2个主角

pip install fastmcp

安装xtquant比较复杂些 从https://dict./packages/xtquant_250516.rar下载xtquant的Python安装包 解压之后把它放到你对应的Python虚拟环境中，如下图：

行情从哪来

行情数据可以从tushare、akshare、掘金量化API、pytdx等第三方库获取，但是今天我们要讲的是从xtquant获取。 免费使用xtquant获取行情有个前提，你得有券商的miniQMT，这个不难获取，想开通可以找花姐。我这里有专门的渠道可以开通。

核心方法就2个：

from xtquant import xtdata
xtdata.download_history_data(stock_code=code, period='5m', incrementally=True,start_time=start_date)
history_data = xtdata.get_market_data_ex([], [code], period=period, count=count, dividend_type=dividend_type,start_time=start_date)

download_history_data负责下载历史行情，get_market_data_ex负责获取最新的行情

MCP服务怎么写

官方给了一个小demo，看完以后我直呼原来写个MCP这么简单

# server.py
from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP('Demo 🚀')

@mcp.tool
def add(a: int, b: int) -> int:
    '''Add two numbers'''
    return a + b

if __name__ == '__main__':
    mcp.run()

可以通过以下命令在本地运行mcp服务

fastmcp run server.py

源码来了

代码来了，不废话，你先看：

怎么给DeepSeek接通实时行情

接下来就告诉你，你得先有一个支持DeepSeek和MCP的客户端，这里以Trae为例https://www./从这里下载安装包

然后配置Trae的MCP服务

这是MCP的配置文件

{
  'mcpServers': {
    'xtquant-mcp': {
      'command': 'cmd',
      'args': [
        '/c',
        'H:\program\anaconda\envs\pymcp\python.exe',
        'H:\huajie_python\xtquant_mcp\main.py'
      ],
      'env': {
        'FASTMCP_PORT': '8080'
给你的DeepSeek装上实时行情，让他帮你炒股
      }
    }
  }
}

H:\program\anaconda\envs\pymcp\python.exe'替换成你的Python虚拟环境地址H:\huajie_python\xtquant_mcp\main.py 替换成你mcp服务的Python脚本文件 其它参数不变

运行的时候记得把miniQMT软件打开

让DeepSeek给我的股票提出操作建议

这是我写的一个提示词，供大家参考：

你是一名专业量化交易员，请基于以下实时行情数据（日线/分钟线），结合量价关系理论，分析{xxxxxx.SZ}的买卖信号。请逐步执行：

  1. 数据确认

  • 获取日线数据(200个交易日)

  • 获取60分钟线数据（100个K线）

  1. 量价核心指标计算

  • 计算OBV能量潮（累加每日成交量方向）[6,8]

  • 计算VPT量价趋势（价差百分比×成交量累加）[6]

  • 标记关键位置：前期高点/低点、成交密集区、突破阈值（>3%）[1,7]

  1. 买卖信号检测

买入条件（需同时满足）：

  • 突破信号：当日收盘价 > 前高 + 3%，且成交量 > 前5日均量150%[1]

  • 量价共振：价格上涨伴随OBV创新高（无顶背离）[8]

  • 位置验证：处于底部初升期（近3月跌幅>20%）或主升浪中继[7,8]

卖出条件（满足任一）：

  • 假突破信号：单日放量突破前高但次日回落至突破位下方[1]

  • 量价背离：价格新高但OBV/VPT未新高（顶背离）[6,8]

  • 高位滞涨：连续3日量能>均量120%但价格波动<2%[7]

  1. 风险控制规则

  • 止损位：买入价下方支撑位（最近放量阳线最低点）[7]

  • 仓位建议：底部突破配仓10%，主升浪中继配仓5%[5]

  1. 输出结构化结果
{
'交易信号': 'buy/sell/hold',
'可信度': '0-100%',  // 基于量价配合度
'价格区间': [支撑位, 压力位],
'亮点': '突破前高8.5元放量150%',
'风险提示': ['MACD顶背离', '换手率超15%']
}

接下来DeepSeek：开始讲故事了😆

再往下怎么玩？

当然你也可以把下单写成MCP服务，这样你只需要一句话

帮我买入贵州茅台10000股

然后DeepSeek就会通知MCP，MCP去调用下单接口帮你实现股票操作。更牛B的方式是，你给DeepSeek接入语音，这样你只需要说句话就把钱给赚了！

好了，今天就先聊到这。你先试试看这个“给DeepSeek喂实时行情”的玩法。如果你发现什么更好用的接入方式，记得回来告诉我，我也得升级一下我的“股市小秘”。

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花姐，专注于Python量化与股票策略研究，兼顾Python基础知识分享，内容实用接地气，擅长用代码解读市场，用策略提升认知，干货满满，务实至上。

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