一、被动投资时代需要更方便的指数检索方式
- 2021年以来，跟踪行业、主题类指数的被动指数基金迎来爆发式增长，产品数量急剧增加，同行业类别行业指数层出不穷，增加了被动指数产品的筛选难度。
- 传统指数筛选方式存在不足：关键词搜索难以穷举，行业概念抽象且与常见行业分类难以对应，成分股判断中行业概念与行业分类难以一一对应。
二、大语言模型在筛选行业概念指数中的应用
- 利用大语言模型结合指数要素、成分股信息、个股主营业务描述信息进行综合判断，输入目标概念名称即可自动获取概念指数清单及指数概念含量。
- 方法流程：
- 初筛：根据指数名称、编制方式初步筛选概念指数池。
- 概念含量计算：利用大语言模型判断指数成分股是否为概念股，计算指数的概念含量。
- 最终筛选：根据概念含量筛选出行业概念占比最高的指数。
- 方法优势：
- 无需固定关键词，通过对比行业概念判断指数是否涉及该行业概念。
- 初筛缩减范围，节约模型调用成本。
- 实现自主化操作，摆脱数据依赖，可自主设定筛选标准。
- 自动化效果较好，输入概念名称即可自动获得概念指数清单及其概念含量。
- 可替换大模型给出的概念含义，更有针对性地进行行业概念判断。
三、部分热门行业概念被动指数比较
- 比较了新兴消费、芯片、苹果产业链、创新药、新能源车、光伏等行业概念指数。
- 以新兴消费为例：
- 中证沪港深新消费指数与中证沪港深线上消费主题指数概念占比最高。
- 两者编制方式、成分股构成、历史业绩表现、挂钩的被动指数基金产品情况均有差异。
- 以芯片为例：
- 概念含量超过50%的指数共16个，其中7个概念含量达到100%。
- 中证半导体产业指数近5年业绩表现最佳，但收益波动较大。
- 跟踪国证半导体芯片指数的被动指数产品数量最多，管理规模最大。
- 以苹果产业链为例：
- 筛选出的苹果产业链概念指数均为消费电子主题指数，概念含量均超过60%。
- 中证消费电子主题指数收益及夏普比率更佳。
- 跟踪中证消费电子主题指数的被动指数产品数量已达到10只。
- 以创新药为例：
- 概念含量超过50%的指数共20个，超过90%的指数共6个。
- 创新药概念指数近年来表现不佳，中证港股通创新药（CNY）指数表现相对最好。
- 跟踪中证创新药产业指数的被动指数产品数量最多，管理规模最大。
- 以新能源车为例：
- 概念含量超过90%的指数共5个，多数有50个成分股。
- 国证新能源车电池指数近1年年化收益率达到14.47%，表现相对较好。
- 跟踪中证新能源汽车指数的被动指数产品最多，管理规模最大。
- 以光伏为例：
- 概念含量超过80%的指数共3个，其中两个为中证指数有限公司的产品。
- 华证清洁能源主题指数表现相对更好，夏普比率达到0.44。
- 中证光伏产业指数挂钩的产品最多，共24只，总规模达到247.31亿元。
四、风险提示
- 大模型输出的结果具有一定的随机性，不同的提示词可能产生不同的筛选结果。
- 大模型对于行业概念的理解可能存在一定的片面性，可能会对指数及概念股的判断存在一定的误差。
- 筛选范围中仅保留了部分指数公司发布的指数，搜索结果中可能会有少量遗漏的风险。
- 指数历史业绩不代表未来。
