AI赋能资产配置：DeepSeek对国信多元资配框架的优化

国信多元资配框架优化：AI赋能

项目概述

本项目旨在解决原有5个短期资产配置模型采用“等权重”配置的局限性，通过接入DeepSeek实现“打分指示的股债强弱”指数的智能迭代优化，提升资产配置的前瞻性与决策有效性。

优化过程

1. 静态学习：将短期模型逻辑、底稿等核心信息投喂给DeepSeek进行训练。
2. 动态纠偏：挖掘历史数据中“先验权重”与“真实走势”的差异，迭代优化模型。
3. 推理应用：基于宏观指标预测值完成2025年全年的指数外推。

优化结果

• 等权重配置平均组合胜率38.52%。
• AI赋能权重优化（DeepSeek-V3）胜率提升至60.61%。

国信周期框架

• 短周期：基于美林时钟、周期叠加、货币信用、信贷库存、政策组合等框架，结合综合通胀指标，研判近月股债强弱。
• 中周期：关注“资产价格”向“内在价值”回归的路径，分析经济周期、企业盈利趋势等因素。
• 长周期：科技驱动的结构性变迁，科技革命驱动的40-60年的超长期经济周期。

DeepSeek优化资配模型的嵌入逻辑

• 确定每个基础模型的权重变化，基于Xgboost等算法挖掘先验权重对未来的解释程，以及与实际变化的差异。
• DeepSeek接入后，动态调整权重，优化配置策略。

DeepSeek优化资配模型的具体过程

• 输入阶段：输入短期框架的底层逻辑、初始权重、历史数据等。
• 训练阶段：DeepSeek接入Python环境，接收指令进行静态学习和动态纠偏。
• 应用阶段：基于预测的宏观指标，输出优化后的权重，生成“打分指示的股债强弱”指数，预测2025年股债强弱走势及国证价值、成长表现。

未来改进方向

• 接入更高性能的大模型（如DeepSeek-R1）。
• 优化指令设计，提升场景化资配能力。
• 精简语料，提升处理效率。
• 借助DeepSeek自动推算宏观数据。
• 探索其他方法生成更优的“先验权重”。

研究结论

• DeepSeek赋能后，国信资配体系在短周期、中周期、长周期维度均得到优化。
• AI资配框架下，组合风险收益表现继续优化，年化收益率上升0.27%，夏普比上升1.08倍。
• 预计2025年周期定位在震荡/复苏切换，大类资产（股债商）中股票胜率较高，五风格偏向金融/周期风格。

风险提示

• 模型过拟合风险。
• 数据口径调整风险。
• AI推理的不稳健性。