AI赋能资产配置（三）：DeepSeek与风险“再平价”

摘要

核心观点： 本研报探讨了DeepSeek如何通过三种路径赋能风险平价策略，提升资产配置的收益潜力和风险控制能力。

关键数据和研究结论：

• 风险贡献度调整： DeepSeek结合宏微观经济数据、资本市场指标、分析师观点等，优化各资产的风险贡献度，基于周期特征进行微调。以国内股债商组合为例，年化收益从3.85%提升至4.2%，夏普比率提升至1.137。
• 回溯周期的调整： DeepSeek通过动态调整回溯期，根据不同市场周期优化风险平价策略的时间窗口。以国内股债商组合为例，年化收益率从3.85%提升至4.46%，夏普比率增至1.137。
• ETF组合配置优化： DeepSeek结合传统指标（如跟踪误差、溢价率、汇率波动性等）与前瞻性市场判断（如市值规模、持有结构等），优化ETF选取。AI选出的ETF组合年化收益率为7.18%，相较于非AI选基的6.75%，表现更优。

DeepSeek赋能风险平价： 策略表现在年化收益率和夏普比率上皆有优化，在国内、海外和全球配置中均已得到有效体现。以全球市场组合为例，组合年化收益6.8%→8.3%，组合配置夏普比率1.048→1.281。

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。