AI赋能资产配置（十五）DeepSeek解读中央政治局经济工作会议

经济研究·宏观专题 联系人：王奕群wangyiqun1@guosen.com.cn 证券分析师：董德志021-60933158dongdz@guosen.com.cnS0980513100001 证券分析师：田地0755-81982035tiandi2@guosen.com.cnS0980524090003 摘摘要要 Ø本报告基于政治局会议文本，通过AI+提示词工程，结构化提取政策表述内容，进行定性、定量分析 Ø定性分析：AI构建五档政策强度分级体系，完成政策倾向的定性判断。AI指示2025年4月25日政治局会议，出现“更加积极有为”“超常规逆周期调节”等表述，体现财政货币协同加码，强度划分至第4档“显著加力” Ø定量分析：构建了两套量化方法， Ø一是AI直接理解政策文本情绪（自主量化）。2025年4月政治局会议政策力度指数达0.68（满分为1），凸显稳增长导向下的政策加力信号Ø二是结合国信宏观政策力度指数，根据历史政策文本与指数关系度量政策强度（人机协同）。2025年4月政治局会议AI宏观政策力度指数录得2.75，显示政策已稳定运行在“加力区间”上沿 Ø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 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 目目录录 政治局会议文本结构化解读01 政策语义定性研判02 政政治治局局会会议议政政策策文文本本关关键键要要点点 Ø分析起点：理解政治局会议文本的结构特征 Ø为了让AI有效解读政治局会议文本，需对这类文本本身有清晰的认知和内容框架的把握。只有理解它“讲了什么、关注什么、变化在哪”，才能更有针对性地设计AI分析流程 Ø召开规律：中央政治局会议全年多次召开，与经济工作密切相关的会议主要集中在每年的4月、7月和12月，作为例行分析经济形势和部署经济政策的重要时间节点。这些会议内容具有模板化、文本结构较为固定的特点 Ø维度层级：有主线（面临形势与政策定调）也有分支（财政、货币、地产、内需、外贸等） 资料来源：Wind，中国政府网，国信证券经济研究所整理 政政治治局局会会议议文文本本内内容容解解析析 研研究究框框架架 Ø在理解了中央政治局会议的结构与表达方式之后，我们可以将政策表述转化为可分析的信息，进而进行系统的定性与定量分析Ø定性分析（AI提取原文+ AI理解政策力度） Ø先构建提示词工程，让AI进行识别，逐条提取政治局会议中与经济政策相关的表述。在此基础上，让AI理解语义强弱和政策导向，并进行定性判断，按照宏观政策“强度”分为若干等级 Ø定量分析 Ø模型自动评分（AI自动打分）：由AI模型基于文本语义自动打分，生成每次会议各政策维度的强度指数。不依赖任何人工标签，实现全自动量化分析Ø人机协同量化（AI+ HI打分）：将国信政策力度指数作为训练样本输入AI，利用语言模型进行关系建模，用训练好的模型模拟人工评分过程，具有“AI理解+人类标准”的特征 目目录录 政治局会议文本结构化解读01 02 模型自主定量分析03 逐逐期期提提炼炼文文本本构构建建政政策策库库 Ø为了让AI能够批量、系统地逐期提炼政治局会议中的政策原文表述，本报告设计了一套高质量的提示词体系，使AI在理解文本语境的基础上，自动识别并提取与各宏观政策维度高度相关的内容，模拟分析师的阅读与归类过程 逐逐期期提提炼炼文文本本构构建建政政策策库库 图9：政策库的构建Ø基于上述的提示词工程，让AI执行重复性工作，逐期梳理提炼原文，构建二维政策库（时间维度+政策维度），如图9所示 应应用用环环节节：：AAII定定性性分分析析政政策策语语义义三三步步法法（（““感感--标标--锚锚””）） Ø全景感知：培养AI的“上帝视角”感知能力，使AI全面把握政策语境与语义脉络，摸清语义强度上下边界 DDeeeeppSSeeeekk输输出出定定性性分分析析结结果果 定定性性分分析析结结果果可可视视化化展展示示 Ø图13刻画了2011—2025年政治局会议宏观政策力度的定性演进趋势 Ø分档体系：政策划分共五档，横跨“常态维持”至“危机应对”Ø以稳为主：整体看，政策多数年份偏稳，强度集中在第1-2档；Ø因势加力：2020年疫情冲击、2022年及2023年后多次外部压力下，政策频繁进入第4档，体现出政策加力与风险环境的动态匹配 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 目目录录 政治局会议文本结构化解读01 政策语义定性研判02 AAII自自主主定定量量分分析析：：语语义义打打分分框框架架识识别别政政策策强强度度演演进进 Ø目标：基于大语言模型的语义理解能力，构建0-1连续评分机制，自动识别政治局会议文本中的政策强度表述 Ø特点：模型不依赖人工标签，直接从语言表征中提取力度特征，形成连续时间序列 Ø频率对标： Ø政治局经济工作会议通常集中于每年的4月、7月和12月，是典型的低频事件性数据Ø国信宏观政策力度指数、财政政策力度指数、货币政策力度指数则是以月度频率持续更新Ø以月度为基准频率，将政治局会议评分通过线性插值填补至完整月度序列，实现与国信指数的节奏对齐 Ø结果：AI给出的财政与货币政策力度评分与国信指数走势高度一致，趋势识别能力突出，拐点匹配相对良好 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 AAII自自主主定定量量分分析析：：细细分分维维度度结结果果呈呈现现 Ø实际上，政治局会议的政策表述体系更为丰富，除了财政、货币政策之外，还涵盖房地产、民生、内需、外贸等多个方向 Ø为全面刻画政策取向，我们进一步对各子维度AI量化 Ø图17以热力图形式刻画各维度政策力度的逐期变化，色彩越趋近红色，代表政策发力越强，用于揭示政策关注重心的时序演化 政政策策力力度度环环比比持持稳稳，，同同比比加加力力 Ø环比：2025年4月会议延续了去年年末的基调，财政、货币、外贸、地产等政策力度维持高位。会议对内需政策的强调显著增强，体现出结构性发力导向，AI评分指示，内需政策力度环比提升明显 Ø同比：与2024年4月会议相比，2025年4月会议在总基调、财政、货币、地产和外贸政策上的评分均有所上升，呈现出政策总体加力的态势 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 目目录录 政治局会议文本结构化解读01 政策语义定性研判02 模型自主定量分析03 模模型型自自动动定定量量分分析析vvss人人机机协协同同定定量量分分析析 Ø量化方法对比： ØAI自主打分：基于语言模型对历年政策文本的通读与语义建模，形成“上帝视角”感知。无需人工标签，直接对文本语义强度进行评分。AI+外部不可控框架——完全基于自身语义建构打分，脱离国信分析框架 Ø人机协同打分：引入人工经验作为训练信号，将国信政策力度指数作为标签，构建有监督语料，训练语言模型模拟分析师打分逻辑。AI+内部可控框架——以国信指数为标签训练，语义由AI拟合人工标准，更贴近既有体系 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 锚锚定定对对象象：：国国信信宏宏观观政政策策力力度度指指数数 Ø国信宏观政策力度指数 Ø测算方法：对“货币政策力度指数”和“财政政策力度指数”进行标准化处理，并将标准化结果相加Ø财政政策力度指数：基于广义财政收入增速、广义财政支出增速、广义赤字率同比三项指标，分别标准化后，进行加权组合（收入方向取负，支出与赤字率方向取正）Ø货币政策力度指数：纳入价格型指标（如R001利率、存单加权利率）和数量型指标（如MLF净投放、法定存款准备金率），标准化处理后统一加总，全面反映货币政策松紧程度 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理 人人机机协协同同定定量量分分析析结结果果展展示示：：政政治治加加码码，，强强势势托托底底 ØAI政策力度指数解析（2025年4月政治局会议） Ø总体力度指数跃升高位：2025年4月政治局会议的AI宏观政策力度指数为2.75，与2024年12月持平，显示政策整体维度进入明确“加力区间” Ø财政政策延续强势托底：AI财政政策力度指数仍维持高位，体现出财政端延续扩张取向，专项债与特别国债协同发力，政策节奏平稳有力 Ø货币政策发力显著：货币政策指数继续维持在宽松区间顶部，体现出降准降息、结构性工具创新等多措并举的定向调控特征，为稳增长营造宽裕货币环境 资料来源：DeepSeek，Wind，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 AAII助助力力文文本本深深挖挖，，洞洞察察政政策策语语言言信信号号 Ø关键词全景呈现 Ø基于自然语言处理技术生成2024年4月政治局会议词云图，AI自动识别高频词，直观呈现政策语言的关注重心与主线走向（图29） Ø环比变化监测 ØAI对比2024年4月与2023年12月会议文本，提取高频词环比变动，捕捉政策表述中新增强调或热度回落的要素，辅助识别阶段性政策切换（图30） Ø同比脉络追踪 Ø对比2024年4月与2023年4月会议文本，跟踪政策关键词年度演进路径，定位持续关注、结构转向与新旧政策焦点的更替（图31） 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理 目目录录 政治局会议文本结构化解读01 风风险险提提示示 一、模型过拟合风险：DeepSeek的训练依赖于投喂的框架语料与底稿数据，多维框架下存在过拟合风险 二、数据口径调整风险：宏观指标统计口径的调整可能带来AI配置结论的改变 三、AI推理的不稳健性：AI模型的输出结论具备一定随机性，多次生成可能产生不同的结果 分析师承诺 作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道；分析逻辑基于作者的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求独立、客观、公正，结论不受任何第三方的授意或影响；作者在过去、现在或未来未就其研究报告所提供的具体建议或所表述的意见直接或间接收取任何报酬，特此声明。 重要声明 本报告由国信证券股份有限公司（已具备中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）制作；报告版权归国信证券股份有限公司（以下简称“我公司”）所有。本报告仅供我公司客户使用，本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式使用、复制或传播。任何有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观点，一切须以我公司向客户发布的本报告完整版本为准。 本报告基于已公开的资料或信息撰写，但我公司不保证该资料及信息的完整性、准确性。本报告所载的信息、资料、建议及推测仅反映我公司于本报告公开发布当日的判断，在不同时期，我公司可能撰写并发布与本报告所载资料、建议及推测不一致的报告。我公司不保证本报告所含信息及资料处于最新状态；我公司可能随时补充、更新和修订有关信息及资料，投资者应当自行关注相关更新和修订内容。我公司或关联机构可能会持有本报告中所提到的公司所发行的证券并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或金融产品等相关服务。本公司的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中意见或建议不一致的投资决策。