AI在投资研究和决策中的应用实践

时间：10月28日参会人：国信分析师 全文摘要 总量分析师分享了人工智能（AI）在投资研究和决策中的应用实践，强调了AI在处理市场复杂信息、政策理解及债券投资方面的优势，能有效提升工作效率和准确性。AI还被用于增强ESG投资策略和辅助固定收益投资，展现了其在投资决策中的辅助作用。分析师强调，尽管AI工具能提供有价值的洞察，最终的投资决策应由具备特定投资框架和风险控制体系的投资者做出。未来，将探讨如何利用智能投顾构建个性化的资产配置体系，以更好地满足日常理财需求。整体而言，这段分享旨在展现AI作为辅助工具，如何与人类智能合作，共同提升投资领域的研究和决策水平。 章节速览 00:00AI策略在智能投资中的应用 分享了AI在主题投资、政策理解、债券资产判断及ESG风险识别中的应用，强调大模型高效提炼信息能力，提升投研效率，推动可持续发展。 01:44大模型助力主题投资：从困境反转到热点催化 市场从2022年下半年起，转向困境反转与主题投资双主线驱动，中小盘股表现突出，新主题如深海经济、可控核聚变兴起。大模型工具，如阿尔法派的主题选股agent，通过逻辑推演筛选产业链标的，评估成长空间，为投资者提供高效精准的投资建议。 05:27主题选股与AI协同在投资决策中的应用 主题选股通过初步筛选不符合主题的标的，缩小投资范围，尤其在热点催化初期，为投资者提供一个宽松的范围。然而，具体投资决策仍需深入分析和人类智慧的判断，特别是在提升持有周期时。案例中，通过三年跟踪人工智能主题，展示了主题选股与AI协同在投资决策中的作用，强调了人机结合的重要性。 06:33人工智能投资：从主题到成长的价值链分析 对话深入探讨了人工智能投资在A股市场的表现，从主题投资到成长投资，再到价值投资的不同阶段和特点。主题投资持续时间短，成长投资关注未来市场空间和资本开支，而价值投资则基于合理估值和盈利增长。分析了国内外人工智能产业链各环节的投资逻辑，强调了上游资本开支对市场估值的影响，以及下游应用端盈利兑现的重要性。整体呈现了人工智能投资的多维度视角和时间布局策略。 10:35大模型在主题投资中的多维度分析应用 对话讨论了大模型如何在主题投资中结合技术分析和资金流向，以多维度分析判断买入时点和持有时间，减少建仓成本。同时，介绍了通过特定模型筛选投资标的，满足不同投资者偏好，如国央企、高股息或特定领域，以及分析政策市对内需板块的影响，强调了在市场调整时防御性投资的重要性。 15:06政策市分析与AI在投资决策中的应用 对话讨论了政策市对市场影响的分析，特别是通过AI技术解读政策文本并构建政策强度指数，以实现对市场趋势的提前预判和精准投资。方法包括学习重要会议表述、对比政策措辞、分析政策力度并进行定量化评分，从而辅助在股票和债券市场的左侧布局，捕捉市场拐点。 20:22大模型在政策解读中的应用与价值 对话探讨了大模型在货币政策解读中的优势，相较于传统方法，大模型能更精准地理解前后文，提供高效辅助。通过具体案例，如货币政策委员会例会的分析，展示了大模型在识别政策表述差异、总结要点和评分政策强度方面的能力。强调大模型适合作为智能辅助工具，而非全自动驾驶的角色，为宏观策略研究者提供有力支持。 23:12AI在自动驾驶与金融分析中的应用与局限 对话讨论了AI在自动驾驶中的三种参与模式：全自动、半自动和辅助代驾，以及在金融分析中的应用，如政策力度指数的编制。全自动模式在政策文本语义识别时可能产生误判，而半自动结合宏观指标验证和大语言模型功能，可显著提高准确度。建议AI参与程度控制在50%-75%，最终决策需人工验证，避免过度依赖大模型。 26:27AI在债券投资领域的应用与策略 讨论了在债券投资中，AI如何通过分析长短期利差、收益率曲线形态及高频数据等，辅助投资者进行资产价格研判，而非单纯赌方向。强调了数据筛选与挖掘的重要性，以及AI在预测收益率曲线走势上的应用，指出短期预测效果更佳，建议谨慎博弈方向，特别是在加杠杆资产上。 31:56大模型助力国内债券与A股市场投资策略优化 通过学习所罗门兄弟公司关于收益率曲线的报告，结合国内债券与A股市场，利用大模型进行利率债与信用债的投资组合构建，实现宏观面、资金链等多因素下的策略切换，有效规避违约风险并提升信用溢价，同时探索ESG投资的AI加持路径，以期在波动性降低的同时提升收益率。 36:27AI在ESG投资中的应用与挑战 报告探讨了AI在ESG投资领域的作用，包括如何通过AI技术筛选高质量ESG报告和基金，以及如何利用AI进行环境维度分析、行业对标和评分。尽管AI在数据处理和文本分析方面展现出优势，但其准确性和可靠性仍需进一步提升，尤其是在精细化ESG评级方面。报告还提到，AI与人类决策的结合是提升工作效率和决策质量的关键，强调了最终决策权应掌握在人类手中。 思维导图 问答回顾 发言人问：在AI投研实战中，大模型如何在市场信息纷繁复杂的情况下帮助我们快速准确地辨别高频数据和新闻对资产价格的影响？ 发言人、发言人答：在市场主题投资语境下，大模型利用其在语言和文字处理上的高效提炼能力，能够帮助我们快速识别并分析高频数据以及相关新闻对我们市场资产价格可能带来的扰动。 未知发言人问：大模型如何结合中国A股市场的特质进行精准政策理解，并应用于投研范式中？ 未知发言人答：我们会在这一部分讨论如何将大模型对政策精准的理解融入到A股市场的投研实践中，特别是在政策市和经济师相关的研究上。 发言人问：在固定收益领域，大模型如何辅助判断债券类资产的投资？ 发言人答：在债权类资产研究中，大模型可以辅助我们进行判断，尤其是在债券投资方面，通过分析相关数据和信息，帮助我们做出更准确的投资决策。 未知发言人问：ESG领域中，大模型如何助力识别投资风险并推动可持续化发展？ 未知发言人答：在双碳目标催化下的ESG领域，大模型能够帮助我们识别潜在的投资风险，促进ESG向AI赋能的可持续化发展之路。 发言人问：大模型如何协助捕捉和分析热门主题投资机会？ 发言人答：从2022年下半年开始，大模型如阿尔法派的主题选股agent被应用于发现和筛选符合特定条件的投资标的，比如特种机器人等热门主题，通过机器学习和逻辑推演技术来梳理产业链、评估成长空间，并为投资者提供精选的投资标的和推荐依据。 发言人问：成长投资与景气投资有何区别，以及大模型如何帮助我们理解人工智能主题下的成长投资？ 发言人答：成长投资相较于景气投资更注重未来成长空间和陡峭的增长曲线，而不强求短期盈利兑现。大模型可以协助我们跟踪和分析如人工智能这样的成长性主题，理解其资本开支、市场占有率等核心KPI指标，并基于对未来成长空间的预期给予相应估值和投资建议。 未知发言人问：在投资领域中，为什么基本面支撑对于投资很重要？ 未知发言人答：投资需要一定的基本面作为支撑，就像在合理估值下购买有盈利增长空间或潜力的标的一样，这是海外人工智能板块投资的一个特点。从产业链上下游的打通，如从蒜粒层到模型层的应用层，各环节均有兑现，为价值投资提供了相关的方式和反噬态贡献。 发言人问：国内哪些厂商受益于海外需求并实现营收增长？ 发言人答：国内受益于海外需求的厂商主要是那些从事原材料或供应链投入的公司，例如一中天大，其盈利营收增长了100%以上，对海外主要客群有强烈的订单需求。 未知发言人问：价值投资在大盘成长中的体现是什么？ 发言人答：价值投资在今年沪深300涨幅中贡献了约四分之一甚至更高的位置，特别是在4月71号到9月底的三季度末期间，通过拆解几十个供应链大条和电子行业40条数据，价值投资在大盘成长中有所体现。 未知发言人问：主题投资、成长投资和价值投资有何不同时间维度？ 未知发言人答：主题投资、成长投资和价值投资具有不同的时间维度，主题投资可能是三个月，成长投资可能是六个月，而价值投资则可能是超过一年的投资布局。而我们主要关注的是三个月以内的主体投资。 未知发言人问：如何结合大模型进行主题投资分析并补充信息获取短板？ 发言人答：利用大模型追踪人工智能指数时，会结合技术分析、主题投资、市场整体资金流大势等因素，并考虑与主力资金、散户资金流入等主题投资相关的使用场景，以高密度信息和高频更新的特点，对投资进行讲故事的补充和判断买卖时机。 未知发言人问：大冒险模型如何帮助投资者在投资时点和持有时间上做出决策？ 未知发言人答：大冒险模型不单纯基于主题投资，而是通过多维度分析判断买入时点和持有时间，减少建仓成本。它结合资金大幅流入和技术分析变化来判断投资机遇，并能在短期内（3到5个交易日以上）提供追涨或建仓依据。 未知发言人问：如何利用AI模型筛选符合投资偏好的公司及行业？ 发言人答：通过构建一个包含多个筛选条件的逻辑框架，如国央企、故事维度、市值规模、盈利增速、股息率等标准，让AI模型根据这些逻辑去选择合适的投资板块。例如，在机电行业中的雅佳水电站等热点领域，模型可以帮助投资者减少无效筛选维度，更精准地挑选符合投资偏好的标的。 未知发言人问：如何运用AI模型分析政策市并把握政策影响？ 未知发言人答：通过让AI模型学习历届重要会议的表述和部署，对其进行定性到定量的解读，构建政策强度指数，以便在政策变量出现时能够迅速做出定性和定量的判断，从而在左侧或市中把握政策对投资带来的影响。 发言人问：在宏观政策调控中，如果下一期的措辞相较于上一期更为激进，会被视为一种 怎样的信号？ 发言人、发言人答：如果下一期的货币政策措辞相较于上一期更加激进，这可能会被视为一个强有力的信号。 发言人问：当前的政策分析模型在对政策力度进行定性分析时，是如何结合学习文本和大模型自带的语言库的？ 发言人答：政策分析模型会结合学习文本中的力度以及大模型自带的大量语言库，对政策力度进行定性分析，并提供其原因和逻辑说明，最终将政策力度整体量化为五个档次。 发言人问：AI自动化分析结果与人工根据市场数据构建的指数相比，有何优势？ 发言人答：AI自动化分析结果能更准确地把握政策力度的拐点，且与人工基于市场价格和已发布的财政货币信用指标构建的指数相比，AI识别的政策力度模型更能适应市场的变化。 未知发言人问：政策力度模型是如何帮助把握住政策动量变化的拐点，并在市场中发挥作用的？ 发言人答：政策力度模型能够精准捕捉政策力度的拐点，甚至比实际宏观数据变量提前一步，这对于股票特别是债券市场的左侧布局具有重要意义，能够实现几BP的精准把握，减少追涨和后期交易判断的困扰。 未知发言人问：大模型在处理不同模块时，如何进行定量化分析？ 发言人答：大模型将不同模块拆分后，会对政策基调给出定量打分，并结合诸如外贸、内需、民生、地产、货币、财政等具体条目的表述，运用初磁波滤式相关的定量分析以及主题对比进行深入分析。 发言人问：在宏观研究领域，大模型的作用体现在何处？ 发言人答：大模型在宏观研究领域可作为高效的辅助工具，帮助快速梳理大量信息，提供精准的前后文理解，为投资者在宏观政策取向判断、投资布局等方面提供有力支持。同时，它还可根据具体需求，如货币政策执行报告等，协助识别政策表述的差异并给出政策强度评分，实现智能辅助驾驶般的效果，既可全权参与也可作为辅助系统，提升研究效率和准确性。 未知发言人问：在使用AI进行数据分析时，应如何设定其参与程度以达到最佳效果？ 发言人答：在实际应用中，建议AI的参与程度保持在50%到75%之间，不宜100%替代人类工作。尽管AI在处理大量数据和快速分析方面具有高效性，但在精确性及结合投资交易常识、市场领悟进行及时纠偏等方面，人的干预仍然至关重要。 发言人问：AI如何在固定收益投资领域发挥作用，特别是在债券市场中？ 发言人、发言人答：AI技术可以辅助固定收益投资，尤其是在债券领域。由于债券走势与股票不同，预测难度较大，AI可以协助分析并把握长短期利差的收紧或走扩情况，通过高频指标和自编数据筛选，进行精