AI赋能资产配置（十九）机构AI+投资的实战创新之路

核心观点 策略研究·策略专题 证券分析师：王开021-60933132wangkai8@guosen.com.cnS0980521030001 核心结论：①信息基础重塑：LLM正将海量非结构化文本转化为可量化的Alpha因子，根本上拓展了传统投研的信息边界。②技术路径已验证：从LLM的信号提取、DRL的动态决策到GNN的风险建模，AI赋能资产配置的全链条技术栈已具备现实基础。③未来迈向智能演进：AI正从辅助工具转向决策中枢，推动资产配置从静态优化迈向动态智能演进，重塑买方的投研与执行逻辑。 基础数据 中小板/月涨跌幅(%)8253.14/0.92创业板/月涨跌幅(%)3229.58/2.48AH股价差指数119.43A股总/流通市值(万亿元)96.97/89.08 AI技术正从信息基础、决策机制到系统架构三个层面，深度重构资产配置的理论与实践。大语言模型（LLMs）通过深度理解财报、政策等非结构化文本，拓展了传统依赖结构化数据的信息边界；深度强化学习（DRL）则推动决策框架从静态优化转向动态自适应；而图神经网络（GNNs）通过揭示金融网络中的风险传导路径，深化了对系统性风险的认知。 落地应用不依赖单一模型性能，而依赖模块化协作机制。贝莱德AlphaAgents的实践揭示了AI投研系统的核心形态：通过模型分工，LLM负责认知与推理（如多智能体辩论），外部API与RAG提供实时信息支撑，数值优化器完成最终的资产配权计算。这种架构不仅有效缓解了LLM的“幻觉”问题，提升了决策稳健性与可解释性，更形成了从信号生成到组合执行的、可复制的技术栈，为构建真正实用的投资Agent奠定了坚实基础。 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《估值周观察(10月第3期)-全球普涨，A股成长反弹》——2025-10-26《策略观点-积跬步，行稳致远》——2025-10-21《估值周观察(10月第2期)-价值抗跌，成长承压》——2025-10-20《ESG热点周聚焦（10月第2期）-工信部启动2025年度绿色工厂推荐工作》——2025-10-12《估值周观察(10月第1期)-市场高低切，周期品领涨》——2025-10-12 头部机构的竞争已升维至“AI原生”战略，其核心是构建专有、可信且能驾驭复杂系统的AI核心技术栈。摩根大通的案例表明，其战略远非简单应用外部模型，而是围绕“可信AI与基础模型”、“模拟与自动化决策”、“物理与另类数据”三大支柱，进行全链条的专有技术布局。其通过将合规性转化为信任护城河、将市场模拟能力转化为战略风洞、将另类数据转化为信息优势，建立起对手难以短期逾越的复合壁垒。 对国内资管机构而言，破局之道在于战略重构与组织变革，走差异化、聚焦式的技术落地路径。国内资管机构应进行顶层设计并寻求差异化破局，而非盲目跟随。关键在于构建务实高效的“人机协同”体系。面对技术与资源差距，国内机构不宜盲目追求“大而全”。技术落地上，优先利用LLM挖掘A股市场独特的政策与文本Alpha，并构建以“人类专家为核心、AI为智能副手”的协同流程；在组织与文化上，必须打破部门壁垒，锻造融通投资与科技的复合型团队，并将风险管控内嵌于AI治理全周期，从而将AI从概念转化为坚实的核心竞争力。 风险提示：警惕大语言模型内在缺陷与“幻觉”风险；警惕AI模型的“黑箱”特性，AI投资存在潜在的合规与法律风险；文中所提及公司仅做客观事件汇总，不涉及主观投资建议。 内容目录 1.1资产配置中的大语言模型（LLMs）....................................................4（1）从文本到交易信号：金融情绪分析的演进机制.........................................4（2）应用场景与实践价值...............................................................4（3）发展瓶颈与核心挑战...............................................................41.2资产配置中的深度强化学习（DRL）...................................................5（1）理论演进：从静态优化到自适应智能体...............................................5（2）核心架构与技术实现...............................................................5（3）发展瓶颈与核心挑战...............................................................61.3资产配置中的图神经网络（GNNs）....................................................6（1）将金融系统概念化为网络..........................................................6（2）图神经网络实践：风险传播建模....................................................6（3）对宏观审慎政策和投资组合对冲的启示..............................................7 二.机构实践：头部资管公司AI赋能资产配置......................................7 （1）战略意图：超越“数据处理”，迈向“决策智慧”....................................8（2）核心机制剖析：从协作到辩论的双层决策流程........................................8（3）实证结果：从回测绩效看AlphaAgents的决策能力....................................9（4）未来价值与战略定位..............................................................9 2.2摩根大通（J.P.Morgan):“AI原生”变革先锋........................................10 （1）定量分析与高管署名的战略信号...................................................11（2）战略支柱一：构建专有、可信的AI核心技术........................................11（3）战略支柱二：通过模拟与自动化决策掌控复杂系统...................................12（4）战略支柱三：从物理与另类数据中创造信息优势.....................................13 三．对国内资管机构的启示.....................................................14 3.1战略重构：从顶层设计到差异化破局.................................................143.2技术落地：构建务实高效的人机协同体系.............................................143.3组织变革：锻造面向未来的复合型团队...............................................143.4风险管控：构建可信可靠的AI治理体系..............................................15 图表目录 图1：AlphaAgents研究参与者信息构成.......................................................7图2：用于股票分析的多智能体协作与辩论示意图..............................................8图3：风险中性投资组合表现................................................................9图4：风险规避投资组合表现................................................................9 一．范式重塑：AI如何变革传统配置模型 1.1资产配置中的大语言模型（LLMs） 金融市场在很大程度上由叙事、情绪和预期驱动。大型语言模型的出现，首次使机器能够大规模、高精度地理解并量化这些非结构化文本信息，从而将投资分析从纯粹的数字领域拓展至语义领域。 （1）从文本到交易信号：金融情绪分析的演进机制 自然语言处理技术已实现从早期基于词典的方法向基于Transformer架构的大语言模型跨越。早期方法仅通过统计文本中正负面词汇数量进行情绪判断，无法理解上下文、反讽及金融专业术语。而基于Transformer架构的大语言模型，凭借其自注意力机制，能够精准捕捉词汇在句子中的复杂关系与上下文含义，实现更精准的情绪判断。通用型LLMs（如标准GPT）在处理金融文本时常会“水土不服”，因为金融语言具有高度的专业性和上下文依赖性。例如，“鹰派”在金融语境下通常指代紧缩的货币政策，而通用模型可能无法准确理解其含义。因此，创建领域专用LLMs尤为重要。创建一个领域专用模型通常遵循一个两步范式。首先，在一个巨大的通用语料库上进行“预训练”，让模型学习通用的语言规律和语法结构。然后，在一个规模较小但带有高质量标签的领域特定数据集上进行“微调”。在微调阶段，模型的参数会根据金融文本的特点及其对应的情绪标签进行微小调整，最终得到一个既懂通用语言又精通金融“行话”的专用模型。 目前金融业界开发了一系列专为金融领域设计的LLMs： BloombergGPT：彭博社开发的500亿参数模型，基于海量金融文本训练，支持领域内多样化NLP任务。 FinGPT：具备开源优势，可快速微调以适应瞬息万变的金融市场。 FinBERT与FinLlama：基于通用模型通过金融数据集微调而得，专注于情绪分类等任务，为算法交易提供更细致信号。 （2）应用场景与实践价值 算法交易：LLMs最直接的应用之一是为算法交易系统提供情绪信号。通过实时分析新闻专线、社交媒体及公司公告，LLMs能够为个股或整体市场生成量化情绪分数。该分数可作为独立的交易信号，或与其他量化因子结合，共同指导交易决策。 风险管理：除发掘交易机会外，LLMs在风险管理中的作用日益凸显。它们能够7×24小时不间断监控全球信息流，识别可能预示市场情绪突变或潜在风险的早期信号。例如，通过分析某一行业相关新闻中负面词汇频率与强度的骤然上升，模型可在风险事件完全传导至资产价格前，向风险管理人员发出预警。 （3）发展瓶颈与核心挑战 尽管LLMs在金融领域应用前景广阔，但其应用也面临严峻挑战，制约了当前应用的广度与深度。 数据偏见与模型幻觉：训练数据中的历史偏见可能被复制放大，而模型生成看似合理实则错误信息的“幻觉”问题，在要求精准的金融领域堪称致命缺陷。 高昂计算成本：大规模训练与部署所需的计算资源构成财务与基础设施壁垒，限制中小机构参与。 可解释性难题：模型决策过程的“黑箱”特性，成为其在核心交易与风险系统中广泛采纳的主要障碍，这也凸显了可解释AI的重要性。 金融专用LLMs的竞争正演变为围绕专有数据与微调专业知识的军备竞赛。卓越性能源于海量专有金融数据集训练或精准任务微调，这使得掌握独家数据资源的大型