AI赋能资产配置（十一）：从算力平权到投研平权

核心观点 策略研究·策略专题 DeepSeek的弯道超车是国产人工智能以更高性价比实现算力平权的里程标志，人工智能正以前所未有的速度和广度渗透金融领域，有望实现投研平权。尤其在投资研究、资产配置及交易执行层面展现出变革潜力。借鉴探索流高效处理爆炸性信息的理念，AI能够整合海量、多维数据，贯穿从低频宏观配置到高频微观交易的多元策略场景，如同构建复杂的逻辑图谱，为金融决策提供新的分析视角与决策支持。 证券分析师：王开联系人：郭兰滨021-60933132010-88005497wangkai8@guosen.com.cnguolanbin@guosen.com.cnS0980521030001 基础数据 中小板/月涨跌幅(%)6453.32/-2.41创业板/月涨跌幅(%)2065.40/-5.97AH股价差指数133.54A股总/流通市值(万亿元)79.49/73.21 AI在金融实战中也面临着反应速度、预测精确度与模型泛化能力之间的固有挑战——即所谓的“不可能三角”。这预示着其深度应用仍需克服关键障碍，方能充分释放其在提升投资效率与风险管理上的核心价值。通过在传统的主被动资产配置、大盘择时行业和风格轮动策略中，嵌入DeepSeek来赋能投研，实现提振增效、金融与科技共振：1）底层架构：股票、债券、商品等大类资产的择时和配比。赋能主被动投资、宏观数据预测。2）A股策略应用：宏观大势和中观行业板块轮动比较。赋能大盘择时与行业轮动。3）情绪感知和落地：语义检索和学习、ESG信息网格。赋能政策学习与ESG实践。 AI在投研中的定位更适合坐在“副驾驶”中减少情绪化交易等人为错误，或是“辅助驾驶”提高投研效率。在投研实践中，AI展现出强大的潜力，尤其体现在提升数据处理效率和优化策略执行上。但整体来看，AI难以完全替代人类在理解复杂市场博弈、评估管理层等非标准化信息、以及进行基于长期商业洞察和经验的主观判断上的核心作用。因此，当前AI在资产配置中更多扮演着“增强型工具”的角色，通过人机协同提升效率与广度，但在关键决策和风险把控上仍需借助人类的智慧与经验。 资料来源：万得、国信证券经济研究所整理 相关研究报告 《策略数据说-美股“盈利预喜”拆解》——2025-04-05《价格全方位多维跟踪体系（2025年第三期）-有色引领上游价格回暖》——2025-04-03《ESG月度观察（2025年第3期）-绿证市场迈入高质量发展阶段》——2025-04-03《资金跟踪与市场结构周观察(第五十九期)-交投分散趋势延续》——2025-04-01《AI赋能资产配置（十）-善用DeepSeek重现经典投资策略》——2025-04-01 在投研运用中，不同大模型拥有不同的擅长领域，需要借助MCP等实现兼容并举、协同发力。在处理文本（如新闻点评）时，对关键点的把握存在显著差异。在图像识别方面，AI能识别股指图表的基本信息（如走势、点位），且在信息不足时倾向于依赖网络信息给出相似结论。为有效利用AI，可以从其机制与缺陷（如上下文长度限制）出发，通过：1）“适时总结”或搭建“个人知识库”增强记忆力；2）善用工作流规范化AI输出，结合知识库与网络信息；3）利用MCP等协议加强AI与外部工具、数据的协同能力，以更好地服务于投研工作。 总的来看，人工智能正通过多样化的应用形态渗透到金融领域的各个环节之中，其核心作用体现在提升效率、拓展分析维度和优化决策流程上。但其目前仍难以完全取代人类的关键判断和风险承担，其投资决策严格依赖于人为投喂的投研框架、数据和文本语料，在应对复杂、非结构化信息时表现较弱，目前只能扮演着强大的辅助工具而非完全独立的决策者角色。在国产大模型实现自主可控、算力平权基础上，成体系的框架持续积累迭代，并通过人工智能加速器成倍放大，打破机构机构与投资者间信息和技术壁垒，助力投研平权的加速推进。 风险提示：AI模型局限与数据依赖风险；技术应用效果差异风险；市场与技术迭代风险。 内容目录 AI赋能资产配置系列回顾...............................................................4AI+模型：在高维参数基础上实现进一步迭代优化...........................................6AI难以完全取代传统投研范式：为什么DeepSeek时代，资深研究员的分析框架积累更为重要....7DeepSeek是提质增效的“辅助驾驶”工具，助力更加高效完成投研工作.......................8 部署和应用：AI赋能对冲基金、量化交易的落地实施...............................10 AI+对冲基金：构建投研智能体辅助配置决策..............................................10AI+量化交易：人工智能优化投资决策中的主观性..........................................13AI能力特化：关注针对金融领域微调的专属大模型........................................15AI+投研落地：AI在实战中战胜基准.....................................................16 缩短AI与投研的距离：探索AI工具的能力边界...........................................17如何在金融投研中用好AI：一些使用技巧的抛砖引玉......................................20结论：从算力平权到投研平权...........................................................21 风险提示.....................................................................23 图表目录 图1：国产大模型弯道超车：从性价比到质价比的全方位梯队....................................4图2：类比全球资配加主动投资：让渡一定回报、大幅降风险....................................4图3：AI发展与回报率......................................................................6图4：DeepSeek+资产配置体系...............................................................6图1：股债强弱打分指标胜率展示............................................................7图2：实际股债强弱vsDeepSeek调整........................................................7图3：实际股债强弱vsXgboost调整.........................................................7图4：实际股债强弱vs等权重扩散指数（未调整）.............................................7图5：高频数据相关性及领先性的一个计算框架................................................8图6：高频数据近期和长期相关性的一个筛选框架..............................................8图7：前瞻指标的编制——最优领先期拟合....................................................8图8：高频数据对广谱利率的动态测算过程详解................................................8图9：全球领先指标的构建脉络..............................................................9图10：前瞻指标的编制——最优领先期拟合...................................................9图11：高频数据和宏观数据间领先相关性观测矩阵.............................................9图12：传统前瞻指标计算界面具有一定复杂性................................................10图13：AI数据终端-OpenBB.................................................................11图14：AI HedgeFund案例参考.............................................................12图15：A股投资智能体案例.................................................................13图16：Qlib整体架构概览..................................................................14图17：QBot界面分析......................................................................15图18：Fin-R1的总体工作流程..............................................................16图19：Fin-R1在金融领域评分已达主流模型水平..............................................16图20：Minotaur Capital推出以AI为招牌的产品.............................................17图21：上传分时图（4.2日10：09分）......................................................19图22：上传蜡烛图（4.2日10：09分）......................................................19图23：QBot界面分析......................................................................19图24：DeepSeek模型上下文长度............................................................20图25：个人知识库搭建示意图..............................................................20图26：知识库检索的基本原理..............................................................21图27：MCP协议示意图.....................................................................21 理论与实战：AI全方位赋能宏观、中观和微观的投研实践 AI赋能资产配置系列回顾 DeepSeek模型的弯道超车，是国产大模型算力平权的标志性事件。于DeepSe