>> 國信證券-AI賦能資產(chǎn)配置(四)：DeepSeek在大盤擇時與行業(yè)輪動中的應用-250308
| 上傳日期： |
2025/3/9 |
大小： |
2548KB |
| 格式： |
pdf 共30頁 |
來源： |
國信證券 |
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作者： |
董德志,王開,陳凱暢 |
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DeepSeek從宏觀、中觀、微觀層面全鏈路賦能策略研究。宏觀層面，DeepSeek能夠在宏觀經(jīng)濟周期預測、市場投資風格預測中起到一定的賦能作用，在識別領先指標、信號捕捉、拐點識別、情緒識別、量價驗證等維度進行預測和監(jiān)測；中觀層面，DeepSeek應用的核心場景包括競爭格局實時監(jiān)控、行業(yè)輪動策略優(yōu)化；微觀層面則主要聚焦于上市公司財務異常檢測、另類數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價、交易面動態(tài)解析等。本文從大盤擇時和行業(yè)輪動兩個維度對DeepSeek賦能傳統(tǒng)策略研究進行分析與實踐。
大盤擇時層面，DeepSeek動態(tài)賦權多因子擇時能夠起到較好的效果。我們采用宏觀、資金、情緒、技術、海外五個維度10余個指標構建權益市場打分模型，基準模型通過對五維因子簡單加總得出擇時觀點，通過引入DeepSeek實現(xiàn)動態(tài)因子賦權和自適應窗口調(diào)整，實現(xiàn)對原有擇時策略的優(yōu)化。從結(jié)果上看，DeepSeek優(yōu)化后的動態(tài)賦權模型顯著優(yōu)于基準，在測試集上實現(xiàn)了1.04的夏普比率，同時融入DeepSeek的各類策略在最大回撤控制上相較基準策略有所提升。
行業(yè)輪動層面，DeepSeek對基于景氣度、擁擠度、趨勢的“三標尺模型”起到了一定的增強作用。DeepSeek在行業(yè)輪動策略上能夠通過攻破剛性閾值陷阱、破解因子割裂來解決“三標尺模型”的局限，從結(jié)果上看，2020-2024年，DeepSeek賦能后行業(yè)輪動策略在最大回撤控制上相較等權指數(shù)優(yōu)化幅度達到41%。2025年一季度，DeepSeek賦能后的輪動模型，在溫和上漲的市場環(huán)境中進一步放大了賺錢效應，風險收益比同樣優(yōu)于行業(yè)等權策略。
AI賦能策略研究的最優(yōu)路徑：AI+RAG+Agent技術體系。1）動態(tài)知識更新：RAG持續(xù)注入實時數(shù)據(jù)（如2025年行業(yè)等權指數(shù)），避免傳統(tǒng)LLM策略的“時間衰減”問題；2）風險控制強化：Agent通過預設規(guī)則（如最大回撤閾值）自動終止高風險操作，結(jié)合RAG的擁擠度指標實現(xiàn)多維風控；3）執(zhí)行效率提升：Agent自動化完成策略驗證全流程，較人工操作效率大幅提升。
風險提示：模型過擬合風險，DeepSeek的訓練依賴于投喂的框架語料與底稿數(shù)據(jù)，多維框架下存在過擬合風險；數(shù)據(jù)口徑調(diào)整風險，宏觀指標統(tǒng)計口徑的調(diào)整可能帶來AI配置結(jié)論的改變；AI推理的不穩(wěn)健性，AI模型的輸出結(jié)論具備一定隨機性，多次生成可能產(chǎn)生不同的結(jié)果
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