AI赋能资产配置(四)：DeepSeek在大盘择时与行业轮动中的应用

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容证券研究报告 | | 20252025年3月8日AI赋能资产配置(四)DeepSeek在大盘择时与行业轮动中的应用总量策略 · 资产配置证券分析师：陈凯畅021-60375429chengkaichang@guosen.com.cnS0980523090002证券分析师：王 开021-60933132wangkai8@guosen.com.cnS0980521030001证券分析师：董德志021-60933158dongdz@guosen.com.cnS0980513100001请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容核心观点核心观点DeepSeek从宏观、中观、微观层面全链路赋能策略研究。宏观层面，DeepSeek能够在宏观经济周期预测、市场投资风格预测中起到一定的赋能作用，在识别领先指标、信号捕捉、拐点识别、情绪识别、量价验证等维度进行预测和监测；中观层面，DeepSeek应用的核心场景包括竞争格局实时监控、行业轮动策略优化；微观层面则主要聚焦于上市公司财务异常检测、另类数据资产定价、交易面动态解析等。本文从大盘择时和行业轮动两个维度对DeepSeek赋能传统策略研究进行分析与实践。大盘择时层面，DeepSeek动态赋权多因子择时能够起到较好的效果。我们采用宏观、资金、情绪、技术、海外五个维度10余个指标构建权益市场打分模型，基准模型通过对五维因子简单加总得出择时观点，通过引入DeepSeek实现动态因子赋权和自适应窗口调整，实现对原有择时策略的优化。从结果上看，DeepSeek优化后的动态赋权模型显著优于基准，在测试集上实现了1.04的夏普比率，同时融入DeepSeek的各类策略在最大回撤控制上相较基准策略有所提升。行业轮动层面，DeepSeek对基于景气度、拥挤度、趋势的“三标尺模型”起到了一定的增强作用。DeepSeek在行业轮动策略上能够通过攻破刚性阈值陷阱、破解因子割裂来解决“三标尺模型”的局限，从结果上看，2020-2024年，DeepSeek赋能后行业轮动策略在最大回撤控制上相较等权指数优化幅度达到41%。2025年一季度，DeepSeek赋能后的轮动模型，在温和上涨的市场环境中进一步放大了赚钱效应，风险收益比同样优于行业等权策略。AI赋能策略研究的最优路径：AI+RAG+Agent技术体系。1）动态知识更新：RAG 持续注入实时数据（如 2025 年行业等权指数），避免传统LLM 策略的“时间衰减”问题；2）风险控制强化：Agent 通过预设规则（如最大回撤阈值）自动终止高风险操作，结合 RAG 的拥挤度指标实现多维风控；3）执行效率提升：Agent 自动化完成策略验证全流程，较人工操作效率大幅提升。风险提示：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；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；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请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容研究框架01大盘择时：DeepSeek动态赋权多因子择时02结论05目录目录AI赋能策略研究未来路径：AI+RAG+Agent04行业轮动：DeepSeek强化三标尺行业轮动03请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图：从宏观到微观，DeepSeek赋能投研全链路资料来源：国信证券经济研究所整理DeepSeekDeepSeek全面赋能策略研究全面赋能策略研究图：DeepSeek启发投研的执行闭环，从研究到策略落地的六步法资料来源：国信证券经济研究所整理图：DeepSeek重要优势体现在拓展场景中资料来源：国信证券经济研究所整理宏观维度：全球经济与市场环境分析中观维度：赛道选择与行业竞争格局研究微观维度：资产定价与公司价值挖掘场景1：宏观经济周期预测• 通过整合各国GDP、CPI、失业率、利率政策等数据，预测经济周期转向点。• 1.数据挖掘：抓取全球央行、IMF、世界银行等权威机构的发布数据。• 2.信号提取：训练AI模型识别领先指标（如PMI、长短期国债利差）。• 3.推演验证：链式追溯历史经济拐点与指标关联性，验证模型准确性。• 4.政策风险映射：结合各国选举周期、地缘事件预判政策干预方向。场景2：市场投资风格动态监测• 识别价值/成长、大盘/小盘、周期/防御等风格切换信号。• 1.因子解析：收集历史风格指数和因子收益率数据。• 2.资金信号捕捉：监测ETF资金流向、主动型基金持仓变化。• 3.市场情绪映射：直接接入推理模型分析财经媒体关键词主题、情感与热度。• 4.量价验证：通过行业Beta系数离散度、板块相关系数矩阵突变捕捉风格转换前兆。场景1：竞争格局实时监控• 1.产业趋势前瞻：技术图谱构建：抓取学术论文、专利、创投领域的技术关键词构建技术图谱，推导细分环节的产能/库存/价格传导网络。判断技术突破对传统产业价值链的重构机会。• 2.企业关系网络：解析供应链/客户/专利引用数据构建竞争矩阵。• 3.突发扰动分析：通过工商变更、环保处罚等事件捕捉行业洗牌信号。• 4.定价权变迁：量化市场份额变动与毛利率波动的非线性关系。场景2：行业轮动、动量策略优化、择时• 捕捉行业超额收益窗口期，规避动量崩溃风险• 1.多维动量扫描：计算行业指数的12个月滚动超额收益、RSI强弱指标、北向资金加持强度。• 2.景气度交叉验证：整合行业PMI新订单、分析师盈利修正比率、大宗商品基差结构。• 3.拥挤度预警：通过公募基金超配比例、期权隐含波动率斜率识别交易过热行业。• 4.事件驱动校准：预判财报季、行业政策发布时间节点对动量因子的扰动。• 5.多指标择时：利用推理模型对波动率、流动性、行为金融的结构性及非结构性数据挖掘择时信号场景1：上市公司财务异常检测• 1.非标数据对齐：同步财报附注、电话会议纪要与管理层持股变动。• 2.交叉验证模型：训练AI识别应计利润异常与现金流背离信号（琼斯模型扩展）。• 3.关联漏洞扫描：匹配客户集中度突变与预付账款周转率异常。场景2：另类数据资产定价• 1.多模态数据融合：例如合并门店摄像头客流统计与APP下载量分析消费复苏弹性。• 2.舆情衰减建模：量化社交媒体情绪指数半衰期对股价波动的滞后影响。场景3：交易面动态解析• 1.流动性黑洞预警：监测限价订单簿厚度变化、大宗交易折价率异常波动。构建做市商库存峰值预测模型（结合ETF申购赎回数据）。• 2.市场微观结构洞察：解析冰山订单残留模式识别机构建仓痕迹。通过Tick级数据重建主力资金攻击路径（量价协同性分析）。优化大宗交易算法的时间切片策略（匹配交易所撮合引擎特性）。DeepSeek重要优势深度逻辑推理• 政策锚点分析• 跨市场风格溢出• 全球行业联动• 碳中和路径推演• 知识图谱普纠偏高维及非结构性数据挖掘• 卫星数据建模• 金融产品条款博弈• 定增折价套利• 人才资本估值动态自我修正• 供应链韧性追踪• 监管沙盒推演• ESG因子穿透认知套利：在信息过载时代实现「数据→Insight→Action」的端到端压缩策略DNA库：存储可复用的盈利模式片段（