报告核心观点 - 接入DeepSeek对国信多元资配框架进行优化，可提升资产配置的前瞻性与决策有效性，胜率从38.52%提升至60.61%，预计2025年周期定位在震荡/复苏切换，股票胜率较高，五风格偏向金融/周期风格，AI资配框架下组合风险收益表现继续优化 [5][97] 现有资产配置框架及其改进空间 - 现有资产配置框架包括美林时钟、货币+信用、财政货币组合、信贷库存、库存产能周期嵌套等，采用固定等权重配置，未根据历史信息调整权重，忽视不同时期各短周期框架对市场预测贡献度的差异 [34] - 不同资产配置体系应用特点和存在问题不同，人工智能（DeepSeek接入）可实现历史数据动态学习、样本完善、丰富扩容，选择当前最适用模型并匹配权重 [37] - 2020年以来经济主要矛盾切换，资产配置体系也在不断优化，如2021年锚定利润增速指标，2022年关注企业中长期信贷对利润的支撑等 [39] DeepSeek优化资配模型的嵌入逻辑 - 原有模型采用固定等权重配置，存在稀释过往数据特征、对冲模型解释力等问题，DeepSeek嵌入逻辑包括确定基础模型权重变化、历史回溯挖掘先验权重与实际变化差异、基于权重构建指数输出结果 [47] - DeepSeek优势在于深度推理判断、高维数据挖掘、动态自我修正，可提升配置策略智能化水平、打破线性约束、优化权重配置 [47] DeepSeek优化资配模型的具体过程 输入阶段 - 自然语言输入是将五个短期框架底层逻辑以自然语言文本形式输入DeepSeek，数据输入包括读取底稿数据建立数据库、生成初始权重并输入，以帮助其获取信息和明确权重调整方向 [61] 训练阶段 - 通过API将DeepSeek接入Python环境，输入不同时间段宏观变量和五大短期模型最优权重进行静态学习，输入实际股债强弱与"先验权重"偏差进行动态纠偏，实现权重迭代输出 [65] 应用阶段 - 整合市场一致预期宏观指标并自主推算关键变量，将预测指标输入DeepSeek获取优化后权重，对五个短期框架降维生成最终配置，胜率显著提升，还可预测2025年全年股债强弱及各月走势，挖掘周期与权重关系 [68] 经济周期划分及组合净值表现 - 基于AI学习的经济周期划分实现动态权重调整，股债强弱指标波动更合理，能精准定位核心变量，AI学习后指标体系对经济周期变化更灵敏，周期轮动更符合客观规律 [69][77] - AI+资配框架下组合净值表现继续优化，年化收益率上升0.27%，夏普比上升1.08倍 [81] 未来改进方向 - 大模型选择方面，可接入推理能力更强的DeepSeek - R1，通过本地部署或构建知识库提升响应速度和优化能力 [88] - 指令优化可参考清华大学相关团队提供的DeepSeek使用手册，结合多种策略优化指令设计 [88] - 语料优化可精简内容、提炼核心信息，提升DeepSeek处理效率和响应速度 [88] - 宏观数据推算可借助DeepSeek自动推算，提升效率与准确性 [88] - 探索其他方法生成对实际股债强弱拟合效果更优的"先验权重" [88] DeepSeek全面赋能策略研究 宏观维度 - 可进行宏观经济周期预测，包括整合数据、挖掘数据、提取信号、推演验证、映射政策风险等；还能进行市场投资风格动态监测，如因子解析、捕捉资金信号、映射市场情绪等 [93] 中观维度 - 可进行竞争格局实时监控，包括构建技术图谱、解析企业关系网络、分析突发扰动、量化定价权变迁等；还能优化行业轮动、动量策略和择时，如捕捉超额收益窗口期、交叉验证景气度等 [93] 微观维度 - 可进行上市公司财务异常检测，包括非标数据对齐、交叉验证模型、扫描关联漏洞等；还能进行另类数据资产定价，如融合多模态数据、建模舆情衰减等；以及解析交易面动态，如预警流动性黑洞、洞察市场微观结构等 [93]