核心观点 - ESG投资理念获主流投资机构认可，传统马科维茨投资组合理论加入ESG维度后问题变复杂，采用两种降维方式，一是加入ESG约束，二是合成夏普率与ESG构成二维曲线问题 [6] - 加入ESG约束会改变投资组合有效前沿，牺牲夏普率提升ESG表现；夏普率与ESG得分负相关，需对ESG指标负向化处理，利用公司间ESG相关性降低组合非"系统性ESG负向得分" [6] - 构造基础ESG策略收益好于传统上证50指数和50等权指数 [6] - 利用DeepSeek构造进阶ESG策略，年化收益率从6.7%提升至22.4%，夏普率从5.33提升至8.13 [6] - 利用DeepSeek构造漂绿ESG策略，改进后组合年化收益率从6.7%提升至38.7%，夏普率从5.33提升至13.47 [6] 各目录总结 资产配置的ESG范式 - 传统马科维茨投资组合理论加入ESG维度后，问题由二维曲线转为三维曲面，可通过加入ESG约束或合成夏普率解决 [6][15] - 加入ESG约束有三种思路，一是加入负向ESG约束使正向ESG得分达均值，二是剔除ESG得分低于临界点股票，三是进行绿色平价 [20] - 将收益率与波动率合成夏普率，追求给定夏普率下ESG得分最大，需对ESG得分负向化处理，利用ESG相关关系分散非系统ESG风险 [24] - 绘制有效前沿曲线，应用每月最优夏普组合落地策略，ESG策略（年化收益率6.7%，夏普率0.32）表现优于50等权和上证50指数 [27] DeepSeek赋能ESG投资范式的两种路径 - 对原始数据的环境、社会、公司治理维度及所属行业四大指标进行K-means聚类，用主成分分析降维，重构各行业ESG分数，各行业ESG得分提升且差距收窄 [39] - 用个股ESG得分/所有股票ESG得分得到个股相对ESG权重作为投资组合权重，构建新ESG投资策略，年化收益率从6.7%提升至22.4%，夏普率从5.33提升至8.13 [42] - 参考相关文献，结合多数据库并联网检索新闻网站，通过Deepseek智能定义和识别漂绿行为，构建上市公司负面清单 [43] - Deepseek依据漂绿行为与舆论监督智能打分构建负面清单，调整投资组合权重，防漂绿策略年化收益率从6.7%提升至38.7%，夏普率从5.33提升至13.47 [49] 总结与展望 - 引入DeepSeek的两种范式可提升ESG策略表现，重构ESG得分并分配权重，年化收益率从6.7%提升至22.4%，夏普率从5.33提升至8.13；防漂绿策略年化收益率从6.7%提升至38.7%，夏普率从5.33提升至13.47 [57] - 未来可对企业漂绿行为进行事前识别和事后防范，事前分析易漂绿企业特征，发现评级分歧与漂绿行为正相关，通过影响企业透明度和代理成本影响漂绿行为；事后积极介入公司管理，以监督制约修正 [57]