核心观点 - 人工智能正渗透金融领域，有望实现投研平权，但面临“不可能三角”挑战，当前在资产配置中是“增强型工具”，需人机协同 [1][3] - 国产大模型实现算力平权，成体系框架积累迭代助力投研平权加速推进 [3] 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弯道超车是国产大模型算力平权标志，其在多维度与OpenAIO1差距缩小，B端质价比提升驱动下游应用增长 [11] - DeepSeek深度赋能资产配置全流程，形成从理论到全球多市场定量落地的闭环体系 [14] AI在资产配置中的应用 - 底层架构：在主被动投资和宏观数据预测中嵌入DeepSeek，优化资产配置和风险平价模型 [16] - A股策略应用：通过DeepSeek优化A股大盘择时和行业轮动策略，提升夏普比率和风险收益比 [17] - 情绪感知和落地：利用DeepSeek进行政策深度学习和ESG+AI融合，提高投资组合α [18] AI的能力与局限 - 核心能力：高效处理数据，挖掘市场规律，辅助构建量化模型和优化风险平价权重 [20] - 局限性：依赖历史数据，决策逻辑可解释性不足，难以替代人类分析师的洞察力和经验 [20] AI+模型：在高维参数基础上实现进一步迭代优化 - AI+XGBoost能提升模型整合胜率，DeepSeek在权重优化上表现更优，XGBoost结果依赖超参数 [22] AI难以完全取代传统投研范式 - 宏观总量分析需结合宏观逻辑剔除伪相关关系，研究框架需持续迭代更新，DeepSeek实现量化与宏观逻辑融合 [30][31][33] DeepSeek是提质增效的“辅助驾驶”工具 - DeepSeek助力高效完成投研工作，减少代码修改问题，缩短计算时间 [40][43] 部署和应用：AI赋能对冲基金、量化交易的落地实施 AI+对冲基金：构建投研智能体辅助配置决策 - OpenBB是开源投资研究生态系统，提供数据获取和基础分析能力，但需二次开发 [49][50][52] - AI Hedge Fund展示AI交易策略流程，提供资配建议，省略信息搜集工作 [54] - A_Share_investment_Agent聚焦A股市场，提供针对性投资建议，但依赖封闭数据接口 [56] AI+量化交易：人工智能优化投资决策中的主观性 - QMT、Qlib和Qbot为量化交易提供不同层面支持，从策略研发到实盘执行 [59] - Qlib是AI量化投资开源平台，提供全流程框架和丰富输出 [60][62] - Qbot是AI驱动的量化投资助手，提供决策支持信息 [63] AI能力特化：关注针对金融领域微调的专属大模型 - Fin-R1是金融领域推理大模型，参数轻量化、性能高，在金融评测中表现优异，应用广泛 [65][66] AI+投研落地：AI在实战中战胜基准 - Minotaur Capital和桥水的AI产品跑赢市场基准，但超额收益基于分析师框架 [70][74][75] 评测与结论 缩短AI与投研的距离：探索AI工具的能力边界 - 不同大模型在文本和图片处理上存在差异，投资者需迭代选择适合的模型 [76][78] 如何在金融投研中用好AI：一些使用技巧的抛砖引玉 - 通过“适时总结”或搭建“个人知识库”延长大模型记忆力 [85] - 善用工作流和规范化程序，约束大模型泛化能力 [87] - 利用MCP协议加强AI与外部工具、数据的协同能力 [89] 结论：从算力平权到投研平权 - AI渗透金融领域，提供新分析视角和决策支持，但面临“不可能三角”挑战 [90][93] - AI是“增强型工具”，需人机协同，目前难以完全取代人类决策 [93][94]