AI量化投资策略核心表现 - AI主题指数轮动模型自2018年初回测以来年化收益率为16.44%，相对等权基准年化超额收益率为10.45%[1] - AI行业轮动模型自2017年初回测以来年化收益率为27.13%，相对等权基准年化超额收益率为20.47%，今年以来超额收益为13.08%[4] - AI概念指数轮动模型自2018年初回测以来年化收益率为22.22%，相对等权基准年化超额收益率为10.33%[40] 近期策略推荐 - AI主题指数轮动模型未来一周推荐持有中证红利、中证中药、上证金融、有色矿业、小康指数等10个主题指数[1] - AI行业轮动模型未来一周将持有贵金属、银行、食品、煤炭、酒类5个行业[4] - AI概念指数轮动模型未来一周推荐持有贵金属、银行精选、预制菜、医药商业精选、中药精选等10个概念指数[1][40] 核心因子与增强策略表现 - 全频段融合因子自2017年初回测以来，TOP层相对全A等权基准的年化超额收益率为29.48%，5日RankIC均值为11.4%[2][6] - 截至2026年4月3日，全频段融合因子今年以来TOP层相对全A等权基准的超额收益为5.87%[2][6] - 基于全频段因子构建的AI中证1000增强组合，自2017年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为22.06%，信息比率为3.63，超额收益最大回撤为7.55%[2][8] - 该中证1000增强组合今年以来超额收益为5.67%[2] 文本增强选股策略表现 - 文本LLM-FADT选股组合在2026年3月相对中证500指数获得6.5%的超额收益[3] - 截至2026年4月3日，该组合4月相对中证500超额收益为0.8%，2026年累计超额收益为0.0%[3] - 自2017年初回测以来，文本LLM-FADT组合年化收益率为28.05%，相对中证500的年化超额收益为25.49%，信息比率为2.01[3][18] - 相比于仅依赖原始文本的BERT-FADT策略，LLM-FADT策略总体更为稳定，超额回撤相对较小，自2024年10月以来超额收益总体稳定跑赢BERT-FADT[21] 模型构建方法与细节 - AI行业轮动模型对32个一级行业进行周频调仓，每周选取得分最高的5个行业等权配置[4][31] - AI主题指数轮动模型对133个概念指数进行周频调仓，每周选取得分最高的10个主题指数等权配置，交易成本为双边万分之四[1][35] - AI概念指数轮动模型对72个Wind热门概念指数进行周频调仓，每周选取得分最高的10个概念指数等权配置，交易成本为双边万分之四[40][44] - 文本LLM-FADT策略借助大模型对研报文本进行“博观”解读，补充标题新解、行情催化剂、“言外之意”等额外视角，以生成更丰富的文本特征输入[12][15]