核心观点 报告展示了多种基于人工智能与量化模型构建的投资策略在近期及长期回测中的表现，核心观点在于利用大语言模型（LLM）增强文本分析、融合全频段量价数据以及应用AI进行行业与主题轮动，能够有效生成超额收益，其中部分策略在2026年7月表现突出，超额收益持续扩大[1][2] 文本选股策略表现 - LLM-FADT组合近期表现卓越：截至2026年7月24日，文本LLM-FADT组合在7月份相对中证500指数的超额收益达到13.4%，2026年至今超额收益为**-1.1%，本周超额收益继续大幅回暖[2] - 长期回测绩效优异：自2017年初回测以来，该组合年化收益率为26.92%，相对中证500的年化超额收益为24.42%，组合夏普比率为1.04**，信息比率为1.88[2][17] - 策略构建方法升级：该策略在原有BERT-FADT基础上，引入大模型对研报文本进行“博观”解读，补充了标题新解、行情催化剂、“言外之意”、潜在风险和收益指引等五个额外视角，为后续的XGBoost模型提供了更丰富的文本信息输入[13][14] - 策略稳定性提升：相比仅依赖原始文本的BERT-FADT策略，LLM-FADT策略总体更为稳定，超额回撤相对较小，且自2024年10月以来超额收益总体跑赢BERT-FADT策略[23] 全频段融合因子表现 - 因子选股能力强劲：截至2026年7月24日，全频段融合因子TOP层今年以来相对全A等权基准的超额收益为3.06%，自2017年初回测以来，TOP层年化超额收益率高达28.02%，5日RankIC均值达11.2%[3][7][9] - 中证1000增强组合表现：基于该因子构建的AI中证1000增强组合，本周超额收益为0.57%，今年以来超额收益为**-3.14%，长期回测（自2017年初）相对中证1000的年化超额收益率为19.91%，信息比率达3.05**，超额收益最大回撤为17.16%[3][9] - 组合构建规则严格：该增强组合要求成分股权重不低于80%，个股权重偏离上限为0.8%，控制Barra暴露小于0.3，周双边换手率控制为30%，并假设双边千分之四的交易费用[10] AI行业轮动模型 - 模型长期收益显著：AI行业轮动模型自2017年初回测以来，年化收益率为25.74%，相对行业等权基准的年化超额收益率达20.36%[4][31] - 今年以来表现突出：截至2026年7月24日，模型今年以来绝对收益为7.45%，超额收益高达17.26%[4][31] - 未来一周行业配置：模型未来一周（截至2026年7月24日当周）推荐持有稀有金属、建材、轻工制造、房地产、消费者服务这5个行业，其中稀有金属行业得分最高，为0.42[4][34][35] - 模型构建方法：模型使用全频段量价融合因子对32个一级行业进行打分，每周选取得分最高的5个行业进行等权配置，执行周频调仓[4][33] AI主题与概念指数轮动模型 - 主题指数轮动模型表现：AI主题指数轮动模型自2018年初回测以来，年化收益率为14.25%，相对等权基准年化超额收益率为8.54%，但今年以来绝对收益为**-7.77%，超额收益为-4.54%[5][38] - 主题模型未来一周配置：模型未来一周推荐持有稀土产业、中证机床、国证通信、通信设备、光伏产业等10个主题指数，其中稀土产业指数得分最高，为0.34**[5][39][40] - 概念指数轮动模型表现：AI概念指数轮动模型自2018年初回测以来，年化收益率为20.23%，年化超额收益率为9.88%，今年以来绝对收益为**-6.61%，但超额收益为1.45%[41] - 概念模型未来一周配置：模型未来一周推荐持有万得微盘股、TOPcon电池、光伏、储能、城中村改造等10个概念指数，其中万得微盘股指数得分最高，达0.56**[41][42] - 模型构建基础：主题与概念轮动模型均使用全频段量价融合因子，分别对133个主题指数和72个概念指数进行打分，每周选取得分最高的10个指数进行等权配置，执行周频调仓[5][38][41][45]