报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - A股在关税冲击后有所反弹但本周持续反弹力量减弱，中证全指小幅收涨0.3%，中证主动股基小幅收跌0.23%，常青低波策略逆市上涨0.87%，录得超额收益1.1% [3] - 量化策略配置观点为常青低波策略>海外权益策略>股基增强策略 [4] - A股受美国关税等因素影响波动大，红利风格等防御属性板块表现优，常青低波策略积累超额收益，当前仍适合配置攻守兼备策略，局势缓解可切换进攻性策略；海外市场短期高波动，中长期看好美股反转上行趋势 [4] - 权益基金策略中，常青低波基金策略收涨0.873%，录得超额收益1.103%，值得配置；股基增强基金策略收涨0.345%，超额收益0.575%，超额表现待市场转暖；现金增利基金策略收益0.031%，优于比较基准，累计超额收益0.384% [5] - 海外权益配置基金策略本周反弹，录得收益3.463%，中长期美股有望开启新行情，全球化投资有分散化配置价值 [6][7] 根据相关目录分别进行总结 工具化基金组合表现跟踪 - 常青低波基金组合长期低波特性显著，波动率与最大回撤优于中证主动式股票基金指数，策略运行以来超额收益显著，兼具防守与进攻性 [14] - 股基增强基金组合策略运行时间短，当前挖掘个股价值难显现，市场改善后有望增强弹性，弱市下与基准走势相近 [17] - 现金增利基金组合经筛选持续跑赢比较基准，策略运行以来累计超额收益超0.29%，为现金管理优选货币基金提供参考 [18] - 海外权益配置基金组合自2023年7月31日以来积累较高超额收益，全球化配置增厚权益投资组合收益 [21] 工具化基金组合构建思路 - 构建全新风格体系下的基金优选池，满足不同市场环境和风险偏好投资者选基需求，对货币和债券基金采用量化选基开发工具化组合 [22] - 主动权益基金构建低波属性基金组合策略，满足防御需求和收益稳定期望；构建风险波动与基准指数相近的基金组合策略，为高风险偏好者提供进攻选择 [22] - 货币基金基于多维特征因子构建筛选体系，优选收益更优货币基金，优化短期闲置资金收益 [23] - QDII基金根据长短期技术指标筛选权益指数，构建海外市场精选组合，满足全球化配置需求 [25] 各基金组合构建思路 - 常青低波基金组合在高权益仓位主动管理基金中选长期稳定收益基金，结合净值和持仓特征优选低波基金 [26] - 股基增强基金组合在主动管理权益基金中挖掘强Alpha挖掘能力基金经理，基于基金Alpha收益延续性构建策略 [27] - 现金增利基金组合综合货币基金多因子构建优选体系，助投资者获高收益并减少波动风险 [28] - 海外权益配置基金组合基于海外权益市场指数，根据动量和反转因子选指数构建组合，为全球化投资提供辅助 [29]

报告核心观点 - 2025年3月权益市场调整、商品市场震荡，市场风格和主线变化，量化策略超额收益受影响但短期内大幅下降或负超额可能性低，市场中性策略收益或面临扰动可考虑止盈，指增策略若看好权益市场走势可继续持有，商品市场趋势类策略需等待，短期内套利策略获收益可能性大 [3][6][14] 市场行情回顾 - 月报统计时间为2025.03.01至2025.03.31 [13] - 权益市场3月上旬走强，中下旬受财报季和特朗普上任扰动走弱，风格由小盘成长切换至大盘价值，交易主线从TMT切换至有色金属、消费板块、国防军工等，市场涨跌不一指数分化 [3][14] - 商品市场3月受海外扰动表现分化，能化因减产计划和制裁油价上升，黑色系因需求未达预期价格下降，贵金属因特朗普政策担忧黄金价格大幅上涨 [3][14] 量化策略指数表现跟踪 公募量化策略业绩统计 - 按基准指数分为沪深300、中证500、中证1000指数增强产品，再按行业和风格偏离度分为严格约束型、SmartBeta型和轮动型 [16] - 沪深300指数月度涨幅-0.07%，严格约束类、SmartBeta类、轮动类月度超额收益分别为0.57%、0.85%、0.70% [4][17] - 中证500指数月度涨幅-0.04%，严格约束类、SmartBeta类、轮动类月度超额收益分别为1.39%、1.82%、1.64% [4][20] - 中证1000指数月度涨幅-0.70%，严格约束类、SmartBeta类、轮动类月度超额收益分别为1.58%、2.02%、2.45% [4][23][25] 私募量化策略业绩统计 - 私募基金分六大策略，与量化相关策略细分后构建策略指数 [28] - 3月股票策略中1000指增策略指数年化收益26.20%表现最好，量化选股20.50%次之，500指增16.24%，300指增0.17%靠后；相对价值策略中转债策略指数年化收益22.67%较好，市场中性10.22%，ETF套利3.66%靠后；管理期货策略中期权套利策略指数年化收益9.31%较好，期货套利5.26%，量化CTA -2.10%靠后 [5][29] 市场环境因子跟踪 权益市场 - 3月市场风格切换至大盘价值，增加量化策略获超额难度，价值成长风格波动提升增加市场不稳定性，扰动量化策略超额收益，但市场成交量处量化策略“舒适区”，中观因子利好量化策略，短期内超额收益大幅下降或负超额可能性低 [5][30] - 市场中性策略短期内表现好，但升贴水率终将回归，贴水过深时对冲端成本将大幅增加，收益或面临扰动可考虑止盈，指增策略若看好权益市场走势可继续持有，比宽基指数ETF更有性价比 [6][30] 商品市场 - 3月商品市场环境与2月区别不明显，各板块表现分化，趋势未形成，波动率小幅下降，流动性充裕，基差动量上升，趋势类策略需等待，短期内套利策略获收益可能性大 [6][34]

量化私募行业复苏 - 行业经历超额不佳和规模回撤后正稳步复苏 [1][4] - 九坤等头部量化逐步开放募资并备案新产品 宽德 量派等私募规模快速扩张 [2] - 行业从粗放扩张转向结构优化阶段 头部机构通过产品线重塑和募资节奏把控构建新范式 [3] 规模变化与头部机构动态 - 量化四巨头幻方 九坤 明汯 衍复管理规模600亿～700亿元 明汯和衍复今年分别备案16只和17只产品 九坤3月底备案3只产品 幻方仍未开放募资 [6] - 宽德投资今年以来备案76只产品 规模接近600亿元 正在冲击传统四巨头地位 [7] - 量派和茂源规模从150亿～200亿元升级至200亿～300亿元 量派备案32只产品 茂源备案21只产品 [7] - 全行业规模较历史高点仍有30%差距 约1万亿元上方 [8] 渠道推动与业绩表现 - 各大渠道主推量化产品 前两个月备案量前十的百亿私募中量化占七席 [9] - 量化策略受追捧因小票行情下超额收益更好 明汯 宽德等全市场选股策略表现突出 [9] - 9家量化代表产品超额收益超10% 1000指增和500指增超额6%～8% 300指增超额普遍5%以下 [9] - 券商青睐量化产品因其回撤更小且托管交易放在券商渠道 [10] 行业转型与竞争焦点 - 头部机构加速完善产品线布局 明汯搭建低中高三种风险等级产品线 [13][14] - 新发产品执行渠道错峰发行策略 客户留存率显著提升 [14] - 未来竞争聚焦策略迭代能力 资金端精细化管理 合规治理能力 [15]

微盘股市场表现与调整原因 - 年初至3月20日万得微盘股指数涨幅超20%创历史新高，但之后出现显著回撤，部分个股大幅下跌并拖累相关基金净值[3] - 50只微盘股关联基金年初至3月20日平均涨幅12.72%，随后一周多平均跌幅近3%[3] - 退市新规实施首年叠加年报披露期临近，市场担忧微盘股业绩波动可能导致ST或退市风险[4] - 前期涨幅过大导致估值回调，万得微盘股指数创新高后业绩未能及时跟上[4] - 4月年报发布高峰期存在日历效应，市场提前反映ST和退市预期[4] 量化策略与流动性争议 - 部分投资者认为量化策略助跌微盘股，但业内人士指出量化策略多样性且多数创造流动性[6] - A股微盘股换手率达大盘股2倍以上，显示交易活跃度较高[8] - 量化策略内含反转交易逻辑，实际起到市场稳定器作用[8] - 基金产品止损机制可能放大波动，机构集中砍仓导致"拥挤风控"[9] 投资策略优化方向 - 严格控制风险敞口，追求纯阿尔法收益成为量化策略优化方向[10] - 采用"恒定股债比例+杠铃策略"平衡组合，央企微盘股显示更优风险收益比[11] - 小市值效应具有长期性，需结合基本面估值和长期投资视角[10] 微盘股长期投资价值 - 机构研究覆盖不足导致微盘股存在价值洼地，蕴含细分行业领军企业[13] - 智能制造、半导体设备、光伏储能等领域可能孕育未来大市值公司[14] - 经济转型期微盘股在AI、量子科技、半导体国产替代等领域具备成长潜力[14] - 小微盘股定价效率弱于大盘股的结构性失衡带来配置机会[13]

市场表现 - 本周A股市场在上周回调后呈现窄幅震荡，上证综指在3370附近波动，权重股相关行业表现强势支撑指数，常青低波组合逆市录得正收益 [2] - 海外市场周初延续反弹但动力不足，PCE数据公布后美股因滞涨担忧大幅回调，特朗普关税细节和非农数据成为下周避险焦点 [2] - 半导体、科创芯片等科技板块本周继续收跌，前期涨幅过高导致回调风险显现，而银行等红利防御板块关注度回升 [3] 量化策略配置 - 策略优先级排序：常青低波策略 > 海外权益策略 > 股基增强策略，A股中短期中性偏谨慎，红利防御风格占优 [3] - 美股短期受PMI低于预期、关税政策等风险因素影响避险情绪高涨，但中长期基本面未变，震荡区间提供布局机会 [4] - 常青低波基金策略本周收益0.087%，超额收益0.198%，低波防御属性显著；股基增强策略收益-0.069%，需等待市场风格转暖 [5] - 现金增利基金策略本周收益0.033%，累计超额收益0.371%；海外权益配置基金策略受美股情绪拖累收益-0.709% [6] 工具化基金组合构建 - 通过量化方法构建全新风格体系基金优选池，结合持仓和净值维度因子筛选低波基金，满足防御需求和稳定收益目标 [9] - 货币基金筛选体系基于费率、久期、杠杆等因子优化收益；QDII基金组合利用动量反转效应筛选海外指数布局全球化配置 [10][13][14] - 常青低波组合聚焦长期稳定收益基金，通过回撤和波动率指标优选低波品种；股基增强组合挖掘Alpha能力强的基金经理 [11][12] 组合表现跟踪 - 常青低波组合自2023年7月运行以来波动率和回撤显著优于基准，2024年初市场波动中超额收益显著 [16] - 股基增强组合当前表现与基准接近，待市场改善后弹性有望增强；现金增利组合累计超额收益0.29% [18][20] - 海外权益配置组合受益于美联储降息和AI科技带动，累积较高超额收益 [21]

三大类全市场+两大类产业选股组合 - 从预期边际改善、预期风险和高质量经营三个角度构建了三大类全市场选股组合 [1] - 预期改善策略通过多角度挖掘分析师预期改善中的投资机会 [2] - 预期风险策略旨在应对"杠铃型"行情，精选"高低波"资产 [2] - 高质量经营策略以行业经营周期向上和个股经营效率较高为核心逻辑 [2] - 在TMT科技板块和新能源产业链构建了两大类产业选股组合 [1] 科技板块选股策略 - 核心构建逻辑以"成长周期向上"为进攻端，"估值基本面支撑"为防御端 [3] 新能源产业链选股策略 - 选取具备基本面支撑和市场认可特征的公司 [3] 多策略中证1000指数增强组合 - 基于三大类全市场+两大类产业选股组合历史持仓构建，采用月频调仓方式，交易费率为双边0.3% [4] - 权重分配：80%按指数成分权重配置，20%按内部等权配置 [4] - 2014年10月31日至2025年2月28日期间，年化超额收益达14.6%，信息比率2.5，最大回撤仅8.3% [4] - 组合在市值分布上趋于均衡，行业偏离度控制在2%以内 [4]

市场表现 - A股市场本周企稳反弹，上证综指全周收涨1.56%，盘中接近2月底高点位置但未能持续突破 [1] - 美股市场因经济衰退担忧持续发酵，机构下调美国一季度经济预期，导致美股进一步下挫 [1] - 港股和科技板块表现强势，突破10月份高点，但需警惕科技成长板块潜在过热风险 [2] - 红利防御板块如银行在春节后关注度较低，但中长期投资逻辑未变，回调后性价比显现 [2] 量化策略配置 - 推荐策略排序：常青低波策略 > 海外权益策略 > 股基增强策略 [2] - 常青低波策略本周收益1.532%，2025年以来表现出较强稳定性，符合低波动特征 [3][16] - 股基增强策略本周收益2.367%，与基准表现接近，分散配置在集中行情中处于劣势 [4][18] - 现金增利策略本周收益0.032%，累计超额收益0.356%，持续优于中证货币基金指数 [4][20] - 海外权益配置策略本周收益0.164%，自2023年7月以来累计收益26.969%，全球化配置价值显著 [5][21] 基金组合构建思路 - 主动权益基金通过量化方法构建低波组合，满足防御需求和稳定收益目标 [7][8] - 货币基金采用多维特征因子筛选体系，优化短期闲置资金收益水平 [8][12] - QDII基金基于长短期技术指标，综合动量与反转效应进行全球化配置 [8][14] - 常青低波组合从回撤、波动率和估值水平多维度优选低波基金 [9][16] - 股基增强组合挖掘具有强Alpha能力的基金经理，行业配置与选股能力并重 [10][18] - 现金增利组合综合考虑费率、久期、杠杆等因子，控制收益波动风险 [11][13] - 海外权益配置组合剔除超买指数，选择上升动能良好的地区进行配置 [14][21] 组合表现跟踪 - 常青低波组合策略运行以来收益8.799%，显著优于中证主动式股票型基金指数的-3.062% [15][17] - 股基增强组合策略运行以来收益10.573%，与中证主动式股票型基金指数的13.281%接近 [15][18] - 现金增利组合累计超额收益0.356%，持续跑赢中证货币基金指数 [15][20] - 海外权益配置组合累计收益26.969%，大幅超越中证全指的0.097% [15][21]

策略 Strategy 港股市场反弹与回调 - 港股市场在春节假期后经历大涨后大幅回调 短期情绪透支和交易型资金驱动是主要原因 恒指23,000-24,000点为重要阻力位 [2] - 建议采取"低买高卖"策略 关注有基本面和产业趋势的科技板块 短期可平衡至分红类资产 [2] - 科技板块情绪若升至2023年初水平 恒指可能触及24,000点阻力位 [3] 美国经济增长与市场反应 - 美股压力加大源于关税风险和DeepSeek对美国AI优势的冲击 美债利率从4.8%回落至4.2% 市场对年内降息预期升至2次 [8] - 需澄清美国宏观增长下行的"真相" 判断市场是否过度反应 类似2024年7月"萨姆规则"的衰退担忧可能被夸大 [8] - 美债存在战术性做多机会 [9] 2025年政府工作报告解读 - GDP目标设定为5% CPI通胀目标为2% 强调发展AI新质生产力并防范金融风险 [5] - 政策工具箱将动态调整 需关注后续政策落实对经济和金融市场的影响 [5] 量化及ESG Quantitative & ESG DeepSeek-R1量化策略表现 - DeepSeek-R1在行业轮动任务中表现优异 2024年以来多头组合超额收益达22.3% 年化收益51.65% 夏普比率1.50 [12][13] - 模型存在幻觉、随机性、记忆限制和数据泄露等局限性 需在策略开发中注意风险 [12] 策略 Strategy 2025年与2013年市场对比 - 当前经济改善迹象明显 政策支持科创企业 流动性优于2013年 全年市场表现有望超越2013年 [15] - 科技成长结构性行情预计延续3-6个月 但分化程度可能不及2013年显著 [15]

——证券时报券商中国读者 从严整治非法荐股，是这位投资者的期盼，实际也是证券监管部门近来持续发力的监管重点之一。 2025年政府工作报告指出："更大力度促进楼市股市健康发展"。股市的健康发展离不开良好的市场秩序。近年 来，在从严监管基调下，非法荐股活动有所遏制，但随着技术发展，也变得更加隐蔽化、技术化、产业化，危 害更甚，甚至诱发部分中小个股异常波动。 今年两会期间，全国人大代表、北京证监局局长贾文勤也关注到了该问题，她建言强化互联网非法金融活动治 理。证券时报券商中国记者也采访了数位业界人士，揭开非法荐股的花样手段，并探讨综合治理方式。 打击非法荐股，人大代表发声！ 编者按：2025年全国两会期间，本着"问需于市场、问计于市场、问道于市场"的精神，证券时报券商中国 推出"邀您建言 共促资本市场高质量发展"特别策划，征集广大投资者关于如何改革创新、攻坚克难、推动 资本市场平稳健康发展的意见建议。建言活动引发各方积极反响，数日内即征集到数百条质量较高的意见 建议。本报全国两会报道记者带着这些热乎乎、情切切的意见建议，采访了相关代表委员。今日起，特推 出"投资者点题 代表委员共答"栏目，期待能集思广益，凝聚共识， ...

文章核心观点 - 文章从量化策略角度探讨大模型如何助力投资，测试大模型在行业轮动、风格轮动和市场择时三大任务中的表现，并讨论大模型在量化策略开发中存在的局限性 [1] 大模型助力投资 结合量化投资 - 大语言模型可帮助量化分析师高效实现代码构建，缩短策略开发周期；可通过检索论文网站帮助分析师快速查找研究、提炼观点或形成专家知识库；在策略开发层面，与新闻、研报这类另类数据结合能发挥更大作用 [3] 结合主动投资 - 非量化客户用好大语言模型关键在于明确其长处与局限性，当前大模型在金融领域应用空间大，但只能作为协助者，存在对数字准确度把握不足、知识库滞后、易出现知识幻觉等局限性 [3] 671b标准版DeepSeek - R1在行业轮动任务表现 模型亮点 - DeepSeek - R1基于MoE架构，通过大规模强化学习直接训练基座模型（V3）突破推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩OpenAI o1正式版，验证了强化学习在提升推理能力方面的可能性 [4][11] 测试结果 - 测试发现671b参数版的DS - R1在多项任务中优势明显，后续量化策略任务采用该版本测试；在行业轮动任务上表现更佳，2024年以来行业多头组合相对全行业等权收益率超额22.3%，效果稳定；大小盘轮动策略胜率54.33%，相对等权超额收益超12%；市场择时方面2024年以来超额约18%，稳定性稍弱 [5] 推荐持仓 - 截至2025年2月20日，DS - R1对2025年3月最新推荐持仓为传媒、计算机、电新、汽车、消费者服务、通信；大语言模型在行业配置任务上相对于选股和市场择时任务有独特优势，能更好发挥处理宏观中观信息和逻辑推理的优势 [6] 大模型结合新闻数据在量化策略任务的优势 模型创新点技术细节 - DeepSeek - V3在仅消耗Llama3 405B模型10%计算资源的条件下，实现相当运算效能，源于三项架构革新：多头潜在注意力机制、动态路由混合专家系统及多粒度令牌预测 [10] 使用DeepSeek构造量化模型的流程 - 调用方式有调用官方API、第三方平台API和本地部署三种；不同参数版本模型表现有差异，671b版在逻辑推理、常识问题及脑筋急转弯任务中表现更好，模型处理数字相关计算分析任务能力弱于文本类数据处理能力 [12][15] - 采用数库新闻数据作为提示词信息源，筛选新闻数据以降低数量并保证完整性和有效性；打磨提示词可提升输出质量、降低幻觉概率，还可借助辅助工具生成提示词；设置API接口参数，采用单轮对话方式调用API，对输出结果进行查验 [17][18][19] 回测效果展示 - 设计行业轮动、大小盘轮动和市场择时三个量化策略测试模型表现，行业轮动任务表现亮眼，样本外超额收益超22%，信息比率超1.8，多头组合超额收益回撤小、较稳定，24年10月后明显增长；持仓换手率偏低，为38.5%，多次看好电新、计算机等行业 [21][24][26] 大模型的局限性 幻觉 - 幻觉指模型生成内容无意义或不忠实于源内容，可能源于缺乏对事实的深刻理解，影响模型可靠性；主流AI模型在文本摘要任务中幻觉产生概率在0.7% - 3%之间，DeepSeek早期发布的V2.5幻觉产生概率为2.4%，与OpenAI - o1模型水平大致相同 [32] 随机性 - 大语言模型中temperature等参数控制输出随机程度，取值接近0输出更确定，接近1输出更随机；在行业轮动任务中，temperature = 0.6时，随机性对预测值有影响，但策略均能战胜等权基准；temperature取值干扰模型预测结果构建行业轮动策略的性能，但无直接相关性 [35] 上下文长度限制 - 大语言模型在长文本处理中存在系统性瓶颈，输入序列超过阈值时，对远端信息记忆和调用能力衰减，语义整合误差率非线性上升；DeepSeek - R1上下文长度为64k，限制了可接收新闻数量，影响推理效果 [37][38] 样本内数据泄露的可能性 - 大语言模型处理学术文献存在隐私泄露风险，在量化领域构建策略时，难以保证样本内不出现数据泄露问题，如出现“偷看”问题答案的情况，因此仅测试2024年以来策略表现 [39]