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]

市场表现 - 本周权益市场整体收跌2 53%，中证主动股基指数收跌2 70%，常青低波策略仅下跌1 13%，防御属性显著 [1] - 美股避险情绪持续演绎，经历大幅回调后周五反弹，但风险担忧未根本化解 [1] - 港股受互联网公司财报及deepseek因素刺激后出现回调，过热情绪边际降温 [1] A股配置观点 - 推荐常青低波策略，其配置行业在两会临近节点有望受带动，银行等红利板块回调后性价比凸显 [2] - 科技成长板块交易过热需警惕风险，芯片、半导体等前期强势板块突破10月高点后需谨慎 [2] - 股基增强策略本周收益-1 253%，市场轮动快致超额表现受限，但低估标的韧性显现 [4] 海外市场分析 - 美股受PMI低于预期、特朗普关税政策等影响高位震荡，优质公司估值回落至配置价值区间 [3] - 中长期看好美股上行趋势，人工智能带动上下游增量及科技新品推动确定性提升 [5] - 海外权益配置基金本周收益-2 217%，但全球化分散配置价值仍显著 [5] 基金组合策略 - 常青低波组合通过持仓/净值双维度优选低波基金，策略运行以来累计收益7 158%，最大回撤显著优于基准 [9][15][17] - 股基增强组合聚焦Alpha挖掘能力，回测期胜率优秀但当前市场环境下弹性待释放 [10][18] - 现金增利组合本周收益0 032%，累计超额收益0 352%，久期/杠杆等因子优化现金管理收益 [12][15][19] - 海外权益组合采用动量反转因子筛选指数，运行以来累计收益26 761%，科技股带动超额收益显著 [13][15][20] 量化选基方法论 - 主动权益基金采用持仓+净值双因子构建低波组合，货币基金通过费率/久期等多维特征优选 [7] - QDII基金基于长短期技术指标动态筛选国家地区指数，结合动量反转效应布局海外市场 [8]

进入2025年，可转债市场持续回暖。 在多位市场人士看来，本轮可转债市场行情的启动源于多方面因素的共同作用，主要包括供需关系、政策支持 以及转债本身的独特性。随着纯债市场的波动加大，转债由于其兼具股性和债性，成为许多机构投资者的首 选。 业内人士表示，供给端因强赎等因素使得市场存量规模逐渐缩小，而需求稳定增加，进一步推高了可转债的估 值。同时，政策的持续支持以及国内经济增长的向好势头为可转债市场提供了宏观层面的积极环境。此外，转 债在提供防御性收益的同时，亦能在市场波动中展现较高的弹性，尤其适合追求稳健收益的投资者。 本轮转债行情已开启 数据显示，今年以来，中证转债指数收涨3.7%，可转债等权指数收涨5%。近一年来，中证转债指数收涨 12.24%，可转债等权指数收涨16.79%。 中欧可转债债券基金基金经理李波指出，随着今年纯债市场表现波动加剧，原本预期较低的纯债品种开始出现 波动加大的情况，导致固收资金在增强收益方面面临更大的压力。因此，转债或成为许多机构投资者的关注目 标。由于转债市场的供给缩量，资金的涌入或将推高转债的估值，李波认为，这是今年以来转债估值上涨的一 个重要原因。 汇丰晋信基金固定收益基金经 ...