纪要涉及的行业或公司 国信证券 纪要提到的核心观点和论据 - AI赋能资产配置框架优化 - 优化效果：通过DiskTik的静态学习、动态纠偏及样本外推理应用，对2025年宏观数据、股债权重及股票风格进行外推，简单等权重打分胜率不到四成，AI赋能优化后胜率提高到六成以上，证明AI提高了资产配置精准度[2] - 优化方法：将国信过去十年构建的资产配置框架优中选优浓缩为五个框架，结合短中长周期布局；用大模型学习，设置权重优化路径，结合历史数据和文本资料让模型学习确定资产配置权重，解决沟通成本问题；结合股债实际走势与宏观周期匹配，通过动态优化缩小权重分配与资产真实定价差距[2][21][25] - 短中长周期资产配置研究 - 短周期：以3 - 5年为周期属性，决定资产特别是风险资产，涉及库存、信贷、美利址中等指标；国信团队的五个框架各有所长，结合价格指标可将经济周期分为四个阶段，界定资产配置意义；复盘发现经济复苏过热时成长、消费、顺周期传统板块亮眼，经济震荡磨底时低物质偏红利、公共事业板块表现好；截止今年年初经济处于震荡磨底向回暖复苏阶段[3][5][8] - 中周期：周期为6 - 8年，最长不超过10年，衡量资产变化幅度；ERP指标受海外流动性和调仓影响，过去一年进行了优化改良，突破两个标准差后胜率和赔率偏高；可在股债、股票内部风格行业市值规模、中外A股和美股、债券中美利差及期限信用利差、大宗商品间进行比价，聚焦资产配置力度[3][11][13] - 长周期：平均50年左右，如康波周期，对贵金属和科技进步带来的采量潮配置机会有指导意义；产业周期10年甚至更长期，科技技术初步成果时可赚取弹性[3][13] - 宏观模型关注点变化 - 信用指标：20年之后，受供应链瓶颈、贸易摩擦、疫情、乌克兰危机等影响，企业增收不盈利，从货币信用模型开始关注企业信心指数；23年关注居民中长期贷款，24年以来关注海外流动性，美债利率融入ERP计算和货币金融模型，信用关注点推移到财政脉冲[17][18][19] - 市场挖掘：不是宏观模型失效，而是市场挖掘宏观模型对资产配置的不同结构性因子，对流动性和信用指标要求逐渐走高[19] - DeepSeek应用展示 - 资产配置模型权重确定：通过一系列步骤，包括读取清洗数据、整理语料、输入底层数据、写指令、迭代训练等，实现DeepSeek与支配模型互动，最终给出五个模型的权重[38] - 宏观指标预测：整理摄容历史数据和国信预测思路框架作为语料投喂给DeepSeek，学习后的AI预测2025年各月摄容规模及存量同比增速，一月份预测结果与现实数据相差无几[38] - 股价走势研判：让DeepSeek在历史数据中挖掘短周期打分指标、宏观经济指标与股票价格或收益率的映射关系，对价值和成长两类风格股票在2025年的走势进行推演[38] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 模型权重分配：25年外推显示早期关注信贷股权周期，财政货币框架权重大幅提高，三次基数时五个框架比重相对均匀[30][31] - 周期连续性：经济周期不再单纯按衰退 - 复苏 - 过热 - 支撑次序进行，可能在两个或三个周期反复横调，但改良版本的AI长周期能使周期韵律分配更均匀，减少噪声，对资产配置重要[32][33] - 优化效果对比：用等权框架和优化后框架对五个资产模型打分，优化后在控制风险和增厚收益方面有更好表现，且进行了6个月左右动态调整学习[34] - 未来优化方向：尝试用re模型进行更细致优化，输入文字结合意图分析、主题聚焦、细节增强，使其更干净整洁，便于模型理解信息和框架[35] - 2025年周期定位和资产配置建议：2月底监测提示2025年周期定位在震荡和复苏间切换，资产中股票胜率较高，风格上成长稍好于价值[41]