AI赋能资产配置：DeepSeek对国信多元资配框架的优化.docx
证券研究报告
证券研究报告|2025年2月19日
AI赋能资产配置
DeepSeek对国信多元资配框架的优化
投资策略·宏观固收
证券分析师：董德志021dongdz@S0980513100001
证券分析师：王开021wangkai8@S0980521030001
证券分析师：邵兴宇010shaoxingyu@S0980523070001
联系人：郭兰滨010guolanbin@
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摘要
项目概述：本项目聚焦原有5个短期资产配置模型“等权重”配置的局限性，接入DeepSeek实现“打分指示的股债强弱”指数的智能迭代优化，提升资产配置的前瞻性与决策有效性
优化过程：一是让DeepSeek进行静态学习，投喂短期模型逻辑以及底稿等核心信息，训练DeepSeek；
二是让DeepSeek进行动态纠偏，挖掘历史数据中“先验权重”与“真实走势”的差异，迭代优化；三是让DeepSeek进行推理应用，基于宏观指标预测值完成2025年全年的指数外推
风险提示：模型过拟合风险；数据口径调整风险；AI推理的不稳健性图1：打分指示的股债强弱（DeepSeek-V3接入前）图2：打分指示的股债强弱（DeepSeek-V3接入后）资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理优化结果：等权重平均组合五个短期模型结果，降维后胜率
风险提示：模型过拟合风险；数据口径调整风险；AI推理的不稳健性
图1：打分指示的股债强弱（DeepSeek-V3接入前）图2：打分指示的股债强弱（DeepSeek-V3接入后）
资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理资料来源：Wind，DeepSeek，国信证券经济研究所整理
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国信周期框架：统筹短、中、长，多维视角指引资配
图3:周期划分示意图
图3:周期划分示意图
图4：短周期示意图
资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理
资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理
图5：中周期示意图
图6：长周期示意图
资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理
资料来源：Wind，国信证券经济研究所整理
短周期
判定核心：基于美林时钟、周期叠加、货币信用、信贷库存、政策组合等框架，结合综合通胀指标，研判近月股债强弱
应用价值：对短期股票盈利与估值提供指引，捕捉交易机会，把握市场短期波动节奏
中周期
判定核心：关注“资产价格”向“内在价值”回归的路径，分析经济周期、企业盈利趋势等因素
应用价值：指引3-5年维度的资产配置决策，优化股债配置结构，平衡成长性与价值回归
长周期：科技驱动的结构性变迁
判定核心：科技革命驱动的40-60年的超长期经济周期
应用价值：提供大类资产配置的宏观视角，捕捉科技创新和产业变革带来的长期投资机遇
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短周期：大类资产配置框架的加法（统筹）和减法（降维）
美林时钟框架（工业增加值+PPI）：经济增长周期和通货膨胀周期
货币信用框架（货币政策目标+信用脉冲）：关注的两大因素为货币周期和信用周期
财政货币框架（货币政策力度指数+财政政策力度指数）：关注的两大因素为货币政策周期和财政政策周期
信贷库存框架（票据余额增速+贷款余额增速）：类比实体库存周期从金融角度来刻画库存周期的波动
产能库存嵌套框架（PMI+产成品存货+产能利用率）：关注库存周期和产能周期两类周期性指标
图7:周期降维的思路框架
资料来源：国信证券经济研究所绘制
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