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AI赋能资产配置(三):DeepSeek与风险“再平价”-250303-国信证券-31页

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国信证券正券研究报告|2025年3月3日GUOSEN SECURITIESAI赋能资产配置(三)DeepSeek与风险“再平价”总量策略·资产配置证券分析师:王开证券分析师:董德志021-60933132010-88005497021-60933158wangkai8@guosen.com.cnguolanbin@guosen.com.cndongdz@guosen.com.cnS0980521030001S080513100001摘要国信证券GUOSEN SECURITIESDeepSeek与风险“再平价”一三类路径探素风险贡献度调整:Dee即Seek结合宏微观经济数据、资本市场指标、分析师观点等,优化各资产的风险贡献度,基于周期特征进行微调,增强组合的收益潜力回湖周期的调蓝:DeepSeek通过动态调整回溯期,根据不同市场周期优化风险平价策略的时间窗口,采用AI智能学习历史数据ETF组合配量:DeepSeek结合传统指标(如跟踪误差、溢价率、汇率波动性等)与前瞻性市场判断(如市值规模、持有结构等),优化ETF选取。实现从指数框架到ETF配置的综合优化,增强投资组合的管理效率和风险控制>风险平价模型优化以国内股债商组合为例:年化收益从3.85%提升至4.2%,夏普比率提升至1.137(风险贡献调整),年化收益率从3.85%提升至4.46%,夏普比率增至1.137(回溯周期调整)>以海外组合为例:年化收益率由8.11提升至14.15%,夏普比率从0.590提高到1.018以全球市场组合为例:组合年化收益6.8%+8.3%,组合配置夏普比率1.048+1.281EF组合配量优化ET下组合配量:1选出的E下组合年化收益率为7.18%,相较于非私1选基的6.75%,表现更优赋能风险平价:策略表现在年化收益率和夏普比率上皆有优化,在国内、海外和全球配置中均已得到有效体现风险提示:模型过拟合风险,DeepSeek的训练依赖于投喂的框架语料与底稿数据,多维框架下存在过拟合风险;数据口径调整风险,宏观指标统计口径的调整可能带来AI配置结论的改变;AI推理的不稳健性,AI模型的输出结论具备一定随机性,多次生成可能产生不同的结果
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