[国信证券]AI赋能资产配置（三十四）：首发：AI+多资产泛量化系列指数

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:memo: 作者： | :date: 发布时间：Mon, 12 Jan 2026 00:00:00 GMT

[国信证券] AI赋能资产配置（三十四）：首发 AI+多资产泛量化系列指数核心观点

:page_facing_up: 【内容摘要】

本报告探讨了 Agentic AI 在投研全流程中的应用，标志着“泛量化”时代的到来。通过引入 DeepSeek-V3 和 Qwen2.5-72B 等大模型辅助决策，资产配置策略在收益率、夏普比率及回撤控制上均实现了显著的跨越式提升。

:rocket: 一、 Agentic AI 全流程辅助，重塑“泛量化”投研

传统的投研模式高度依赖研究员手工处理 Excel 数据。而 Agentic AI 的介入，使得无编程背景的投资者也能实现从数据收集、信号生成到策略构建、回测优化的全链路自动化。

  • 交互方式：通过自然语言与 AI 交互，直接产出投资组合方案。
  • 核心价值：投研流程的高度自动化与标准化，实现“业务意图”向“量化成果”的高效转化。

:hammer_and_wrench: AI“泛量化”具体作业流程：

  1. 知识解构：知识智能体进行跨域映射与逻辑拆解。
  2. 任务执行：需求澄清代理（Agent）输出具备工程化说明的策略初稿。
  3. 逻辑校验：研究员无需深陷代码，重点关注经济逻辑验证。
  4. 调试优化：利用智能体拓展知识边界，精准引导修改路径，避免盲目试错。

:bar_chart: 二、 AI 视角驱动的 Black-Litterman (BL) 资产配置

引入 AI 视角后的 BL 策略，较传统等权基准实现了显著的业绩飞跃。实验数据显示，大模型在捕捉市场信号方面具有极强优势：

指标类型 等权基准 (EW) DeepSeek-V3 Qwen2.5-72B
年化收益率 11.85% 18.29% 20.37%
夏普比率 0.99 1.56 1.81
最大回撤 -14.23% -8.16% -6.39%

结论：AI 显著提升了策略的风险收益比，尤其在回撤控制上表现优异。

:shield: 三、 AI 增强型风险平价 (Risk Parity) 方案

对比传统的“300天固定窗口”方案，AI 动态窗口方案在不增加波动的前提下，显著优化了风险控制：

  • 年化收益：Qwen2.5-72B 方案达到 4.71%（提升 0.12%）。
  • 夏普比率：从 1.39 提升至 1.46。
  • 风险控制：最大回撤由 -4.50% 大幅缩减至 -3.00%。

:light_bulb: 【核心结论】

  1. 赋能全员量化：Agentic AI 降低了量化门槛，使“非程序员”也能构建高质量的工程化策略。
  2. 配置效率升级：AI 动态视角在 Black-Litterman 和 风险平价 模型中均证明了其优化能力，能有效收窄回撤并增厚收益。
  3. 逻辑为王：未来的投研核心将从“写代码”转向“校验经济逻辑”，AI 负责执行，人类负责审慎监管。

:warning: 风险提示

  • 模型风险：报告基于历史数据，存在模型过拟合风险。
  • 数据口径：宏观及市场数据调整可能影响 AI 推理结论。
  • 不稳健性：大语言模型（LLM）输出具备随机性，多次生成可能产生不同结果，需警惕推理的不稳健性。

:light_bulb: 延伸阅读
研报PDF原文链接