AI赋能资产配置(十八)：LLM助力资产配置与投资融合

　　核心结论：①LLM 重塑资产配置的信息基础。传统量化策略主要依赖结构化数值数据，对舆情、政策、财报等非结构化信息的吸收不足，而LLM 通过强大的文本理解与逻辑推理能力，将这些信息转化为结构化因子，显著提升投研响应速度与前瞻性。②真正的落地不依赖单一模型性能，依赖“LLM+实时数据+优化器”的协作机制。通过模型分工，LLM 负责认知与推理，外部API与RAG 提供实时信息支撑，数值优化器完成配权计算，形成可执行、可解释的投资Agent。③当前LLM 在舆情信号提取、财报解析、投资推理和Agent构建等多个环节已具备可操作路径，具备增强传统资产配置体系的现实基础。④未来随着强化学习与多智能体架构的发展，LLM 将从“辅助工具”走向“核心推理与交互中枢”，资产配置将从静态决策向智能化、动态演进转变，重塑买方投研与策略执行逻辑。

    　　信息优势重构，信号维度显著拓展。LLM 使得舆情、财报、政策文本等软信息可以被高效提取、量化并嵌入配置模型。FinBERT、FinGPT、BloombergGPT、PloutosGPT 等模型在情绪识别、文本解析与投资推理上已经展现出明确优势。非结构化信息的系统化利用，增强了市场预期感知能力，使策略具备更高的灵敏度与前瞻性。

    　　落地路径明确，技术栈可复制。通过模块化设计，LLM 与API、RAG、数值优化器形成分工协作：在信息端，LLM 负责文本理解与逻辑推理；在数据端，外接API 与RAG 提供实时行情、财报与宏观变量；在决策端，优化器完成资产配权与约束求解。这种结构既提升了策略的稳定性与可解释性，也具备较强的可扩展性，适用于多资产配置。

    　　从信号提取到Agent 执行，形成全链条能力。案例一与案例二展示了LLM 在舆情与财报场景下的定量因子提取与配置应用；案例三则构建了完整的Agent，实现从信息收集、信号提取，到优化配置与执行输出的闭环落地，为机构投资提供可操作范式。

    　　智能化资产配置加速演进，应用边界持续拓展。展望未来，LLM 与强化学习、Auto-Agent、多智能体系统及个性化投研平台的深度结合，将推动资产配置从工具化向系统化、从线性流程向智能演进过渡，成为买方机构构建信息优势与策略护城河的核心技术路径。

    　　风险提示：结论受模型存在不确定性、数据质量、市场环境影响，本文不构成任何投资建议。 机构：国信证券股份有限公司 研究员：王开 日期：2025-10-29

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