AI赋能资产配置(三):DEEPSEEK与风险“再平价”
DeepSeek 与风险“再平价”——三类路径探索风险贡献度调整:DeepSeek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
回溯周期的调整: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组合配置: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→1.281
ETF组合配置优化
ETF组合配置:AI选出的ETF组合年化收益率为7.18%,相较于非AI选基的6.75%,表现更优AI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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