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优化资产配置组合，理解中美关键部门政策语义，辅助大盘择时分析，大模型还能做什么？｜对话国信证券王开下篇
对话国信证券王开下篇｜DeepSeek会颠覆目前投研体系吗？
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以下是华尔街见闻6月26日采访王开的实录：
DeepSeek对于当前研究市场的主要价值是什么？我们的体会可以概括成几个关键词：第一个是效率，第二个是精准度，第三个是从偏主观到偏客观的演绎。
之前我去更新一些模型，可能会耗费比较长的时间和精力。而大模型在理解我的资产配置框架、思维范式和之前的研究架构后，能够快速结合最新的事件驱动或宏观数据，落地到比如股票、债券两类资产的配置比例上。
它对于效率的改善，其实还体现在输出更偏客观性上。比如我们对五类大类资产模型，之前可能用等权做分配，而DeepSeek会结合过去资产价格的真实走势，与我们五个模型的演绎进行匹配，这很好地规避了人为的主观认知差异。
DeepSeek对于投资组合的优化效果如何？这些年大家可能会关注到，像可选消费还有科技的一些板块，又先后出现了比较好的行情，而这和之前像偏周期品这类行情相比，是不同的定价范式。
那么，之前把库存作为周期品定价的一些逻辑，到现在是否不再适用了？我们是要换成资本开支的指标、集中度的指标，还是盈利相关的指标？我们会不断对这些进行迭代，让其更符合当前国内所处经济环境的定义范式。
包括被动的框架也是，其实我们不是单纯地去做风险平价。把DeepSeek引入进来之后，我会将基于宏观深度的一些研究框架纳入其中，以此评判出现在最适合的宏观周期定位，这基本是大模型给出的最佳匹配结果。
在这个基础之上，我再对风险权重在一定范围之内进行微调，在被动投资的基础上，做一些主动的周期定位，从而充分提高收益，并且把大模型的功效发挥到最大。
AI能够帮助我们做大盘择时及行业轮动的分析吗？DeepSeek会复刻我们过去长达数十年的资产价格走势，它会去理解当时所处的宏观环境，以及估值、交易量处在什么样的位置。
我们站在宏观数据的基础上，又把市场交易情绪、估值等因子纳入进来，用它复刻出过去与现在最类似的时点。这比我们人为去计算，在精准度和效率上要高很多，这是大模型起到的非常好的功效。
结合大模型的文本挖掘能力来看，它在整个行业轮动上，比我们单纯捕捉到的一些高频数据要更加充分。因为它可以辅助整合分析师的观点、产业新闻，还能将类似负面舆情作为风险剔除的反向筛选因子，这一点也可以加大我们组合的胜率。
为什么AI能够更好地解读中美关键部门的政策语义？人工智能再进行语义分析的时候，对前后文的理解具有很强的连续性，这是人工打分很难完全实现的。
它不会单纯依据一些看起来像乐观或悲观的词汇来判断。比如在英文里，我们可能看到“better”和“best”这类词，就认为这是对上市公司或者对经济判断的非常积极的表述，但如果结合前后文的语境来看，这句话可能出现在对一些公司的问询函中，里面提到的可能是“you'd better怎么样”“you'd best to怎么样”，这其实是偏负面的归因，对于一些行业的基本面或者资产价格，也会有偏负面的指引。
大模型出来之后，我们也做了对比测试，和之前单纯的机器学习相比，它应该是更加准确、更加高效的。
特朗普“抽象”的行为逻辑也能够被AI理解吗？从4月份特朗普提到所谓的对等关税、主打美国单边化之后，他的一些过激言论都会对风险资产，比如海外的一些股市，造成比较大的冲击。当然，随着中间态势的缓和，美国的股市又出现了触底反弹的过程，这有点类似于2018年第一轮因海外不确定性给资本市场带来的冲击波。
从这一次的表述来看，我们也会去追踪，比如在白宫官网上特朗普说了什么样的言论，以及他在个人社交网站上发表了哪些言论，这些言论会对风险资产，或者像债券、美债这类避险资产，造成什么样的冲击。
我们会结合历史回溯，先从定性的角度进行整理，再从情感语义识别的维度，让大模型对他的一些词汇、相关的态度和观点进行打分，最后形成定量的结果输出，把这些结果串成一条连续的曲线来追踪。
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