何康 沈洋 浦彦恒 金融工程 金工定期 AI模型本周超额收益大幅回暖

摘要

本周华泰证券的多项AI量化模型超额收益出现显著回暖。 截至2026年7月17日，全频段融合因子TOP层今年以来相对全A等权基准的超额收益达1.93%，自2017年初回测以来的年化超额收益率为27.94%。 AI中证1000增强组合本周录得1.75%的超额收益，自2017年回测以来相对基准的年化超额收益率为19.77%，信息比率达到3.05。 引入大模型技术的文本LLM-FADT组合在7月相对中证500的超额收益高达9.5%，自2017年回测以来超额年化收益达24.00%，总体表现优于仅依赖原始文本的BERT-FADT策略。 在资产轮动方面，AI行业轮动模型今年以来超额收益达13.46%，而主题指数和概念指数轮动模型今年以来超额收益分别为-0.86%和1.84%。 展望下周，行业模型重点推荐稀有金属和贵金属等行业，概念模型则推荐万得微盘股和发电设备等指数。

主要观点

• 全频段融合因子TOP层今年累计超额收益回正，长期回测绩效优异。

• AI中证1000增强组合本周表现回暖，且长周期信息比率突破3。

• LLM-FADT文本选股组合7月超额收益大幅攀升，长期夏普与信息比率表现稳健。

• 借助大模型增强解读后，LLM-FADT策略的稳定性和回撤控制优于传统BERT-FADT。

• AI行业轮动模型今年以来获取显著正向超额收益，远超等权基准表现。

• AI主题指数轮动模型今年以来小幅跑输基准，但长周期仍保持正向超额。

• AI概念指数轮动模型今年以来维持正超额，回测以来年化收益率达20.46%。

论述逻辑

• 大模型增强文本解读逻辑：利用LLM补充标题新解、催化剂及潜在风险等视角 -> 输入微调版FinBERT转化为特征向量 -> 通过XGBoost训练获取更丰富的文本信息 -> 策略稳定性提升且跑赢BERT-FADT基准。

• 全频段量价因子应用逻辑：深度学习提取高频与低频量价特征并融合 -> 利用该因子对股票、行业及指数成分股进行打分排序 -> 按照周频调仓规则构建指增与各类轮动组合 -> 各模型本周超额收益均呈现回暖态势。

关键展望

• 未来一周，AI行业轮动模型推荐持有稀有金属、贵金属、轻工制造、建材和计算机。

• 未来一周，AI主题指数轮动模型推荐配置金融科技、CS车联网、机器人等指数。

• 未来一周，AI概念指数轮动模型建议关注万得微盘股、发电设备、光伏及ChatGPT等指数。

• 风险提示：模型基于历史数据总结，存在失效可能，且模型输出不构成投资建议。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的