何康 沈洋 金融工程 金工定期 AI模型绝对、相对收益迎全面反弹

摘要

截至 2026 年 7 月 3 日，华泰证券全频段融合因子 TOP 层今年以来超额收益为 -0.21%，2017 年初回测以来年化超额 27.78%。 基于此构建的 AI 中证 1000 指增组合本周超额收益大幅反弹至 4.15%，自 2017 年初回测以来年化超额收益率为 19.40%，信息比率为 3.05。 在文本选股方面，借助大模型增强解读的文本 LLM-FADT 组合 7 月相对中证 500 超额收益回暖至 3.0%，2017 年初回测以来年化收益率达 27.84%。 此外，AI 行业轮动模型本周取得 4.72% 绝对收益，今年以来超额收益 7.96%，未来一周持续推荐非银金融、消费者服务等行业。 AI 主题与概念指数轮动模型未来一周分别推荐 300 非银等主题指数以及保险精选等概念指数。 报告提示人工智能模型存在失效可能，模型输出不构成投资建议。

主要观点

• 全频段融合因子 TOP 层今年以来超额收益为 -0.21%，2017 年初回测以来年化超额 27.78%。

• AI 中证 1000 指增组合本周超额收益反弹至 4.15%，自 2017 年初年化超额 19.40%。

• 文本 LLM-FADT 组合 7 月相对中证 500 超额收益回暖至 3.0%，但今年以来超额为 -10.1%。

• 文本 LLM-FADT 组合自 2017 年初回测以来年化收益率 27.84%，信息比率 1.80。

• AI 行业轮动模型本周取得 4.72% 绝对收益，今年以来绝对收益 4.95%，超额收益 7.96%。

• AI 行业轮动模型未来一周将持有非银行金融、消费者服务、家电、银行、农林牧渔 5 个行业。

• AI 主题指数轮动模型今年以来超额收益 -7.60%，未来一周推荐 300 非银、金融地产等指数。

论述逻辑

• 深度学习模型挖掘高频与低频量价特征，合成全频段融合因子（5 日 RankIC 均值 11.1%）作为选股基础。

• 将全频段融合因子应用于中证 1000 成分股构建指增组合，实现本周 4.15% 的超额收益反弹。

• 使用全频段量价因子对 32 个一级行业、133 个主题及 72 个概念指数打分，构建等权配置的周频轮动策略。

• 通过引入大模型（LLM）对研报文本提取标题新解、行情催化剂等额外解读，增强 FinBERT 模型的输入特征以提升文本选股效果。

关键展望

• 未来一周持续推荐非银金融、消费者服务、家电、银行、农林牧渔 5 个行业。

• 未来一周推荐持有 300 非银、金融地产、中证影视、CS 车联网、浙江国资等主题指数。

• 未来一周推荐持有保险精选、证券精选、万得微盘股、预制菜、水产等概念指数。

• 提示人工智能模型基于历史数据，若市场规律改变存在失效可能，不构成投资建议。

推荐标的

• AI 行业轮动模型推荐：非银行金融、消费者服务、家电、银行、农林牧渔。

• AI 主题指数轮动模型推荐：300 非银、金融地产、中证影视、CS 车联网、浙江国资。

• AI 概念指数轮动模型推荐：保险精选、证券精选、万得微盘股、预制菜、水产。