2026-09-17 · JPMorgan · 宏观策略

摩根大通用于动态因子投资的智能体AI：用于政权分类和股票因子轮动的大语言模型驱动信号

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摘要

报告将 Agentic AI 从状态识别延伸到因子择时，检验一个任务严格限定的大语言模型智能体能否把一揽子宏观指标转化为可用的周期判断，结论是'令人鼓舞但有条件'。四层泄漏测试显示，在宏观数据在场时移除日期、数值甚至状态名称都不破坏状态映射，但仅给日期的测试证实 LLM 保留历史知识，样本外纯性无法保证。跨六个 LLM 的状态判断方向一致但并不中性，多只模型在 Slowdown 与 Contraction 阶段停留过多，更新一代模型偏斜更小、更贴近 QMI 参照，而由 GPT 5.5 与 Opus 4.8 组成的 2 成员委员会给出最均衡的状态分布。把 LLM 状态作为实时轮动信号、在四个周期阶段的因子/股票组合之间配置时，所有模型均取得正超额收益；2 成员委员会在 30 年历史中年化超额收益 6.0%、Sharpe 0.68、命中率 60.3%、最大回撤 -10.6%，但 QMI Cycle Investing 仍以 7.2% 收益、Sharpe 0.74 锚定前沿。报告同时提示两点：新模型的超额表现集中在 2020 年附近，需警惕残余前视或历史识别效应；老模型的高 Sharpe 来自低换手而非真实择时能力。最终定位是 QMI 仍是可信的系统化参照，Agentic AI 的机会在于随模型能力提升充当动态因子择时的补充输入。

主要观点

报告核心问题是严格限定任务的大语言模型智能体能否把宏观指标包转化为可用的周期判断，总体结论为'令人鼓舞但有条件'。

四层泄漏测试检验模型是在'读数据'还是'背历史'：移除日期、数值、状态名称均不破坏映射，但仅给日期时模型仍能作答，说明 LLM 保留历史知识、样本外纯性无法保证，不应把自信的 AI 输出误当成样本外洞见。

状态框架以相对趋势的水平（一阶导）与改善/恶化方向（二阶导）定义 Expansion、Slowdown、Contraction、Recovery 四阶段，并给出各阶段典型赢家：Expansion 偏好 Value、Growth、上升 Momentum、高 Beta/高风险周期股与中小盘，Contraction 偏好高 Quality、低波动、大盘防御与稳定盈利股票。

模型被强制要求输出固定结构 JSON（四状态概率、[0,1] 置信度、驱动因素清单与简要理由），使月度结果可机器解析、便于回测。

在危机与新冠时期模型以更高置信度给出 Contraction 判断，强化了对模型内置经济史知识的怀疑，作者认为此后的回测应以适当的谨慎解读。

2026 年 7 月的推理示例中，GPT 5.5 与 Opus 4.8 均对下月给出 Slowdown 判断，依据是欧元区/英国制造业 PMI 仍高于 50 但动量走弱（1 个月 EZ -0.2、UK -1.4）、VIX 平静、信用利差偏紧，叠加粘性通胀与 ECB 紧缩。

六个 LLM（GPT 5.5、5.4、5.1、Opus 4.8、Sonnet 4.6、Haiku 4.5）中多只模型在 Slowdown 与 Contraction 停留过多；更新模型偏斜更小、与 QMI 参照更对齐；共享悲观倾向的六模型委员会会把偏差固化而非平均掉。

委员会实验的核心结论是'成分重于规模'：由两个最新模型 GPT 5.5 与 Opus 4.8 组成的精选 2 成员委员会产生更均衡的状态分布，剔除偏斜成员即可移除拖累总体的多数。

把 LLM 状态作为实时轮动信号、在四个周期阶段的因子/股票组合间配置，所有模型都取得正超额收益；2 成员委员会最具配置价值：30 年历史中年化超额收益 6.0%、波动 8.8%、Sharpe 0.68、命中率 60.3%、最大回撤仅 -10.6%。

单模型分化明显：GPT 5.5 与 GPT 5.4 收益领先（5.6%、5.4%）但回撤大（-20.0%、-24.2%）；Sonnet 4.6 收益（3.3%）与 Sharpe（0.51）最弱；6 成员委员会 Sharpe 0.72、命中率最高 60.8% 但以回撤为代价；Haiku 4.5 与 GPT 5.1 的 Sharpe（0.70、0.73 vs QMI 0.74）靠低换手下的低波动支撑，收益仅 3.3%、4.4% vs QMI 的 7.2%，并非真实风险调整能力。

两点重要警示：新模型的超额表现集中在 2020 年附近的极端时期，即便日期匿名化也难以剥离对疫情宏观足迹的先验知识；QMI Cycle Investing（收益 7.2%、Sharpe 0.74）在收益捕捉与回撤控制上仍锚定前沿，系统化框架'暂时'未被击败。

论述逻辑

宏观指标包输入 → 强制 LLM 智能体对 Expansion/Slowdown/Contraction/Recovery 四个周期阶段输出概率分布（固定 JSON：概率+置信度+驱动+理由）→ 以四层泄漏测试验证模型在'读宏观证据'而非'回忆历史'（宏观数据在场时移除日期/数值/状态名不破坏映射，但仅日期测试暴露历史知识残留）→ 跨六个 LLM 比较发现状态判断方向一致但偏斜（过度停留 Slowdown/Contraction），新模型偏斜更小 → 委员会实验表明成分重于规模，GPT 5.5+Opus 4.8 的 2 成员组合最均衡、最贴近 QMI 基准 → 将状态概率作为实时轮动信号在四个阶段因子/股票组合间配置 → 30 年回测显示所有模型均获正超额收益，2 成员委员会年化超额 6.0%、Sharpe 0.68、最大回撤 -10.6%，但 QMI Cycle Investing 以 7.2%、Sharpe 0.74 仍居前沿 → 结论：Agentic AI 定位为动态因子择时的补充输入，随模型能力提升而增强，QMI 系统化框架暂未被超越。