DeepSeek通过三类路径探索，实现了风险平价策略的“再平价”。首先，它结合宏微观经济数据、资本市场指标和分析师观点，动态调整各资产的风险贡献度，优化组合收益潜力。其次，DeepSeek通过AI智能学习历史数据，动态调整回溯周期，以适应不同市场周期。最后，DeepSeek结合传统指标与前瞻性市场判断，优化ETF选取，增强投资组合的管理效率和风险控制。实验结果表明，DeepSeek在国内外及全球市场组合中均能有效提升年化收益率和夏普比率，展现了AI在风险平价策略中的强大赋能。

📊DeepSeek通过调整风险贡献度，结合宏微观经济数据、资本市场指标和分析师观点，优化资产配置，提升组合收益潜力。例如，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。

🕰️DeepSeek通过动态调整回溯周期，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，提升策略的适应性。例如，国内股债商组合年化收益率从3.85%提升至4.46%，夏普比率增至1.137。

📈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，增强投资组合的管理效率和风险控制。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。

🌍DeepSeek的AI赋能风险平价策略在年化收益率和夏普比率上皆有优化，并在国内、海外和全球配置中均已得到有效体现。例如，海外组合年化收益率由8.11%提升至14.15%，夏普比率从0.590提高到1.018；全球市场组合年化收益6.8%提升至8.3%，夏普比率1.048提升至1.281。

　　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