国信总量团队构建了AI赋能的投研体系，该体系整合了五大周期框架，通过动态赋权和回测调优来预测股债胜率。此举旨在结合分析师的主动框架与人工智能的多模态分析，将AI应用于主动投研领域。团队定期跟踪市场表现，并发布了《AI 赋能资产配置（一）》报告，详细阐述了AI如何优化资产配置框架。通过学习历史数据，AI可以评估并赋予最贴合宏观政策和市场情绪的模型最高权重，从而实现对股债走势的精准预测。

💡 国信总量团队开发了AI赋能的投研体系，该体系有机结合了五大周期框架，实现了分析师主动框架与人工智能多模态分析的协调统一。

✅ AI通过动态赋权优化资产配置框架，学习历史数据，评估并赋予最贴合宏观政策环境和市场情绪的模型最高权重。例如，在报告中，AI通过学习国信总量团队多年积累的资产配置框架，联网输入相关数据，通过静态样本学习和动态实战纠偏来评判当前和未来适用于哪种资产配置模型，挖掘出和一段时间内宏观政策环境、 市场情绪走势最为贴近的模型，并赋予最高的评判权重。

📈 AI赋能的动态权重能够进行宏观框架的“降维”，对当月乃至全年的股债走势进行精准预测。上月预测的“价值将在3-4月份跑赢成长”已兑现。4月更新显示：货币信用框架权重较高，股债指示受全球贸易格局影响，股市胜率边际收敛，债市收益率下行仍有空间；2025年内债券表现相对占优，股市胜率在今年三季度触底，四季度略有回升；价值风格占优，四季度成长风格存在阶段性反弹空间。

　　事项： 　　国信总量团队开发了 AI 赋能投研体系， 将五大周期框架有机结合， 通过动态赋权、 回测调优对当月乃至年内的股债胜率进行预测， 以实现分析师主动框架与人工智能多模态分析的协调统一， 将人工智能应用于主动投研领域， 定期跟踪预测市场表现。 　　评论： 　　在我们外发的《AI 赋能资产配置（一） ——DeepSeek 对国信多元资配框架的优化》 报告中， 提到了以 AI动态赋权的形式， 可以优化五大资配框架的整合， 形成对实际股债更有效的指示。 在该报告中， AI 通过学习国信总量团队多年积累的资产配置框架， 联网输入相关数据， 通过静态样本学习和动态实战纠偏来评判当前和未来适用于哪种资产配置模型， 挖掘出和一段时间内宏观政策环境、 市场情绪走势最为贴近的模型，并赋予最高的评判权重。 　　借助 AI 赋予的动态权重， 我们可以进行宏观框架的“降维”， 对当月乃至全年的股债走势给予精准预测。在上月预测的口径中，“价值将在 3-4 月份跑赢成长” 的预测已兑现。 4 月更新显示：（1） 本月货币信用框架权重较高， 为 65%； （2） 股债指示： 受全球贸易格局影响， 股市胜率较前月预测边际收敛， 债市收益率下行仍有空间； （3） 对 2025 年内的预测： 年内债券表现相对占优， 股市胜率在今年三季度触底， 四季度略有回升， 相较前月预测， 股市拐点后移， 体现出全球经贸扰动下风险资产的重估； （4） 从本月和全年来看， 价值风格占优， 进入四季度后， 成长风格存在阶段性反弹空间。 　　风险提示： AI 模型局限与数据依赖风险： AI 分析高度依赖历史数据和算法， 可能无法准确预测未来或应对突发事件。 模型固有缺陷（如过拟合、 黑箱问题） 可能影响结论的可靠性； 技术应用效果差异风险： 报告中提及的 AI 应用在实际操作中可能因技术门槛、 市场环境等因素而效果打折； 市场与技术迭代风险： 金融市场和 AI 技术快速变化， 可能导致报告分析的策略或技术失效。