DeepSeek從宏觀、中觀、微觀層面全鏈路賦能策略研究。宏觀層面，DeepSeek能夠在宏觀經濟周期預測、市場投資風格預測中起到一定的賦能作用，在識別領先指標、信號捕捉、拐點識別、情緒識別、量價驗證等維度進行預測和監測；中觀層面，DeepSeek應用的核心場景包括競爭格局實時監控、行業輪動策略優化；微觀層面則主要聚焦于上市公司財務異常檢測、另類數據資產定價、交易面動態解析等。本文從大盤擇時和行業輪動兩個維度對DeepSeek賦能傳統策略研究進行分析與實踐。

大盤擇時層面，DeepSeek動態賦權多因子擇時能夠起到較好的效果。我們采用宏觀、資金、情緒、技術、海外五個維度10余個指標構建權益市場打分模型，基準模型通過對五維因子簡單加總得出擇時觀點，通過引入DeepSeek實現動態因子賦權和自適應窗口調整，實現對原有擇時策略的優化。從結果上看，DeepSeek優化后的動態賦權模型顯著優于基準，在測試集上實現了1.04的夏普比率，同時融入DeepSeek的各類策略在最大回撤控制上相較基準策略有所提升。

行業輪動層面，DeepSeek對基于景氣度、擁擠度、趨勢的“三標尺模型”起到了一定的增強作用。DeepSeek在行業輪動策略上能夠通過攻破剛性閾值陷阱、破解因子割裂來解決“三標尺模型”的局限，從結果上看，2020-2024年，DeepSeek賦能后行業輪動策略在最大回撤控制上相較等權指數優化幅度達到41%。2025年一季度，DeepSeek賦能后的輪動模型，在溫和上漲的市場環境中進一步放大了賺錢效應，風險收益比同樣優于行業等權策略。

AI賦能策略研究的最優路徑：AI+RAG+Agent技術體系。1）動態知識更新：RAG 持續注入實時數據（如 2025 年行業等權指數），避免傳統 LLM 策略的“時間衰減”問題；2）風險控制強化：Agent 通過預設規則（如最大回撤閾值）自動終止高風險操作，結合 RAG 的擁擠度指標實現多維風控；3）執行效率提升：Agent 自動化完成策略驗證全流程，較人工操作效率大幅提升。

風險提示：模型過擬合風險，DeepSeek的訓練依賴于投喂的框架語料與底稿數據，多維框架下存在過擬合風險；數據口徑調整風險，宏觀指標統計口徑的調整可能帶來AI配置結論的改變；AI推理的不穩健性，AI模型的輸出結論具備一定隨機性，多次生成可能產生不同的結果

分析師：陳凱暢 ?SAC執業資格證書 ? 編碼：S0980523090002

分析師：王 ? 開 ?SAC執業資格證書 ? 編碼：S0980521030001

分析師：董德志? SAC執業資格證書 ? 編碼：S0980513100001

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