量化投资策略演进 - Alpha因子数量呈现指数级增长 但因子挖掘的边际效用递减 核心矛盾转向模型配置[2][5] - 不同因子合成模型在不同市场阶段表现差异明显 没有单一模型能始终适应所有市场环境[8][10][12] - 线性模型(IC加权、线性回归)在趋势明确市场表现更好 非线性模型(XGBoost)在市场结构变化时展现优势[7][10] 传统配置方法局限性 - 均值-方差模型对输入参数高度敏感 历史数据微小扰动会导致输出权重较大变化[14][15] - 机器学习集成方法存在"黑箱"问题 可解释性差 影响投资决策信任度[16] - 传统方法陷入"收益-可解释性-稳定性"不可能三角 需要新的配置方法[13][16] LLM研判推理框架 - 采用三层架构：训练层(多模型策略库)、分析层(自动化绩效分析)、决策层(LLM配置决策)[3][19][21] - 分析层生成结构化"绩效分析简报" 包含市场状态刻画和多维度绩效评估[24][25][28] - 决策层通过精心设计的Prompt引导LLM扮演投资经理 进行逻辑推理和权重分配[3][29][31] 框架实施效果 - 在沪深300成分股内回测显示年化超额收益达7.21% 信息比率0.68[41][44] - 最大回撤-9.47% 低于所有基准模型和等权基准的-10.50%[41][44] - 在2021年9月市场风格切换中成功规避回撤 通过高配XGB模型和低配IC模型[39][44] 框架优势特点 - 将模型配置从数值优化问题转变为逻辑推理任务 追求逻辑合理性而非数学最优解[18][25] - 决策过程透明可解释 输出包含精确权重和决策理由 建立人机信任[31][44] - 能够动态适应市场变化 根据市场状态调整模型权重配置[25][39] 未来优化方向 - 扩展基础模型库 加入深度学习模型和另类策略等低相关策略[44] - 丰富市场状态维度 融入宏观数据和情绪指标等另类数据[45]