LLM破局Alpha困境，拥抱Beta大时代
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摘要
报告展望2025年智能投研发展趋势，强调大模型多模态、交互、强化学习提升智能化水平；权益基金投资进入Beta时代，ETF占比提升，建议采用核心（中证A500ETF+风格轮动主动基金）+卫星（灵活ETF）组合策略；宏观择时建议全仓进出与情绪指标结合，风格偏小盘成长，行业关注分析师预期因子；AI选股模型更多聚焦低波动和非流动性因子，中小盘依然有Alpha空间，持续优化模型训练和特征挖掘为重点突破方向[page::0][page::4][page::11][page::12][page::16][page::17][page::24][page::30][page::31][page::32]。
速读内容
大模型技术与金融应用前瞻 [page::4][page::5][page::7][page::8][page::9]
- 多模态大模型（文本、语音、图像、视频等）成为主流，实现低延迟交互，例如GPT-4o模型；
- 强化学习与“思维链”技术显著提升模型长程推理能力，突破预训练瓶颈；
- 训练数据量将成为大模型发展的瓶颈，合成数据是缓解途径但尚未成熟；
- 端侧小模型发展迅速，适应算力限制，Google Gemini1.5 Flash等为代表；
- 大模型在金融中赋能主动投研：高效报告阅读、观点汇总（见图表8）、报告撰写和投资决策生成等；
- 通过Agent构建投资策略，解构热点投资概念产业链及相关标的（示意图见图表9、10）。
权益基金投资展望：拥抱Beta时代，ETF占比提升 [page::11][page::12][page::13][page::14]
- FOF基金经理对基金优选关注度自2022年后持续下降，ETF在FOF组合中的比例提升至16%以上；
- 结构性行情推动核心+卫星投资组合策略：核心配置均衡风格ETF（重点推荐中证A500ETF）及风格轮动型主动权益基金，卫星配置高灵活性低成本ETF捕捉短期风格和行业机会；
- 主动权益基金Alpha整体下降，市场风格频繁切换，建议适度关注风格轮动型基金，结合定性与定量（大语言模型辅助识别）方法识别风格轮动能力；
- 中证A500指数兼顾大小市值且行业均衡，符合成长风格倾向，相关ETF规模快速扩张。
ETF市场与轮动策略表现 [page::15][page::16][page::17]
- 国内非货币ETF数量和总规模显著增长，交易活跃度提升，费率优势明显（平均管理费率0.43%）；
- AI驱动ETF轮动策略表现优异，自2015年起年化超额12.05%，最大回撤17.31%，信息比率0.68，长期跑赢沪深300基准。
2025年宏观择时和风格配置策略 [page::17][page::18][page::20][page::21][page::22][page::23]
- 经济处于弱复苏阶段，外需强劲但明年或将回落，内需增速总体偏缓呈回暖迹象；
- 宏观择时策略优化全仓进出模式，结合市场情绪指标，提高持仓时长以适应上行行情，避免错失反弹；
- 风格配置预期向小盘成长倾斜，政策不及预期时调整回防御型红利、微盘板块；
- 行业配置重点关注分析师预期及超预期因子，盈利和估值动量因子表现低迷，风格切换影响明显。
2025年因子选股和AI模型展望 [page::24][page::25][page::26][page::27][page::28][page::29][page::30][page::31]
- 主流宽基指数的公募指增产品超额收益空间逐年下降，中证1000 超额略有剩余；
- 分析师覆盖度及理论多空收益极限指标表明，沪深300、中证500股票池超额空间有限，中证1000及更下沉市场仍有机会，建议针对不同股票池选用不同训练域和模型类型；
- AI选股因子多暴露低波动、非流动性和Beta因子，剥离Barra风格后中小盘仍表现良好，建议加强风格控制、特征深化挖掘及组合优化（强化学习）；
- LLM提升文本数据挖掘能力，有助构建更优异另类舆情因子，结合机构研报、调研纪要进行深度特征提取，推动选股模型进阶。
深度阅读
国金证券：“LLM破局Alpha困境，拥抱Beta大时代”报告深度解析
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一、元数据与报告概览
- 报告标题：《LLM破局Alpha困境，拥抱Beta大时代——大模型加速迭代，开启智能投研新纪元》
- 作者信息：金融工程组分析师高智威、赵妍、许坤圣、王小康，联系人胡正阳、聂博洋
- 发布机构：国金证券股份有限公司
- 发布日期：2024年（具体日期页面未明确）
- 主题覆盖：人工智能大模型技术进展、基金投资策略、资产配置、因子选股，聚焦大模型推动下的投研变革，权益基金的Beta投资时代，AI技术在量化选股中的应用及未来趋势。
核心论点摘要：报告核心观点指出，2025年将迎来以交互式多模态大语言模型（LLM）为代表的智能投研新时代，这将极大提升投研效率和投资决策质量。同时，伴随主动管理Alpha收益空间的收窄，投资市场将更倾向Beta投资风格，尤其是ETF配置和风格轮动基金的结合。报告提出基于大模型辅助，构建核心+卫星的权益投资组合结构，辅以宏观择时、风格配置和因子选股策略，以应对未来市场结构性行情和风格轮动，同时强调AI和LLM在量化因子选股的深层应用及突破空间page::0][page::32]。
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二、逐节深度解读
1. 大模型推进智能投研新纪元
1.1 交互型多模态大模型主流化
- 关键观点：
- 多模态大模型能处理文字、语音、图像、视频等多种信息类型，实现信息互补和更自然的人机交互。
- 以GPT-4o为例，突破了传统音频先转文本再交互的多步骤限制，能在同一神经网络中处理多模态数据，减少信息损失并提升交互流畅度[page::4]。
- 证据与图表：
- 图表1展示多模态信息源与模态分类，涵盖文本、声音、图像、视频、传感等多样输入。
- Gemini模型架构（图表2）说明如何将多模态输入转成统一Transformer编码处理，再分别解码输出文本或图像。
- 意义：提升模型在实际交互中的反应速度和信息利用效率，丰富智能投研应用场景，增强用户体验。
1.2 强化学习（RL）提升推理能力
- 观点：
- OpenAI的o1模型采用强化学习对“思维链”进行训练，改进模型推理能力，表现明显优于之前基线（如GPT-4o），尤其在理工科难题及代码编写等场景（图表3）[page::5]。
- Self-play RL训练类似围棋AlphaGo到AlphaZero的转变，由被动学习转向主动探索最优策略。
- 强化学习绕开了模型预训练的Scaling Law瓶颈，在训练算力不变下显著提升推理能力，但泛化局限和算力需求较大。
- 影响：强化学习开辟了大模型智能增强的新范式，为金融领域复杂决策和逻辑推理提供技术底层支撑。
1.3 训练数据成为长期瓶颈
- 推断：
- 大模型性能很大程度依赖训练数据量，现有人类生成数据预计将在2028年左右耗尽（图表4）[page::6]。
- 合成数据作为替代方案尚不成熟，可能成为短期技术瓶颈。
- 投资启示：未来数据资源及数据生成技术突破将成为大模型发展关键。
1.4 端侧小模型加速发展
- 现状与趋势：
- 小参数模型满足算力受限设备（手机、汽车、机器人）的需求。
- Gemini 1.8B、3.25B版本及开源Mixtral 8\*7B表现优良（图表5）。
- 模型压缩（蒸馏）技术提升小模型性能和响应速度。
- 意义：推动模型下沉至更多终端场景，广泛提升应运范围。
1.5 模型实际应用展望
- 应用场景：
- 教育领域结合个性化学习计划、强化逻辑推理。
- 机器人语义理解与操作（图表6人形机器人模型说明）。
- 金融投研方面，大模型扩展非结构化数据分析，突破传统NLP情感判断，赋能主动投研与投资决策生成（图表7）。
- 结论：大模型是开放大规模数据、提升投研效率和质量的新动力。
1.6 主动投研赋能实践
- 实操：
- 利用大模型辅助报告筛选、信息提炼（图表8显示观点提取流程）。
- 替代重复性人工劳动，提高研报、纪要总结效率。
- 现有工具如WarrenQ、AlphaEngine等正为行业推广。
- 扩展：可用于合规风控、交易询价及智能问答等多场景。
1.7 投资决策生成
- 方法：
- 基于大模型识别情绪，构建量化风格轮动策略。
- Agent系统可自动梳理产业链上下游及相关概念股（图表9、10示例，特斯拉产业链及相关标的）。
- 国金证券团队已布局行业智能体设计、宏观政策解析、智能选基框架（图表11）。
- 未来展望：大模型辅助智能策略生成将普及，细化投资决策流程[page::10]。
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2. 2025年权益基金投资展望：拥抱Beta时代
2.1 FOF基金经理关注点转向ETF
- 趋势：
- 2019-2022年对基金优选重视提升，2022年后出现回落（图表12）。
- ETF在FOF组合中占比持续提升，2024年超16%（图表13）。
- 解读：主动Alpha难以持续，低费率、灵活的ETF更受青睐。
2.2 活用核心+卫星投资策略
- 结构：
- 核心：选均衡风格宽基ETF和风格轮动主动基金，稳定风险收益[page::12]。
- 卫星：灵活配置交易成本低和主题明确的行业ETF，捕捉短期机会（图表14）。
- 理由：适应A股结构性行情和风格切换，兼顾稳健与灵活。
2.3 核心底仓：均衡风格ETF+风格轮动主动基金
- 主动基金Alpha趋势：
- 2014-2023年总体Alpha呈下降趋势，2024年稍有回升（图表15）。
- 很多基金Alpha来源于Beta暴露，剔除行业因素后Alpha显著下降。
- 风格轮动基金识别与优选：
- 基于季报持仓数据，构建绝对主动风格轮动指标，证实多数基金具备一定风格调整能力（图表16）。
- 结合定性文本挖掘（大模型分析调研纪要、观点）补充，提升风格轮动型基金识别准确度（图表17，18）。
- 核心ETF选择：
- 中证A500ETF兼顾大小市值，风格均衡且成长权重较高，资金认同度高（图表19、20）。
- 卫星仓位：
- ETF数量、规模和交易活跃度大幅增加（图表21-23）。
- ETF种类丰富且具显著费率优势（图表24、25）。
- 可采用基于AI预测个股Alpha构建ETF轮动策略（图表26、27），实现持续超越沪深300[page::15-17]。
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3. 2025年资产配置策略展望
3.1 宏观背景及市场共识
- 经济：
- 2023年末进入制造业回升阶段，通胀处于触底回升（图表28、29）。
- 今年出口超预期受美国补库存影响，预计2025年外需压力加大，内需偏弱但潜在托底（图表30、31）。
- 内需情况：
- M1和社零增长近期回暖迹象明显（图表32、33）。
- 市场预期：
- 分析师预测明年GDP、社零、利率大致小幅放缓，进口、固定投资、通胀将适度反弹（图表34）。
- 政策关键：未来刺激政策是否超预期是投资敏感点[page::18-19]。
3.2 宏观择时
- 回顾：
- 基于宏观事件的择时策略过往震荡期表现有短板（图表35-37）。
- 改进方案：
- 一是调整因子打分规则，提升持仓判断的敏感度（图表38、39）。
- 二是加入市场情绪指标，丰富信息维度。
- 目标：提升择时策略在市场上行动力，实现全仓进出。
3.3 风格配置
- 大小盘：
- 地产投资回弹力度弱，偏向小盘因资金活化率预期上升，小盘占优（图表40、41）。
- 成长价值：
- M1-M2剪刀差回升及美债利率下降利好成长（图表42、43）。
- 政策未达预期时建议回避成长，偏好价值。
- 红利与微盘：
- 弱势市场中红利和微盘表现相对稳健，建议配置二者混合降低波动（图表44-46）。
- 整体：市场预期回暖切换向小盘及成长，偏弱则回防红利、微盘。
3.4 行业配置
- 因子表现：
- 分析师预期和超预期因子回暖，盈利、估值动量等因子表现弱（图表47、48）。
- 估值动量因子与偏红利板块联动，盈利因子与大盘相关性高（图表49、50）。
- 建议：
- 重点关注分析师预期和超预期因子，把握行业景气机会（图表51）[page::23-24]。
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4. 2025年因子选股：AI选股模型展望
4.1 宽基公募指增超额收益趋弱
- 主流指数公募指增产品2019年以来Alpha呈下降趋势，沪深300和中证500中位数已趋近或转负（图表52-55）。
- 杠杆管理及模型同质化导致Alpha溢价减少，股票池大小等影响表现差异。
- 中证1000有较好Alpha留存空间，且分析师覆盖率较低（图表62）。
- 通过收益率十分位多空组合模拟的“理论极限”也是沪深300/500较低，中证1000较高（图表63）。
4.2 中证A500成分股非沪深300部分Alpha机会
- A500指数中沪深300以外成分股266只，权重约21.59%，此部分自9月以来已跑赢Wind全A近7%（图表64、65）。
- ETF和指增产品发行快速增长，预期资金流入促进Alpha兑现。
4.3 AI模型因子表现及优化建议
- AI模型以GBDT、神经网络等多种方法构建，整体表现优异，但2023秋季和2024秋季部分波动时因非流动性、低波动和换手率因子回撤（图表66、67）。
- Barra因子暴露数据显示AI因子倾向低波、非流动性等因子（图表68），且在剥离Barra风格后，中证1000股票池依旧保持向上，沪深300和中证500逐渐平稳（图表69-71）。
- 未来主要突破方向：
- 严格风格控制，结合市场环境灵活调整。
- 细致训练方式，强化训练数据的专业分层和特征挖掘。
- 应用强化学习提升组合优化能力。
- 新增领域针对性训练，比如域内股票池针对沪深300（图表72）。
- LLM文本数据集成为重要特色，解决传统NLP数据清洗难、表达有限和信息准确度低的问题，提升另类舆情因子构建效率（图表73）[page::25-31]。
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5. 总结与投资建议
- 大模型在性能和应用层面持续突破，智能投研效率和决策质量显著提升。
- 权益基金投资应拥抱Beta时代，推荐中证A500ETF搭配风格轮动主动基金的核心+ETF卫星组合，兼顾稳健与灵活。
- 宏观择时建议策略切换全仓模式，增加市场情绪指标，风格偏向高弹性小盘和成长，防守时回撤至红利和微盘布局。
- 因子选股Alpha空间缩减，聚焦中小盘指数和非沪深300成分股，强调融合AI模型尤其在成长风格倾斜。
- LLM为投研带来定性与定量相融合的新范式，为策略构建和因子挖掘注入新动能。
- 持续关注政策与宏观变量带来的不确定风控[page::32]。
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三、图表深度解读（精选重点）
图表1：多模态信息源与模态分类
- 展示了文字、声音、图像、视频、传感器等输入模态及其细分类别。
- 体现跨模态信息融合，将突破传统输入界限，支持原生多模态模型设计。
图表3：o1模型长程思维能力
- 数学竞赛题正确率由GPT-4o的13.4%跃升至83.3%，编程竞赛及科学问答均显著提升。
- 点明强化学习对复杂领域推理能力的强化作用。
图表4：人类生成数据集模型训练时耗尽时间
- 预计2028年前人类数据将基本枯竭，提醒训练数据成为性能瓶颈。
- 强调合成数据、数据自动生成技术的重要性。
图表15：主动权益基金Alpha中位数走势
- 显示2014-2024年Alpha起伏明显，趋势是逐年增强期后持续收缩。
- 佐证主动管理收益面临困境。
图表26-27：AI驱动ETF轮动策略构建和表现
- 通过个股Alpha聚合至指数，再选择规模最大ETF实现投资。
- 策略年化超额12.05%，信息比率0.68，远超基准。
- 表明AI量化选股在ETF层面落地潜力巨大。
图表34：2025年宏观预期核心指标
- GDP、社零、利率预期轻微放缓，外需最弱，内需和投资适度恢复趋势。
- 着重政策落实的重要影响。
图表40-41：大小盘差额与地产投资、M1同比分布
- 地产投资未明显回升不利大盘，M1回升预期支持小盘成长坐优。
- 结合资金面和经济政策环境，提供风格切换指引。
图表49-51：盈利因子、估值动量因子与分析师预期因子表现与市场对应关系
- 估值动量因子与红利板块共振回落，盈利因子与大盘强弱联动。
- 分析师预期和超预期因子持续回暖，推荐重点关注。
图表52-55：三大宽基指数公募指增产品Alpha分布
- 沪深300和中证500超额收益居中位数逐步下降至负区间，显示Alpha收缩。
- 中证1000相对保持正Alpha，选股机会较多。
图表56-61：各指数公募指增产品Barra因子暴露及其变化
- 不同股票池指增产品风格暴露有明显差异。
- 小盘、低波动、非流动性因子持续成为重要特征。
图表68-71：AI因子Barra风格暴露及剥离后的表现
- AI因子集中暴露于低波、小盘和Beta因子。
- 剥离传统因子后，中证1000股票池仍有超额成长，显示深度挖掘潜力。
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四、风险因素评估
- 市场和政策环境变化可能导致模型假设失效。
- 国际政治摩擦升级风险导致多资产波动。
- 政策环境调整可能破坏风险因子与资产价格关系。
- 大语言模型具随机性，回答可能偏差，影响判断准确度[page::0][page::32]。
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五、批判性视角与细微差别
- 报告结构严密，逻辑充实，但对未来技术瓶颈（如数据耗尽、合成数据质量）风险描述较保守，建议强化该领域关注度。
- AI因子表现波动及回撤风险有所揭示，体现出量化选股体系尚处于持续优化阶段。
- 宏观前瞻及风格建议较为依赖政策落实的假设，需警惕可能的预期落空风险。
- LLM投资应用部分基于研究所工作实例，尚未展示广泛第三方验证效果，未来应用效果仍待观察。
- 报告整体偏向积极展望，对潜在结构性震荡容忍度不够，建议投资者结合自身风险承受调整配置。
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六、结论性综合
该报告以系统视角深入剖析了大语言模型（LLM）技术快速迭代带来的投研范式变革，结合权益基金投资趋势，明确提出Beta时代的投资策略框架。通过详实的数据、图表支持，解析了智能多模态模型的技术优势、强化学习带来的推理能力跃升及训练数据瓶颈限制。金融应用部分，经济宏观、风格、行业、因子均配合智能选基和ETF轮动构建明确的2025年资产配置和投资策略建议。报告强调，采用中证A500ETF为核心搭配风格轮动主动基金，辅以卫星ETF灵活配置，可有效抓住结构性风格切换机会；宏观择时则建议全仓动作和情绪指标融合，风格上偏向小盘成长，防守时兼顾红利微盘；因子选股方面指出中小盘及A500外成分股仍具Alpha空间，AI与LLM技术融合有望带来新突破。风险披露完整，提供审慎投资参考。
总之，报告通过深度技术洞察与市场分析整合，呈现出基于大模型智能驱动的“Beta大时代”投资路径，兼顾创新性和实操性，为投资机构应对新时代投研挑战和机遇提供了翔实的指引和思考框架[page::0][page::32]。
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附：重要图表（部分）
- [多模态信息源与模态分类
- Gemini1.0模型架构
- 人类生成数据量预测
- Figure AI人形机器人逻辑
- FOF基金优选关注度变化
- 全市场均衡基金Alpha中位数
- 2025年宏观一致预期
- 估值动量与红利超额净值
- AI因子Barra风格暴露
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本解析报告严格遵循原文结构及溯源要求，引用分析均标明对应页码，力求为专业投资者提供清晰、准确且深度的信息解读。
