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报告概述

本报告为华泰证券量化投资周报，主要跟踪高频深度学习因子、全频段量价融合因子、LLM-FADT文本选股策略以及AI行业与主题指数轮动模型的最新表现。报告采用全频段量价融合因子构建中证1000增强组合，并对比不同数据频率（低频K线、分钟、Level2）深度学习因子的超额收益差异；同时介绍了基于大模型（LLM）对分析师研报进行多角度解读后增强的文本选股策略LLM-FADT，以及利用全频段量价因子对行业和主题指数进行打分轮动的策略。对于希望了解前沿AI量化策略表现及当前市场环境适用性的投资者，本报告提供了及时的回测数据和周度持仓推荐。

报告的核心结论

高频深度学习因子在2026年回撤较小，展现韧性

以分钟和Level2数据为输入的高频深度学习因子在2026年超额收益范围为-1.70%至-0.16%，回撤显著小于依赖低频量价数据的全频段融合因子（-3.21%），说明高频因子在风格切换的市场中具有更强的稳定性。

LLM-FADT策略比BERT-FADT更稳定，超额回撤更小

借助大模型对研报标题、催化剂、风险等进行额外解读后，LLM-FADT自2024年10月以来超额收益持续优于仅依赖原始文本的BERT-FADT，超额回撤更低，整体表现更为稳健，2026年1月超额为-5.0%。

AI行业轮动模型下周推荐贵金属、非银行金融等

基于全频段量价融合因子的AI行业轮动模型对32个一级行业打分，未来一周建议持有贵金属、非银行金融、石油石化、食品、钢铁5个行业，模型2017年初以来年化超额收益率为18.73%。

全频段量价融合因子今年以来出现回撤

截至2026年1月16日，全频段融合因子TOP层相对全A等权基准今年以来超额收益为-1.05%，自2017年初以来TOP层年化超额收益率为29.24%，5日RankIC均值为0.114，近期超额回撤主要来自低频量价部分。

报告回答的关键问题

什么是全频段量价融合因子？

全频段量价融合因子是华泰金工开发的选股因子，先利用深度学习模型训练27个高频因子得到高频深度学习因子，再通过多任务学习挖掘低频量价数据得到低频多任务因子，最后合成为全频段融合因子。该因子兼顾高低频信息，自2017年回测以来年化超额收益显著。

LLM-FADT如何利用大模型增强文本选股？

LLM-FADT在原始分析师研报文本基础上，使用大模型对标题、行情催化剂、言外之意、潜在风险、收益指引等维度进行额外解读，生成5类补充文本，再输入FinBERT提取特征向量，最后用XGBoost模型选股。相比仅使用原始文本的BERT-FADT，LLM-FADT策略总体更稳定。

2026年年初哪些量化策略表现较好？

2026年初，以分钟和Level2高频数据为输入的深度学习因子超额回撤较小（-1.70%至-0.16%），显著优于依赖日周月频数据的全频段融合因子（-3.21%）。多策略均衡配置或更稳健。

AI行业轮动模型如何构建？

模型使用全频段量价融合因子对32个一级行业成分股打分，每周选择得分最高的5个行业等权配置，周频调仓。自2017年初回测以来年化收益率26.17%，相对等权基准年化超额18.73%，信息比率高。

报告中的代表性数据

29.24%

全频段融合因子TOP层年化超额收益率

2017年初至2026年1月16日，基于全A等权基准，回测期间TOP层年化超额收益率，5日RankIC均值为0.114。

21.33%

AI中证1000增强组合年化超额收益率

2017年初至2026年1月16日，基于全频段融合因子构建的中证1000增强组合，相对基准年化超额21.33%，信息比率3.53，超额收益最大回撤7.55%。

25.56%

LLM-FADT组合年化超额收益率

2017年1月26日至2026年1月16日，LLM-FADT中证500增强策略相对中证500的年化超额收益率，夏普比率1.15，信息比率2.00。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 全频段融合因子分层回测净值图及累积RankIC走势：展示第1至第10层因子净值分化及因子有效性随时间的变化。
  • 中证1000增强组合详细回测绩效表：包括年化收益率、波动率、夏普比率、最大回撤、超额收益最大回撤、信息比率、Calmar比率及月胜率等指标。
  • 不同深度学习因子（低频K线/Level2/分钟频）2024-2026年超额收益对比：直观展示不同数据频率策略的年度表现差异。
  • LLM-FADT构建流程示意图及大模型“博观”解读示例：说明如何利用大模型从标题新解、行情催化剂、言外之意、潜在风险、收益指引五个视角增强文本特征。
  • LLM-FADT组合逐月超额收益表（2017-2026年）：详细列出每年各月超额收益，便于分析策略的季节性规律。
  • BERT-FADT与LLM-FADT策略超额累计走势及回撤对比：验证LLM-FADT在超额稳定性上的优势。
  • AI主题指数轮动模型得分前15指数及跟踪ETF列表：包含石化产业、中证影视、深证红利等主题指数的得分及对应ETF代码。
  • AI概念指数轮动模型得分前20指数：涵盖保险精选、万得微盘股、证券精选、网络游戏等热门概念指数得分。
  • AI行业轮动模型得分前10行业得分表：除推荐行业外，还列出了工业金属、交通运输、煤炭等行业得分，反映模型打分全貌。

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