2024年金融工程中期投资策略：ChatGPT赋能，另类金融文本解析渐入佳境

2024年下半年量化投资方法展望： ChatGPT引领新时代投研

正如我们在2024年度策略中预测的，大语言模型今年以来持续快速迭代，模型多模态能力增强。

2024年2月，0penAl推出Sora模型，大模型在视频生成领域实现巨大突破。

2024年3月，Anthropic推出Claude3模型，拔高大模型的长文本推理能力上限。

2024年4月，Meta推出Llama3模型，在开源模型中效果达到最佳。

2024年5月，0penAI推出GPT-4o模型，多模态能力大幅提升，跨文本、音频和视频进行实时推理。

小模型发展：小模型参数规模更小，但在专业领域的能力接近大模型。在受限或离线的推理环境或特定任务上，高效、低资源需求且低成本的小模型更具应用潜力。

一方面，大模型参数量上升带来的性能边际提升在下降;另一方面，开源模型中众多小模型的性能提升速度更快。OpenAl预测我们将进入小模型时代。我们预测，伴随模型能力发展以及模型部署成本逐步降低，金融公司的IT部门与量化团队合作构建小模型、赋能投研的案例将越来越多，推动小模型在金融领域的应用拓展。

与2024年度策略中的判断一致，智能体(Agent)是目前大模型应用的主要落地载体。智能体以大模型为核心，能够自主驱动式地规划求解步骤、调用工具，并通过挂载知识库等方式增强对特定领域的回答能力。

各家大模型都推出配套的智能体平台，完善应用生态。如:OpenAI的GPTS、微软的CopilotStudio、智谱清言(GLM4)的智能体中心、文心一言的文心智能体平台等。

目前OpenA上热门的非官方GPTS已达到百万级使用量。国内平台如智谱清言的智能体中心，也有智能体的点击量达到三百万以上。

目前已有厂商使用金融文本对模型进行预训练或微调，打造专业化程度更高的金融大模型。但从应用方法上来看，大模型在金融领域应用主要分为两类:投研辅助与另类数据解析。

投研辅助指使用大模型完成较初级的金融类问答与分析任务:进行简单的辅助文本撰写、代码生成等功能;

将大模型作为智能化投顾，进行金融领域知识问答，可使用微调等方法进行能力增强。自动读取研报、路演录音、调研纪要等信息，并提取其中要点进行总结，辅助投研人员进行信息获取。

大模型打开了利用金融领域另类数据的想象空间。BERT、TF-IDF等传统NLP模型只能针对文本进行简单的情感判断、语义识别任务，判断准确度较低且使用方法单一。相比之下，大模型可

以完成以下任务:

1、大模型对文本的情感判断更加准确，构建的舆情策略表现更好，这也是较为初级的应用方法；2、文本分析与总结能力支持我们基于研报、论坛数据进行分析师、散户观点挖掘，从更多维度判断市场观点;3、大模型展现出来的推理与生成能力，结合RAG、微调等技术，甚至允许它扮演类似研究员的角色，实现产业链梳理、热点识别等更复杂的功能。

2024年下半年宏观环境展望

今年经济边际持续回暖。

用中采制造业PMI和PPI同比加工业增加值同比的区间高低点划分经济回落期和经济增长期。

通胀(PPI与CPI)从低位缓步回升,但抬升幅度较小。

整体来看，市场仍然处于弱复苏的阶段。

外需与美国库存周期高相关，而美国库存周期与美国上周通胀(PPI同比)高相关。

外需维持强劲需要美国补库继续。

然而补库继续会推动美国的再通胀，不利于美联储的降息操作。

市场流动性:2024年以来市场剩余流动性增速放缓，与央行24年一季度货币政策执行报告提及的防空转有关;

用剩余流动性指标来代表货币面的松紧。

信用扩张情况:整体的下行趋势并未结束市场总体宽信用情况仍不佳，后续仍然需要各类型的宽信用政策出台，提振市场的融资信心。

用M1同比和除政府债的社融存量同比观测宽信用成色。

2024年资产配置下半年策略展望： 宏观择时、风格配置与行业配置

红利与微盘股在信用收缩期有比较好的月胜率。在1月的市场流动性冲击下，微盘风格回撒明显，但后续反弹幅度也较大。新“国九条”:鼓励分红，强化ST&退市机制 →利好红利、微盘承压(微盘风格回归小盘化)。降息前:大盘红利继续演绎 →降息后流动性叙事推动小盘成长领涨。

2024年下半年因子选股展望： 基本面、高频与AI另类舆情因子

今年以来估值、成长、一致预期类因子表现优异。

今年一季度部分宏观经济指标略好于预期，在经济修复预期环境中，市场更重视基本面和公司的经营质量，交易逻辑向成长预期和基本面指标转变。

展望下半年，财政与货币政策预期渐浓，若经济指标进一步好转，基本面因子有效性有望进一步提升。

出海扩张可以帮助消化国内过剩产能、提升企业利润，一致预期和成长类因子或有提前反映。

市场预期稳定，投资者关注低估值企业，估值因子有望持续获得优异表现。

越来越多公募投入AI选股研究，相关赛道拥挤度提升。部分产品在微盘股风格中暴露过多，今年年初产品净值受到影响。精耕细作、在细节中优化能有效避免过度同质化竞争，获取差异化超额收益。

股票池分域训练等能较好改善AI策略收益稳定性。在策略构建过程中，可通过合适的数据标准化方法、以通过池内选股，严格风控，获取更稳健、符合逻辑的AI选股策略。

2024年下半年权益基金投资展望： ETF配置与因子选基

ETF仍将是机构投资者的重要投资工具，这在公募FOF持仓占比，及保险资金在ETF持有人中占比中均有体现。2024年，ETF市场继续扩容，产品种类愈加丰富，便于投资者进行资产配置。沪深300ETF一季度获投资者大规模净申购。此外，黄金、红利、海外等热点板块ETF投资标的均获得净申购。

相比于场外基金，ETF具有满仓运作流动性高、交易成本低的优势，可以快速布局相关板块，并且ETF被动跟踪特定指数，投资策略明晰。市场热点频发，可利用ETF作为投资工具捕捉市场热点的短期投资机会。国金金工团队研究了基于ChatGPT的产业链上下游图谱分析，能够迅速捕捉市场短期热点，并给出对应ETF清单。2024年上半年经济边际上行超预期基于基本面的行业轮动策略有效性有所恢复，相应的ETF轮动策略值得关注。

利用ETF交易数据作为特征的人工智能轮动组合表现欠佳，目前更多思路是从自下而上的角度，基于成分股构建ETF轮动策略。

我们观测到2024年以来行业轮动强度虽然仍处于高位，但有减弱的趋势。上半年经济边际上行超预期有基本面主导的主线行情，因此，2024年以来alnha因子等业绩动量选基因子有效性亦有所恢复。我们认为2024年下半年，在经济持续回暖的预期下，基本面主导的主线行情可能会延续，业绩动量类选基因子的表现可能会继续恢复。

总结

展望2024年，我们对经济景气度的回升仍保持乐观的态度，通胀有望触底回升，降准降息的政策出台支撑经济的增长，带动利率中枢的进一步下移。宏观择时方面，我们预期择时策略会将策略仓位逐步提升。大小盘风格方面，我们预期明年整体依然呈现小盘占优的局面。对于行业配置因子的选用，我们建议维持对于调研活动因子的配置，降低基本面和分析师预期类因子的选用;待下半年经济回暖明朗后，再提升基本面因子的配置权重。因子选股方面，一方面，2024年我们持续看好量化基金在小盘股上的收益表现。另一方面，我们认为市值、技术、高频等因子预计在2024年仍能持续获得更好的表现，推荐投资者持续关注。权益基金投资方面，在量化选基维度我们重点关注业绩动量类、交易类选基因子，并将机器学习模型运用到量化选基中。ETF投资策略中我们将关注基于基本面因子的轮动策略及自下而上从成分股角度构建因子的ETF轮动策略。

展望2024年的量化投资领域，新技术将引领量化投资进入新的发展阶段。我们预期在2024年，随着量化投资机构的竞争加剧，新的人工智能算法、新模型和新特征会被更多挖掘和探索。我们认为2024年内ChatGPT等大语言模型的爆发趋势将持续下去，更多的模型与技术会落地到生产环境中，不断转化为量化投资领域的新动力。

报告节选：

编辑：火腿肠