运用 AI 判断投资时钟与大类资产配置策略交流纪要

摘要： 本次会议探讨了利用人工智能（AI）技术构建“投资时钟”模型以优化大类资产配置的策略。通过对工业增加值、PPI 和流动性等宏观指标的自动化分析，将经济周期划分为七个阶段，旨在通过主被动结合的动态调整机制，在控制回撤的同时提升组合收益。

核心观点：

1. 资产配置建议：认为当前经济处于复苏前期，建议对股票和商品采取超配或平配，对债券保持标配甚至点仓，整体风险资产占优。
2. 市场区域看法：看好 A 股和 H 股的全球性价比；在海外市场倾向于韩国等科技含量高的市场，而对印度的 AI 基础设施部署能力持谨慎态度。
3. AI 工具价值：AI 能在极短时间内完成多指标组合回测（如 22 号最优框架），提高识别经济周期阶段的精准度与决策效率。

论据支撑：

1. 量化回测结果：基于过去 21 年数据的最优配置框架表现优异，AI 赋能后的策略在 2015-2025 年间实现了 9.8% 的年化收益率，累计收益率 575%。
2. 指标体系：核心判定依据包括工业增加值、PPI 及流动性指标（如社融同比），用于界定经济周期的具体阶段。
3. 配置逻辑：强调在全球资产相关性增强的背景下，通过多资产配置而非单边博弈来降低波动率，利用再平衡策略分散风险。

局限性/风险：

1. 流动性危机：需重点关注日元升值与日债利率走高可能引发的全球性流动性紧缩风险。
2. 宏观政策压力：美联储货币政策可能趋向紧缩，以及 AI 发展对就业市场和消费空间可能产生的冲击。