本周量价深度学习因子超额显著修复
　　截至2026年1月23日，根据全频段融合因子构建的AI中证1000增强组合本周超额收益为1.82%，今年以来超额收益为-0.79%，自2017年初回测以来相对中证1000年化超额收益率为21.60%，年化跟踪误差为6.06%，信息比率为3.57，超额收益最大回撤为7.55%，超额收益Calmar比率为2.86。全频段量价因子的主要贡献来源于日频、周频和月频等低频量价数据。相较而言，以分钟和level2等高频数据为输入特征的深度学习因子在2026年回撤较小，超额收益范围为-0.49%至2.50%。
　　文本LLM-FADT组合本月相对中证500超额-4.8%
　　在前期BERT-FADT基础上，我们借助大模型（LLM）补充标题新解、行情催化剂、“言外之意”、潜在风险、收益指引等额外解读，构建LLM-FADT文本选股策略。截至2026年1月23日，文本LLM-FADT组合1月相对中证500超额收益-4.8%，2026年超额收益-4.8%，最近一周超额收益略有回暖。自2017年初回测以来年化收益率30.10%，相对中证500超额年化收益25.52%，组合夏普比率1.18，信息比率2.00。
　　AI行业轮动模型：下周推荐交通运输、钢铁等
　　AI行业轮动模型使用全频段量价融合因子对32个一级行业打分并构建周频调仓策略，每周选取5个行业等权配置。模型2017年初回测以来年化收益率为26.87%，相对等权基准年化超额收益率为19.02%。截至2026年1月23日，模型未来一周将持有交通运输、钢铁、食品、石油石化、非银行金融5个行业。
　　AI主题指数轮动：下周推荐绿色电力、国证油气等
　　AI主题指数轮动模型使用全频段量价融合因子对133个概念指数打分并构建周频调仓策略，每周选取10个主题指数等权配置。模型2018年初回测以来年化收益率为16.92%，相对等权基准年化超额收益率为9.37%。截至2026年1月23日，模型未来一周推荐持有绿色电力、国证油气、中证旅游、CS现代农等指数。AI概念指数轮动未来一周推荐持有万得微盘股、保险精选、办公用品、工程机械等指数。
　　风险提示：通过人工智能模型构建选股策略是历史经验的总结，存在失效的可能。人工智能模型可解释程度较低，使用须谨慎。