国信证券证券研究报告|2025年3月17日GUOSEN SECURITIESAI赋能资产配置（七）乘风DeepSeek理解货币政策取向总量策略·资产配置证券分析师：王开证券分析师：田地021-609331320755-81982035wangkai8@guosen.com.cntiandi2@guosen.com.cnS0980521030001S0980524090003请务瓷阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容摘要国信证券GUOSEN SECURITIES本报告探讨了I在政策语义分析中的优势，基于定性与定量分析方法，研究其在货币政策解读中的具体应用及效果：>定性分析方面，A通过预训练学习，能够精准提取政策基调、工具运用、利率管理、外汇市场等关键信息，并基于语境理解自动判断政策取向（如“收紧”或“宽松”）。A1的赋能增强了分析的前情性和精准度，1学习迭代的货币政策力度指数，指向2025第一季度货币政策仍倾向于“宽松”>定量分析方面，本报告提出了“I全自动”“I半自动”“AI辅助人工”的定量分析方案。其中半自动方案利用A1学习历史数据与政策语调的关系，从政策文本中提取情绪信息，量化货币政策力度指数。A1预计202501货币政策力度指数同比为002575，较202404有所收敛但仍处高位，政策整体倾向“宽松”，>风险提示：模型过拟合风险；数据口径调整风险；A推理的不稳健性。主题y2024g4vsy2024a3y2024a3vsy2024a2总体货币政策更加真松。由货币政策更加真松。强调“稳健调控”转向“适度“强化逆周桐调节、提振信心”调“稳健灵活、巩因回升”0045策变化不大，继续强调工具变化不大，仅在实施细节0.029工具具箱”，延续“国债买卖”箱及流动性管理上有所调整变化不大，未直接提及降变化不大，仍以“流动性0025降息机降准降息”准降息合理充格为主0.0170.015利率0.013变化不大，延续市场化利变化不大，强调政策利率管理本下降率机制改革引导和融资成本稳定0.005外变化不大，键续强调“稳变化不大，延续“保持汇变化不大，强调“深化汇0.015场定市场预期、防范超调风险”率稳定，防范预期一致性”率市场化改革”20201请务瓷阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容目录国信证券GUOSEN SECURITIES01政策文本的结构化解读02政策语义：AI定性判断03政策语义：AI定量分析04展望与结论05风险提示请务瓷阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容货币政策文本语义分析的关键要点国信证券GUOSEN SECURITIESI在政策语义分析上具有天然优势，尤其是在处理大规模文本、归纳总结信息、以及结合上下文理解政策取向中>定性分析：传统NLP方法在政策文本分析上存在语境理解不足、情感判断模糊、主题建模难以量化政策倾向等局限。相比之下，DeepSeek等大模型凭借上下文理解能力和财经语料微调优势，可更情准地归纳政策立场，并，过语义匹配给出定性判哑定量分析：>优化传统定量模型：A1基于政策文本的语义分析，提升传统“货币政策力度指数”的前瞻性和解释力>基于政策文本给出定量推断：A通过历史数据训练，建立政策语义与实际政策力度之间的映射关系，使得政策文本不仅能定性判断方向，还能量化影响程度。根据当前政策文本的措辞变化，自动匹配历史相似情境，并结合已学习的量化关系，分析当下或未来政策力度指数的变动方向和幅度传统分析方法)对分析方法的优化思路AI的优势背后原理基于传统NLP,实现关键通过投喂语料训练，Deepseek/深度语言理解与政策DeepSeek采用大规模预训练语言模型(LM),性词、情感分析(BERT、定性具备自然语言理解(NLP)和上下文推理能力，TF-IDF、LDA主题建模)历史关联分析与政策能够精准识别政策措辞变化、政策导向微调、历史相似政策的影响A直接基于文本拟生成，或通过投喂定基于扩敢指数逻辑，经算DeepSeek通过NLP语义解析和规则学习，自法优化，将10组价格与Deepseek学习历史数摇与语调关系高效文本解析与结构动提取政策文本中的关键变量，并建立标准化评数量数据标准化处理后加定化处理分体系，使政策信号具备可量化、可追溯的特征。凭借强大的镜理解和数据学习能力，能精准解析政策文本的语义语义量化建模，提高同时，结合情感分析、关键词权重计算(TFDF)等方法，将政策力度转化为数值指标，减少人工取向，还能量化政策力度变化提升分析的前赠性和准确性政策分析的客观性判断偏差，提高分析的客观性和一致性，请务冬阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容准备工作：政策文本的结构化解读国信证券GUOSEN SECURITIES>我们以中国人民银行货币政策委员会季度例会为案例，对其核心内容进行了结构化解读，提炼出五个关键方面，以便更清晰地理解会议对货币政策的表述与取向>货币政策基调：分析政策的总体方向，关注稳健性、逆周期调节、支持实体经济等核心原则政策工具：梳理会议提及的货币政策工具，包括再贷款、国债买卖、准备金管理等>降准降息：关注会议对存款准备金率和基准利率调整的表述，评估政策宽松或收紧的信号利率管理：解析市场化利率形成机制、央行政策利率引导、存贷款利率调整机制等内容>外汇市场：评估央行对人民币汇率、外汇供需、国际货币环境的看法，研判汇率政策取向主题政策目标2024年第四季度2024年第三季度货币政策基调货币政策总体基调“稳健的货币政策灵活适度、，精准有效，坚定支持“稳健的货币政策灵活适度、精准有效，坚定坚持支指示政策框架性立场，强化逆周期调节，优化完善货币政策框架”持性立场，强化逆周期调节，优化完善货币政策框架”政策工具组合运用多种货币“综合运用利率、准备金、再贷款、国债买卖等工“综合运用利率、准备金、再贷款、国债买卖等工具政策工具具，服务实体经济高质量发展”切实服务实体经济，有效防控金融风险境”降准降息适时调整货币供给“择机降准降息，保持流动性充裕，引导金融机构未明确提及降准降息保持流动性充裕加大货币信贷投放力度”利率管理完善市场化利率传“强化央行政策利率引导，完善市场化利率形成传“完善市场化利率形成和传导机制，强化央行政策利导机制导机制，推动企业融资和居民信贷成本稳中有降”率引导作用，推动企业融资和居民信贷成本稳中有降”外汇市场防范汇率超调“增强外汇市场韧性，防范汇率超调风险，保持人“增强汇率弹性，保持人民币汇率在合理均衡水平上人民币汇率稳定民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定”的基本稳定”请务冬阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容为什么要进行结构化解读？国信证券GUOSEN SECURITIES>结构化解读是理解政策语义的基础，我们须人为地拆解政策文本，以抓住政策解读的底层逻辑。找到关键的切入点，明确政策关注的核心内容，让我们更清晰地认识1应该如何学习和分析政策文本>通过人工解构，我们能够：>厘清政策语义逻辑，确保解读的准确性一一货币政策文本往往高度概括且隐含信号较多，人工拆解有助于识别政策立场及其可能的市场影响优化训练方向，提高分析效率一一通过结构化梳理政策内容，我们可以明确告知A1哪些方面最为重要，引导1在关键领域（如政策基调、工具使用、利率调整等）进行更精准的语义理解分析图：从解读政菊文本语义的逻辑示意图一四个核心环节输出政策定性解读结果①政策文本②构造prompt③DeepSeek④回答问题推理格式化输出角色(R):宏观分析师货币政策委员会季度例会《货币政策执行报告》本，定性对比政策语义，给其他类别政策（定期发布、！出文本差异化分析和一致性文本解构类似)判断（宽松/收紧）形式(F):文本语言、表格I请务冬阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容目录国信证券GUOSEN SECURITIES01AI嵌入逻辑与政策的结构化解读02政策语义：AI定性判断03政策语义：AI定量分析04展望与结论05风险提示请务瓷阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容DeepSeek政策语义分析四大环节之一：文本选择国信证券GUOSEN SECURITIES政策文本选择的关注点：>范式固定（各期文本之间可比）健”；Q4明确转向“适度宽松”)>政策权威，有市场影响力>以货币政策为例，在文本选取上，我们主要围绕货币政策委员会季度例会的公开报道，因为其文本精炼、结构清晰，便于归纳梳理和深刻理解政策维度和变化趋势文本简洁文本简洁有助于提高A的理解精准度，夏轨上范式因定、结情绪分明如果文本措辞变化不明显，A难以捕捉政策取向的转变，导致分析结果缺乏区分度和参考价如果政策本身无法对市场产生实际影响，那么市场影响力解读就缺乏参考价值，无法为决策提供有效指引请务瓷阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容国信证券GUOSEN SECURITIES>为了提高与AI的互动效率，Pomt的构造需要围绕角色设定、任务目标、行为定义、结果呈现等关键因素，结合大模型的语义理解能力来优化问答效果。以下是几种常见的Pro印t设计逻辑本报告Pom即t指令(R-T-F)：“站在政策学习和理解角度，需要对比政策文本的语义，判断哪一个政策更加宽松，个更加收紧。请提供定性分析，并引用具体的关健表述来支持你的结论。·Prompt范式Prompt结构适用R-T-F让A以特定角色理解Act as a [ROLE]-Create a [TASK]“(角色)请你以宏观经济分析师的角度，（任务对央行货币政策轻量精准角色任务格式)政策，输出标准化结构→Show as [FORMA刀委员会的具体提法进行分析，（格式判断它为收紧仲性/宽松，并给出思考过程”任T-A-G让A明确解读任务、工作方式与[任务行为目标具体分析方式，对结果Define [TASK]-State the“(任比较近三次例会的政策表述；（行为提取核心关键词目标既定的加以分析[ACTION]-Clarify the [GOAL]并分析措辞变化；（目标找出货币政策基调的微调信号”批量化在务B-A-B投喂前后情况，并让A!Explain[BEFORE)】→State“(之前当前你给出的判断是BEFORE:(之我想要更加精对比前后之前之后途径到给出调整途径[AFTER]-Describe [BRIDGE]“(情慎你要分析美联储货币政策会议纪要的文本，判断其整体C-A-R-E让A结合情境，具体Give the [CONTEXT]-Describe情感倾向：鹿仲鸽。（行为请对我下面给定文本进行情感分析，全能指令适[情境行为结果-例子引分析政策表述的结果。识别出关键情绪。蜻果)输出一个简明的分析结果，包括情感倾合复杂任务并投喂案例[RESULT可→Give the[EXAMPL月R-I-S-E让A以系统化方式，Specify the [ROLE]-Describe“(角色)你是一位宏观经济分析师，（输入）我将输入美联储货币[角色输入步骤-预期]分步解析政策影响the [INPUT]-Ask for [STEPS]政策会议纪要的文本，（步潭请你帮我①提取关键词②进行情感Describe the [EXPECTATION]分析③给出一致性结论。（娜你需要返回情感倾向、情感分数”类任务请务冬阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容DeepSeek.政策语义分析四大环节之三：AI接入过程展示国信证券GUOSEN SECURITIES>方法一：页面端请求(eb/pp端直接提问)优势在于操作简单、上手快，用户可以基于特定范式的Pro即t直接输入问题，快速获得I的分析结果>局限在于难以用于批量分析或帐入实际业务流程，如果需要多轮提问或处理大量文本，须重复操作，手动整理结果>方法二：基于PI服务调用（本报告选用的方式）>优势在于可扩展性强。通过PI,可以将AI的能力集成到已有的数据分析流程或应用系统中，实现批量文本处理、定制化分析，甚至结合数据库进行结构化输出PI调用还能灵活调整◆数（如温度、上下文南口等），提高模型的稳定性和可控性，更适用于大规模政策文本分析或金融量化建模图2：端请求（仿式1）Y我是DeepSeek,.很高兴见到你！中性/宽松请务瓷阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容API参数的调整与解释国信证券GUOSEN SECURITIES训川练数据、生成文本的质量和成本可能会有所不同def get_deepseek_answer(question):urlurl "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions'max_token8◆数：最大输出长度。控制AI一次最多conversation_history .可以生成多少个token,.最大不能超过16384"role":"system">50-100:简短回答（如概括、定义）200-300:中等长度的政策解读Prompt500-1000:详细的政策分析或长文本回答headers ="accept":"application/json",>参数越低，A1回答更保守、更稳定、更确定，"content-type":"application/json","authorization":"Bearer sk-mncanugmgefxjktdvoudjt适合政策分析、代码生成等任务>参数越高，A1回答更随机、更优创造性，适合Key写作、创意类任务payload ="model":"deepseek-ai/Deepseek-V2.5"√0.1-0.3：政策分析、代码[确定性]"messages":conversation_history [{"role":"user√0.4-0.6：学术讨论、策略评估[适度发散]"stream":False,0.7-1.0:故事写作、头脑风暴[创造力]topp◆数：Al答案的多样性。核采样(nucleussamp l ing)控制AI选词的范围"frequency_penalty":e.5,>0.3-0.5:非常稳定，适用于精准回答"n":10.7-0.9:适度多样化，适合政策分析请务冬阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容国信证券GUOSEN SECURITIESy2024q4vsy2024q3y2024q3vsy2024q2y2024q2vsy2024q1本季度相对上一季度货币政策更加真松，本季度货币政本季度相对上一季度货币政策相树对特平，本季度货币政本季度相对上一季度货币政策更加真松，本季度货币政策总体基调为“稳健偏宽松，强化逆周期调节”，强调策总体基调为“稳健灵活，强化逆周期调节，巩固回升策总体基调为“适度宽松、加大调控力度”，而上一季“加大货币政策调控力度”，并着重“扩大内需、提振向好基础”，强调“加大已出台货币政策实施力度”，度则更偏向“稳健调控，精准调节”信心”·上一季度则更偏向“稳健调控、巩固回升基上一季度同样坚持“稳健灵活、稳中求进”，并注重础”，强调“以进促稳、先立后破”，更注重政策的延“精准有效实施货币政策，促进经济良性循环”，整体续性和精准性，宽松信号较弱。基调保持一致，均未出现明显的宽松或收紧倾向。在政策工具应用方面，本季度相对上一季度更加真松在政策工具应用方面，本季度相对上一季度变化不大，在政策工具应用方面，本季度相对上一季度化不大，工具运用更加明确且多元化。本季度强调“充实完善货两季度均提及利率、准备金，再赁款等工具，强调市场币政策工具箱”，并延续“开展国债买卖”，但提示关政策的总量和结构双重功能。本季度继续强调“充实货化利率形成和传导机制。本季度继续强调“加大已出台注长期收益率变化（偏审慎），而上一季度虽也提到币政策工具箱”，并提及“开展国债买卖”，而上一李货币政策实施力度”，而上一季度则提及“适当增加支“充实货币政策工具箱”，仅强调“流动性合理充裕”度则更侧重“已出台货币政策实施力度”，整体方向基农支小再贷款再贴现额度”，整体政策工具框架基本一和“信贷合理增长”，总体措辞更为稳健。本一致。致，仅在细节上有所调整。在降准降息方面，本季度相对上一季度更加真松，原因在降准降息方面，本季度相对上一季度变化不大，原因在降准降息方面，本季度相对上一季度变化不大，原因是本季度明确提出“择机降准降息”，强调加大货币政是本季度未明确提及“择机降准降息”，仍以“保持流是本季度未提及“择机降准降息”，仍以“保持流动性策调控强度。而上一季度并未直接提及降准降息，仅强动性合理充裕”为主。上一季度同样未直接提及降准降合理充裕”为主。上一季度同样未明确提出降准降息，调“保持流动性合理充裕”和“引导信贷合理增长”息，而是强调加大已出台货币政策的实施力度，整体措而是强调通过市场化利率形成机制引导融资成本下降，辞保持稳健。整体基调保持稳定。在利率方面，本季度相对上一季度更加真松，原因是本在利率方面，本季度相对上一季度变化不大，原因是本季度强调强化央行政策利率引导，完善市场化利率形成季度继续强调完善市场化利率形成和传导机制，强化央在利率方面，本季度相对上一季度化不大，原因是本和传导机制，并推动企业购资和居民信贷成本稳中有降。行政策利率引导，推动企业融资和居民信贷成本稳中有季度越续强调完善市场化利率形成和传导机制，发挥央而上一季度虽也提及市场化利率形成机制和央行利率引降。上一季度同样提及市场化利率改革及央行政策利率行政策利率引导作用，推动企业融资和居民信贷成本稳导，但措辞较为温和，未明确强调进一步降低融资和信引导，但侧重于释放存款利率市场化调整机制效能，整中有降。上一季度同样提及市场化利率改革，并强调释体方向一致。放存款利率市场化调整机制做能，整体方向一致。在外汇方面，本季度相对上一季度总体变化不大，原因在外汇方面，本季度相对上一季度变化不大，原因是本在外汇方面，本季度相对上一度变化不大，原因是本是本季度继续强调增强外汇市场韧性，稳定市场预期，季度越续强调保持人民币汇率基本稳定，增强市场韧性，季度继续强调保持人民币汇率基本稳定，综合施策稳定外汇市场并坚决防范汇率超调风险，态度更为坚决。上一季度同防范单边一致性预期和汇率超调风险，上一季度同样提预期，并防范汇率超调风险。上一季度同样提及深化汇样提及保持人民币汇率基本稳定，防范单边一致性预期及稳定预期、校正市场背商，并强调防止顺周期行为自率市场化改革，强调“风险中性”理念，并防止形成单及汇率超调风险，整体表述和政策方向大体一致。我强化，整体表述和政策方向基本一致。边一致性预期，整体表述和政策方向基本一致。目录国信证券GUOSEN SECURITIES01AI嵌入逻辑与政策的结构化解读02政策语义：AI定性判断03政策语义：AI定量分析04展望与结论05风险提示请务瓷阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容原有框架：国信货币政策力度指数国信证券GUOSEN SECURITIES图7的程>定量分析现有框架一“国信货币政策力度指量”数据处理>在“结构性流动性短缺”框架下，形成以7天逆回购利率为基准，存款类机构间质押式回购利率价格指数(DR)、贷款市场报价利率(LPR)和国债收益率曲线为抓手的多层次利率体系>从扩散指数的基本逻辑出发，在适度优化算法的基础上，构建了周频“国信货币政策力度指数”标长周期货币政策力度指数(2018年为100)国信货币政策力度指数回溯1510510101请务瓷阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容DeepSeek实现货币政策文本的定量分析：三种方式国信证券GUOSEN SECURITIES>AI全自动（最高AI参与度）>特点：无需分析师介入，A1直接基于文本计算分值。优势：最大化A1自主性，处理速度快，避免人为偏见。局限：缺乏分析师逻辑指导，可能存在误判>AI半自动（中等AI参与度）>特点：分析师定义评判逻辑与定量框架，按此框架与政策文本的对照关系进行学习。优势：结合专家知识与A!高效计算，增强可靠性。局限：分析师需提前制定明确逻辑，适用性取决于框架质量>AI辅助人工（最低AI参与度）>特点：分析师完全制定评分标准，A1仅执行打分计算。优势：最大程度体现人工判断，确保准确性。局限：依赖人工规则制定，主观性较强，执行效率较低AN全自动A1充分发挥主观能动性，不依托于分析师研究框架，直接基于文本给出情绪分值定量分投喂A份析框架与逻辑，如告诉AI如何定A半自动量判断货币政策强度，让A基于分析师框告知A不同维度下的判断倾向，与架对政策文本进行量化分析分折师框架，定量过程交予完成师，需学习推理A辅助人工体打分方法。例如从高到低依次为A充当能计算A1仅仅承担人工打分的工作内容，对分析和框架下计算师定好的规则对文本进行打分处理观，对应分值分别是210-1-2请务冬阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容