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（来源：民生证券研究院）

宏观｜海外政策跟踪：德国大选：政策转向“美国化”？

策略｜资金跟踪系列之一百五十七：个人仍是主要买入力量，北上在反复中有所回流

固收｜利率专题：春寒料峭，已是黎明破晓前？

固收｜2025年1月中债登和上清所托管数据：广义基金、商业银行减配，商业银行减持地方债

固收｜土地专题：专项债收储知多少？

金融工程｜深度学习因子与组合月报：深度学习风险控制因子一月实现超额收益5.1%

计算机｜计算机行业事件点评：巨头“卷”大模型开源最受益方向：推理算力

▍海外政策跟踪：德国大选：政策转向“美国化”？

提前举行的德国大选，中右翼的联盟党（CDU/CSU）获得胜利，持续低迷的德国经济，会迎来拐点吗？

CDU/CSU也是默克尔所在党派，2005-2021年带领德国稳坐世界第三。而2021年社民党（SPD）胜出，最近3年德国在朔尔茨的带领下陷入困境，执政联盟破裂，导致本次大选提前7个月举行。德国经济已连续两年萎缩，联盟党重新掌权，德国的政策方向会“大转弯”吗？

本次大选结果：联盟党（CDU/CSU）夺首；极右翼势力大幅崛起；后续如何组建执政联盟仍存悬念。

中右翼的联盟党（CDU/CSU）将在德国重新掌权。当地时间2月23日傍晚大选投票结束后，出口民调显示，联盟党（CDU/CSU）得票率29%稳居第一，联盟党党首默茨宣布“赢得了2025年德国联邦议院选举”。

政治光谱两端的势力崛起、极右翼势力取得历史性的优势。本次大选极右的选择党（AfD）获得约20%选票，跃至第二大党；而2021年大选仅有10.3%的选票，处于政治舞台边缘。民调显示（图3），2022年3月至今，选择党AfD的支持率从10%翻倍至20%；由于朔尔茨执政不得人心，中左的社民党支持率从25%大幅下滑至16%；左翼党（Linke）的支持率升至7%。

剩余问题：默茨如何组建执政联盟？

由于没有党派可以获得绝对多数席位，因此各政党需协商组建执政联盟、使席位过半。一般而言，两党联盟比三党联盟更加坚固，朔尔茨的执政失利，三党联盟导致内部分歧严重也是主因之一。

本次大选后，德国有望重回两党联盟的稳固结构。根据出口民调计算，联盟党将获得共计630席位中的208席，选择党和社民党将分为获得152席和120席。默茨已明确表示不与选择党合作，德国大概率将迎来“黑红联盟（联盟党+社民党）”。“中左+中右”的组合，可以让内部分歧相对降低。

德国政策将如何转向？默茨或将带领德国“右转”，政治理念或转向“美国化”——减税、限制政府公共债务、市场自由、减少政府干预、严厉驱逐移民。

虽然默茨和默克尔（2005-2021年担任德国总理）都是联盟党，但默茨更偏保守派；默克尔则相对中立。

财政：坚持“债务刹车”原则，限制政府大规模举债。债务刹车（Schulden-bremse）指除非遇到紧急情况，德国联邦政府必须将年借贷控制在GDP的0.35%以内，并禁止16个联邦州增加新债务。绿党和朔尔茨所在的社民党主张改革“债务刹车”、增加公共支出；但默茨对此保持谨慎。不过默茨支持减税以激发市场活力。

外交：“脱离美国”、增强国际事务的话语权。与AfD呼吁尽快结束俄乌冲突、恢复与俄罗斯的合作不同；联盟党担心的是美俄绕开欧洲，直接在沙特谈判，强加一个不利于欧洲的和平协议；强调不能让欧洲在外交上被边缘化；支持增加国防开支。

移民：竞选的核心主张，呼吁加强边境管控，加快非法移民驱逐出境。

风险提示：

德国新政府组阁超预期，德国经济政策变化超预期。

▍资金跟踪系列之一百五十七：个人仍是主要买入力量，北上在反复中有所回流

市场整体交易热度继续回升，科创50、创业板指的波动率同样均有所回升。

全A的2025/2026年净利润预测分别被下调/上调。

两融活跃度有所回升，当前依然处于2024年11月中旬以来的高点，龙虎榜交易热度继续回升，主动偏股基金仓位延续上升，代理变量显示：基民整体仍在赎回基金。

个人投资者（两融、龙虎榜等）仍是市场阶段主要买入力量且其定价已经进入相对极致的阶段，当下行情可能将逐步进入高交易波动的阶段。

风险提示：

测算误差。

▍利率专题：春寒料峭，已是黎明破晓前？

2月以来，债市呈现“春寒”行情，背后也是多重利空因素的交织，市场预期差也在逐步修正，债券资产迎来新一轮盘整，期限利差压缩至年内低位，曲线演绎熊平。

于债市而言，当前的核心“矛盾”仍在于长期趋势和短期叙事的分歧，当前短端调整至具有性价比的区间，后续曲线形态陡峭化修复的概率仍较大，存单、短债或迎来配置窗口，以及资金转松下中短端二永债也有一定配置价值，策略上，我们建议存单、短久期信用债+30年超长利率债的哑铃型组合。

风险提示：

政策不确定性；基本面变化超预期；海外地缘政治风险。

▍2025年1月中债登和上清所托管数据：广义基金、商业银行减配，商业银行减持地方债

2025年1月，中债登、上清所债券总托管规模161.11万亿元，环比增加12280亿元；其中，中债登环比增加6447亿元、上清所环比增加5833亿元。

2025年1月，主要利率债合计托管规模105.74万亿元，环比增加6939亿元；信用社、保险机构均增持；商业银行为减持主力。主要信用债、合计托管规模15.45万亿元，环比增加3446亿元；商业银行为增持主力。同业存单托管规模为19.59万亿元，环比增加1393亿元；商业银行为最主要的增持机构。

风险提示：

经济增长不及预期；政策不确定性；信用事件超预期。

▍土地专题：专项债收储知多少？

土储专项债的前世：2017-2019年，土储专项债成为了地方专项债的重要投向领域，年度发行规模分别约为2425亿元、5905亿元、6765亿元，占当年新增专项债比例分别为32%、44%、31%，均在30%以上。

土储专项债的今生：截至2025年2月18日，惠州、珠海、肇庆、茂名等16个地市已披露项目明细，拟收储超200宗地，总价超400亿元。

分别从闲置土地的面积*出让价格、土储专项债占比这两个角度看，闲置土地收购规模或较大。

风险提示：

政策理解不到位的风险；数据测算假设与实际存在偏差的风险；政策具体落地和执行不到位。

▍深度学习因子与组合月报：深度学习风险控制因子一月实现超额收益5.1%

1月深度学习选股组合总体录得正向超额收益。

DL_EM_Dynamic因子在中证1000中RankIC均值 1.2%, 超额收益-1.7%，Meta_RiskControl因子在全A中均值RankIC6.1%，全A多头组合相对中证800超额收益5.1%，Meta_Master因子周度RankIC均值5.8%，全A多头组合相对中证800超额收益4.4%。

DL_EM_Dynamic因子表现跟踪：1月RankIC1.2%，指数增强组合相对于中证1000超额收益0.2%，今年超额收益0.2%。

因子介绍：采用矩阵分解算法从基金选股网络中提取股票的内在属性，分解出基金和股票的内在属性矩阵。将这些内在属性与LSTM生成的因子表示进行拼接，进一步股票静态的内在属性转为动态内在属性，构建股票的动态市场状态因子，共同输入到MLP中，可增强模型表现。

Meta_RiskControl因子表现跟踪：1月RankIC6.1%，沪深300，中证500，中证1000指数增强组合超额收益分别为0.2%，0.2%与0.13%，本年超额收益分别为0.2%，0.2%与0.13%。

因子介绍：将传统深度学习模型的输出乘以对应股票的因子暴露，在损失函数作为惩罚项；鉴于元增量学习具有对于市场变化快速适应的能力，将这一框架与模型进行结合。将底层模型改为加入风格输入后的ALSTM模型，并在损失函数中加入风格偏离的控制，在外层沿用元增量学习框架。

Meta_Master因子表现跟踪：1月RankIC5.8%，沪深300，中证500，中证1000指数增强组合超额收益分别为1.1%，1.4%与0.9%，本年超额收益分别为1.1%，1.4%与0.9%。

因子介绍：利用深度风险模型计算新的市场状态，利用近期上涨最好股票的风格来衡量近期的市场风格，共计构建120个新特征代表市场状态；损失函数替换为加权MSE来放大多头端的误差以提高模型在多头端预测的准确率；利用在线的元增量学习对于模型进行定期更新，多模型赚取收益弹性。

深度学习可转债因子跟踪：1月偏股，平衡，偏债内因子RankIC分别为3%，3.2%与10.5%，top50组合收益分别为5.4%，3.4%与2.4%，超额收益2.2%，0.2%与-0.7%。

因子介绍：针对可转债传统投资策略近年来超额收益逐渐衰减的问题，利用GRU深度神经网络，学习可转债复杂的非线性的市场定价逻辑，构建新的投资策略。将可转债特有的时序因子引入到GRU模型中，并且将转债截面属性因子与GRU模型输出拼接后预测未来收益，模型表现提升显著。

风险提示：

量化结论基于历史统计，如未来环境发生变化存在失效可能。选股模型结论不构成投资建议，实际投资还需要考虑外部市场环境、估值等因素并进一步评估。

▍计算机行业事件点评：巨头“卷”大模型开源最受益方向：推理算力

事件概述：2月21日DeepSeek宣布，他们将开源5个代码库，以完全透明的方式与全球开发者社区分享他们的研究进展。

模型层的不断强化是推理算力需求增长的重要基础。

DeepSeek宣布，他们将开源5个代码库，每日都有新内容解锁，进一步分享新的进展，并将这一计划定义为“Open Source Week”。DeepSeek表示，其在线服务中的构建模块已经被记录、部署并进行了实际测试，希望分享的每一行代码都会变成强有力的势能，加速行业发展进程。

大模型平权带来大量模型应用需求，有望带动算力需求长期提升。降低AI行业进入门槛与成本，长期看将推动总需求上升而非下降。DeepSeek所有模型均为开源模型，即所有应用厂商都拥有了可以比肩顶级AI的大模型，而且还可自行二次开发、灵活部署，这将加速AI应用的发展进程。当模型的成本越低，开源模型发展越好，模型的部署、使用的频率就会越高，使用量就会越大。经济学上著名的“杰文斯悖论”提出：当技术进步提高了资源使用的效率，不仅没有减少这种资源的消耗，反而因为使用成本降低，刺激了更大的需求，最终导致资源使用总量上升。因此从更长的周期来看，DeepSeek的发展恰恰会加速AI的普及和创新，带来算力需求、特别是推理算力需求更大量级提升。

科技巨头加码大模型竞争，国民级应用模型使用持续放大算力需求。

1）阿里：战略目标层面，董事会主席蔡崇信提出未来三年，阿里巴巴的新投资方向将围绕 AI 战略为核心。阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭表示，阿里在 AI 战略里的首要目标是追求通用人工智能（AGI），认为 AGI 能够影响 / 替代 80% 的人力，可能替代全球 50% 左右的 GDP 构成。投资规划层面，未来3年，阿里巴巴在云和 AI 的基础设施投入的预期将会超过过去十年的总额。2024Q3阿里的资本支出为 318 亿元，同比增长约 260%，环比增长 80%，主要由于云基础设施支出增加。业务布局层面，要在 AI 和云计算的基础设施建设、AI 基础模型平台以及 AI 原生应用、现有业务的 AI 转型升级这三大领域加大投资力度。吴泳铭还透露阿里会在近期发布基于 Qwen2.5 - Max 的深度推理模型。

2）腾讯：2月22日消息，腾讯元宝超越豆包，升至中国区苹果免费APP下载排行榜第二，DeepSeek继续位居榜首。2月21日腾讯AI助手“腾讯元宝”上新，腾讯元宝的DeepSeek能够理解图片信息，在关闭联网搜索后，用户发送任意图片，元宝都能结合图片内容给出自己的分析和理解。强大功能背后，是强大模型能力的支撑：在腾讯元宝，用户可以使用DeepSeek-R1满血版、推理模型混元T1进行深度思考，也可通过DeepSeek-V3、腾讯混元Turbo快速输出答案。

除腾讯元宝外，腾讯文档、企业微信也纷纷发力。腾讯文档于2月17日宣布，AI 文档助手正式接入 DeepSeek - R1 满血版模型。接入后，用户在 AI 文档助手中通过简单的模型选择操作，即可轻松使用该模型的强大功能。这一功能在腾讯文档的多个终端均可实现，包括小程序、网页版 AI 全屏页、移动端以及桌面端。接入满血版 DeepSeek - R1 模型后，腾讯文档的搜索能力得到极大增强，支持实时联网搜索，涵盖微信公众号、腾讯文库等全网权威信息源，为用户提供更全面、准确的信息支持。

2月21日，企业微信上线新版本，在 AI 功能方面实现了重大突破，正式发布 “智能机器人”“智能表格 - 客户跟进总结” 等功能，并灰度接入满血版 DeepSeek - R1 大模型。目前，企业微信已全量上线 “智能机器人” 能力，企业在使用时，无需进行复杂的开发流程，仅需简单配置机器人名称、角色，基于 DeepSeek、混元等大模型，即可一键创建专属的企业 “智能机器人”。

政府、央企侧高度重视AI赋能，DeepSeek一体机蓝海市场大幕拉开。

根据国资委官网2月21日报道，国务院国资委召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会，总结国资央企发展人工智能进展成效，研究部署下一步重点工作。国务院国资委党委书记、主任张玉卓出席会议并讲话强调，要深入学习贯彻习近平总书记关于发展人工智能的重要讲话精神，进一步增强责任感、使命感和紧迫感，立足服务国家战略，紧盯前沿发展态势，发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，加快推动人工智能产业高质量发展，实现更多标志性成果和突破性进展，全力塑造产业新优势、培育发展新动能。

DeepSeek能够有效提升政府及央国企工作效率，全国范围内学习使用DeepSeek已成趋势。据中国共青团网微信公众号，以福田区“AI数智员工”为例，除了有DeepSeek的通用能力外，“AI数智员工”结合各部门各单位的实际业务流程，首批覆盖240个政务场景，如“执法文书生成助手”可将笔录秒级转化为文书初稿，“安全生产助手”生成演练脚本效率提升100倍，“AI招商助手”将企业分析筛选效率提升30%，分析时间缩至分钟级。深圳市福田区政务服务和数据管理局副局长高增表示，“AI数智员工”目前承担辅助角色，用于公文写作、政务服务、社区治理、应急管理、招商引资等方面，涉及到11大类240个场景，人机协同下整体效率提高至少20%以上。

AI一体机能够很好满足央国企及政府的行业客户数据安全、开箱即用的需求，有望成为央国企AI化转型的重要基础设施。据浪潮计算机微信公众号，DeepSeek一体机具有以下三大优点：1）快速交付：传统大模型部署需经历硬件调试、框架适配、算子优化等漫长流程，一体机结合inAIP自动化配置工具，可实现低代码部署与场景化模板，即3小时完成从开机到推理服务上线；2）高效利用：通过对AI算力的智能切割与动态调度，单机可同时承载多负载实时推理、数据预处理任务。能够实现资源池化，将8卡AI加速卡集群虚拟化为多份算力单元，按需分配至不同业务线程，使硬件利用率提升至92%；3）极简运维：提供从硬件状态到模型服务的全栈可视化管理。并支持健康自检，实时监控加速卡温度、显存占用等指标，此种预测性维护提示能够降低30%宕机风险。

投资建议：

大模型接入、使用量的增加有望带来算力行业景气度进一步提升，国民级应用模型使用持续放大算力需求，算力产业链景气度有望长期上行。降低AI行业进入门槛与成本，长期看将推动总需求上升而非下降，DeepSeek持续接入知名头部应用以及各行业的应用，长期看将加速推理算力需求的提升，利好算力产业特别是国产算力的发展。

建议重点关注：1）DeepSeek一体机：科大讯飞、软通动力、浪潮信息、深信服、天玑科技、云从科技、麒麟信安等。2）先进晶圆制造：重点关注以中芯国际为代表领军企业。3）芯片设计：重点关注寒武纪、海光信息等AI芯片龙头。4）AI服务器：浪潮信息、中兴通讯、中国长城、紫光股份、中科曙光、工业富联、高新发展、神州数码、拓维信息、烽火通信等。5）国产AI算力液冷：高澜股份、英维克等。

风险提示：

政策落地不及预期；AI算力技术路线变化存在不确定性；行业竞争加剧。

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