H100支持，不適合消費級硬件。雲端部署雖可行，但存在數據隱私問題。DeepSeek-R1及其開源的小型化模型的高性能，推動中小企業和個人開發智能助手，例如微信客服，這將顯著增加對算力的需求。</p><p> 全球大類資產策略組合表現：全球多資產配置絕對收益@低風險組合，本年回報0.86%，相比中債總財富（總值）指數超額收益0.40%。全球多資產配置絕對收益@中高風險：本年回報3.66%，相對萬得FOF指數超額收益3.61%。</p><p> 風險提示：</p><p> DeepSeek的本地部署算力要求來自DeepSeek-V3，AI搜索和分析結論可能會受到網絡資料的影響。</p><p> 大類資產配置雖然能夠有效分散風險，但在某些市場環境下或策略設計中也存在一些潛在的危險和局限性。以下是幾項主要危險和局限性：</p><p> 1． 高相關性導致風險分散效果降低：模型的核心思想是將投資組合的風險平均分配到各資產中，追求各資產風險貢獻相同。然而，當某些資產之間的相關性較高時，協方差矩陣中的協方差項會較大，導致這些高相關性資產對組合的總風險貢獻增大。這樣一來，投資組合的總風險將更加依賴於這些高相關性資產，從而降低了風險平價模型的風險分散效果。</p><p> 2． 市場環境變化可能導致模型失效：量化模型的有效性基於曆史數據的回測，但未來市場環境的變化可能與曆史數據存在較大差異，導致模型失效。例如，市場的宏觀環境、投資者的交易行為或局部博弈的變化，都可能影響因子的實際表現，進而使得風險平價或最大多元化策略無法實現預期的效果。</p><p> 3． 資產選擇的局限性：策略的效果在很大程度上取決於資產的選擇。資產的選擇和市場的波動性會對策略的表現產生重要影響。</p><p> 投資者需要根據市場環境和自身的風險偏好，靈活調整策略，並警惕模型失效的風險。</p><p></p>"1