地产+AI工具系列报告之三：基于多模型联合决策的C-REITs智能评级与跟踪分析体系

（以下内容从东吴证券《地产+AI工具系列报告之三：基于多模型联合决策的C-REITs智能评级与跟踪分析体系》研报附件原文摘录）
投资要点
全样本覆盖+一站式智能分析平台：C-REITs跟踪分析模块是一套面向公募REITs投资的智能分析系统，覆盖截至2026年4月10日中国市场已上市的全部82只公募REITs产品，横跨8大资产类型。系统提供四大核心功能：自选池管理、智能筛选推荐（五层漏斗策略精选Top5优质标的）、回测评价（量化验证策略收益表现）以及三模型联合决策。系统采用前后端分离的现代化架构，通过并发优化技术将数据获取性能提升约6倍。
五层漏斗+Top5优选，构建以分红稳健性和风险控制为核心的REITs筛选框架：系统核心算法采用五层漏斗筛选策略，从82只REITs中层层过滤精选5只优质标的。第一层分红率筛选（3%-10%区间，优选5%-8%）；第二层收入趋势分析（剔除连续环比下降品种）；第三层流动性排查（剔除零成交僵尸品种）；第四层AI舆情风险识别（三模型投票制，超50%判定负面才剔除）；第五层AI综合评选（加权评分制选出Top5）。该策略实现了量化指标与AI智能的深度融合。
三模型协同+多场景融合，提升AI决策结果的稳健性与可解释性：为降低单一AI模型的偏差，系统创新性地采用三模型联合决策机制，并行调用MiniMax M2.7、GLM-5和Kimi K2.5三大主流大语言模型进行综合研判。根据不同场景采用三种融合算法：舆情筛选采用投票制避免误杀、综合评选采用加权评分制形成最优排序、回测评价采用并行展示制提供多元视角。系统还设计了完善的容错与降级机制。
回测验证+闭环迭代，强化策略从推荐输出到实盘检验的实战价值：回测评价模块是检验推荐策略有效性的关键环节，通过追踪T+22日（1个月）、T+66日（3个月）、T+132日（6个月）三个持有期的实际收益表现，形成推荐-验证-优化的策略闭环。AI三模型从整体收益、收益稳定性、夏普比率、最大回撤等多维度进行独立评价。策略有效性建立在高分红+低风险+AI增强的金融逻辑之上。
风险提示：AI评级仅供参考，不构成投资建议；市场风险；流动性风险；底层资产风险；模型风险。