大模型赋能投研体系构建 [page::2]

• 建立了集信息提取、处理与投资决策生成于一体的大模型全方位投研体系。

- 重点模块包括基于RAG和大语言模型的自动生成研报、基金经理评价、选股框架搭建及行业配置。

• 构建了客户数据与机构/散户观点融合的智能投研闭环。

报告自动生成与研报复现系统 [page::2][page::3]

• 设计自动化投研周报/ 月报生成框架，通过结构化数据和提示词工程实现高效撰写与自动排版。

- 基于MCP模型，建立研报复现系统，实现从需求识别、数据准备、模型回测到报告撰写的闭环自动化。

• 引入Dify低代码平台，构筑多类别问答Agent，实现个股、行业、概念及宏观问题分类处理。

智能化产业链图谱及因子挖掘技术 [page::3][page::4]

• 利用大模型思维链和RAG技术，完成热点概念产业链快速智能梳理。

- 采用随机因子生成、MMR筛选、RAG启发及反思式优化流程构建高质量量化因子。

• 因子在沪深300、中证500、中证1000指数测试获得7.64%、9.97%、12.98%年化超额收益。

海外投资专家智能体结合研报信息提升决策能力 [page::4]

• 构建包含11位著名投资大师投资理念的多智能体模型。

- 融合专业研报文本，强化智能体选股决策的逻辑支持与实证依据。

• 形成涵盖股票买卖、风险管理和组合配置的AI对冲基金决策流程。

大模型应用领域覆盖 投研报告自动生成、量化选股、资产配置、基金研究及衍生品投资 [page::0][page::6][page::7]

• 量化选股重点包括Level2高频数据因子挖掘及机器学习方法，提升选股效率和准确率。

- 资产配置涵盖宏观择时、行业轮动和资金流视角的动态配置策略。

• 基金研究实现业绩预测和基金经理多维度评价，助力优质基金甄选。

- 衍生品策略聚焦股指期货对冲及商品期货创新CTA投资路径。

国金金融工程高智威团队《大模型重构二级市场投研》研究报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《大模型重构二级市场投研》

- 作者/研究团队：国金证券金融工程团队，高智威团队主导

• 发布日期：2025年8月16日

- 发布机构：国金证券（Sinolink Securities）

• 研究主题：探索大模型（如ChatGPT、Deepseek）在二级市场投研中的革新应用，涵盖主动投研赋能、量化因子挖掘、自动研报生成、投资决策生成等多个领域。

核心论点：
报告系统展示了通过大语言模型（LLM）以及相关技术（如RAG、MCP、Dify）对传统金融研究模式的颠覆性改造，强调智能化工具显著提升投研效率和精度，并通过主动选股、资产配置、因子挖掘与基金研究等应用，推动二级市场量化投资与主动投研的深度融合。作者借助详实案例展示了大模型赋能新一代投研体系的可行路径和成果，定位于服务机构客户，提升投研生产力和决策质量。[page::0,1,2]

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二、逐节深度解读

1. 团队介绍与大模型投研研究布局

团队以大模型应用为核心，结合择时、资产配置、量化选股与衍生品策略，覆盖了金融工程多个细分方向。团队成员多为金融工程与计算机专业背景，长期致力于量化策略、另类数据解析、机器学习算法研究。核心成员高智威博士拥有丰富证券公司量化研发经验并多次获奖，团队组织结构科学，具备强大研究能力和创新水平。

团队特色：

• 主动投研赋能：构建基于ChatGPT/Deepseek的自动化研究报告生成，信息提取与处理，提升研究效率。

- 投资决策生成：大模型因子挖掘，产业链智能化分析，强推理能力带来新型Alpha因子。

• 量化选股和基金研究：机器学习+Level2高频数据深挖，基金经理行为分析与业绩预测。

- 衍生品与资产配置：多市场策略融合，宏观风格行业动态捕捉。

团队体系完整，覆盖主动决策、量化选基、衍生品、资产配置全链条，推动金融工程与大模型深度结合。[page::0,1]

2. 大模型全方位投研体系架构

报告以图形呈现大模型赋能投研的双主线体系：

• 主动投研赋能：分为信息提取（通过研报、新闻、调研纪要结构化）、信息处理（AI编程辅助、思维链推理）、结论成果（报告自动生成、个股投资评价产出）。

- 投资决策生成：包括量化投资重构（另类因子、大模型因子挖掘）及主动投资工具建设（行业框架、宏观策略、选股逻辑）。

该图强调数据分类和观点交融（三角关系的机构观点、散户观点与客户数据），突出生成模型与结构化数据库结合的重要性，从而实现更精准智能的投研运作。

这一体系打通了研报信息到投资决策的闭环路径，既依托大模型强大的文本理解推理能力，也兼顾数据清洗与量化建模的科学性，实现效率与效果的双赢。[page::2]

3. 周报与月报自动生成框架

团队搭建了基于大模型的自动化投研报告生产线，流程包括：

• 以高质量资讯和权威数据为输入，

- 利用大语言模型实现内容深度定制与文本生成，

• 结合Python程序化控制Word/PPT/Excel实现自动排版输出，

- 允许用户通过提示词自定义报告逻辑与结构，

• 使产出报告规范统一、来源可信、逻辑清晰。

该框架极大提升了研报撰写效率，避免传统人工重复劳动，并保证内容与格式的标准化。配合RAG（检索增强生成）技术实现结构化数据库与文本处理并进，推动高度自动化智能协作。

流程图展示了任务识别、文本生成、图表生成和自动排版等关键步骤，说明生成系统具备高度模块化和开放性。[page::2]

4. MCP模型研报复现系统

引入MCP模块，实现对卖方研报自动识别、信号生成、模型回测与报告撰写的闭环：

• 用户指定关键词启动研报复现流程，

- 系统自动完成研报拆解、模型选择及数据准备，

• 生成信号后执行回测并可视化结果，

- 最终结合用户反馈自动修正流程，并生成分析报告。

该系统体现了大模型在标准化再现复杂研究方法、提升投研透明度和操作效率方面的巨大潜力。通过任务细分和模块协同，用户能直观看到因子构建与策略演进过程，为量化研究带来更强可信度。

相关流程图展示了“需求识别-数据准备-建模回测-报告撰写”的精细化步骤，突出自动化与人机互动的结合。[page::2,3]

5. Dify平台和智能Agent搭建

Dify作为开源的大语言模型应用开发平台，支持低代码、高自由度的快速应用构建。国金团队利用其模块化特性打造复杂金融投研Agent系统，自动判别查询类别（个股、行业、概念、宏观）并调用对应Bot工具进行专项分析。

其流程图展示了复杂节点交互与数据调用链条，体现异构数据融合、SQL自动生成与深度学习API调用的技术架构。该平台为非技术人员快速开发和调整智能投研工具拓展了道路。

此外，结合MMR（最大边际相关）与RAG等技术，实现自反馈因子挖掘，形成闭环因子筛选与优化机制，帮助捕捉高质量Alpha信号。

该模块丰富了投研智能工具库，为多层次、细分场景的AI决策辅助铺垫技术基础。[page::3]

6. 产业链图谱智能化生成

借助LLM的思维链（CoT）与RAG检索增强生成，团队实现了产业链热点概念上下游的全自动智能挖掘。系统可根据海量新闻与研报文本快速绘制产业链关系图谱，细化到投资标的。

这是在当下行业风格轮动快速变化的大环境下，强化热点捕捉和投资机会识别的重要工具。产业链Agent为投资决策提供了结构化知识图谱支持，大幅提升洞察深度和速度。

产业链图谱还配备了热度评级和上下游关联度，便于量化风格转换和策略配置，实现数据驱动的投资组合构建。[page::3]

7. LLM因子挖掘框架（MMR-RAG-反思式优化）

团队基于LLM强表达能力建立模块化因子挖掘框架，流程包括：

• 随机因子生成：借助LLM生成初始因子候选；

- MMR筛选层：利用最大边际相关方法控制因子间相关性，精选低冗余高信息量因子；

• RAG启发改进：基于检索增强生成的启发式机制优化因子表达；

- 反思式优化：LLM自反馈迭代改进，持续提升因子质量。

合成因子通过LightGBM模型测试，在沪深300、中证500、中证1000指数中分别贡献7.64%、9.97%、12.98%的年化超额收益，数据表明框架有效提高因子投研价值。

因子挖掘的自动化和模块化大大缩短研究周期，提升策略构建的科学性和创新性，是大模型应用投研的典范案例。[page::4]

8. 海外投资大师智能体系统

构建了以11位著名投资大师（如巴菲特、格雷厄姆）投资理念为蓝本的多智能体协同体系。系统结合现代AI技术，实现风险管理、交易信号产生和投资组合管理。

为发挥大模型文本分析优势，团队将研报信息融入部分智能体，增强专家投资逻辑的现实对应性，提升智能体选股的决策质量。

通过模拟经典大师投资风格，结合前沿AI文本处理与多智能体逻辑，实现了“智投研究员”角色的数字化重构，兼顾人类经验和机器学习优势，为投资决策提供强辅助。
流程图体现了智能体选择、信号生成到行动执行的系统闭环，表明系统逻辑严密，路径清晰。[page::4]

9. 主动投研赋能与投资决策生成

报告指出，大模型能高效完成信息提取、总结和报告撰写等重复性工作，显著提升研究效率并降低人工成本。随着多模态模型发展，可以提供更深度的分析和投资建议，辅助研判市场动态。

在投资决策生成方面，大模型结合结构化与非结构化数据，能深入挖掘另类数据因子，推动超额收益获取。强推理能力使其能够扮演研究员角色，构建产业链梳理、舆情监测等智能框架，开辟新型Alpha来源。

因此，主动投研+量化决策通过大模型实现从信息获取到决策输出的全面自动化与智能化，充分发挥数据和算力优势。[page::4,6]

10. 智能化选基、资产配置及量化研究

报告回顾了公募基金市场量化选基趋势，强调利用基金持仓、净值与经理交易行为数据深度研究基金绩效与风格，为投资者提供透彻分析。

资产配置策略方面，团队基于自上而下宏观择时、行业热点捕捉与组合优化，力图捕获主要Beta收益，提升资产配置效能。

高频因子研究突出利用逐笔成交等高频数据发掘独立Alpha，其低拥挤度和稳定性为选股策略贡献稳定超额收益。

主动量化研究融合量化模型与主动投资，动态捕捉市场热点和资金流动，提高投资组合灵活性和适应性。

这些细分业务之间形成互补，推动量化投研体系的科学与实战价值。[page::7,8]

11. 大模型赋能金融投研的实践与培训推广

报告发布了系列沙龙和培训信息，覆盖Python量化编程入门、ChatGPT实战指导、Deepseek本地模型部署，分享研究团队在大模型赋能投研方面的最前沿成果。

• 如“ChatGPT玩转主动投研”、“DeepSeek智能投研论坛”等活动，强调实用性和操作性。

- 进行大模型非结构化数据处理、代码辅助写作、自动化报告编写、智能因子挖掘等多领域培训。

这明确显示团队致力于技术与业务的深度融合，推动金融机构加速智能化转型。[page::10,11,12]

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三、图表深度解读

图表1：大模型全方位投研体系架构（第2页）

该流程图分为“主动投研赋能”与“投资决策生成”两大模块，详列了信息提取、处理、生成及量化重构、主动投资CoT（Chain of Thought）等子模块。图中显示基于客户数据、机构观点及散户观点的非结构化数据和结构化数据共融，体现模型如何将多源信息高效整合并转化为投资观点和具体决策工具。

此图清晰表达了大模型投研框架的端到端流程和核心能力层级，极具示范意义。[page::2]

图表2：周报月报自动化生成流程图（第2页）

此流程图说明自动化报告生成流程包括任务拆解（市场数据点评、观点输出、图表生成）、文本内容生成（结构化数据和文本数据合成）、以及自动排版（支持Word/PPT/Excel），展现程序与大模型高效协同。

此设计体现以用户需求为导向，通过模块化分工实现了高效的报告自动撰写和排版，提升投研产品标准化与个性化并行能力。[page::2]

图表3：研报复现系统流程图（第3页）

该图详细描述“需求识别-数据准备-建模回测-报告撰写”四阶段闭环。尤其突出SQL自动生成与Agent查询的自动化数据准备、因子计算信号生成、回测结果可视化及自动化脚本整合，体现流程智能且具高度自动化。参与用户指定细节使系统更贴合实际调研。

图中体现用户自主与自动过程良好结合，保证模型可解释性与交互便捷性，输出结构化、高效的回测复现结果。[page::3]

图表4：Dify Agent模块架构流程图（第3页）

详细展示复杂业务逻辑节点连接结构，从初始查询到SQL执行、行业数据处理、概念和个股研判Bot调用，层层递进。显示了多模型与多模块的协作运作框架，体现系统高扩展性与可交互性的优势。

该架构为搭建灵活多元的智能投研应用奠定基础，易于迭代与整合多样数据资源。[page::3]

图表5：LLM因子挖掘框架结构图（第4页）

框架图展示了因子生成准备、随机改进层（MMR层）、Idea提取层的循环提升机制。成熟因子库、随机初始化因子和Idea池互为输入，通过多层改进实现因子筛选和优化。

其核心逻辑为通过组合不同算法层次，优化因子多样性和有效性，结合LightGBM验证结果，有效提升多指数的超额收益表现，是智能因子挖掘的创新示范。[page::4]

图表6：海外专家智能体投资决策流程图（第4页）

展现了多位投资大师智能体的协同选股过程，信号由风险经理和投资组合经理分层处理，最终输出交易行动（买、卖、做空等）。此结构模拟实盘投资决策流程，兼顾策略多样性和风险控制。

该体系体现大模型技术结合经典投资思想，实现策略多元互补和风险管理闭环，技术与投资理念紧密结合，有效提升投资决策科学性和可执行性。[page::4]

现场活动图片（第10页、第12页）

现场照片显示国金金融工程团队举办的多场大模型赋能投研沙龙，吸引大量投资研究人员参与，氛围浓厚，彰显行业内对大模型技术的浓厚兴趣及国金团队在该领域的领跑地位。培训内容涵盖从编程到模型应用的全流程，表明团队注重理论与实战并重。[page::10,12]

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四、估值分析

本报告属于技术与投研方法论类研究，未直接涉及具体公司或行业的传统估值分析，也无明确股票评级或目标价。其价值体现在系统方法论指导和技术路径创新，强调通过大模型驱动投研效率与策略质量提升，助力资产管理和量化研究效率的根本性跃升。

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五、风险因素评估

虽然报告未专门单列风险，但隐含的风险点包括：

• 技术风险：大模型可能存在推理不准确、信息滞后、过拟合风险，投资决策依赖时需谨慎。

- 数据质量风险：模型输入依赖高质量、多源数据，数据偏差或缺失可能影响效果。

• 市场适应性风险：极端市场或黑天鹅事件下，模型表现或许不稳定。

- 模型透明度和可解释性不够：模型自动化程度高，但投资者可能对底层逻辑掌握有限，有潜在操作风险。

• 合规与隐私风险：涉及客户数据处理需合规保障。

报告总体对这些风险有侧面认识，依靠模块化设计和用户参与反馈实现一定程度缓释，但未展开详细讨论。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告呈现观点极为积极，强调技术带来的投研变革，缺乏对大模型在金融领域潜在局限性的深入剖析。

- 量化超额收益数据令人印象深刻，但可能存在样本选择或回测框架设计带来的乐观偏差，未来实盘验证不可或缺。

• 自动化框架虽先进，但人工经验与直觉仍是投资关键，报告未充分强调人工在整体投研中的不可替代作用。

- 多模型、多模块系统复杂度高，系统稳定性、计算资源需求等实施细节缺乏详细论述。

• 报告多为框架、方法论介绍，缺少对具体金融市场环境变化对模型表现影响的讨论。

- 一些图表视觉细节略显模糊，限制了更深层技术细节的直观获取。

综上，报告适合作为技术演进与应用拓展的理论与实践综述，读者在借鉴时应结合自身业务逻辑及风险管理进行全面权衡。

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七、结论性综合

国金证券金融工程高智威团队发布的《大模型重构二级市场投研》报告，全面展示了基于ChatGPT、Deepseek等大语言模型的投研革命蓝图。报告系统梳理了主动投研赋能和投资决策生成两大核心模块，详细论述了自动化研报生成、基于MCP的复现系统、Dify智能平台搭建、产业链图谱自动构建、LLM因子挖掘与多智能体投资决策系统的先进方案，体现了AI技术对复杂金融研究流程的深刻改造和实操价值。

通过严密的框架设计与创新技术融合，团队实现了非结构化金融文本与结构化量价数据的高效整合，显著提升了投研效率和策略创新力。具体表现为：自动化报告产出统一标准、量化因子挖掘体系成功提升多指数收益、海外大师智能体结合研报信息优化选股逻辑，以及低代码平台实现多人协同投研。

报告同时罗列了丰富的应用案例和系统性解决方案，辅以多场高质量沙龙和培训推广，彰显其在金融投资智能化领域的领先地位和影响力。

整体来看，这份报告系统性强、研究深入且技术前沿，充分体现了大模型技术在二级市场投研中的巨大潜力与广泛应用前景。在未来金融研究数字化、智能化趋势下，该团队的工作无疑为资管机构和投研人员提供了重要的理论支持和技术路径，具有较高的参考和借鉴价值。[page::0-13]

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（本分析严格依据报告内容和图表信息，结合金融工程与AI应用背景详解，不包含主观投资建议。）

报告