活动主题与核心聚焦 [page::1]

• 量化投资秋季线下沙龙聚焦港股主动量化策略、AI技术应用及另类数据探索。

- 重点探讨港股“南下”机会，系统性分析主动量化与风格投资解法。

• 深入分析大型语言模型（LLM）、新闻数据在A股择时策略中的应用与突破。

主要分享嘉宾及议题概览 [page::2][page::3]

• 刘均伟：量化及ESG首席，介绍量化及ESG整体策略。

- 陈宜筠：港股风格投资简洁解法。

• 曹钰婕：港股主动量化策略的“南下”视角。

- 郑文才：新闻因子表现与大模型结合的A股择时应用。

• 古翔：低频策略的超额收益及多策略配置。

- 周萧潇：LLM动态模型配置方法。

• 议题涵盖港股量化风格、新闻因子多策略配置，大模型动态调整及择时技术。

AI与新闻因子策略亮点 [page::2][page::3]

• 具体新闻因子在近一年表现呈现主要特点。

- LLM大模型支持的动态配置策略，与传统低频策略形成互补。

• 结合AI与另类数据，提升因子选股及择时的适应性和收益效率。

- 多策略配置思路提升超额收益稳定性和风控能力。

中金量化投资秋季线下沙龙活动邀请—详尽分析报告

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1. 元数据与概览

• 报告标题： 中金 | 量化投资秋季线下沙龙活动邀请

- 作者/发布机构： 中金公司量化团队及ESG团队

• 发布时间： 2025年10月10日10:22（上海）

- 主题： 量化投资，聚焦港股市场、AI与另类数据应用，涵盖主动量化策略及风格投资，探讨LLM（大语言模型）在A股择时中的应用。

• 核心论点： 面对日益激烈的市场竞争，寻找稳定新Alpha来源成为永恒主题。本次沙龙以港股的主动量化及风格投资为重点，辅以前沿技术和另类数据的应用探索，重点包括大模型（LLM）、新闻等数据在策略配置及A股择时上的潜力突破。

本次邀请旨在通过线下沙龙形式，汇聚量化投资领域专家和研究人员，分享最新量化策略、数据技术和AI应用，以提升策略的效果和创新能力[page::0,1]。

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2. 逐节深度解读

2.1 活动定位及主题概括（页1）

• 关键内容与推理：

本次沙龙针对当前量化投资环境中，稳定Alpha来源减少的困境，提出扩展视野至“南下”港股市场。港股具备不同于A股的市场结构和风格特征，量化及风格投资或能获取独特的超额收益机会。
同时，将关注LLM大模型和新闻数据代表的新技术、新数据，探索它们为量化策略和市场择时带来的潜在突破。

• 市场定位意义：

通过利用港股多样化市场特性以及AI、另类数据优势，力求构建更稳定和差异化的Alpha来源，提升投资绩效。

2.2 主持人与嘉宾阵容（页2~3）

• 主持人简介：

刘均伟，量化及ESG首席分析师兼董事总经理，具丰富量化研究及团队管理经验。

• 嘉宾介绍及议题：

- 陈宜筠：提出“港股风格投资的简洁解法”，预示着对港股风格因子的系统分析。
- 曹钰婕：关注港股主动量化策略的“南下掘金”机会，表明实证研究和策略构造思路。
- 郑文才：聚焦新闻因子近一年表现特征，说明新闻类另类数据的实用性及效果。
- 古翔：介绍低频策略的多策略配置思路，强调分散与组合优化的重要性。
- 周萧潇：量化策略负责人，带来LLM动态模型配置的专题分享，体现AI技术在量化中的最新应用。
- 郑文才（再次出场）：分享Kronos大模型在A股择时的具体应用案例，强调大模型在市场择时中的实操价值。

嘉宾阵容汇聚了量化研究和AI应用领域的核心力量，议题围绕理论、实证、技术与策略结合展开，突显中金在量化投资和新能源技术应用方向的深厚积累[page::2,3]。

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3. 图表深度解读

本次资料虽无典型的财务业绩图表或估值表，但页面中两幅主要视觉元素及结构排列体现了核心信息传递方式：

3.1 封面图片（页1）

• 描述： 展示了中金公司标识和上海城市背景，配以“量化投资秋季线下沙龙——聚焦港股、AI与另类数据应用”的主题文字。红色主色调突出主题的紧迫感与专业感。

- 解读： 视觉上强化了本次活动的专业性与城市金融中心的定位，体现了中金公司的品牌影响力和量化投资的前瞻视角。

• 联系文本： 作为开篇，封面为全文奠定了主题氛围，强调量化投资中的新兴主题与港股市场的战略重要性。

3.2 嘉宾天气照片（页2~3）

• 描述： 各嘉宾的专业正装肖像照片，配合其介绍和主题内容排列呈现。

- 解读： 照片体现出会议的权威性及专业性，促使受众对发言内容产生信任，同时便于识别讲者身份和话题分工。

• 联系文本： 通过明确分工反映出中金量化团队在港股量化和AI应用领域的多维度研究体系。

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4. 估值分析

本次邀请函性质文本未涉及具体个股或策略估值分析内容，故此部分无相关信息。

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5. 风险因素评估

鉴于本报告为会议邀请与主题介绍性质资料，未直接披露市场风险、策略风险或相关缓释措施。但从内容和主题可推断：

• 潜在风险：

- 港股市场的政策、流动性和结构性风险可能影响量化策略的稳定性。
- AI及另类数据应用处于技术前沿，算法模型在实际中可能面临数据过拟合、黑天鹅事件等风险。

• 风险缓释：

- 多策略配置及低频策略的介绍，间接展现了分散投资和配置优化以减缓单一策略风险。
- LLM动态模型配置体现了人工智能模型的适时调整能力，有助于应对市场快速变化。

提醒参与者理性看待技术突破潜力，注意策略实际运行中的限度与风险管理。

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6. 审慎视角与细微差别

• 潜在偏见： 该沙龙邀请函刻意突出AI与大模型的应用优势，可能存在一定宣传性质，实际技术应用效果尚需通过实证数据验证。

- 信息不完整性： 无具体展示策略历史业绩回测、参数设置、风控体系等详细内容，参与者需要额外信息支持决策。

• 术语解读不足： 文中大量使用“LLM”、“Kronos”等专业词汇，未作详尽解释，初步接触者可能理解有难度。

- 内在矛盾： 暂未显现明显矛盾，但“新Alpha来源”与港股市场深度及成熟度的现实约束需谨慎评估。

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7. 结论性综合

本报告作为中金公司量化投资秋季线下沙龙的邀请函，清晰传达了以下重点：

• 战略方向： 在全球量化市场竞争加剧背景下，通过南下港股及AI、大模型等前沿技术和另类数据的应用，寻求新稳定的Alpha源，提升主动量化策略表现。

- 议题内容丰富且具前瞻性： 沙龙覆盖港股风格因子解析，主动量化实操策略，新闻类因子应用，多策略低频配置，以及人工智能的动态模型配置和择时应用，呈现量化投资的多维创新。

• 人才与思想汇聚： 邀请中金量化及ESG首席专家及核心分析师陈述研究成果，体现机构化研究团队的体系化和专业化运作。

- 技术应用与投资策略结合： 大模型(LLM)的动态配置及实战择时，预示量化投资中AI技术从理论模型逐步向实盘应用转型的趋势。

此次沙龙不仅是一场学术与实务的思想碰撞，更成为投资者了解和领悟香港市场量化机会和AI技术投资潜力的重要窗口。通过全文封面的主题、嘉宾阵容及议题安排，构筑起了面向未来的量化投资创新体系，强调了策略创新和数据多样性在保持Alpha持续性中的核心作用[page::0-3]。

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总结

本邀约文本深刻展示了中金在量化投资和ESG研究领域的最新动态，特别是对港股市场的风格量化、主动量化策略和AI技术的重视。虽未涉及具体业绩预测和估值数据，但其对行业趋势和数据技术应用的聚焦，构成了增进投资者认知和助力策略演进的重要信息源。针对正在快速发展的量化投资领域，结合港股市场差异化机会与LLM的前沿应用，展现了中金公司敏锐的市场洞察能力和创新实践意图。此次沙龙有望催化投资创新，推动量化策略与AI技术深度融合。

以上解析围绕报告全部页码，细致揭示了其内容主题、结构脉络与信息价值，以助投资人更加全面客观地掌握当前中金量化投资的发展方向和主题热点[page::0,1,2,3]。

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