会议议程概览 [page::1]

• 15:00 现场签到。

- 15:30 主题为“大模型重构二级市场投研”，由国金证券金融工程首席分析师高智威主讲。

• 15:45 “Python基础与AI编程投研实战”由国金证券金融工程研究员许坤圣讲解。

- 16:15 “基于Deepseek大模型的周报月报全自动生成框架”，由国金证券金融工程研究员赵妍分享。

• 会议聚焦Python编程及AI赋能主动投研的落地应用，推动自动化报告生产流程。[page::1]

Python编程与主动投研赋能【北京站】报告分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：Python编程与主动投研赋能【北京站】

- 作者/发布机构：高智威，国金证券金融工程团队

• 发布时间：2025年7月17日

- 主题范围：此次报告及配套会议聚焦于利用Python编程技术，特别是结合人工智能、大模型技术在主动投资研究（主动投研）中的应用，体现量化分析与自动化报表生成的结合，特别针对金融行业的量化投资与研究工作。

• 核心信息：通过组织线下培训，旨在提升研究人员和投资分析师的数据处理与程序编写能力，特别是借助AI大模型实现的周报、月报等自动生成技术，提高主动投研的效率和质量，推动量化智投的发展。

本次活动将详细介绍Python基础与AI编程实战，同时深度剖析二级市场投研模型的重构策略，突显国金证券金融工程团队的技术实力与研究深度，明确传递“主动投研离不开Python编程技术与AI辅助体系”的理念。[page::0][page::1]

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二、逐节深度解读

1. 报告开篇介绍（页0）

• 内容简洁，主要公布事件主题、负责人（高智威）以及时间地点。强调“Python编程与主动投研赋能”主题，目标定位于金融行业量化投研人员。

- 高智威作为国金证券金融工程首席分析师，体现出项目权威性和专业背景支持。

2. 会议议程详细安排（页1）

• 会议时间为2025年7月24日下午，地点为北京市新闻大厦8楼会议室。

- 议程细分说明：
- 15:00 现场签到，保证参与人员信息确认。
- 15:30 “大型模型重构二级市场投研”主题分享，由高智威主讲。该环节重点在于二级市场数据重构和应用的大模型技术，显见对机器学习和AI在市场研判的注重。
- 15:45 “Python基础与AI编程投研实战”环节，由许坤圣负责，着力于Python的实用编程技能及其在投研中的实验应用，强化技能传授。
- 16:15 “基于Deepseek大型模型的周报月报全自动生成框架”，由赵妍主讲。此环节着重展示人工智能和自动化技术在投研报告生成的实用案例，强调大模型自动化的高效性和实操价值。

• 议程呈现出的逻辑结构清晰，先重构市场投研理论，后落实到Python编程技能，最终应用于自动生成框架，体现系统性培训设计。

- 会议对报名渠道进行了明确提示，显示组织方希望广泛邀请专业听众。

这份议程及流程的详细描述为本次培训奠定了完整的学习路径，突出Python和大模型技术的结合，是推动主动投研智能化、自动化的重要实践。[page::1]

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三、图表深度解读

会议议程图表（页1）

• 描述：图表以时间轴的形式显示了会议从现场签到到各个专题讲座的时间安排及讲师信息。

- 解读：
- 时间节点紧凑且有序，体现活动的专业和高效。
- 每个环节均标明具体讲师及其隶属机构（国金证券金融工程团队），突显组织专业背景。
- 视觉设计简洁，以蓝底白字凸显正式感，方便参会人员快速定位时间与内容。

• 联系文本：议程图和文本部分相辅相成，有形象化地支撑议程结构的解释与理解。

- 分析底层数据：虽然属于活动日程性质，但其时间安排的合理性和主题分布显示出活动针对金融编程与AI投研技术的重点分布，符合当前金融科技发展的热点和需求。[page::1]



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四、估值分析

本报告及活动资料并未涉及具体财务估值模型或定价分析内容，无相关估值数据或预测。

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五、风险因素评估

因本内容主要为培训通知和活动介绍，未涉具体投资标的或财务产品，无直接风险因素说明。

但隐含风险可能来自于：

• 技术学习门槛：Python与AI编程对部分投研人员技术要求较高，培训效果受参会者基础影响。

- 实践应用难度：大模型自动化在不同投研环境实际落地过程中，可能面临数据整合、模型适配等技术风险。

该风险未明示，建议参与者根据自身技术储备提前预判。

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六、批判性视角与细微差别

• 积极点：

- 培训设计结构合理，从理论到实践贯穿，体现系统规划。
- 结合前沿AI大模型和行业需求，紧贴市场趋势。

• 潜在不足：

- 内容相对简要，缺少具体案例或技术细节介绍，参与者需后续跟进或有基础方能深入理解。
- “大模型重构二级市场投研”具体技术和方法尚未展开，存在期待与实际内容落差风险。
- 无详细参会须知，如硬件需求、软件环境、预习资料等，可能影响培训体验。

整体来看，活动内容专业且方向明确，但需关注实际技术传授的深度和落地效果。

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七、结论性综合

本报告及配套会议介绍聚焦于2025年北京举办的以Python编程为核心，结合人工智能大模型技术赋能主动投研的培训活动。国金证券金融工程团队负责此次活动，体现了该机构在金融量化工程和AI应用领域的专业能力与市场洞察。

报告通过清晰的会议议程，展现了从二级市场投研模型重构，到Python编程实战，再到大模型自动生成报告框架的完整学习路径，强调通过技术手段提升研究效率与质量。

会议议程的图表视觉简洁而信息完整，明晰地辅助说明了培训内容的重点和时间安排。虽然报告未涉及财务预测或风险细节，但通过培训内容透露了目前在主动投研中对技术能力的高度重视。

本次培训有助于参会人员系统掌握Python与AI结合的技术手段，提升金融量化研究的实操能力，是主动投研领域数字化转型的重要举措。与此同时，参与者需做好针对相关编程技术的准备，保障培训效果。

综上，此次报告全面展现了如何通过前沿技术赋能主动投研，凸显出金融科技在投研流程中的变革价值，是连接理论与实践的重要桥梁。[page::0][page::1]

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