国泰海通｜轻工：智能眼镜产品力系列二：大模型催化，AI眼镜异军突起
报告认为相较于具备显示的AR眼镜，非显示功能的AI眼镜更贴合传统眼镜形态，因而有望率先放量；参考智能手表渗透节奏，测算全球AI眼镜到2034年出货量约2.91亿副，2025-2034年CAGR约55.16%，产业链相关公司将迎来景气上行周期；报告同时指出产品重量、渠道、续航与SoC性能为制约放量的关键环节，并给出对应的解决路径与上游技术需求。[page::0][page::1]
金融研报AI分析
国泰海通｜轻工：3D打印行业：产业浪潮已至，工业消费双向驱动
本报告判断3D打印产业进入快速扩张期，受工业端缩短研发周期与轻量化需求及消费端个性化定制双重驱动，全球市场自2024年的219亿美元到2034年预计达1150亿美元（CAGR≈18%）；国内市场亦保持近20%复合增长率。消费级PLA材料需求将随终端普及显著放量，国内设备厂商在消费端率先突破形成竞争优势，工业级设备仍以海外厂商为主导。建议关注上游原材料与消费级/设备端具备技术或产能优势的上市公司，同时警惕原材料价格波动与技术迭代风险 [page::0][page::1]
国泰海通 · 晨报260129｜美联储换帅前瞻：历史复盘与影响展望
报告从历史演进与候选人比较出发，评估美联储换帅对全球流动性、汇率、权益及大宗商品的影响，结论为短期延续宽松交易、弱美元与贵金属受益，但需关注政策独立性与潜在缩表传导等风险 [page::0][page::1]
国泰海通｜AI应用· 合集（二）
本合集综述国泰海通多团队对AI应用的行业落地与投资机会判断，认为AI正从“可用”向“好用/智能体”演进，产业规模与商业化路径加速展开，重点推荐具流量入口与产品化能力的互联网平台、垂直化应用公司与国产算力/AIDC生态，同时看好GEO营销、医疗、智能制造与智驾等细分赛道的中长期成长机会。[page::1][page::2]
“数”看期货：近一周卖方策略一致观点
本报告基于国金证券对四大股指期货(IF/IC/IM/IH)的价格、基差与跨期价差时序分析，发现上周IH涨幅最大且IF微跌，合约持仓普遍上升且平均成交量下降，IF/IC/IM贴水幅度收窄而IH由贴水转升水[page::1][page::2]。报告同时利用大模型汇总20家卖方策略团队观点，显示市场情绪总体偏乐观且对商品超级周期与AI/半导体两条主线存在较高关注度，为期现套利与期限结构对冲提供了情景判断与分歧参考[page::4]。
近期 level2 高频因子全面回暖【国金金工高智威团队】
报告跟踪多类基于Level2/逐笔/快照高频因子（价格区间、量价背离、遗憾规避、斜率凸性），发现因子在样本外整体回暖并可稳定贡献超额收益；将三类高频因子做等权合成并构建中证1000指数增强策略，年化超额约9.58%，超额最大回撤6.53%；进一步与一致预期/成长/技术等基本面因子共振后，年化超额提升至约13.70%，超额最大回撤降至4.97%，样本外表现稳健 [page::0][page::7][page::8]
DeepSeek读季报：2026Q1基金经理将押注哪些赛道？
本报告基于DeepSeek-RAG检索增强大语言模型，定量抽取并统计了公募基金经理在2025年四季报中的宏观、市场、行业与风格观点，发现基金经理看好赛道以TMT居首（AI方向占比高），其次为制造、周期与新能源；宏观观点以中性偏乐观为主，少数样本表达悲观（不足10%），且大量季报未给出明确观点（无观点比例较高）[page::0][page::5]。
永赢基金王乾：逆向价值底仓，注重安全边际
报告评估永赢基金经理王乾的投资风格与代表产品表现，结论为：经理以“逆向价值+左侧定价”构建哑铃型底仓（以基础化工、食品饮料和大金融为主），兼具下行保护与困境反转的上行弹性；其代表产品任职期内最大回撤优于沪深300，且长期维持高仓位和低换手以捕捉风格切换与估值修复机遇 [page::0][page::1]。
Mobility-as-a-service (MaaS) system as a multi-leader-multi-follower game: A single-level variational inequality (VI) formulation
本文将MaaS平台、多个服务运营商与出行者建模为多领导者-多跟随者博弈，创新性地引入“虚拟交通运营者”并将博弈化简为单层变分不等式（VI）问题，从而支持并行求解与大规模应用；理论上证明在合理的批发运力价格下存在变分纳什均衡，并通过小网络与扩展Sioux Falls数值试验展示了可调的批发价格区间内可实现“win-win-win”帕累托改进（运营商、平台与旅客均受益）[page::0][page::10][page::18]
【方正金工】公募基金业绩比较基准新规正式落地，主动权益基金发行热度强劲回暖
报告指出：公募基金业绩比较基准新规已于1月23日发布并将于2026-03-01施行，对业绩基准的设定、内控与外部约束作出明确要求；同时，近期主动权益基金发行显著回暖（近周新成立42只、募资444.54亿元），ETF资金呈“大宽基赎回+主题/商品申购”分化格局，QDII与出海产品规模也显著上升，整体反映出机构与市场对配置与跨境配置需求再度活跃 [page::12][page::9][page::5][page::13].
Cloud and AI Infrastructure Cost Optimization: A Comprehensive Review of Strategies and Case Studies
本论文系统回顾云与AI基础设施的成本优化方法，涵盖定价模型、资源调度、算力与存储优化、以及针对AI/LLM的专门技术（如量化、推理优化、GPU实例选择），并通过四个行业案例展示实践落地与28-90%范围内的实际节省效果 [page::0][page::23][page::28][page::41].
Consumption and capital growth
本文检验“节俭理论”（thrift theory）与“自由增长理论”（free growth theory），使用World Inequality Database对90国1980–2021年的政府与私人消费及市值资本数据进行实证分析，发现节俭理论在大尺度（全体或全球尺度）预测的关键等式未被数据支持：消费与资本增长的变化系数θ_c接近零（非1），回归系数显著为负，表明大尺度资本增长无需来自净储蓄或消费牺牲。[page::5]
HEDONIC PRICES AND QUALITY ADJUSTED PRICE INDICES POWERED BY AI
本文提出以BERT（文本）与ResNet-50（图像）自动生成商品嵌入，再以多任务神经网预测希多尼价格以构建质量调整价格指数，样本外预测R²高达80%–90% [page::0][page::5]。基于Amazon服装交易构建逐年链式Fisher Hedonic Price Index (FHPI)，估算2014–2019年服装年均通胀率约-0.98%，并与Jevons、Adobe DPI及BLS CPI进行对比与链漂移、质量调整差异分析 [page::6][page::32]
P-Sensitive Functions and Localizations
本文在非支配（non-dominated）鲁棒概率集𝒫框架下，提出并刻画了𝒫-敏感函数（P-sensitive functions）及其通过“函数局部化”（functional localization）给出的等价表示；证明了𝒫-敏感性与存在局部化族(f^Q)（使得 f(X)=sup_Q f^Q(X)）等价，并给出原始、对偶两类典型局部化构造；最后将理论应用于鲁棒优化、单期超对冲/无套利与货币风险度量，讨论了“局部化泡沫”（localization bubbles）的成因与避免条件 [page::1][page::8][page::14].
Design-Robust Event-Study Estimation under Staggered Adoption: Diagnostics, Sensitivity, and Orthogonalisation
本文提出以设计为先的事件研究框架，给出TWFE概率极限的精确分解、可计算的设计诊断（负权重风险和跨期污染指标）与在并行趋势受限偏离下的稳健敏感性推断方法，强调聚合权重的透明申明与非凸加权的危险性 [page::0][page::8][page::18]. 本文还构建了基于Riesz表征的Neyman-正交得分以减弱高维协变量估计对因果推断的一阶偏误，并通过蒙特卡洛与经验面板（银行放松管制示例）展示诊断、校准与稳健区间的可操作性 [page::27][page::29][page::33].
Generating Alpha: A Hybrid AI-Driven Trading System Integrating Technical Analysis, Machine Learning and Financial Sentiment for Regime-Adaptive Equity Strategies
本论文提出一个融合EMA/MACD趋势跟踪、RSI/Bollinger均值回复、FinBERT情绪过滤与XGBoost方向预测的混合AI交易框架，以市场情绪与波动率驱动动态仓位管理并进行回测验证；系统在2023–2025两年回测期内将初始10万美元放大至$235,492.83，总回报135.49%，年化CAGR 53.46%，Sharpe 1.68且最大回撤仅-15.6%，显示出较被动指数和基线规则策略更强的风险调整后收益表现 [page::4][page::8][page::9]
Directional Liquidity and Geometric Shear in Pregeometric Order Books
本文构建了一个“前几何”（pregeometric）观测框架，将订单簿流动性视为观测后涌现的投影密度，提出流动性不平衡可分解为“平移（drift）”与“几何剪切（shear）”两种模式，并在单尺度假设下推导出投影流动性应呈 gamma 型密度及其积分形式；以高频 Level II 数据对六只美股进行回测验证，发现积分-γ（integrated-gamma）模型在多数情形下优于常见替代模型，且剪切幅度与中价位移在统计上并不耦合，从而支持剪切作为与价格平移正交的几何变形模式 [page::0][page::6][page::8]。
Who Restores the Peg? A Mean-Field Game Approach to Model Stablecoin Market Dynamics
本文构建了一个动态线性二次均场博弈(MFG)模型，刻画在铸赎主链与交易所二级市场并存下的大规模套利者与散户的战略交互，模型经三个历史去锚事件校准后能复现价格路径与回弹半衰期，并揭示：主链铸赎摩擦存在非线性阈值，一旦越过该阈值即使二级市场流动性良好也无法迅速恢复锚定；不同事件中恢复主导通道可由主链赎回、二级市场买盘或两者共同驱动 [page::7].
Prediction Markets as Bayesian Inverse Problems: Uncertainty Quantification, Identifiability, and Information Gain from Price–Volume Histories under Latent Types
本文将预测市场问题表述为贝叶斯反问题：在对数优势空间以成交量为门控变量构建潜在类型混合观测模型，基于该模型给出可识别性（以KL投影间隙刻画）、后验集中率及有限样本误差界，并以后验-先验KL与互信息度量实现的“信息增益”评估市场作为观测器的有效性 [page::0][page::4][page::12][page::14]
Deep g-Pricing for CSI 300 Index Options with Volatility Trajectories and Market Sentiment
本文提出基于深度FBSDE的dual-network“Deep g‑Pricing”方法，联合学习价值网络与生成器网络，并将预测的波动率轨迹与市场情绪通过门控机制自适应融合以定价CSI300期权；实证显示相较BSM，MAE下降32.2%、MAPE下降35.3%，且解释性分析揭示看涨期权更多依赖情绪信息、看跌期权对波动轨迹敏感的非对称信息依赖特征 [page::0][page::21].
