【华鑫医药|行业周报】预期修正，关注长期价值
本周报告认为中国创新药“出海”开启验证期：授权/license-out交易金额大幅上升，但创新药指数短期回调，市场对个股预期修正仍是主要原因；原料药及上游化工品价格自年初显著上涨，供给侧提价选择将影响企业中长期竞争力；小核酸（siRNA）领域并购与对外授权持续落地，带动配套CDMO/CMO产业链机会；维持行业“推荐”评级并给出细分方向与重点公司池以供选股参考 [page::0][page::1][page::2][page::3]
金融研报AI分析
【华鑫汽车|行业周报】Cortex 2将在4月投入训练Optimus，“两会”为人形机器人产业划重点
报告指出“两会”明确将人形机器人列入重点支持方向，并提出质量与端侧大模型等技术目标；同时，Cortex2 将在4月开始用于训练 Optimus，OptimusGen3 有望于3月发布，带来链条催化与板块波动机会；华鑫建议在Gen3发布前优先布局确定性T链标的并关注已在工业场景验证的本体厂商，报告给出了细分零部件与重点标的清单及盈利预测以供选股参考 [page::1][page::5][page::2].
【华鑫电子通信|行业周报】半导体产业链景气度结构性攀升，Agentic AI带动CPU价值重估
本周报评估半导体链条景气度呈结构性上行，全球半导体销量自2025年4月以来回升并在2026年1月达到825.4亿美元（同比+46.1%），存储端（DRAM/NAND）价格自2025年下半年起显著上涨，同时CPU/服务器端因Agentic AI与新封装/Chiplet设计带来估值重估与需求弹性，报告给出行业“推荐”评级并列出重点覆盖标的与盈利预测。[page::0][page::5][page::7]
【华鑫新材料|行业周报】地缘冲突加剧铝供应扰动，铝价或持续上行
本周有色金属周报指出：中东地缘冲突导致卡塔尔铝业等电解铝厂启动停产或交货受阻，短期铝供应扰动将使铝价维持上行态势；同时铜库存大幅上升但下游开工回升对价格形成一定支撑，贵金属在非农数据走弱与地缘风险叠加下易涨难跌。本报告给出黄金、铜、铝、锡、锑等行业“推荐”评级并列出重点标的供投资参考 [page::1][page::13]。
月初资金面恢复程度有限——资产配置周报
本周报告基于国家资产负债表视角认为：实体部门与金融部门在3月将同步收敛，资金面月初虽有季节性恢复但幅度有限，短端利率下行、期限利差走扩，股债性价比短期偏向债券但权益风格转向价值占优，建议控制股债仓位、关注短端和货币类资产并适度提升价值类权益权重 [page::0][page::2][page::3]。
【华鑫宏观策略|宏观周报】海外滞胀交易升温，A股防御为主
本周报告判断：中东地缘冲突与霍尔木兹海峡实际冲击推动原油短期暴涨，从COT与近远期价差看存在空头挤兑与现货短缺的共振风险，提升全球滞胀担忧并加剧风险资产波动，建议美债逢高布局、对美股短期谨慎；国内方面，两会与政府工作报告更强调“质与价”，短期对A股利好有限，建议以“哑铃”策略重点配置避险防御（高股息、公用、煤炭等）与地缘受益（油气、有色、军工等），同时关注资金面与拥挤度风险 [page::1][page::2][page::3][page::6]。
【银河海外算力】行业周报丨高通组建6G联盟，商用节点提前落地
本周报告回顾美股通信板块小幅下跌但相对稳健的表现，重点跟踪英伟达对光学核心器件供应链的40亿美元注资以及高通牵头的6G产业联盟时间表（2028预商用、2029启动商用），并据此提出对运营商、卫星通信与光模块板块的配置建议与风险提示 [page::0][page::3]
乘风破浪 | 中金公司2026年春季投资策略会盛大开幕
本篇为中金公司对其2026年春季投资策略会的会务报道与现场要点回顾，介绍大会主题“乘风破浪”、参会嘉宾阵容、围绕宏观与政策、策略与行业趋势展开的讨论，并配有大量会场与演讲照片以呈现会议规模与氛围 [page::0][page::3].
OPTIMAL CONSUMPTION AND PORTFOLIO CHOICE WITH NO-BORROWING CONSTRAINT IN THE KIM-OMBERG MODEL
本文在 Kim–Omberg 框架下研究带常数劳动收入且受“不可借贷”约束的无限期最优消费-投资问题；通过拉格朗日对偶把原问题转为以边界形态控制的二维奇异控制问题，并借助一个带随机波动性的辅助最优停时问题刻画对偶值函数与自由边界，进而恢复原问题的最优消费、最优投资与财富反射机制，同时给出数值模拟说明经济含义 [page::0][page::3][page::24].
CANDIDATE MODERATION UNDER INSTANT RUNOFF AND CONDORCETVOTING: EVIDENCE FROM THE COOPERATIVE ELECTION SURVEY
本文基于Cooperative Election Survey (CES) 数据，构建若干一维空间模型并加入更现实的选民行为（如截断/子弹票、弃权、对候选人位置不确定等），发现当这些现实因素被考虑后，Condorcet 方法相比 IRV 的“更强调节化”优势大幅减弱，甚至在多数情形下差异消失；在某些模型下，Borda 或 Bucklin 比 Condorcet/IRV 更能选出接近中位选民的候选人 [page::0][page::10].
The Gibbs Posterior and Parametric Portfolio Choice
本文提出将Gibbs posterior（广义贝叶斯/基于损失的后验）应用于Brandt等(2009)的参数化投资策略，直接以投资者效用作为损失函数，构造关于策略系数θ及其出样回报的后验分布，并把温度参数λ作为核心正则化工具，通过后验协方差的几何（log-det 与 condition number）与KNEEDLE拐点法原位选择最优λ*，从而在不依赖外样本验证的情况下实现统一的学习与正则化框架；在美国股票（1955–2024）实证中发现：特征选股的效用收益主要集中于2000年前，λ* 随风险厌恶程度变化且受到高阶矩影响，非二次效用下尾部风险和峰厚度显著影响最优正则化与策略表现 [page::0][page::8][page::12][page::17]
NON-STANDARD ANALYSIS FOR COHERENT RISK ESTIMATION: HYPERFINITE REPRESENTATIONS, DISCRETE KUSUOKA FORMULAE, AND PLUG-IN ASYMPTOTICS
本文构建了基于非标准分析的统一框架，将总体层面的相干风险度量与有限样本相干风险估计器通过超有限（hyperfinite）表示联系起来，给出超有限稳健表示、离散Kusuoka表示、谱法插值估计的一致性及其自助法与中心极限定理的渐近结果，为风险估计的概率—统计字典提供了清晰工具 [page::0]
The Illusion of Collusion
本论文研究在重复囚徒困境下，使用多臂赌博机（bandit）算法的自主定价代理能否在无任何竞争信息的情况下“自发”学到合谋行为；核心发现是：算法的行为策略随机性决定合谋发生的可能性——持久随机策略长期不会合谋，贪婪收敛类策略在一定参数区间和路径下有非零合谋概率，而确定性策略（如UCB家族在对称情况下）将必然导致合谋，这些结论对监管和算法设计有直接含义 [page::0][page::2][page::24].
A MARKET RESILIENT DATA-DRIVEN APPROACH TO OPTION PRICING
本文提出基于“波动率标量（volatility scalar）+隐含波动率近似”的共表示空间以实现跨市场域适配，并在NIFTY50与BANKNIFTY历史及COVID异常期间的实证与合成数据上验证：域位移方法 A_DS 在异常波动样本上显著优于基于同质性提示的 A_HH，二者加权的集合模型 A_E 在典型与非典型样本上均表现稳健并通常取得最优或接近最优的RMSE [page::6][page::10][page::17]。
THE MARTINGALE SINKHORN ALGORITHM
本文提出并分析了 Martingale Sinkhorn 算法——一个在任意维度上构造 Bass 势与 Bass 测度的数值迭代方案，并证明在边际分布具有有限 p 阶矩（p>1）时算法收敛，因而在更弱的矩条件下也能保证 martingale Benamou–Brenier 问题的存在性与构造性解（Bass 测度/势）[page::3][page::14]。
Empirical Asset Pricing via Ensemble Gaussian Process Regression
Authors introduce an ensemble Gaussian Process Regression (GPR) to predict conditional expected stock returns and to quantify epistemic uncertainty, demonstrating superior out-of-sample predictive R-squared and information coefficient versus linear benchmarks, and showing that uncertainty-aware portfolios (UW, PUW) deliver large economic gains (higher Sharpe) compared to EW/VW strategies; the ensemble also reduces GPR computational burden and supports online learning [page::0][page::3][page::19][page::24]
A CDS Option Miscellany
本文系统梳理并扩展了单一名称与指数CDS期权的定价框架：给出一个实用且与Black’76一致的新RPV01（flat-hazard）近似公式，阐明当行权以部分或全部upfront结算时会如何改变单名期权价值并引入内嵌的恢复率期权估值；对指数期权提出以保护腿PV为标的并用Black–Scholes–Margrabe交换定价的简单构造以正确处理no-knockout与前端保护问题，且在本框架中“Armageddon”事件不需特殊处理 [page::0][page::15].
Generative Adversarial Regression (GAR): Learning Conditional Risk Scenarios
本论文提出 Generative Adversarial Regression (GAR) 框架，通过将可引导（elicitable）的风险函数作为回归目标，并在生成器与对抗性策略间建立最小-最大博弈，使生成情景在给定市场状态下保持与下游策略相关的条件风险一致性；实证（S&P500 风格资产集）显示 GAR 在 VaR/ES 联合评分和在策略迁移下的稳健性上优于无条件、传统计量模型与直接回归基线 [page::0][page::12].
Designing probabilistic AI monsoon forecasts to inform agricultural decision-making
We develop a decision-theory framework and an “evolving-expectations” Bayesian baseline to design and evaluate probabilistic monsoon onset forecasts that farmers can use despite heterogeneous constraints and priors [page::0][page::1]. By blending AI weather-prediction outputs (NGCM, AIFS) with the evolving-expectations statistical model via a multinomial logistic calibration, the blended system improves Brier Score by ~5–10%, RPSS by ~20–25%, and AUC by 3–5 percentage points relative to static climatology, and proved operationally useful in a 2025 dissemination to millions of farmers [page::3][page::11].
A Distributed Method for Cooperative Transaction Cost Mitigation
本文提出一种基于分布式凸优化（ADMM）的隐私保留交易协调协议，允许多名组合经理在不披露其目标函数或交易明细的前提下，通过中心实体交换汇总信号并反复调整，以显著降低全公司净交易的交易成本。回测（2000–2025）表明，即使仅进行少量协调轮次（如K=2或K=5），也能将累计交易成本大幅下降，并使公司层面Sharpe比率明显提升 [page::0][page::16][page::17].
