国泰海通｜非银：零售及自营业务驱动全年高增——上市券商2025Q4业绩前瞻
报告预测上市券商2025年调整后营业收入达5657亿元、归母净利润2164亿元，同比+46.4%，并指出零售交易活跃与自营业务修复为主要拉动因素，经纪与信用合计贡献约50.4%，投资业务贡献约45.5%，建议增持受益居民资金入市与业绩改善的头部券商以分享配置与业绩弹性红利 [page::0]
金融研报AI分析
国泰海通｜固收：躁动行情换挡，聚焦业绩成色
报告认为2026年初可转债市场强势主要由宏观回暖与机构资金回流驱动，但监管已开始温和收紧（新开融资保证金自80%上调至100%），短期节奏或出现分化；中长期仍建议在震荡市中以业绩确定性为核心筛选标的，重点关注受益于技术自主可控与周期复苏的AI算力、半导体、有色金属、化工及储能链对应转债，同时警惕权益回调与强赎风险 [page::0][page::1]
国泰海通 · 晨报260122｜纺服：美棉价格历史深度复盘——美国、巴西25/26产量预期双降，美棉安全边际显现
本报告复盘美棉历史价格与供需基本面，发现2025/26年美国与巴西两大出口国均下调产量预期（巴西CONAB下调6.3%，美国WASDE单产下修7.8%），供给收缩和基差修复共同支撑美棉筑底，现货价低于平均种植成本但逼近政策抵押贷款利率，向下空间有限，建议关注棉价上行机会与出口/采购集中化带来的贸易格局变化 [page::0][page::1]
新能源电池循环体系与关键资源安全研讨会
本次研讨会由百思凯与国泰君安期货联合发起，聚焦锂电池全生命周期管理、循环利用体系建设与关键资源安全，探讨可复制、可持续的基础设施与金融支持路径，为产业长期稳定运行提供政策与技术协同建议 [page::1].
玻璃、纯碱上下反复未来趋势走向何方？
本次直播由国泰君安期货发布，聚焦玻璃与纯碱近期价格的反弹与回调博弈，讨论驱动因素（下游需求、减产预期与库存变动）、现货市场状况及未来供需演绎路径，并给出对短中期期货交易与仓位管理的讨论与建议 [page::1][page::2]
轻工造纸行业分析框架及未来展望
本资料为国泰君安期货组织的“轻工造纸行业分析框架及未来展望”电话会议邀约与议程说明，包含会议时间（1/22 15:00-16:00）、主讲人蔡方羿的资历介绍、参会接入号码与报名方式，以及合规免责声明等关键信息，旨在为专业投资者提供行业交流渠道与背景材料。[page::1][page::2]
君研海外：主线之外，2026年权益市场哪些主题投资机会值得关注？
本报告在回顾近期中资股“春季躁动”行情同时，剖析了主线之外的四大主题投资机会：全球智能驾驶、全球人形机器人、中美商业航天与北美缺电，并给出产业链逻辑、重点标的估值/盈利匹配以及关键催化窗口以供择机布局的参考 [page::0][page::1][page::4].
高频因子跟踪：上周价量背离因子表现稳定
本报告跟踪三类高频选股因子（价格区间、量价背离、遗憾规避）及基于它们构建的中证1000指数增强策略，发现因子在样本外整体表现良好但存在阶段性回撤；高频“金”组合年化超额收益约9.53%，超额最大回撤约6.53% [page::1][page::9][page::10]。
“AI-AGENT”概念基金投资指南【国金金工高智威团队】
本报告界定AI-Agent概念并采用大语言模型对基金重仓股进行文本匹配与判定，筛选出主动权益基金与ETF中概念含量较高的前20名单，发现部分云计算/人工智能类ETF及主动基金的概念持仓占比超过60%，并对近期ETF一级、二级市场资金流与增强ETF表现进行了梳理，为关注AI-Agent主题的资产配置与择基提供量化筛选依据与风险提示 [page::1][page::2][page::0]
电话会议 | 基于LLM的财务逻辑因子全天候挖掘框架
本次电话会议介绍基于大语言模型（LLM）的财务逻辑因子全天候挖掘框架，主题聚焦利用LLM解析财务文本以生成因子候选、再经量化化与回测筛选以构建稳健因子池，会议同时公布时间、主讲与报名方式等具体安排 [page::0][page::1]
就在今天｜“走近基金经理”国泰海通策略深度对话·第1期
本报告记录了国泰海通研究对华夏基金科技成长风格基金经理顾鑫峰的深度访谈，聚焦“转型牛”背景下的行业判断、科技主线投资逻辑以及在收益弹性与风险控制之间的组合管理方法；并披露了其代表性产品的近期业绩（如北交所相关产品2025年收益77.38%，最近3年260.42%）以供参考 [page::1].
招商证券定量研究2026年度十大展望
报告系统回顾了2025年市场风格与板块演变、产品和制度变迁，并对2026年提出十大投资展望：看好科技引领成长与小市值在“宽货币”背景下的超额机会，推荐哑铃型配置（成长+红利/自由现金流）、关注再融资与预案事件驱动机会、期权备兑作为稳健收益工具，以及Smart Beta/指数增强和私募量化产品的配置价值；同时强调AI投研工具与高碳转型下的ESG与公司治理（股东投票）议题均为长期结构性主题 [page::0][page::15]
构建利率预测的AI模型—华泰固收量化系列
本报告提出并实践了一套用于利率择时的AI建模流程：从数据清洗、规范化与特征工程入手，结合因果推断筛选宏观与资金面驱动变量，再采用RNN/GRU/LSTM+Inception+Attention等深度学习架构做三分类（偏多/震荡/偏空）预测，并在回测与多次测试集中取得稳定的分类能力以辅助固收交易决策 [page::3][page::24].
“人工智能 $^+$ ”顶层设计加码，科创创业AI投资正当时
报告指出：在政策顶层设计与巨额算力投入推动下，AI从算力、模型到应用正在形成闭环，产业商业化进程显著加速；科创创业AI指数作为跨科创板与创业板的主题指数，市值结构偏大盘、行业集中于半导体与通信设备、近半年涨幅超113%，长期年化收益22.92%，为ETF产品（588420）提供了良好的跟踪标的与流动性基础，为投资者配置科创创业板AI龙头提供便捷工具 [page::1][page::2][page::12].
Signature-Informed Transformer for Asset Allocation
本文提出Signature-Informed Transformer (SIT)，通过用路径签名编码资产路径、在自注意力中注入签名导出的配对偏差以捕捉lead–lag关系，并直接以投资目标（最小化组合的CVaR）进行端到端训练，从而显著提升风险调整后收益与下行鲁棒性；在多种美股与中证资产池的离线回测中，SIT在Sharpe、Sortino与最终财富因子上显著优于传统方法和多种预测-再优化基线，且签名强度与被吸引的注意力呈正相关，表明签名偏置被积极利用来改善尾部风险分配 [page::2][page::3][page::5][page::6]
To be or not to be: Roughness or long memory in volatility?
本文提出用于连续时间平稳高斯过程的q-wise复合似然（MCLE）估计框架，并给出一致性与分情形的渐近分布理论以覆盖短记忆到强长记忆情形 [page::4][page::9]. 仿真与实证显示MCLE在超大样本下计算开销远小于MLE且在小样本或固定采样间隔下通常较两步法MME更稳健（偏差更小、RMSE更优），但在存在强长记忆时收敛速率与极限分布会出现不连续性，令推断复杂化 [page::8][page::16][page::10]. 对加密货币高频数据的实证表明：基于两小时log-RV与log-trading-volume的估计，Cauchy类能同时刻画短期的“roughness”（α≈-0.3至-0.4）与长期的多项式衰减（β≈0.2），从而支持“既粗糙又长记忆”的波动率机制，并提示需要可分离短长期行为的模型进行拟合 [page::20][page::30][page::33].
Sectorial Exclusion Criteria in the Marxist Analysis of the Average Rate of Profit: The United States Case (1960-2020)
本文建立并实证检验了一套基于马克思价值理论的“部门纳入/排除”标准，用以计算1960–2020年美国的平均利润率（ARoP）；通过多种滤波（Daubechies小波、EMD、嵌入式HP）与17种单位根检验，验证按该标准计算的产品性资本ARoP呈长期下降趋势，并结合PCA、DFM与正则化Horseshoe回归检验外在一致性，从而证明该排除标准在理论与计量上具有一致性与稳健性 [page::12][page::47][page::51]
Strategic Learning and Trading in Broker-Mediated Markets
本文建立了一个经纪人—信息交易者的连续时间博弈模型，比较了经纪人从价格过滤与从客户成交流过滤信号的两种学习方案，并证明当经纪人使用客户成交流过滤时可实现显著的经济价值（与交易成本量级相当），而仅靠价格过滤时其行为近似“内化噪声、外部化有毒流并按TWAP平仓”的朴素策略 [page::1][page::16]
The Turing Valley: How AI Capabilities Shape Labor Income
本文在多维知识-层级框架下考察 AI 在不同知识维度的能力改进如何影响劳动收入。核心发现：当人-机沟通只能交换完整解（additive）时，去“锯齿化”（提升 AI 在弱维度的能力）对劳动收入的影响可正可负，且在机器在强维远超人类时可能提高劳动收入；而当人-机沟通可整合部分解（superadditive）时，提升 AI 在其弱维度会减少人类的边际产出，导致劳动收入下降；此外，是否应追求 AGI（均衡高性能）或刻意保持“锯齿”取决于沟通属性与人类知识深度[page::0][page::16].
Market Making in Spot Precious Metals
本文提出将交易所现货-期货价差（EFP）建模为嵌套 Ornstein–Uhlenbeck 过程，并在该价差模型下建立场外（OTC）现货做市策略与可在现货/期货上对冲的联合最优控制框架；采用二次近似与多维 Riccati/ODE 求解得到闭式近似策略，支持近实时策略优化；数值例子（以黄金为例）显示接入期货对冲可显著降低风险并提升收益风险比，同时嵌套 OU 用于对均值不确定性的鲁棒化（减弱过度自信的统计套利）[page::2][page::6][page::11][page::14]
