国泰海通｜计算机：八部门印发人工智能赋能制造专项行动实施意见，制造业AI大有可为
报告解读了2026年1月7日八部门联合发布的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，指出政策双向发力（“智能产业化”与“产业智能化”）将加速制造业AI应用落地，提出到2027年实现关键技术供给与产业规模并进、推动通用大模型在制造业深度应用并形成示范场景，建议关注智能制造应用与国产算力等相关投资机会；同时提示政策推进或行业应用不及预期等风险。[page::0][page::1]
金融研报AI分析
2025年运价再创新高，2026年期待超级牛市
报告判断油运景气自2022年起已连续上行四年，2025年在供需双向驱动下运价中枢再创新高，VLCC年均TCE约5.1万美元，显著高于2023-24年的3.6万美元；未来随着OPEC+进入增产周期、老旧船舶加速老化与影子船队受制裁压缩，合规运力供给有望相对紧张，长期看有望触发“超级牛市”，建议淡季布局油运以把握分歧带来的机会 [page::0]
国泰海通｜地产：如何理解“房地产高质量发展”——房地产行业“十五五”系列研究
本报告系统解读“房地产高质量发展”内涵与政策导向，提出行业将由规模扩张向提质增效转型，未来五年有望进入格局与盈利稳定、蓝筹基本面持续优化阶段，需求预计企稳在7-8亿平区间，并细化六大任务（保障性住房、市场健康、融资销售制度改革、房屋品质提升、物业服务升级、全生命周期安全管理）与开发/物业/商住/文旅四类板块的投资偏好，同时提示在不扩信用背景下价格企稳仍存压力 [page::0][page::1]
国泰海通｜金工：根据量化模型信号，1月建议超配小盘风格，均衡配置价值成长风格
本报告基于量化模型跟踪大小盘与价值/成长风格轮动，给出1月建议：超配小盘、等权配置价值与成长；模型信号与历史估值价差、因子表现和协方差矩阵为决策依据，并披露策略历史收益与相对基准超额（小盘策略模型收益27.56%，超额0.71%；结合主观收益28.97%，超额2.13%；价值成长模型收益22.72%，超额1.93%），同时更新至2025/12/31的因子协方差矩阵以用于风险预测 [page::0][page::1]
AI赋能投资，揭秘大成量化团队的多样化策略布局
报告系统梳理了大成量化团队的组织能力、因子体系、因子整合方法及多线产品矩阵，指出团队以“因子是第一生产力”为核心，构建了逾千因子的因子库并融合线性/机器学习/深度学习模型进行动态迭代，从而支撑以指数增强为主的多类量化产品线和稳健的实盘表现 [page::0][page::3][page::4]。
全天候策略逐帧解析与本土化ETF对冲构型 | 国联民生金工
报告还原桥水全天候的三项原则（资产选择、风险调整、结构对冲）并在本土可投资ETF池上做出本土化实现：以可交易ETF为原料、用风险平价与波动率调整实现多层“循环对冲”，并在样本外期通过引入黄金完成四层结构后实现年化11.18%、夏普2.13且样本外2024年年化30.9%、最大回撤仅-1.8%的稳健表现 [page::0][page::18]
2025年市场情绪回暖，科创策略、情绪价量跑进偏股基金前15%【华福金工·李杨团队】
报告基于多策略选股框架与因子暴露分析，统计2025年12月与2025年全年表现，结论显示科创板策略与情绪价量策略表现最优，2025年科创板策略今年以来绝对收益达99.00%，相对中证全指超额45.12%，情绪价量策略Top50今年以来绝对收益53.6%，均跑进偏股基金前15%；报告同时披露多策略配置方法（风险平价+动量优化）、各策略最新持仓与因子暴露变化，供量化选股与组合配置参考 [page::0][page::2]
【华安金工】“学海拾珠”系列之跟踪月报202512
本期为“学海拾珠”系列月度跟踪（202512），共收录77篇量化金融相关文献，覆盖权益、固收、基金、资产配置、机器学习与ESG六大领域，机器学习与因子研究为本期关注热点，报告对各领域的最新方法论（如高维因子模型、图神经网络与逆强化学习在资产配置中的应用）与实证结论进行了归纳整理，为量化研究与策略开发提供最新文献线索与方法参考 [page::0].
【机械】大规模设备更新利好延续，关注制造业投资增长——机械设备行业1月投资策略展望
报告认为：在大规模设备更新政策延续与制造业数字化、智能化转型推动下，工程机械与工业机器人市场景气有望延续，11月工程机械销量与开工回升、机器人产量同比显著增长，建议继续关注制造业投资增长带来的行业机会并维持“看好/增持”评级 [page::0][page::1]
【基金】中小盘基金表现亮眼，资金大幅流入A500ETF——公募基金1月月报
报告总结：2025年12月权益市场普遍上涨，小盘成长风格与中小盘基金表现突出，A500相关ETF获得大额资金净流入，沪深300与上证50出现资金外流；当月新发基金规模收窄且主动权益发行份额下降，主动权益基金整体仓位为73.22%，风险平价与风险预算模型当月分别上涨0.46%和0.37%，为资产配置与基金流向判断提供参考。[page::0][page::1][page::2]
中证港股通信息技术综合ETF集中申报【国金金工高智威团队】
报告梳理了截至2025-12-31的ETF一级/二级市场资金与交易情况，发现债券型ETF上周净流入明显（约250.94亿元），股票型ETF总体净流出（约37.37亿元），主题/行业ETF呈分化，其中周期类与部分消费/医药获资金青睐；节前有9只非货币ETF申报（包含3只港股通信息技术综合ETF），并对54只已上市增强策略ETF的超额表现进行了跟踪，为投资者在ETF配置与增强策略选择上提供参考。[page::0][page::1][page::4]
高频因子跟踪：上周遗憾规避因子表现优异
本报告跟踪三类高频因子（价格区间、量价背离、遗憾规避）及其与基本面因子共振构建的中证1000指数增强策略，结论显示遗憾规避因子样本外表现优异且净值稳步上行，同时将高频因子与基本面因子合成的共振策略在样本外年化超额达13.89%，超额最大回撤4.52%（回测考虑千分之二单边手续费与换手率缓冲）[page::1][page::5]
大模型解读 | 近一周卖方策略一致观点
本报告回顾了近一周四大股指期货（IF、IC、IM、IH）的市场表现与基差/跨期价差特征，并汇总了23家卖方策略团队的市场与行业共识（包括对AI产业链与有色金属/化工的偏好）。上周四大期指主力合约全线回落，IH跌幅最大，基差与跨期价差显示近月合约对冲更优；卖方普遍对春季行情保持乐观并看好AI与资源品、化工等板块 [page::1][page::2][page::4]
量化配置视野：AI模型显著提升黄金配置比例【国金金工高智威团队】
本报告基于国金金融工程团队的人工智能大类资产配置模型，展示了AI模型在月频多资产打分并等权构建配置组合的应用，1月建议将黄金配置显著提升至28.55%，国债权重68.27%，并对股债轮动和红利择时三类量化策略给出历史回测与当月表现评估，以辅助资产配置决策与风险管理 [page::0][page::5][page::6]
电话会议 | 基于Mamba2的端到端选股模型
本资料为基于Mamba2的端到端选股模型专题电话会议介绍，概述会议时间、主讲人及主题，指出模型聚焦端到端学习框架在股票池筛选与回测验证的应用与实务要点，为量化选股系统落地提供技术路线参考与注意事项 [page::0][page::1]
【广发金工】2026年A股打新展望与策略
本报告回顾了2025年沪深北三市新股发行与网下打新特征，统计显示网下打新入围率高、报价趋于集中且上市首日涨幅显著；基于IPO规模、首日涨幅与A类投资者数量建立回归模型，预测2026年1.5亿元A类账户在悲观/中性/乐观情形下的打新收益率约为2.1%/3.3%/4.4%，并给出首日卖出（时间/涨幅/换手率）策略建议以优化收益与回撤管理 [page::0][page::15][page::12]
The Impact of LLMs on Online News Consumption and Production
本研究基于SimilarWeb、Comscore、HTTP Archive与Revelio高频面板数据，识别出四个早期效果：新闻网站流量在2024年8月后出现显著下降；将GenAI爬虫在robots.txt中屏蔽与后续总流量和真人流量下降相关；短期内未见新闻编辑/内容岗位被大规模替代，编辑岗位的招聘占比反而上升；出版方并未扩张文本产出，而是增加多媒体、互动组件与广告/定向技术以调整变现策略 [page::0][page::2][page::3][page::17].
Welfare Reform: Consequences for the Children
本论文基于丹麦全人群登记数据，采用比较事件研究（以2016年3月通过改革为锚）评估福利上限与工作要求的改革对母亲劳动供给、家庭可支配收入及儿童学业与福祉的短期影响 [page::0][page::9]. 我们发现母亲的领取福利概率略降、平均月工时小幅上升且家庭等效可支配收入约下降≈€300；短期内未见显著负向学业冲击，但学生自报的学校幸福感小幅下降且儿童受到社会服務通報（child protective services）显著上升，尤其在单亲家庭中更为明显 [page::2][page::16][page::17][page::18].
All That Glisters Is Not Gold: A Benchmark for Reference-Free Counterfactual Financial Misinformation Detection
本报告提出 RFC-BENCH：一个面向金融段落级、reference-free 的反事实误导检测基准，包含多类最小扰动（方向翻转、数值扰动、情感放大、因果歪曲）并由专家验证构建，支持单段检测与原文-扰动对比两项任务。大规模评测 14 款开/闭源 LLM 显示：在仅给单段的 Reference-free Detection 中性能接近随机（≈52% 左右），而在 Comparative Diagnosis（给出原文对比）中准确率激增至 0.85–0.97，揭示 LLM 在无外部对照时存在“先接纳再解释”的系统性弱点，为提高金融场景下的参考自由可判定性指明研究方向 [page::1][page::5]
Diversification Preferences and Risk Attitudes
本文系统研究在不同依赖结构（如反同向、可交换、独立、同分布等）下的组合偏好如何映射为风险厌恶性质：在弱连续性下，对反同向且同分布的对的分散化可推出弱风险厌恶；对可交换（或同分布任意依赖）的分散化等价于强风险厌恶；而对独立对的结论需更强的紧致上半连续条件；文中并给出构造性反例并推广到 L^p 空间（包括一个负相关序列的 L^p 大数定律）以说明假设的必要性 [page::2][page::3][page::17]
