AI赋能 智能化投研体系2.0
本资料为国金金融工程团队举办的“AI赋能 智能化投研体系2.0”深圳站活动议程与简介，聚焦大模型在投研流程中的应用（包括投资范式、投研流程升级、国产大模型编程辅助评测、基于LLM的财务逻辑因子挖掘和基于概念文本的股票相似度测算），并包含会议时间、演讲人和报名合规要求，为关注AI在量化与主动投研应用的机构/投资者提供交流与学习平台 [page::0][page::1].
金融研报AI分析
华西深研 || 2025年12月深度报告精选（公司篇）
本合集为华西证券对2025年12月多家上市公司深度研报精选，覆盖食品饮料、轻工、商社、电子、军工、非银等板块，归纳了公司业绩拐点判断、营收/净利预测、估值与评级建议，并提示主要风险（如行业竞争、原材料波动、并购/扩张不及预期）以供投资参考 [page::0][page::1].
邀请函丨“君英汇”新老能源转型专场（第一期） （01/20）
本邀请函公告了国泰君安期货于2026年1月20日在上海举办的“新老能源转型专场（第一期）”活动，议程涵盖电力市场化与新能源发展、独立储能需求与AIDC配储、光伏增长平台期及绿电对煤炭平衡影响等专题，旨在为期货与能源行业专业投资者提供政策与产业链趋势解读与交流机会[page::1]
行情点评 | 美国生柴政策趋近落地，油脂板块情绪回暖
报告点评美方生物燃料（D4）政策即将落地的消息对油脂市场的传导：短期提振美豆油与加拿大菜油对美出口预期，若RVO上调至约81.5-88亿加仑，将显著提高美豆油年度工业需求至约850-950万吨并可能进一步因豁免重分配增加需求10-50万吨，整体利好油脂板块情绪，但在能源价格低位与EPA口径仍可能反复的背景下，上涨空间需等待3月政策落地以确认 [page::1][page::2]
行情点评 | 多空因素交织叠加市场情绪切换，碳酸锂价格大幅下行
本快评聚焦碳酸锂期货短期大幅下行，报告指出当日主力合约大幅下跌至149,200元/吨，供应端产量小幅上升且行业库存小幅去库，但需求端因1月初新能源汽车零售与批发销量显著回落引发市场忧虑。此外，个别海外矿山复产预期与复产不确定性并存，市场情绪波动加剧，短期价格或维持震荡并偏弱，建议投资者谨慎观望。[page::1]
结构性降息与国债期货快评
本快评解读了央行1月15日下调各类结构性货币政策工具利率0.25个百分点的要点，评估了对国债收益率曲线、商业银行净息差及人民币汇率的传导路径，并给出国债期货短中期的震荡偏空判断和交易提示，指出2026年或有1-2次小幅全面降息与一次大幅降准的可能性 [page::1][page::3]
国泰海通｜银行：企业贷款投放前置，关注存款搬家趋势 ——2025年12月社融信贷数据点评
本报告点评2025年12月社融与信贷数据：总体社融增速小幅回落，但剔除政府债后回升；企业贷款成为主要支撑，显示部分银行在12月前置投放；居民信贷需求仍疲弱，存款端出现“搬家”特征，非银存款同比少减对银行存款增量贡献明显，需关注流动性与资产质量风险 [page::0][page::1]
国泰海通｜计算机：千问App：开启“办事时代”，率先跑通C端落地
本报告解读阿里巴巴于2026-01-15发布的千问App，认为该产品将AI大模型应用从“内容生成”向“服务触达”实现关键跨越，具备从问答到执行的能力闭环，并凭借与淘宝、支付宝、飞猪、高德等生态的系统级深度打通，形成高门槛商业闭环与流量入口，短期内已有超过1亿月活并呈现用户咨询环比大幅增长，推荐关注相关互联网与支付生态受益标的 [page::0][page::1]
国泰海通｜美护：GEO营销变革，代运营及品牌商迎机遇— 一 代运营及美妆行业专题报告
本报告认为生成式AI推荐（GEO）将重塑流量分配与消费者决策链路，提升营销效率并催生新的内容与信源优化需求，电商代运营公司凭借渠道和内容能力有望率先受益，长期看积极转型的品牌端或实现突围；同时指出GEO内容偏专业化、信源权威性要求更高，并提示大模型商业化进度、品牌投放意愿及监管为主要风险 [page::0][page::1]
国泰海通｜金工：量化2025年度复盘系列——选股策略回顾
本报告回顾了2025年多类量化选股与指数增强策略的表现：成长期优选组合为年度最佳，扣费后累计收益84.1%，相较于中证800与885001分别超额63.2%与50.9%；基于线性多因子模型的月度换仓指数增强中，ICIR加权显著优于IC均值加权；通过构建“基础增强+域内/域外卫星”的多策略组合，可带来约年化3.6%的收益提升，且年度稳定性更好[page::0]
【精彩回放】国泰海通 · 首席大咖谈｜宏观梁中华：决胜于“价”2026年宏观年度展望
本次年度展望由梁中华就“决胜于价”展开，聚焦2026年宏观格局对价格（通胀/资产价格）的影响，评估财政与货币政策的预期走向并探讨无风险利率的变动趋势，为投资人提供跨资产配置参考与政策情景分析 [page::0][page::1]
Size and value in China
本文构建并检验适用于中国市场的因子模型：在剔除最小30%（受反向并购“壳”价值污染）后，以收益/价格(EP)为价值因子并配合市值因子构建CH-3，CH-3在定价能力与解释多项中国已报道异常上显著优于简单复制的FF-3；加入基于异常换手率的情绪因子可形成CH-4并进一步解释全部十项显著异常 [page::1][page::3][page::6][page::15]
【金融工程】私募管理人调研系列（七）：股商共振，波动中寻找超额新机遇
本报告基于对私募管理人调研，总结2026年量化与多策略管理人的观点：量化新规促使从“拼速度”向“拼质量”转变，超高频受限而数据深挖与AI应用成为新机遇；市场波动抬升择时价值，股指期货与A500ETF受资金关注，CTA与工业金属存在结构性机会，可转债向“多因子底仓+日内T0+事件博弈”复合模式演进，红利策略向深度基本面对齐以追求绝对收益。[page::0]
1月转债配置：转债估值偏贵，继续看好偏股低估风格 | 开源金工
报告指出截至2026-01-13/14，转债整体估值处于历史极高分位，‘百元转股溢价率’滚动3/5年分位均接近99%，表明可转债相对正股配置价值偏贵；偏债型转债在剔除转股条款影响后的“修正YTM－信用债YTM”中位数为-5.00%，显示偏债转债相对信用债性价比较低；基于转股溢价率偏离度与理论价值偏离度（蒙特卡洛）合成的估值因子，可构建偏股/平衡/偏债三类低估等权指数并用于双周风格轮动，当前信号全仓偏股低估。以上结论基于市场行情、估值分位与因子回测结果综合判断。[page::0][page::1][page::2][page::3]
小微盘行情升温，中证2000指数成配置新风口
报告认为：在货币与信贷流动性改善、财政与产业政策加码“专精特新”中小企业，以及公募资金逐步向小微盘加配的背景下，中证2000作为小盘/微盘代表指数，凭借更高的业绩弹性、交易活跃度与专精特新成分的较高权重，具备长期配置价值；对应的被动工具——华夏中证2000ETF自成立以来表现优异，二级市场交易活跃，适合作为配置中证2000的便捷工具 [page::1][page::4][page::9]
Controllable Financial Market Generation with Diffusion Guided Meta Agent
本文提出Diffusion Guided Meta Agent (DigMA)，将条件扩散模型与具经济学先验的元代理结合，通过生成分钟级市场状态（mid-price return 与 order arrival rate）并由元代理基于CARA效用生成订单，实现对市场情景（如日收益、幅度、波动）的可控合成，实验显示DigMA在可控性与模拟真实“stylized facts”方面均优于基线，并能作为高频交易RL训练环境同时具备较高计算效率 [page::0][page::2][page::4][page::6].
A GMM approach to estimate the roughness of stochastic volatility
We propose a GMM estimator for log‑normal stochastic volatility driven by fractional Brownian motion, with an analytical bias correction to account for measurement error in realized variance; the estimator is consistent and asymptotically normal and, applied to many index datasets, yields very small Hurst exponents (around 0.05), confirming rough volatility empirically [page::0][page::2][page::25].
"Transforming Crises into Opportunities: From Chaos to Urban Antifragility."
本论文基于26个城市的实证诊断，将应急响应（SRS）与城市发展轨迹（UDT）相结合，提出并检验了15条“城市反脆弱性”原则的可操作框架，发现“以创新与技术强化的韧性”最为有效（86.9/100），并识别出由可持续韧性(O)、战略多样性(F)、主动创新(I)与主动预防(N)组成的四原则“硬核”架构，为城市把危机转化为长期结构性改进提供可衡量的路径 [page::0][page::11][page::16][page::29]
ProbFM: Probabilistic Time Series Foundation Model with Uncertainty Decomposition
本论文提出ProbFM：将Deep Evidential Regression (DER) 与 Normal-Inverse-Gamma 先验集成到时序 foundation model 中，以在单次前向传播中实现显式的认知（epistemic）与数据（aleatoric）不确定性分解，并结合覆盖率损失与证据退火等训练机制提升置信区间校准与决策可用性；在加密货币日收益实验中，DER 在不显著损失点预测精度的同时，能通过不确定性驱动的过滤与仓位调整改善风险调整后的交易绩效 [page::0][page::2][page::6].
History Is Not Enough: An Adaptive Dataflow System for Financial Time-Series Synthesis
本文提出一套面向金融时间序列的自适应数据流系统，结合参数化的数据操作模块（单股变换、多股混合、插值与校正）与基于验证反馈的planner–scheduler，实现基于双层优化的动态增强策略，从而改善模型在概念漂移环境下的鲁棒性与风险调整后收益；实验覆盖股票与加密市场，并通过 t-SNE、验证-测试距离与交易回测展示了增强数据使训练分布更接近未来分布并提升下游任务表现 [page::1][page::3][page::11]
