华西综评二十届四中全会公报解读
本报告围绕二十届四中全会公报内容，系统解析“十五五”规划指导思想，强调历史主动精神、以经济建设为中心、科技自立自强和实体经济为重点，明确未来经济增长目标约4.5%-5%，并聚焦现代产业体系与科技创新驱动发展。报告指出扩内需、促进消费和投资并重，关注制造业合理比重以及新兴产业发展方向，同时研判资本市场将延续科技主导的慢牛行情 [page::0][page::1][page::3][page::4]
金融研报AI分析
RWA代币：房地产投融资潜在创新新星
本报告围绕RWA（Real World Asset）代币与数字经济、数字货币的关联，重点分析其在房地产行业投融资中的应用前景和潜在创新价值。报告指出RWA代币因其交易效率高、投资门槛低及资产透明度提升，将推动房地产行业投融资变革，全球房地产RWA规模预计2035年将达4万亿美元，年均复合增长率达27%。同时，报告强调政策、技术及估值等风险因素需重点管控 [page::0]
产业趋势明确，烟草巨头加速布局——新型口含烟行业专题梳理
本报告系统梳理了新型口含烟产品的发展趋势及竞争格局，指出供需共振驱动产业景气持续向上，同时国际烟草巨头基于产品替代逻辑和政策环境优势加快布局。报告重点解析了菲莫国际160亿美元并购ZYN及FDA批准其20款产品上市的核心催化因素，验证了新型口含烟市场的高成长和毛利率优势 [page::0][page::1]。
从β到α——2026年中国出口形势展望
报告指出近年来全球贸易需求（β因素）对中国出口的解释力减弱，反而与产品竞争力、地缘关系等α因素影响增强。通过分析外需波动、关税政策、订单透支、转口监管及汇率变化等多维度因素，判断2026年中国出口依然保持1-3%增长，且α因素回落风险较低，全球地缘摩擦导致设备类资本品出口表现强劲，转口监管和关税加码对出口的冲击相对有限，汇率升值对出口价量呈现价增量减的影响 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]
四中全会解读与“转型牛”纵深
本报告深入解读中国共产党二十届四中全会公报，明确“十五五”期间经济发展新阶段和政策重点，强调内需提升、现代化产业体系建设与统一大市场。结合政策导向，重点推荐科技制造、消费和出口优势板块，预计中国股市转型牛市将深化，A/H股指有望创新高，为投资提供重要策略参考 [page::0].
国泰海通｜宏观：“十五五”新图景：科技领先、内需提振——二十届四中全会公报学习体会
本报告深入解读二十届四中全会通过的“十五五”规划建议，强调我国科技发展目标由追赶转为领先，产业体系聚焦先进制造与优质服务，政策聚焦于需求侧和民生保障，深化改革和制度型开放为经济循环畅通提供制度保障，并指出四季度将落实增量政策应对当前经济压力，保障全年目标实现[page::0][page::1][page::2]。
由创新高个股看市场投资热点
本报告通过跟踪250日新高个股和指数，结合行业及板块的创新高分布，揭示市场热点与趋势特征。报告指出电子、机械、有色金属等行业创新高个股数量突出，科技与周期板块表现活跃，并筛选出具备价格路径平稳性和趋势延续性的50只高质量创新高股票，强调创新高个股在行业领涨、市场动量分析中的重要作用，为投资者捕捉市场热点与趋势提供量化参考[page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]。
新能源月度直播
本直播预告主要介绍了2025年10月29日新能源月度直播的详细安排，重点涵盖碳酸锂、多晶硅、工业硅、储能及新能源车等核心品种行情展望与行业动态，内容针对专业投资者，旨在解析四季度新能源及储能行业走向与市场波动风险，为投资决策提供参考[page::1].
直播预告 | 化工品“月均价期货”介绍及行情展望（10/27 15:30）
本直播预告介绍了即将进行的关于化工品“月均价期货”产品的介绍及行情展望，重点涉及PVC、PP、LLDPE月均价期货与实物期货的差异，以及当前供需情况与未来行情趋势，旨在为期货专业投资者提供参考。[page::0][page::1][page::2]
农业风云：月度热点分享（第9期）
本报告为国泰君安期货举办的农业期货月度直播热点分享预告，涵盖大豆、豆粕、油脂、菜系、玉米、生猪及白糖等主要农产品市场的供需及价格走势分析，旨在为投资者提供最新市场热点和交易策略参考。
二十届四中全会与十九届五中全会公报核心内容对比
本报告对比分析了二十届四中全会与十九届五中全会公报的主要内容，包括过往成绩、发展环境、指导思想、产业体系、科技创新、区域发展、民生以及绿色安全等多个方面，全面反映了中国特色社会主义现代化建设新阶段的核心战略部署及未来展望，突出强调高质量发展与风险挑战并存的复杂环境，并指出坚定不移推动科技自立自强和生态文明建设将是未来重要方向[page::1][page::2].
【山证宏观】高质量发展进入全面推进和提升期
本报告深入解读中国共产党二十大四中全会提出的“十五五”规划建议，强调高质量发展进入全面推进提升期，聚焦制造业、科技创新、扩内需和宏观经济治理等关键领域，提出经济建设为中心、科技自立自强和优化内需结构等多重发展路径，为应对复杂国际环境提供战略参考 [page::0][page::1]。
Adaptive Learning in Spatial Agent-Based Models for Climate Risk Assessment: A Geospatial Framework with Evolutionary Economic Agents
本论文提出了一种集成地理空间气候数据与进化学习机制的空间智能体模型，用于评估气候风险及经济适应行为。研究重点展示了在河流洪水情景下，经济主体通过演化策略调整实现生产力逐步恢复，揭示气候风险通过供应链传递对非直接暴露主体的系统性影响，为金融机构与企业气候风险管理提供了一个开放源码工具[page::0][page::1][page::2][page::3]。
Deep Learning for Continuous-Time Stochastic Control with Jumps
本文提出了两种基于深度学习的迭代算法（GPI-PINN和GPI-CBU）用于求解具有跳跃的有限时域连续时间随机控制问题。算法通过近似价值函数与最优控制策略的神经网络，以高效、无网格的方式解决高维带跳跃的随机控制问题。数值实验证明，GPI-CBU在含跳跃场景下计算效率高于GPI-PINN且能准确逼近最优解，并优于多种模型自由强化学习方法，具备良好的扩展性和数值稳定性 [page::0][page::1][page::7][page::8][page::9][page::19][page::22]
Cryptocurrency as an Investable Asset Class: Coming of Age
本报告系统梳理了加密货币市场的十个关键经验事实，指出尽管其风险调整后收益与传统资产相似，但存在频繁跳跃、高度市场不完善等独特特征。研究揭示加密货币跨期收益可由少数因子解释，区块链信息显著影响价格，并评估了包括跨市场套利、期货融卷及监管强化等市场机制，有力支持加密货币作为新兴可投资资产类别的形成 [page::0][page::3][page::6][page::7][page::36]
BLACK BOX ABSORPTION: LLMS UNDERMINING INNOVATIVE IDEAS
本文提出“黑盒吸收”概念，揭示大型语言模型(LLM)在创新过程中的系统性风险，即平台通过高度不透明的内部机制，内化并泛化用户交互中贡献的创新性想法，导致创新经济中的信息与结构性不对称。论文定义了“创意单元”作为分析基本对象，并提出“创意安全”框架，涵盖控制、可追溯性和公平性三原则，详细解析了创意单元在法律许可、数据接收、审核、训练等生命周期环节中的风险，呼吁建立可验证且公平的治理机制保障原创者权益，促进创新可持续发展。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
Simultaneously Solving Infinitely Many LQ Mean Field Games In Hilbert Spaces: The Power of Neural Operators
本论文提出利用神经算子（Neural Operators）同时逼近无限多个定义于分离希尔伯特空间上的线性二次均场游戏（LQ MFGs）的均衡策略，解决传统“逐个求解”方法在面对无穷多相关问题时的计算不可行性。核心贡献包括：证明了规则到均衡映射的局部利普希茨连续性，建立了神经算子的通用逼近定理，并给出了相应的样本复杂度界限，保证在有限训练样本下能够以概率近似正确（PAC）方式学习该映射。该方法突破了现有算子的维度和样本数量受限问题，适用于无穷维及复杂参数化的LQ均场游戏，具有重要的理论意义和广泛的应用潜力 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::5][page::6][page::9][page::23]
Consumption-Investment Problem in Rank-Based Models
本文研究了多资产市场中基于资产排名的消费-投资问题，推导了带有Neumann边界条件的Hamilton-Jacobi-Bellman方程及验证定理，解决了排名模型中系数不连续导致的优化控制难题。在具有幂效用的首阶模型中，给出了无约束、开放市场约束及完全投资约束情形下的显式最优策略，明确这些策略与传统Merton问题最优解的紧密联系，且开放市场约束下新解的显式解析拓展了现有理论的适用范围[page::0][page::1][page::4][page::9][page::10].
Fusing Narrative Semantics for Financial Volatility Forecasting
本文提出了M2VN：多模态波动率网络，一种将结构化金融时间序列和非结构化新闻文本语义融合的深度学习框架。利用时序价格数据与基于Time Machine GPT的新闻嵌入，并通过对比损失实现跨模态对齐，显著提升波动率预测精度。实证显示M2VN在美股七只大盘股上优于多种经典及深度学习基线，且量化分析证实交易量和新闻嵌入信息互补，提升风险管理和金融决策的鲁棒性[page::0][page::1][page::3][page::5][page::6][page::7]
