浙江盛邦恒昌物产有限公司2026届校园招聘正式启动
本文件为浙江盛邦恒昌物产有限公司2026届校园招聘公告，详述公司业务介绍、招聘岗位职责、发展路径、福利待遇及招聘流程，面向具备理工科或金融背景的应届毕业生，强调团队氛围和职业发展机会，旨在吸引优秀人才加盟 [page::3][page::5][page::6][page::10].
金融研报AI分析
招聘公告 | 浙江柘水国际贸易有限公司招新啦
本公告介绍了浙江柘水国际贸易有限公司的公司背景、发展战略以及招聘需求，涵盖岗位职责、任职要求及福利待遇，旨在吸引大宗商品及投资方向的优秀人才加入团队[page::0][page::1]。
专题报告 | 宏观对冲研究系列报告(二)：增加海外市场配置可为宏观对冲基金带来正收益贡献
本报告探讨了增加海外市场配置对宏观对冲基金收益的正面影响，发现对冲基金收益与新兴市场股票和货币敞口显著正相关，且该结论在多变量分析中依然稳健；管理费、最低投资额与基金存续年限也对收益具解释力。建议基金投资者及管理者考虑适度增加海外资产配置以提升收益与风险收益比[page::0]。
$800+$ 上市公司｜启航新征程·国泰海通2026年度策略会
本报告为国泰海通证券发布的2026年度策略会议资料，汇总了覆盖800余家上市公司的详细行业分类名单，涵盖科技、先进制造、生物医药、消费、周期及金融等多个板块，展示了公司对未来市场格局的全面布局及重点研判方向，为投资者提供全市场行业和公司全面的信息资源支持 [page::0][page::1][page::7]。
How Exclusive are Ethereum Transactions? Evidence from non-winning blocks
本研究利用包含以太坊15,097个提议区块的独特数据集，揭示专属交易占赢块交易费用总额的77.2%至84%，但仅约7%的专属交易价值源自发送者与单一构建者的独占关系。交易状态动态变化，部分专属交易在后续周期转为私有或公开，存在延迟及攻击风险，说明专属交易是市场集中化关键驱动因素[page::0][page::1][page::2][page::6][page::9][page::13]。
INTEGRATING TRANSPARENT MODELS, LLMS, AND PRACTITIONER-IN-THE-LOOP: A CASE OF NONPROFIT PROGRAM EVALUATION
本研究结合透明决策树模型、LLM和实践者参与，针对非营利奖学金项目的学生按时毕业风险进行个案预测和解释，提升了模型准确性、透明度及实用性，促进了公共和非营利部门AI负责任采用 [page::0][page::2][page::8][page::9][page::11][page::16]。
Quantum Machine Learning methods for Fourier-based distribution estimation with application in option pricing
本论文提出两种基于参数化量子电路（PQC）的量子机器学习（QML）混合经典-量子方法，利用傅里叶级数估计概率分布并应用于期权定价。通过对概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的傅里叶展开，结合PQC模型训练和量子加速蒙特卡洛（QAMC）算法进行性能比较，展示了QML方法在提取傅里叶系数及期权定价中达到较高精度并具备竞争力的效果。数值试验表明，样本规模和PQC结构复杂度显著影响结果准确度，且无监督基于CDF的方法在实务采样场景中表现尤为优异[page::0][page::4][page::10][page::20][page::23]
Towards a feminist understanding of digital platform work
本文基于女性主义理论，提出了数字平台劳动的四个核心分析维度：不稳定性及剥削、监控与控制、劳资边界模糊及殖民遗留问题，系统揭示数字平台工作中权力不平等的结构性根源及其加剧机制，强调需要结合参与式研究与平台治理透明度改善劳动者权益[page::0][page::5][page::12]。
Compensation-based risk-sharing
本文提出一种基于补偿的风险分摊方案框架，涵盖了主动和被动管理员两种机制，研究了风险分摊资金的投入与分配过程，并通过一系列例子（如两参与者养老共享基金和均质基金）系统推导了风险分摊方案的精算公平性条件。研究证明随着参与者增多，该分摊方案趋近传统保险机制，深化了保险精算和去中心化风险管理理论，为设计无破产、精算公平的风险共享机制提供了数学基础和实务指导 [page::0][page::3][page::4][page::11][page::12][page::24][page::30][page::31].
Government Transparency Affects Innovation: Evidence from Wireless Products
本文基于FCC在1998年引入的数字化透明政策冲击，系统研究政府透明度对无线产品后续创新的因果影响。结果显示透明度显著提高了跨产品类别的新技术采用和竞争活跃度，同时促使原创新企业增加秘密保护和专利申请，但也导致原创新企业生存率下降，揭示透明度对创新的复杂双重效应[page::2][page::19][page::26][page::27][page::38]。
【机械】工程机械景气度持续回暖，关注需求改善——机械设备行业周报
本周报告聚焦工程机械行业景气度的持续回暖，9月挖掘机销量持续复苏，国内外市场销量同比快速增长。政策层面，工业和信息化部等部门印发稳增长方案，强调扩大需求和设备更新，预计行业需求逻辑清晰，设备更新和关税环境优化将推动行业持续发展。此外，机器人行业进入商业化竞赛阶段，产业链布局机会显著。报告维持对机械设备行业谨慎乐观的“看好”评级 [page::0][page::1]。
【金属】短期宏观情绪转暖，关注后续会谈影响——金属行业周报
本报告对金属行业短期宏观情绪转暖背景下各类金属市场状况进行分析，重点关注钢铁、铜、铝、黄金、锂、稀土等金属的价格走势及供需格局变化。报告提出钢铁行业随着稳增长政策有望改善竞争格局，铜铝因供应端变化及贸易政策影响面临价格支撑，黄金短期受避险情绪影响波动，稀土和钴受出口管制及新能源需求支撑看好相关板块。建议关注供应链稳定及政策变动带来的投资机会与风险 [page::0][page::1][page::2]。
【山证煤炭】2025年三季度煤炭债复盘：平均期限继续创新高，平煤神马重组利好存量债项
2025年三季度煤炭债市场表现平稳，煤价反弹带动行业盈利改善，但久期持续拉长引发市场谨慎。平煤神马和河南能源集团战略重组提升资产规模和抗风险能力，利好相关存量债券。行业整体面临景气度不确定及资金风险，需关注煤炭信用品信用风险和重组进展对市场影响 [page::0][page::12][page::19]。
【山证非银】行业周报（20251013-20251019）:上市公司治理准则修订，两融新开账户创新高
本周报告重点关注证监会修订发布的《上市公司治理准则》，规范公司高管薪酬、任职行为，强化关联交易监管，推动治理体系完善。同时，两融新开账户数创新高，显示投资者信心修复，市场流动性提升。尽管主要指数整体下跌，市场活跃度下降，但两融余额及基金发行数据表明资金动能依然充足。报告还跟踪了质押股数、融资余额及国债收益率的最新变化，为非银金融行业投资提供政策和市场双重视角支持。[page::0][page::1][page::3][page::6]
【山西证券】研究早观点（20251023）
本报告涵盖煤炭行业2025年三季度债券市场及重组影响分析，非银行金融市场治理修订和两融开账户创新高带来的资金面变化，以及光伏产业链价格趋势监测，呈现煤价反弹与债务久期变化，上市公司治理规范升级及市场信心回暖，以及光伏多晶硅价格上涨与组件价格持稳的综合行业景气状况，为投资者提供重要参考。[page::0][page::1][page::2]
IC及IM主力合约年化贴水均超 $10\%$ 【股指分红监控】
本报告对2025年10月22日主要中国股指（上证50、沪深300、中证500、中证1000）成分股分红进度及股息率进行了跟踪分析，重点测算了股指期货主力合约扣除分红影响后的升贴水情况，发现IC和IM主力合约年化贴水超过10%。报告介绍了分红点位测算的流程和模型，并验证了测算准确度，支持对期货合约基差及市场情绪的精准研判 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::7][page::8]
The Emergence of Strategic Reasoning of Large Language Models
本报告研究大语言模型（LLMs）在多智能体环境中的战略推理能力，采用行为经济学中的经典游戏和层级理性模型评估六款LLM。结果显示推理型LLM显著优于标准LLM，且部分推理模型表现超过人类，多轮反馈促进LLM战略推理能力提升，揭示了战略推理是未来智能体AI和通用人工智能的关键能力 [page::0][page::1][page::2][page::6][page::9][page::16]。
Centered MA Dirichlet ARMA for Financial Compositions: Theory & Empirical Evidence
本文提出了一种改进的贝叶斯Dirichlet ARMA模型构造方式，通过对移动平均(MA)项的创新进行中心化校正，解决了传统ALR残差的非零条件均值偏差问题。理论推导证明了该中心化创新的均值为零，并具有优良的预测递归性质。在美联储H.8银行资产结构的周度份额数据应用中，中心化MA模型相比原始模型在预测对数概率密度（ELPD）和后验采样诊断中表现出改善，而点预测误差无显著差异，显示出更准确且稳定的金融组合时间序列建模能力[page::0][page::2][page::6][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]。
News-Aware Direct Reinforcement Trading for Financial Markets
本文提出一种基于大语言模型提取新闻情绪分，结合原始价格和成交量序列输入至强化学习代理，实现无需手工特征设计的端到端交易决策。以加密货币市场为例，测试了DDQN和GRPO算法，结果表明结合新闻情绪显著提升累计收益，序列模型（LSTM优于Transformer）在捕获时间依赖性方面表现出色，证实新闻信息及时间序列建模对量化交易的重要价值[page::0][page::1][page::3][page::4][page::5]
Denoising Complex Covariance Matrices with Hybrid ResNet and Random Matrix Theory: Cryptocurrency Portfolio Applications
本文提出结合随机矩阵理论（RMT）和残差神经网络（ResNet）的混合估计方法，有效降噪复杂的加密货币协方差矩阵。通过蒙特卡洛模拟和2020-2025年89种加密货币的实证数据，验证该方法在不同协方差模型及市场状态下的稳健性与投资组合优化表现，尤其在最小方差损失上表现显著提升，支持基于幂律模型的市场复杂交互结构捕捉[page::0][page::1][page::9][page::12][page::13]。
