【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]
金融研报AI分析
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]
Antisocial behavior towards large language model users: experimental evidence
基于一项两阶段在线实验（Phase II 最终样本 N=491），报告了对使用大语言模型（LLM）者的实质性“money-burning”惩罚：完全依赖 LLM 的目标平均被销毁 36% 的收益，且惩罚随实际使用强度单调上升；此外，自我申报不使用在可用情形下比实际不使用更易遭受怀疑与惩罚，显示出“透明度悖论”。这些结果表明 LLM 带来的效率提升伴随显著社会制裁成本 [page::1][page::20].
From rough to multifractal multidimensional volatility: A multidimensional Log S-fBM model
本文提出并构造了多维 Log S-fBM（mLog S-fBM），将一维 Log S-fBM 推广到多维情形，引入共间歇性矩阵与共 Hurst 矩阵以刻画边际与跨资产的多尺度依赖；理论上证明了当共 Hurst 条目趋于 0 时，mLog S-fBM 随机测度弱收敛到多维多重分形随机测度，从而在粗波动（H≈0.1）与多重分形（H→0）之间建立桥梁 [page::0][page::10]。基于小间歇近似发展了多维 GMM 标定方法，并在合成数据与 S&P500 日频波动代理上验证：个股对角 Hurst 近 0（多重分形近似），而资产对间的共-Hurst 集中在 ≈0.12，且共间歇性相关系数接近 1，表明大尺度上存在共同波动源而小尺度上逐步去相关 [page::11][page::17][page::21][page::22]。
Dynamic reinsurance via martingale transport
本文提出基于马氏最优传输（martingale optimal transport）的动态再保险框架：以删减风险的L2范数（等价于差过程的二次变差）为成本，证明在适当假设下最优策略由Bass martingale类构造给出，并将严格匹配终端分布的约束推广为矩/风险度量约束，从而把问题化为可解的凸优化（包括方差、VaR/ES、偏度和峰度等约束）[page::0][page::1][page::8].
The hidden structure of innovation networks
本文基于ORBIS专利数据，比较模块度最大化与BIC最小化（SBM 与 dcSBM）两类方法在发明者与组织层面上对创新网络中中观结构（簇／角色／层级）的识别能力，发现：发明者网络更密集且聚类性更高，组织网络则更稀疏并呈现角色/层级化（少数枢纽公司连接大量外围）且这些中观结构与专利影响（前向引用）的不平等分布紧密相关 [page::1][page::3].
Power and Control in Complex Networks: A Taxonomy and Critical Review
本文提出并系统化分类衡量网络中“结构性权力/控制”的方法学框架，将现有方法分为六大类（中心性、博弈论、集中度、流动性、优化与混合方法），并比较它们在识别最终控制者与中介权力方面的优势与局限，为后续将决策阈值与流动传播相结合的混合模型研究指明方向 [page::2][page::3][page::20]
Instruction Finetuning Llama3-8B Model Using LoRA for Financial Named Entity Recognition
本文提出将指令微调与LoRA参数高效适配相结合，针对财务文本进行命名实体识别：在1693条句子构成的数据集上训练指令-输入-输出三元组，并仅微调注意力层的低秩矩阵以节省资源；模型在微平均F1上达到0.894，显著优于多种基线模型，证明了该方法在小规模领域数据上的有效性 [page::0][page::5][page::6]
Efficiency versus Robustness under Tail Misspecification: Importance Sampling and Moment-Based VaR Bracketing
本文比较两类基于模拟的VaR估计方法：在名义高斯模型下，重要性抽样（IS）通过指数倾斜显著降低方差但在真实重尾（Student-t）情形下系统性低估真实VaR；离散矩匹配（DMM）在有限矩约束下给出确定性的VaR区间，对尾部错配更为稳健但效率较低并受网格与可行性限制影响。报告并行提供了稳定性诊断（ESS、权重集中度）和DMM可行性上限的实用建议。[page::20]
The behavioral effects of index insurance in fisheries
本文提出并分析了鱼业中“指数保险”对渔民投入与捕捞行为的道德风险效应，理论上证明：若生产仅受鱼群生物学风险驱动，则以生物学指标为触发的保险会总是增加捕捞（导致过渔）；若将抽取/作业风险纳入生产函数，保险对捕捞的影响可正可负，取决于各投入对抽取风险的影响与合同设计；对挪威三类渔船的标定模拟显示：基于抽取风险的合同可能使捕捞↑约10%或↓约2%，而基于生物（stock）风险的合同会使捕捞↑约6–20%，因此政策设计须谨慎以避免激励过度捕捞[page::0]
A CONTINUOUS-TIME KYLE MODEL WITH PRICE-RESPONSIVE TRADERS
本文构建了一个包含价格响应性噪声交易者（动量与逆势）的连续时间Kyle模型，保留线性-高斯结构并导出有限维Kalman–Bucy滤波器与耦合的前后向Riccati系统；当反馈较弱时，均衡作为经典Kyle解的光滑扰动存在且唯一，并可得到一阶比较静态：动量反馈提高价格信息化速度但降低内幕人利润；当反馈强时，系统可能出现Riccati流爆炸、均衡非唯一或滤波不稳定等放大效应 [page::1][page::5][page::9][page::14]
国泰海通｜宏观：结构性宽松继续——1月15日央行结构性降息快评
本报告解读人民银行1月15日发布的8项结构性货币政策优化措施，核心是下调各类结构性政策工具利率25bp至1.25%、合并并扩大再贷款/再贴现额度、向民营、中小、科技与绿色领域倾斜，并配套降低商办房最低首付至30%与提升汇率避险服务；该政策被界定为“结构性宽松”而非全面降息，旨在降低定向资金成本、激励金融机构使用工具并支持实体经济，且图表显示结构性工具余额自2024年中后期见顶后逐步回落（2025Q2后数据未公布），本次增额与扩围有利于一季度信贷回升 [page::0][page::1]
【策略】市场需阶段性整固，题材活跃范围将收缩——A股市场2026年1月投资策略报告
报告判断在外需韧性与逐步落地的增量政策支撑下，宏观与企业盈利有望改善，但在近期大幅上涨与成交放大后，市场需阶段性整固以夯实后续行情；结构上仍有TMT/机器人、有色金属及金融板块的配置机会，但题材活跃的范围和幅度将收窄，需警惕政策落地不及预期与地缘政治风险 [page::0][page::1].
【宏观】出口强势有望延续——2025年12月进出口数据点评
报告基于海关总署最新数据：2025年12月出口同比+6.6%，进口同比+5.7%，当月贸易顺差创历史第三高，显示外需与高附加值产品出口带动整体出口企稳，且AI投资与海外财政扩张为未来出口提供支撑；同时进口端价格波动仍显著，结构上机电与高新技术品为进口增长主因，存在地缘政治与政策超预期风险。[page::0][page::1]
