本报告汇总了6月9日银河证券发布的多领域研报，涵盖宏观经济稳定币发展、新质生产力区域发展、医药创新药进展、固定收益市场资金面分析、通信领域空芯光纤技术突破及上市公司动态等。稳定币进入数字经济新阶段，美国及中国均积极布局，金融生态将加速革新；债市资金面稳健，关注政府债发行与关税政策影响；医药创新药临床成果显著，带来估值修复预期；空芯光纤商用提速，促进网络升级与新应用拓展；上市公司石头科技H股筹划有利国际化发展。这些内容共同反映未来全球经济、金融、科技及产业发展的重要趋势与投资机遇 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8].
本报告聚焦商业航天领域最新进展，重点介绍元行者一号液氧甲烷可复用火箭成功完成国内首个海上软着陆回收试验，标志我国在商业航天可复用技术方面取得突破，为未来发射能力和成本效率提升奠定基础 [page::0]。
本报告对信用债ETF市场的现状和投资价值进行了详细分析。首批基准做市信用债ETF的推出填补了市场空白，信用债ETF在政策的大力支持下实现规模快速扩张，具备流动性好、费率低、持仓透明等优势，且收益稳定且波动率低于同类利率债品种，风险可控。深沪做市信用债指数从2022年7月以来表现稳健，年化收益达到3.76%-3.99%，最大回撤低于行业平均水平，显示出良好的风险收益特征，适合机构投资者配置 [page::0][page::1][page::2]。
本报告关注6月初资金面流动性变化，央行积极投放逆回购缓解存单到期压力，流动性环境趋向宽松，存单发行利率出现下行迹象，下周资金面有望保持平稳。但鉴于万亿级存单集中到期，仍需关注资金面波动风险[page::0][page::1]。
本报告聚焦2025年第一季度Renison锡矿的生产经营情况，包含产量、出货量、售价及成本分析。产量虽受丛林火灾及停机检修影响环比下降27%，但销量环比增长3%、同比增长22%，预计锡销售价格上涨8%至50,603澳元/吨。成本方面，单位销售及生产成本同比上涨，引发净现金流入环比下降17%。报告详细披露了矿山运营风险及市场销售动态，为行业投资提供参考 [page::0][page::1]。
本报告分析2025年6月全球及海外股市动态，指出美股科技股和半导体板块估值偏高，易面临回调压力；欧洲和新兴市场波动加剧；港股市场呈现分化结构，部分高估资产开始回调，建议谨慎追高，重点关注港股中基本面较好且估值偏低的局部机会 [page::0][page::1]。
本周纺服行业周报深度分析lululemon 25Q1财报及关税政策影响，指出中国与国际业务的增长态势及库存增加情况，并结合行业进口棉价和线上销售数据，评估美加贸易政策波动对行业及相关标的的中短期影响，为投资提供策略建议。[page::0][page::1][page::2]
本报告围绕信用债ETF投资价值和流动性环境展开分析，指出基准做市信用债ETF收益稳健且风险可控，同时受政策强力支持。此外，报告跟踪存单利率变动与资金面展望，强调流动性阶段性宽松及存单到期压力。重点关注孩子王通过收购丝域养发拓展产业链，实现会员、渠道和业态多方面协同，精准践行三扩战略，推动业务持续增长与估值修复 [page::0][page::2][page::3][page::8][page::9]
本报告聚焦孩子王收购丝域养发实业，拓宽业务边界，推动产业协同发展。丝域实业作为养发护发龙头，市场空间广阔，交易估值合理。收购后，双方将在会员、渠道、服务产品和业态等多方面产生协同效应，促进亲子家庭全方位服务生态构建。预计公司2025-2027年营业收入持续增长，归母净利润显著提升，并维持增持评级，风险关注并购整合、生育率下滑及行业竞争[page::0][page::1].
报告基于Bybit加密货币交易所BTC/USDT的高频限价单簿数据，评估不同模型结构（包括逻辑回归、XGBoost与多层深度神经网络）在多时间尺度上预测中价变动的表现。研究强调数据预处理、尤其是Savitzky–Golay滤波对提取有效信号的关键作用，发现简单模型在去噪和特征工程优化后可超越复杂神经网络，且具备更低延迟和更佳可解释性，提示“更好的输入”优于“堆叠更多隐藏层”[page::0][page::1][page::6][page::9]。
本报告提出FlowOE，一种基于流匹配(imitation learning)的最优执行框架，针对动态波动率和凹性市场冲击。通过学习多样专家策略，FlowOE能自适应选择最优执行方案，经实证对比显示，FlowOE超越传统模型和强化学习专家，提升收益同时降低风险，且显著降低计算延迟，适合实时应用[page::0][page::17][page::23][page::31]。
本文提出了基于Informer模型的期权定价方法，充分利用其长序列建模和稀疏自注意力机制，有效提升了对苹果期权价格的预测精度和收益。实验结果表明，Informer模型相较于传统Black-Scholes、Heston模型及LSTM深度学习模型，在MAE、RMSE、价格方向正确率等指标上均有明显优势，具备更优的交易策略实用性 [page::0][page::4][page::5][page::6]。
本报告提出基于多维度实体关联地址识别的方法，创新性构建针对meme代币的流动性风险指标体系。通过对BabyBonk等多款代币的实证分析，验证了方法能揭示代币真实流动性，识别自买自卖和循环交易等操纵行为，极大提升了市场透明度和风险评估准确性，为监管和投资提供理论基础和实践工具 [page::0][page::1][page::5][page::6]。
本研究针对杂货零售环境中的库存记录不准确（IRI）问题展开，分析了约2.4万个SKU和11家门店数据，发现库存水平、补货频率和产品易腐性正相关IRI，促销活动则负相关。通过现场准实验，库存盘点后门店销售额提升约11%，提升主要集中在系统库存高于实际库存（负IRI）的商品，以及易腐品，显示有针对性的盘点及管理可显著提升销售效率，为零售商优化盘点资源配置提供了实证依据与管理视角转变 [page::1][page::4][page::31][page::32]
本文提出了基于贝叶斯框架的神经随机微分方程（neural SDEs）金融模型校准方法，兼顾历史时间序列数据和期权价格数据，实现了风险中性和真实世界测度之间的转换。通过Langevin动态采样建立后验分布，量化模型参数不确定性，获得稳健的期权价格及隐含波动率界限。针对粗糙Bergomi模型、Black-Scholes模型及Heston模型进行了实证校准和敏感性分析，展示了该方法在多种模型下的有效性和鲁棒性，并在真实标普500数据上获得更紧致的隐含波动率区间 [page::0][page::1][page::8][page::13][page::17].
本研究通过系统性划分72份股票研究报告中的4964条陈述，归纳出169种独特问题类别，评估其自动化潜力。结果显示，约75%的问题可以自动化处理，其中51.91%适合基于文本提取，24.24%基于数据库提取。采用Llama-3-70B和GPT-4两种语言模型验证，二者组合可自动化约84%的问题，大大提升了研究报告写作的效率和质量，表明股票研究报告的辅助自动化具备较高可行性 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5]。
本报告提出“预期共振”行业轮动策略，结合投资景气度、量价及分析师预期三大维度的12个指标，实现对行业的精准轮动。2021-2024年，多头组合累计收益66.29%，超额显著，策略表现稳健，2025年1-5月继续跑赢基准。最新推荐行业包括银行、家电、传媒、钢铁、食品饮料、有色金属，相关ETF配套齐全，助力投资者捕捉行业结构性机会 [page::0][page::1][page::2][page::3]。
本文提出了首个AI原生、基于代理的企业资源计划（ERP）系统框架——Generative Business Process AI Agents (GBPAs)，结合生成式AI与企业流程建模，实现动态、多代理协同的端到端智能自动化。通过在银行转账和报销两个流程的实际应用验证，GBPAs实现处理时间减少40%、错误率降低94%、合规性提升，支持异构数据融合与实时任务调度，为下一代智能ERP系统奠定基础[page::0][page::4][page::5][page::6]。
报告基于宏观因子风险平价框架，构建了中国版全天候增强策略，突破传统资产风险平价依赖低波动资产的瓶颈。通过划分经济增长与通胀四象限，结合资产等权组合与预期共振动量进行风险平价配置，有效提升策略收益表现与宏观适应性。回测显示增强策略年化收益达13.12%，胜过基准与传统策略，且在加杠杆限制下展现较强稳健性，体现因子风险平价在中国市场的可行性和创新价值[page::0][page::1][page::4][page::11][page::16][page::17][page::18].
