【机械】大规模设备更新利好延续，关注制造业投资增长——机械设备行业1月投资策略展望
报告认为：在大规模设备更新政策延续与制造业数字化、智能化转型推动下，工程机械与工业机器人市场景气有望延续，11月工程机械销量与开工回升、机器人产量同比显著增长，建议继续关注制造业投资增长带来的行业机会并维持“看好/增持”评级 [page::0][page::1]
金融研报AI分析
【基金】中小盘基金表现亮眼，资金大幅流入A500ETF——公募基金1月月报
报告总结：2025年12月权益市场普遍上涨，小盘成长风格与中小盘基金表现突出，A500相关ETF获得大额资金净流入，沪深300与上证50出现资金外流；当月新发基金规模收窄且主动权益发行份额下降，主动权益基金整体仓位为73.22%，风险平价与风险预算模型当月分别上涨0.46%和0.37%，为资产配置与基金流向判断提供参考。[page::0][page::1][page::2]
中证港股通信息技术综合ETF集中申报【国金金工高智威团队】
报告梳理了截至2025-12-31的ETF一级/二级市场资金与交易情况，发现债券型ETF上周净流入明显（约250.94亿元），股票型ETF总体净流出（约37.37亿元），主题/行业ETF呈分化，其中周期类与部分消费/医药获资金青睐；节前有9只非货币ETF申报（包含3只港股通信息技术综合ETF），并对54只已上市增强策略ETF的超额表现进行了跟踪，为投资者在ETF配置与增强策略选择上提供参考。[page::0][page::1][page::4]
高频因子跟踪：上周遗憾规避因子表现优异
本报告跟踪三类高频因子（价格区间、量价背离、遗憾规避）及其与基本面因子共振构建的中证1000指数增强策略，结论显示遗憾规避因子样本外表现优异且净值稳步上行，同时将高频因子与基本面因子合成的共振策略在样本外年化超额达13.89%，超额最大回撤4.52%（回测考虑千分之二单边手续费与换手率缓冲）[page::1][page::5]
大模型解读 | 近一周卖方策略一致观点
本报告回顾了近一周四大股指期货（IF、IC、IM、IH）的市场表现与基差/跨期价差特征，并汇总了23家卖方策略团队的市场与行业共识（包括对AI产业链与有色金属/化工的偏好）。上周四大期指主力合约全线回落，IH跌幅最大，基差与跨期价差显示近月合约对冲更优；卖方普遍对春季行情保持乐观并看好AI与资源品、化工等板块 [page::1][page::2][page::4]
量化配置视野：AI模型显著提升黄金配置比例【国金金工高智威团队】
本报告基于国金金融工程团队的人工智能大类资产配置模型，展示了AI模型在月频多资产打分并等权构建配置组合的应用，1月建议将黄金配置显著提升至28.55%，国债权重68.27%，并对股债轮动和红利择时三类量化策略给出历史回测与当月表现评估，以辅助资产配置决策与风险管理 [page::0][page::5][page::6]
电话会议 | 基于Mamba2的端到端选股模型
本资料为基于Mamba2的端到端选股模型专题电话会议介绍，概述会议时间、主讲人及主题，指出模型聚焦端到端学习框架在股票池筛选与回测验证的应用与实务要点，为量化选股系统落地提供技术路线参考与注意事项 [page::0][page::1]
【广发金工】2026年A股打新展望与策略
本报告回顾了2025年沪深北三市新股发行与网下打新特征，统计显示网下打新入围率高、报价趋于集中且上市首日涨幅显著；基于IPO规模、首日涨幅与A类投资者数量建立回归模型，预测2026年1.5亿元A类账户在悲观/中性/乐观情形下的打新收益率约为2.1%/3.3%/4.4%，并给出首日卖出（时间/涨幅/换手率）策略建议以优化收益与回撤管理 [page::0][page::15][page::12]
The Impact of LLMs on Online News Consumption and Production
本研究基于SimilarWeb、Comscore、HTTP Archive与Revelio高频面板数据，识别出四个早期效果：新闻网站流量在2024年8月后出现显著下降；将GenAI爬虫在robots.txt中屏蔽与后续总流量和真人流量下降相关；短期内未见新闻编辑/内容岗位被大规模替代，编辑岗位的招聘占比反而上升；出版方并未扩张文本产出，而是增加多媒体、互动组件与广告/定向技术以调整变现策略 [page::0][page::2][page::3][page::17].
Welfare Reform: Consequences for the Children
本论文基于丹麦全人群登记数据，采用比较事件研究（以2016年3月通过改革为锚）评估福利上限与工作要求的改革对母亲劳动供给、家庭可支配收入及儿童学业与福祉的短期影响 [page::0][page::9]. 我们发现母亲的领取福利概率略降、平均月工时小幅上升且家庭等效可支配收入约下降≈€300；短期内未见显著负向学业冲击，但学生自报的学校幸福感小幅下降且儿童受到社会服務通報（child protective services）显著上升，尤其在单亲家庭中更为明显 [page::2][page::16][page::17][page::18].
All That Glisters Is Not Gold: A Benchmark for Reference-Free Counterfactual Financial Misinformation Detection
本报告提出 RFC-BENCH：一个面向金融段落级、reference-free 的反事实误导检测基准，包含多类最小扰动（方向翻转、数值扰动、情感放大、因果歪曲）并由专家验证构建，支持单段检测与原文-扰动对比两项任务。大规模评测 14 款开/闭源 LLM 显示：在仅给单段的 Reference-free Detection 中性能接近随机（≈52% 左右），而在 Comparative Diagnosis（给出原文对比）中准确率激增至 0.85–0.97，揭示 LLM 在无外部对照时存在“先接纳再解释”的系统性弱点，为提高金融场景下的参考自由可判定性指明研究方向 [page::1][page::5]
Diversification Preferences and Risk Attitudes
本文系统研究在不同依赖结构（如反同向、可交换、独立、同分布等）下的组合偏好如何映射为风险厌恶性质：在弱连续性下，对反同向且同分布的对的分散化可推出弱风险厌恶；对可交换（或同分布任意依赖）的分散化等价于强风险厌恶；而对独立对的结论需更强的紧致上半连续条件；文中并给出构造性反例并推广到 L^p 空间（包括一个负相关序列的 L^p 大数定律）以说明假设的必要性 [page::2][page::3][page::17]
Trade-R1: Bridging Verifiable Rewards to Stochastic Environments via Process-Level Reasoning Verification
本文提出Trade-R1框架，通过检索增强的两阶段验证与“三角一致性”度量（Evidence↔Reasoning↔Decision）将可验证的推理与噪声市场回报相连接，从而抑制金融RL中的reward hacking并提升跨市场泛化能力 [page::0][page::4][page::6].
Sharp Transitions and Systemic Risk in Sparse Financial Networks
本文构建在稀疏有向Erdős–Rényi网络上的同质资产负债表模型，提出“单击”（single‑hit）传染机制并引入发送者截断图G_sh，将级联问题化为前向可达性问题；在分支均值ρ_out<1时，任意对数级别初始冲击只会产生多项式对数规模的传播，随机冲击触发系统性事件的概率趋于0；在ρ_out>1时，G_sh进入强巨集/弓形结构，线性规模的输出集合存在，故对数规模随机冲击会以高概率触发系统性事件 [page::0][page::3][page::5]
Smart Predict–then–Optimize Paradigm for Portfolio Optimization in Real Markets
本文提出并系统评估了基于 Smart Predict–then–Optimize (SPO) 的决策驱动投资框架：使用可解释的线性预测器并在训练中嵌入组合优化层（含交易成本、换手惩罚与正则化），通过滚动窗口月度回测（2015–2025 美股 ETF 数据）验证了决策导向训练在风险调整后收益和逆境鲁棒性上持续优于传统 predict–then–optimize 与若干基准模型 [page::0][page::14][page::16].
Quantum computing for multidimensional option pricing: End-to-end pipeline
本论文提出一个端到端框架：用可校准的指数NIG模型从真实期权报价恢复无套利边际风险中性密度，并通过高维余弦级数逼近联合分布后，采用量子加速蒙特卡洛(QAMC)（基于QAE）进行多资产期权定价，理论上将CMC的O(1/ε^2)收敛提升为O(1/ε)并在实证中证明在高精度场景下QAMC需约10–100倍更少的查询以达成相近精度，从而展示了将严谨市场一致性建模与量子算法结合的可行路线与规模化潜力 [page::0][page::22].
Class of topological portfolios: Are they better than classical portfolios?
本文提出基于拓扑数据分析(TDA)的“Topological Risk”，利用持久性景观(persistence landscape)的Lp范数度量资产拓扑波动并定义每只资产的拓扑风险，进而通过求解二次规划最小化组合的拓扑风险。对近十年S&P500成分股进行滚动窗口实证，TDA构建的组合在超额均值与多项风险调整比率上显著优于七类传统优化模型与两个基准策略，且对持仓规模与窗口长度稳健 [page::0][page::3][page::18].
A comprehensive review and analysis of different modeling approaches for financial index tracking problem
本综述系统比较了三类指数跟踪建模范式（优化、统计与数据驱动），并在S&P500上进行实证对比：追踪误差方差（TEV）在精确复制方面表现最好，凸协整（Cvx-CoInt）在风险调整表现上最优，而带固定噪声的深度神经网络（Deep-NNF/DNNF）在成交量和计算效率方面具有显著优势。[page::50][page::38][page::42][page::46]
Women Worry, Men Adopt: How Gendered Perceptions Shape the Use of Generative AI
Using a nationally representative UK survey (N≈8,000), the paper shows women use generative AI substantially less than men and that gender-differentiated societal-risk perceptions (mental health, privacy, climate, labour-market) are a primary driver—explaining roughly 9–18% of variation in adoption and outranking many skill/demographic predictors; synthetic-twin analyses indicate raising societal AI optimism can substantially increase young women's GenAI use (e.g., from ~13% to ~33%), narrowing the gender gap [page::0][page::4][page::6].
Optimal execution on Uniswap v2/v3 under transient price impact
本文研究在Uniswap v2 (CPAMM) 与 Uniswap v3 (CLAMM) 上，在包含瞬时、永久及瞬态（指数或近似幂律）价格冲击下的最优清算问题。对CPAMM在一般基础价格动态下给出一阶近似下的闭式最优解；对CLAMM在两层流动性框架下采用动态规划并通过离散化数值求解，展示了在不同恢复核、波动率和流动性配置下的策略形态差异与灵敏度分析，为DeFi大宗交易调度提供可操作结论 [page::4][page::16].
