【医药】多款创新药获批上市，行业景气延续 医药生物行业周报
报告总结了医药生物行业多个创新药获批上市的利好消息，医药板块整体表现上涨，创新药及相关产业链持续受关注。价值估值相对沪深300溢价明显，短期策略维持中性，重点关注美国ASCO会议更新的国产创新药数据和关税政策变动带来的投资机会 [page::0][page::1]。
金融研报AI分析
【固收】震荡行情延续 利率债周报
报告分析2025年5月23日至29日利率债市场震荡行情，指出关税政策反复导致债市收益率表现分化，资金面压力较为可控。一方面，工企利润同比改善支撑债市，另一方面专项债发行节奏需持续关注。预计月初资金面转松带动债市偏强震荡，长期限利率震荡区间上限有限，关注政策与经济风险动态 [page::0][page::1]。
【宏观】外部情绪持续波动 内部政策稳步推进 宏观经济周报
报告系统分析了当前外围经济环境和国内经济形势，指出美国政策及关税对出口和投资带来的不确定性，以及国内多点政策加码稳定经济和消费的趋势。通过对耐用品订单、失业金申请、工业企业盈利和多品类价格趋势的综合分析，体现宏观经济稳中有变的态势，提示地缘和政策风险仍存 [page::0][page::1].
华泰金工 | AI行业轮动模型看好石油石化、家电等
本报告介绍华泰金工利用基于全频段量价特征的深度学习融合因子，构建AI行业轮动模型、AI主题及概念指数轮动模型，以及文本选股组合，形成多层次量化策略体系。行业轮动模型周频调仓，选择得分最高的5个一级行业，实现2017年以来24.95%的年化收益率和20.80%的年化超额收益。AI主题与概念指数轮动模型分别在2018年以来实现16.03%和22.42%的年化收益率。基于融合因子的中证1000增强组合年化超额收益达22.17%，信息比率为3.65。文本FADT_BERT组合虽今年表现稍逊，但回测期间年化收益率高达39.29%。图表细致展示了模型回测表现与因子分层效果，模型在实际应用中展现稳健的选股能力和显著的超额收益 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
金工：美股再上高台，配置该如何布防
本报告基于周期理论分析当前全球及美股市场处于基钦、朱格拉及康波三周期共振下行阶段，预示风险资产高波动，美股下半年面临流动性危机风险。国内市场震荡中结构性机会显现，推荐红利+成长哑铃型配置策略。黄金因其避险属性和央行增持趋势，配置价值凸显。美国财政赤字和债务问题导致美债利率上行空间有限，投资者结构变化增加市场脆弱性，长端美债或成风险爆发点支撑整体防御配置 [page::0][page::1][page::5][page::16][page::19]
【山西证券】研究早观点（20250603）
本报告聚焦通信行业及重点公司最新财报与产业动态，详解英伟达及华为在超节点技术与边缘计算领域的进展，阐述AI算力设备升级对供应链的促进作用，涵盖江铃汽车、中集车辆和立方制药的财务表现及转型战略，展望相关行业盈利能力和市场拓展前景，为投资者提供系统化的判断参考。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
当下价值/成长的赔率和胜率几何？
本报告创新性提出基于赔率与胜率的投资期望模型，运用相对估值来推算成长与价值风格赔率，并结合多维宏微观胜率指标，构建风格轮动策略。最新策略推荐价值风格，历年实证回测显示策略年化收益26.61%，夏普比率0.98，表现优异，验证了模型的有效性与实用价值 [page::0][page::1][page::2][page::3]。
利率市场趋势定量跟踪2025.5.30
本报告基于利率市场的结构变化和利率价量周期择时信号，通过多周期形态识别算法构建利率多周期交易策略。策略表现优异，自2007年以来长期年化收益率为6.18%，短期年化收益率7.39%，最大回撤低，超额收益稳定。公募基金久期与分歧提升，机构持仓久期高位，市场处于利率水平和期限结构较低区间，凸性结构偏低，策略保持偏空信号 [page::0][page::1][page::4]
预期共振 行业轮动模型六月最新推荐
本报告基于投资景气度、量价和分析师预期三大维度，构建了12个行业轮动指标，形成“预期共振”行业轮动策略。历经2016年以来，策略多头组合年化超额收益约11.81%，多空组合年化超额收益达23.9%，表现稳健优异。2025年6月推荐行业包括银行、家电、传媒、钢铁等，结合详细的多因子筛选和风险控制机制，为行业轮动提供量化依据，具备重要的投资参考价值 [page::0][page::1][page::2][page::3]
财信证券晨会报告20250527
报告结合A股多指数表现和行业热点，重点分析核电和AI应用板块的行情驱动因素及资金流向，辅以宏观政策与行业动态，剖析市场震荡的结构性机会与风险，为投资者提供均衡配置策略建议 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4].
2024年宏观资本市场展望与策略
报告深入分析2024年资本市场宏观环境，聚焦美债收益率、国内经济发展（消费、出口、地产投资）及全球政治风险。预计上半年经济和市场表现相对较好，美债收益率高位震荡，下半年美联储可能降息带来估值提升。内生性经济增长面临前高后低，消费意愿恢复，地产需求不足拖累投资，库存周期启动但力度有限。全球重要大选扰动市场情绪，综合影响使2024年市场整体震荡为主，且合理下行空间有限。报告辅以丰富图表验证分析逻辑，形成系统的投资决策框架 [page::0][page::4][page::12][page::16][page::24][page::26]
核聚变：商业化引领未来能源走进现实
本报告深入分析了核聚变作为未来终极清洁能源的技术路线、核心突破及产业链发展。指出托卡马克磁约束是主流路径，全球多国在政策和资金方面加大投入，尤其在AI技术赋能下推动加速实现商业化。以中国EAST和BEST项目为代表的工程进展显著，核心部件制造及关键材料国产化取得突破，产业链迎来招标高潮。预计2030年代核聚变发电具备商业可行性，市场规模或达万亿。报告同时涵盖全球主要聚变装置进展及投资建议，关注核聚变核心零部件供应商及核电设备龙头企业。风险包括政策落实、技术迭代及安全事故隐患 [page::1][page::3][page::16][page::25][page::28]
Compounding Effects in Leveraged ETFs: Beyond the Volatility Drag Paradigm
本报告探讨杠杆ETF（LETFs）中复利效应的本质，指出传统“波动率拖累”观点不足。通过构建涵盖AR(1)、AR-GARCH和连续时间状态切换模型的统一理论框架，揭示收益自相关、波动率聚类和状态持久性对LETF表现的决定性作用。实证基于近20年SPY及QQQ数据，验证LETF在趋势市场中复利效应为正，而在均值回复环境中表现劣于目标。研究还发现日频调仓提升趋势市场收益，较长调仓周期减缓均值回复市场损失，为投资者提供实用配置建议 [page::0][page::1][page::12][page::18][page::26]
Redefining Hybrid Blockchains: A Balanced Architecture
本文提出了一种新颖的混合区块链架构，结合了公共区块链的去中心化数据完整性与私有区块链的有效治理，通过采用Kafka中间件、容器化微服务和基于权益的验证者选择策略，实现了安全性、可扩展性和经济可行性的平衡。实验部署在Kubernetes平台中，模拟结果显示该架构具备超1000 TPS的吞吐量和2.2秒的最终确认时间，且在资源受限环境下仍保持一致性能，验证了其适合企业及政府应用的潜力和稳健性[page::0][page::8][page::18][page::23][page::28]。
Empowering sustainable finance with artificial intelligence: a framework for responsible implementation
本报告系统探讨了人工智能（AI）与环境、社会及治理（ESG）投资的融合，分析了ESG投资市场的快速增长与AI技术的应用潜力，同时指出了ESG指标缺乏统一标准、绿色欺诈风险及报告繁琐成本等挑战。报告重点提出了AI在提升ESG数据分析、自动化报告及资产管理中的积极作用，及其可能带来的风险，如监管缺失及技术误判，并结合OECD原则及欧盟AI法规等治理框架，呼吁构建透明、可解释和责任明确的AI投资体系，以推动负责任的可持续金融发展 [page::0][page::1][page::3][page::6][page::9][page::13]。
Quantum Reservoir Computing for Realized Volatility Forecasting
本报告介绍了一种基于量子储层计算的实现波动率预测方法，利用全连接横场伊辛模型作为量子储层，在保持有限量子比特资源的情况下，结合前向特征选择和Shapley值解释性分析，实现了比传统线性模型和机器学习方法更优的预测性能。实证结果显示，该量子方法在多种误差指标和模型置信集测试中均优于经典模型，展示了量子计算在金融时间序列预测领域的潜力和应用前景。[page::0][page::1][page::8][page::11][page::13][page::15][page::17]
AutoData: A Multi-Agent System for Open Web Data Collection
本报告提出AutoData，一个针对开放网页数据收集的多智能体系统，具备八个专门化智能体，通过面向有向超图缓存机制（OHCache）实现高效沟通和协作，显著提升数据收集的自动化、准确性和成本效益。同时，构建了涵盖学术、金融与体育三领域的Instruct2DS基准数据集，为开放网页数据收集任务提供了统一评测标准。多重实验和实际案例验证了AutoData在数据收集准确率、效率及扩大性方面的显著优势 [page::0][page::1][page::6][page::7][page::8]
Quantum Generative Adversarial Network for Tabular Data Synthesis
本报告提出了一种创新的基于量子生成对抗网络（QGAN）的表格数据合成方法，采用灵活的数据编码与新颖的量子电路构架，针对医疗健康和人口普查两类异构数据集进行实验，对比CTGAN和CopulaGAN经典模型，量子模型在SDMetrics整体相似性评分上平均提升8.5%，且参数规模仅为经典模型的0.072%，展示了更优的生成效果和泛化能力，体现量子机器学习在生成任务中的潜力[page::0][page::1][page::7][page::9]。
开源金股，6 月推荐
本报告基于行业轮动模型及深度行业研究，推荐4+1投资策略，重点行业包括内需消费、科技成长、成本改善及出海机会，辅以稳定型红利底仓。报告详细分析了6月重点行业和上市公司投资价值，结合政策环境和地缘风险，提出稳健且结构化的资产配置方案 [page::0][page::2][page::3][page::5]。
福和 莱特（601865.SH）：Q1毛利率改善，期待Q2盈利能力进一步提升-2025Q1业绩点评
报告点评了福莱特2025年一季度财务业绩，营收同比下降主要因光伏玻璃价格下降，但毛利率显著改善，预计Q2盈利能力将继续提升。公司具备领先产能和成本优势，未来利润稳健增长，维持推荐评级，风险涵盖原材料价格波动和行业需求波动等[page::0][page::1][page::2]。
