量化投资夏季沙龙会议安排 [page::1]

• 会议时间：2025年9月18日，地点：深圳福田区皇岗商务中心。

- 议程包括市场投研、大型模型复现框架、择时新框架、选股因子和ETF轮动策略等多个主题。

• 主要演讲人均来自国金证券金融工程团队，涵盖从市场重构到行业主题ETF轮动的全流程策略研究。

量化投资夏季沙龙【深圳站】会议分析报告

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一、元数据与概览（引言与报告概览）

1.1 报告标题与发布信息

本报告涉及的是由国金证券金融工程团队于2025年9月15日17:38在上海发布的“量化投资夏季沙龙【深圳站】”相关资料，主要介绍了此次沙龙的议程、时间和内容安排。该内容以会议形式为载体，旨在探讨量化投资领域的重要技术与策略，如智能体挖票框架、择时策略及ETF轮动等。

1.2 核心主题与目标

此次沙龙围绕量化投资展开，重点聚焦在基于人工智能及机器学习方法的股票挖掘、择时和ETF轮动策略，展示最新的研究成果和应用框架。国金金融工程团队通过系统性议题分享，传递其在量化策略构建及实操层面的前瞻思考，体现其技术引领地位和对行业趋势的深刻洞察。

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二、逐节深度解读（逐章精读与剖析）

2.1 会议主旨简介

会议明确聚焦“智能体挖票框架、全流程择时策略、ETF轮动”等关键话题，强调量化投资的系统性创新，反映了国金金融工程团队围绕大模型、因子选股及营销策略的研究重点。通过安排多位研究员的专题汇报，体现其对多个量化投资环节的技术深耕，旨在帮助参会者理解并掌握从大数据处理到信号选取的全流程方法与策略优化。

2.2 具体议程内容分解

根据议程安排（见图1），会议时间从15:00至17:30，设有五场核心报告，分别描述如下：

• 15:30 大模型重构二级市场投研

主讲者高智威，重点介绍如何通过大型智能模型重构传统二级市场投资研究流程，提升信息处理能力和预测精度，体现对智能化投研趋势的响应。

• 15:45 基于MCP模块构建弹性大模型研报复现框架

由许坤圣讲解，介绍MCP模块架构如何实现灵活的大模型报告复现，突出模型结构的模块化与弹性，以增强量化分析复用和扩展性。

• 16:15 指数择时新框架——初始指标到优选信号的全流程生成器

胡正阳分享一个涵盖从指标开发到信号选优的全自动化流程生成器，解决择时策略中指标选择与信号质量优化的系统化难题。

• 16:45 基于TimeMixer改进的选股因子到ETF轮动策略

陶杨介绍利用TimeMixer模型对选股因子进行优化，以实现更灵活和高效的ETF轮动策略，体现因子模型与资产配置的深度融合。

• 17:15 基于申报信息的行业主题ETF轮动策略

晏博洋分享基于申报数据挖掘行业主题ETF轮动策略，利用底层申报信息把握行业动态，实现主题投资的动态调整。

以上汇报均由国金证券金融工程研究员团队牵头，体现强烈的协作和专业背景，且议题涵盖了从基础模型构建到实际策略落地的完整链条，便于参会者全方位理解量化投资技术前沿。[page::0][page::1]

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三、图表深度解读

3.1 会议议程图解

会议议程图以时间线形式展示各环节及主讲人信息。图中时间规范且内容清晰，使参会人员能够直观了解会议流程和题目时间安排。重点显示：

• 每场主题明确且连续递进

- 主讲人均具备证券金融工程领域的职位，保证内容专业水准

• 会议设置合理，涵盖签到、5个主旨演讲，便于针对量化策略的多角度讨论

该图支持文本详述的逻辑，体现国金团队计划的严谨和系统。议程时间分布紧凑，既保证了内容深度，又提升了会议节奏感，强化了学习和交流的效率。[page::1]



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四、估值分析

本报告为会议宣传与议程安排说明，未包含具体公司或资产的财务估值分析，也未涉及相关估值模型、预测指标或敏感性分析。因此，此部分不适用。

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五、风险因素评估

尽管报告核心为会议介绍内容，以下潜在风险因素仍值得关注：

• 技术实现复杂性风险

大模型、TimeMixer等前沿技术的实际实施效果存在不确定性，模型复杂度高可能导致策略过拟合或执行风险。

• 市场环境变异风险

ETF轮动及指数择时策略高度依赖市场节奏，宏观政策变化或突发事件可能削弱模型适用性。

• 数据质量和申报信息风险

依赖申报信息构建的策略风险在于数据准确性和及时性，若信息延迟或错误，影响决策效果。

国金团队需在后续实战中验证策略稳健性，并持续优化模型以应对这些风险，目前报告未显著提及对应缓解措施。[page::1]

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六、批判性视角与细微差别

• 内容深度与公开信息的局限

会议议程展示了多项前沿技术，但具体实现细节、模型参数及实证结果未披露，限制了外界对策略有效性的独立评判。

• 潜在技术乐观偏差

主题多围绕新技术和模型优化，可能存在对技术效果的理想化预期，实际收益需结合市场测试进一步验证。

• 议程时间紧凑，专题较多

各议题时间约30分钟，深度交流可能受限，且跨主题衔接需关注以避免信息割裂。

• 缺少重点项目的投资建议或展望

作为沙龙议程，缺乏对技术应用的商业化路径或投资回报预期的分析，限制了对策略实际投资价值的评估。

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七、结论性综合

此次“量化投资夏季沙龙【深圳站】”由国金证券金融工程团队主办，系统展现了量化投资领域的前沿技术和研究成果。会议议程涵盖了从大模型机制构建、复现框架，到全流程择时信号生成，以及基于TimeMixer的选股因子增强，最终深入行业主题ETF轮动策略的应用，是一次覆盖量化策略设计与实操的丰富学术与实践交流平台。

关键亮点包括：

• 创新采用MCP模块构建弹性大模型，提升模型复用性与扩展承载。

- 推出全流程择时信号生成框架，实现从初始指标选取到最终优选信号的自动化流程。

• 利用TimeMixer模型改进选股因子，结合ETF轮动策略增强资产配置灵活性。

- 基于申报信息深挖行业主题轮动，实现动态调整策略，契合市场热点。

议程图清晰呈现会议节奏及内容安排，体现国金团队在智能投研和量化策略领域的技术积淀与研究实力。虽然报告未涉及具体财务估值与策略实测数据，但体现了技术发展的未来方向及应用潜力。

整体看来，报告展示了国金证券量化团队的创新能力与系统研究水平，但具体效果尚需实战验证，且面临技术复杂性和数据质量等风险挑战。此次沙龙为参与者提供了重要的学习交流机会，推动了量化投资的理论与实践双向融合。[page::0][page::1]

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