金融工程及基金团队研究方向概览 [page::1][page::2]

• 研究涵盖资产配置、行业及风格轮动、量化选股、大模型应用、基金组合构建及创新产品设计。

- 追求创新、可应用及可跟踪的投资策略和研究成果。

主要研究内容详解 [page::1][page::4]

• 宏观资产配置：基于宏观状态择时、普林格周期应用、宏观因子平价模型、债券久期择时。

- 中观配置：多维行业轮动策略，包括资金流动驱动的行业配置和估值角度的行业轮动。

• 量化选股：因子挖掘框架深度融合大模型及限价订单簿数据等技术。

- AI量化：利用本地RAG系统、循环神经网络及深度学习模型进行选股及市场择时。

• 基金研究：建设200+标签的基金标签矩阵，构建多策略基金池和基金经理拥挤度因子策略。

团队结构与核心成员介绍 [page::2][page::3]

• 团队由具有顶级学术背景和丰富实战经验的成员组成，覆盖量化选股、行业轮动、基金研究和AI应用等方向。

- 研究首席姚紫薇，具备多年证券经验，深耕基金及资产配置领域，多次获奖。

投研工具与平台助力 [page::2][page::3]

• 提供“智研多资产配置+”平台、基金智研Excel插件、基金AI智能助手、组合优化及资金流测算工具等先进投研工具。

- 平台支持多资产、多策略研究和基金标签管理，助力客户深化资产配置和量化投资研究。

量化因子与策略框架 [page::3][page::4]

• 因子挖掘：Factor Zoo I & II，覆盖基本面、价量及分钟因子。

- 策略体系：指数增强、多因子及事件驱动，融合多层次资金流信息。

• AI模型：基于金融大模型、循环神经网络、DEEPLOB及QLIB ALPHA360，推进深度学习选股和市场预测模型创新。

基金研究板块核心成果 [page::4]

| 研究方向 | 核心内容 |
|-----------------------------|------------------------------------------------------|
| 基金标签矩阵 | 超200标签构建，多维度识别基金特征 |
| 主动权益基金池体系 | 多层次策略构建基于拥挤度与Alpha因子的FOF增强策略 |
| 固收基金投资策略 | 以稳健与进取兼顾的投资框架解码固收+基金 |
| 长期能力因子应用 | 基金选时、选股、行业轮动因子构建及组合实证策略 |

• 通过标签矩阵及因子提升基金选基效率和组合稳定性。[page::4]

合规及风险提示 [page::5]

• 订阅号内容仅面向符合监管规定的机构类专业投资者，非客户请勿订阅，避免投资风险。

- 本内容非研究报告发布平台，观点仅代表研究团队，投资需自担风险。

中信建投金融工程及基金研究团队研究成果合集详尽分析报告

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一、元数据与概览（引言与报告概览）

报告标题： 中信建投金融工程及基金研究团队研究成果合集
发布机构： 中信建投证券股份有限公司
发布时间： 2025年09月23日14:19（上海）
研究主体： 中信建投金融工程及基金研究团队
研究主题： 资产配置、行业轮动、量化选股、基金研究及AI量化模型应用等
报告性质： 该报告为研究团队的合集型展示，内容涵盖团队介绍、研究方向、主要成果及工具，并附带团队成员介绍。报告旨在对团队研究框架、主要研究产品及成果给予全面展现，便于机构投资者理解和参考，因为内容偏向介绍与成果汇总，报告未直接给出评级或目标价[page::0,1]。

核心信息

• 报告核心在于介绍中信建投金融工程及基金研究团队的研究范围及成果，重点突出多资产配置、行业轮动、多因子选股、AI量化方法及基金长能力筛选等领域。

- 强调研究的创新性、可追踪性和可应用性，旨在服务于专业机构投资者。

• 介绍了团队成员背景及其专长，反映团队的高学历和跨学科优势，科技金融结合显著。

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二、逐节深度解读

1. 团队介绍与研究内容（第1-2页）

关键论点与信息：

• 团队聚焦买方视角，覆盖资产配置（宏观择时、债券久期）、行业及风格轮动（多维度和资金流驱动）、量化选股（多因子框架、大模型应用、深度学习）、基金研究（标签矩阵、多策略、多维选基因子）等多个方向。

- 具体技术包括基于普林格周期、宏观因子平价、ETF资金流以及Alpha因子的策略，且大力融合新兴领域如大模型（LLMs）的因子挖掘和金融AI工具应用。

• 除理论研究外，还研发了实用投研工具，如“智研多资产配置$^+$平台”、“基金智研Excel插件”、“基金AI智能小助手”等，实现研究成果的落地转化[page::1,2]。

作者推理与支撑：

• 研究范围充分体现资产管理的量化中枢，融合宏观、行业、微观（因子）全链条，体现团队系统化思路。

- 结合人工智能（如RAG系统、循环神经网络）和金融模型，增强研究的前沿性和实用价值。

• 公开团队成员的学历及研究方向，强化专业性信任度。

2. 团队成员介绍（第2-3页）

关键点：

• 团队成员涵盖金融数学博士、粒子物理博士、金融硕士等多专业背景，体现跨学科融合优势。

- 领导成员姚紫薇具有10年证券业经验与多奖项认证，彰显核心领导力。

• 成员研究方向包含机器学习、深度学习、行业轮动、基金分析、ETF、事件研究、量化模型等，分工明确，覆盖面广[page::2,3]。

数据点：
团队成员具体背景学历及研究技能，同一团队中既有前沿学术背景，也有金融实操经验，利于理论与实务结合。

3. 研究内容主线与成果（第3-4页）

总结：

• 报告详列了核心研究系列，包括资产配置、行业轮动、多因子选股、AI量化及基金研究五大板块。

- 每个板块下均有多篇主题研究，强调策略、模型及工具的创新与应用。例如，行业轮动系列深入探索ETF资金流与行业轮动的结合，多因子系列涵盖基本面与价量因子融合，AI量化系列探讨大模型及神经网络选股框架。

• 基金研究系列聚焦基金标签构建与基金经理行为分析，注重主动权益及固收+策略的动态优化。

作者推理依据：

• 以多维度研究路径推动资产配置及选基逻辑迭代。

- 强调资金流、估值、事件及行为金融对策略构建的重要性。

• 大规模数据挖掘与机器学习技术支持量化分析和风险控制。

4. 投研工具与会议活动（第4-5页）

总结：

• 报告介绍了多种创新投研工具，尤其“智研多资产配置+”平台和基金智能助手，强调数字化转型和智能化决策辅助。

- 对外公开多场电话会议和私享汇活动，显示团队注重互动和研究成果分享，增强客户体验和研究传播。

• 强调报告面向专业机构投资者，有严格的适当性条件及免责声明，体现合规重要性[page::4,5]。

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三、图表与视觉内容深度解读

1. 团队合影（第1页，image: images/7a24782b8615b1d3986e4b54206a03082d0cceabddc9130c5c92234132377cf6.jpg）

• 描述： 该图展示了金融工程及基金研究团队核心成员，表现团队凝聚力和专业形象。

- 解读： 用视觉形象强化团队品牌，体现专业风采与多元背景相结合的团队结构。

• 意义： 增强读者对团队研究能力的信任和认可[page::1]。

2. 核心成员个人照（第2页，多张成员照片）

• 描述： 个人照片配合姓名与专业背景，突出团队成员的资历和专长。

- 解读： 多样化的学历背景（金融学、粒子物理、金融数学等）彰显团队跨界的研究方法和视角。

• 意义： 视觉与文字双重说明，强化团队成员的专业权威性[page::2]。

3. 成员专业及研究领域表格（第3页，html表格）

• 描述： 展示了部分核心成员的专业学历与研究方向，如大类资产轮动、基金因子挖掘、衍生品策略等。

- 趋势与意义： 深入细化了成员的研究专长，辅助理解团队整体研究覆盖的纵横维度。

• 联系文本： 补充文字介绍，突出团队的多层次、全链条研究体系[page::3]。

4. 研究模块主题图标与二维码（第3页）

• 描述： 以图标形式区分资产配置、行业轮动、多因子及AI量化、基金研究四大研究体系，辅以二维码链接“智研多资产配置+”平台。

- 解读： 视觉元素帮助理解研究内容结构，同时二维码引导用户互动，增强平台的可操作性。

• 意义： 强调线上线下结合，信息技术与研究工作的融合[page::3]。

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四、估值分析

本合集报告定位为团队研究成果百科式介绍，未针对单一资产或企业进行估值分析，无具体估值模型、目标价或敏感性分析披露，因此此模块无相关内容。

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五、风险因素评估

报告全文未单独列出具体风险因素分析，但作为金融研究合规产品，明确指出目前内容仅面向符合投资者适当性管理办法的机构类专业投资者，提示非相关投资者应遵规操作。

此合规声明可视为对信息风险和适用风险的控制提示，防止信息误用降低潜在法律风险。同时，提醒读者研究内容非投资建议，仅供参考[page::5]。

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六、批判性视角与细微差别

• 内容偏向： 报告整体偏向介绍和宣传团队的研究实力和方法体系，缺少对单项策略的业绩比较、局限性分析及风险评估，可能导致读者难以全面评估策略实际表现。

- 专业术语解释不足： 文本中多次出现复杂的金融术语（如普林格周期、RAG系统、LLMs等），但具体定义和操作细节略有欠缺，需投资者具备一定背景知识才能真正理解。

• 估值预期空白： 报告未提供具体资产、基金或公司估值数据，缺乏收益预测等，限制其独立投资决策的参考价值。

- 数据与验证透明度： 虽然多处提及模型和资金流指标，但未体现具体数据源、样本范围及统计验证细节，缺少对模型风险和实际应用效果的批判性信息。

• 团队成员多样性与领导经验结合尚有待观察： 虽然多数成员金融或理工背景强，但团队领导核心2024年才加入中信建投，实际带领团队成熟度及影响力尚需时间验证[page::1-3]。

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七、结论性综合

整体来看，中信建投金融工程及基金研究团队集合了丰富的跨学科人才，涵盖量化资产配置、行业轮动、多因子选股、AI金融模型及基金研究多个重要前沿领域。其研究框架完全覆盖现代量化投资的关键要素，且积极融合人工智能、大模型技术，在中国专业投资机构服务中展现出较强的创新意识和技术积累。

深刻洞见来自：

• 资产配置部分推崇基于宏观状态的择时与多资产轮动，结合债券久期和周期模型提供动态配置思路。

- 行业轮动策略通过资金流（公募、私募、ETF、散户等多维度）和估值比较细化选股结构，增强行业配置效果。

• 多因子选股模型创新融合基本面因子和价量数据，且借助深度学习模型如DEEPLOB、循环神经网络构建量价融合股票选择框架。

- AI量化系列报告强调大规模数据处理与模型可解释性探索，反映技术向金融实战的积极渗透。

• 基金研究模块特别关注基金经理拥挤度、长期能力及跨境资金流，体现对基金长期价值与风险的关注。

团队通过“智研多资产配置+”平台等工具将理论和模型成果落地，提高研究的应用性和客户服务能力。联盟多场电话会及私享汇活动加强交流，促进投资者理解和策略使用。

报告整体态度积极，强调专业、创新与应用，是中信建投面向机构投资者发布的具有代表性的量化投研产品合集。 该合集未明确某一具体投资标的的估值或目标价，更多体现整体团队的研究力量与方法论总结。

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参考溯源

• 团队介绍及研究内容解读见第1-2页[page::1,2]

- 团队成员和专业背景信息见第2-3页[page::2,3]

• 研究成果与研究主题栏目见第3-4页[page::3,4]

- 投研工具和活动及免责声明见第4-5页[page::4,5]

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总结：

该报告的核心价值在于构建了一个涵盖宏观到微观、传统与AI融合的量化研究体系，并展示了一支高学历、多元背景的研究团队，具备创新和实用能力。对于机构投资者而言，是了解中信建投量化研究能力与方向的重要窗口，为后续具体策略选择和合作提供理论基础和信心支撑。

报告