【中国银河证券】“十五五”前瞻系列报告合集
本系列报告全面展望“十五五”期间中国宏观经济、金融改革、资本市场以及产业升级等多维投资机遇，涵盖宏观政策、金融开放、固收变化、消费升级、科技创新及先进制造等重点主题，强调新质生产力的战略价值和内卷反转带来的投资空间，为投资者提供系统化的前瞻性策略指导 [page::0][page::3][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]。
金融研报AI分析
金融工程社会招聘 | 开源金工魏建榕团队
本文件为开源证券金融工程团队2025年社会招聘启事，介绍岗位要求、团队背景及联系方式，重点强调招聘金融工程研究员，侧重资产配置与量化研究方向，团队成员具有深厚学术背景和丰富量化研究经验，致力于原创量化研究及金融工程领域突破，欢迎有志青年加入 [page::0][page::2]。
本文件内容为多页杂乱无序的HTML表格数据，主要涉及欧洲预选联赛相关的交易、盘口、赔率等碎片化信息，缺乏系统的分析框架和清晰的研报结构，无法获取有效的金融研究洞见，亦无具体投资建议或量化策略描述[page::0][page::7]。
【银河公用陶贻功】行业动态 2025.9丨国补回款提速，136号文下风电盈利优势显著
本报告聚焦2025年9月新能源行业动态，强调国补回款显著提速，推动新能源企业财报和估值双重修复；山东机制电价竞价显示风电较光伏具有明显盈利优势。报告分析传统火电、水电和核电潜在表现及投资机会，建议关注风电高占比及应收账款占比高的企业，揭示新能源行业发展新机遇与风险[page::0][page::1][page::2]。
【中国银河智造】十五五系列报告：具身智能天高海阔，人形破晓塑新局
报告聚焦具身智能作为人工智能的下一个浪潮，强调中国在政策支持、技术研发和供应链上的领先优势，指出2025年人形机器人迎来量产元年，市场规模预计2026年突破万亿，至2040年将接近3万亿元，建议关注产业链上下游具有核心竞争优势的企业。报告系统评估技术与市场发展格局，提出具身智能将成为新质生产力的重要引擎，推动产业和效率全面升级[page::0][page::1]。
【中国银河固收】专题 | 降息周期开启，4季度美债怎么看？
本报告深入分析当前美债市场在降息周期开启背景下的走势，详细梳理美债利率及各类中资美元债利差变化，结合美国通胀、就业等宏观数据，提出降息路径的多情景推演，预计年内美债收益率区间为3.5%至4.7%，并重点关注劳动力市场供需变化及通胀结构性因素对收益率的影响，为固定收益投资提供政策与市场参考。[page::0][page::1][page::11]
Online Multivariate Regularized Distributional Regression for High-dimensional Probabilistic Electricity Price Forecasting
本文提出了一种在线多变量正则化分布回归算法，能够高效建模德国日前电力价格的24小时联合概率分布。该方法结合了多变量分布回归与坐标下降和LASSO正则化，实现了高维协变量空间下的可扩展估计。实证研究表明，考虑价格的依赖结构显著提升了预测的校准度和准确性。同时，本文详细分析了在线与批量估计间的计算成本与预测性能权衡，并提供了高性能Python实现（ondil包）。该研究首次系统地实现了多变量概率电价预测的在线学习框架，具有重要的理论和实际应用价值。[page::0][page::1][page::3][page::15][page::33]
Robust risk evaluation of joint life insurance under dependence uncertainty
本文针对涉及寿命相关性的联合寿险产品，建立了考虑依赖不确定性的稳健风险评估框架。研究证明基于扭曲风险度量的风险评估函数对生存copula存在单调性，并通过设定以参考copula为中心的范数球不确定集，利用线性规划有效计算期望、VaR和ES的上下界。数值结果表明该方法能够展现风险评价对依赖结构不确定性的敏感性，且可改进传统基于已知信息的界限，提升定价和风险管理的保守性和鲁棒性 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::9][page::11][page::12][page::24]
Rolling intrinsic for battery valuation in day-ahead and intraday markets
本论文基于欧洲EPEX电力市场，针对电池储能系统在日前和盘中连续市场的套利交易进行了深入优化研究。采用rolling intrinsic方法，纳入流动性约束（买卖价差）以反映真实市场环境，系统分析多市场竞价策略的盈利性。结果显示，结合多市场的竞价策略显著优于单市场参与，且最大日循环次数限制对收益影响明显，灵活调配年循环限制能够释放额外价值 [page::0][page::1][page::4][page::12][page::18][page::19]。
FINCH: Financial Intelligence using Natural language for Contextualized SQL Handling
本报告提出FINCH，一个覆盖33个金融相关数据库的大规模财务领域Text-to-SQL基准数据集，包含292张表及75725条自然语言和SQL配对样本。此外，针对财务领域特有的SQL结构和执行容忍性，设计了FINCH评分指标，实现对模型性能更精准的衡量。基于此数据集，评估了多种大中小规模及推理专用模型，发现领域微调显著提升SQL结构和语义准确率，且FINCH指标能更细致地反映财务查询的实用价值。[page::0][page::1][page::2][page::4][page::5]
Multi-Scale Node Embeddings for Graph Modeling and Generation
本论文提出多尺度节点嵌入方法（MSM），实现了网络节点向量在不同层级下的统计一致性，保证了聚合节点嵌入等于其子节点嵌入之和。通过对荷兰工业部门输入输出网络（ION）和世界贸易网络（WTW）的多尺度分析，MSM在低维度嵌入下成功复现了三角结构等关键网络性质，且计算复杂度较传统单尺度模型大幅降低，为网络多尺度建模提供了理论和应用基础[page::0][page::1][page::3][page::4][page::11]。
BITCOIN AND SHADOW EXCHANGE RATES
本研究基于LocalBitcoins P2P交易数据，从微观交易层面构建基于比特币价格的影子汇率（SER），揭示其与官方汇率（OER）之间的偏差（BTC溢价）。研究表明，P2P市场中BTC溢价与区块链微观结构关联不大，但与BTC价格波动及回报显著相关。同时，国际资本管制和高额汇款成本等经济与监管摩擦，对溢价有显著影响，尤其在资本受限货币中升高BTC溢价几乎全额传递汇款成本。对于自由浮动汇率货币，BTC溢价还可短期预测官方汇率的贬值趋势，展现加密货币在跨境资本流动中的重要角色和市场预期功能 [page::0][page::6][page::13][page::15][page::16]
ROBUST DIVIDEND POLICY: EQUIVALENCE OF EPSTEIN-ZIN AND MAENHOUT PREFERENCES
本文在连续时间经济体系中，将投资者对贴现股利的Epstein-Zin偏好形式化为Epstein-Zin奇异控制效用，并证明其与Maenhout偏好的鲁棒股利政策等价，股利政策呈阈值策略特征，由Hamilton-Jacobi-Bellman变分不等式确定阈值。该研究实现了EZ效用的良定义性，揭示了投资者和公司执行者在信息不确定性和股利信号中的博弈，提出“信心信号”理论，为理解股利策略及其风险厌恶提供数学严密框架[page::1][page::2][page::4][page::10][page::15][page::42]。
One More Question is Enough, Expert Question Decomposition (EQD) Model for Domain Quantitative Reasoning
本文提出了Expert Question Decomposition（EQD）模型，针对领域专属的复杂量化推理任务设计了一种两步微调框架，通过生成简洁的支持性子问题提升大模型在金融领域问答中的表现，有效提升了多个金融问答数据集的准确率达0.6%至10.5%，且训练资源需求低、推理时开销极小，优于多种先进提示方法，表明单一关键子问题往往胜过冗长步骤指导 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::8]。
Mean-field theory of the Santa Fe model revisited: a systematic derivation from an exact BBGKY hierarchy for the zero-intelligence limit-order book model
本文系统地重新审视了Santa Fe模型的均场理论，基于统计物理的动力学理论（BBGKY层级），从精确的主方程出发推导出Boltzmann方程及其显式解析解。研究表明，所推导的均场解在市场订单提交强度小（μ小）时表现良好，而对于μ大时，部分指标（如扩散常数）均场理论存在局限。同时，纠正了Smith等人2003年的理论中的维度分析误差，理论结果解释了之前的启发式“影像法”解的数学基础，完善了零智力订单簿模型的理论框架 [page::1][page::5][page::13][page::15][page::18][page::19][page::20][page::23].
Convex Order and Arbitrage
本文基于二维Wasserstein距离表征的凸序理论，发展了最优概率测度优化算法，并构造基于恢复凸函数的模型无关套利策略。论文同时探讨了函数生成投资组合中的凸序与套利的潜在联系，提出了相关数值方法及数学理论基础 [page::3][page::4][page::23][page::25][page::31].[page::34]}
The centripetal pull of climate: Evidence from European Parliament elections (1989–2019)
本论文利用1989年至2019年的高分辨率气温数据和欧洲议会选举结果，实证发现异常温暖天气显著降低了政党意识形态分化，推动选民向更中间、自由主义和社会民主党派集中支持，同时致使右翼支持下降。党派宣言中气候议题权重的提升，印证了气候冲击通过提高环境议题政治重要性影响选举格局的机制。这表明气候变化冲击可能促使党派体系向中间聚合，削弱极端派系的影响力 [page::0][page::1][page::5][page::6][page::8][page::10]。
Equity Market Price Changes Are Predictable: A Natural Science Approach
本文提出基于自然科学方法的扩展Samuelson模型(ESM)，通过多时间尺度的净超额需求(NED)识别市场八个状态及六个价格方向信号，揭示股票市场价格波动的动态因果机制。ESM能有效预测市场峰谷及危机，如1987年黑色星期一，且对盘中波动具有高预测精度，为量化交易提供理论与实践基础，解释了长期难解的高频市场可预测性问题[page::0][page::3][page::5][page::6][page::14]。
Financial Stability Implications of Generative AI: Taming the Animal Spirits
本文通过实验室风格的实验，利用大语言模型复制经典股市羊群行为研究，发现AI代理相比人类展示更为理性的交易决策，表现出更强的私人信息依赖而非跟随市场趋势，减少了价格泡沫的形成。优化引导的AI代理会在特定情况下做出理性羊群行为，但仍可能对金融稳定构成影响。此外，AI决策并非完全面向逻辑，带有一定人类偏见，提示大量AI使用对金融市场稳定性的复杂影响，是理解AI对未来金融风险的重要微观基础研究[page::0][page::4][page::5][page::28]
Can Machine Learning Algorithms Outperform Traditional Models for Option Pricing?
本研究系统比较了神经网络、随机森林和CatBoost与传统期权定价模型（Black-Scholes和Heston模型）在合成及真实市场数据上的表现。结果显示，机器学习模型尤其是神经网络和CatBoost，能够有效捕捉复杂、非线性关系，在多种定价误差指标上显著优于传统定价方法，表现出更强的适应性和实用性。此外，机器学习模型在实际市场数据中兼具高精度和低延迟预测优势，显示出应用潜力[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]。
