金融研报AI分析

国泰海通｜电新：青海储能容量电价出台，114号文后全国首单

本报告解读青海省关于发电侧容量电价（114号文后首个省级细则）并测算了4h储能的容量补偿（约153.77元/kW·年）与经济性（在0.35元/度电价差下资本金IRR≈9%），结合1月大幅新增装机数据，判断全国推行后2026年储能需求将大幅增长并建议增持储能板块 [page::0]

本报告基于风险平价与ES-风险平价两类战略基准，构建月度调仓的“宏观打分”战术层，对12类可交易ETF进行打分并定向调权，旨在实现年化收益≥6%、年化波动≤5%、最大回撤≤5%及较高收益/回撤比的绝对收益ETF组合。回测（2017-01-01至2026-02-13）显示：在高/中/低三档权重调整规则下，宏观打分策略显著提升组合收益，且以全球大类资产为标的的高风险调整组合年化收益可达约10.8%（且最大回撤控制在约-3.4%），ES风险平价在控制回撤和波动方面表现更优。[page::0][page::19]

国泰海通 · 宏观聚焦｜美债利率：挑战5%？—— 全球流动性“潮汐”研究二

本报告从美国地产视角出发，认为在K型分化下地产为观察通胀与需求转折的“瞭望塔”，住房可负担性虽处历史低位但仍可通过降息或房价回落显著改善，且住房通胀领先整体服务通胀约18个月；在通胀预期与降息预期同时存在的背景下，市场对美元信用产生疑虑，长端锚定通胀上升至约2.4%，10年美债存在突破4.5%，甚至挑战5%的风险 [page::1][page::11]

基于胜率与盈亏比的行业博弈策略概率驱动的行业轮动决策框架【华福金工·李杨团队】

本报告提出以“胜率（24m）×盈亏比”为核心的概率博弈框架，通过测算行业历史胜率、盈亏比与期望赔率来筛选具备长期正期望的行业，并引入逆周期记忆机制以保留反转潜力行业；在权重分配层面借鉴凯利（Kelly）思想对入选行业进行归一化差异化配权，回测显示引入综合盈亏指标与凯利权重后策略年化超额收益显著改善且收益路径更平滑 [page::0][page::2][page::5][page::6]

由创新高个股看市场投资热点

本报告以“250日新高距离”为核心指标，定期跟踪创出250日新高的个股、行业与概念板块，揭示市场领涨板块与热点分布，并在此基础上构建“平稳创新高”股票池（结合分析师关注度、相对强弱、股价路径平滑性与趋势延续性）以便捕捉趋势延续与行业轮动机会；截至2026-02-27，共1370只股票在近20个交易日内创出250日新高，制造与周期板块创新高个股最多，科技板块入选平稳创新高股票最多 [page::0][page::6]

【金融工程】私募管理人调研系列（八）：科技周期双轮驱动，自由现金流构筑防守

本报告基于对多家私募管理人的调研，总结出节前贵金属高波动的传导、节后权益市场“科技+周期”双主线的共识，以及自由现金流策略在哑铃型配置中兼顾防御与成长的优势；同时指出头部量化正向端到端深度学习与风险体系高频化演进以应对长期结构性机会与短期波动风险 [page::0]

OpenClaw赋能智能投研论坛（北京站）

本资料为国金金融工程团队发布的活动议程与技术宣讲概要，聚焦OpenClaw在智能投研场景的落地方案与演示，包括个人投研助理搭建（本地部署、邮件自动发送、网络信息抓取与报告自动撰写）、投研框架重构（公告整合推送、个股深度分析与研报复现）以及金融路演PPT自动生成与Agent发布等实操内容，会议面向国金证券客户的高资质投资者开放并列明时间与地点安排 [page::0][page::1][page::2]

【西南金工】平安基金刘榕俊调研交流

本资料为西南金工组织的平安基金基金经理刘榕俊调研交流邀请与团队介绍，包含参会时间/方式（线上腾讯会议及线下平安金融中心）、报名二维码、主要研究团队与分析师资质说明及合规承诺，旨在为专业投资者提供与基金经理直接交流的机会与背景信息 [page::0][page::1][page::2][page::4]

Stochastic Control Problems with Infinite Horizon and Regime Switching Arising in Optimal Liquidation with Semimartingale Strategies

本文研究带有随机系数与状态切换的无限时域最优控制问题，采用三组无限时域BSDE系统刻画值函数与候选最优策略，建立了一类具有随机Lipschitz驱动且系数非有界的多维无限时域BSDE存在性理论，并由此证明控制问题良定与在额外条件下最优策略的存在与唯一性 [page::0]

Is There a Secular Decline in Disruptive Patents? Correcting for Measurement Bias

本文检验并纠正 Park et al. (2023) 关于专利“破坏性”（CD 指数）长期下降的结论，指出作者对1976年前被引专利的截断和对专利申请引用的排除导致显著测量偏差；修正后发现：88% 的平均 CD 指数下降可由截断偏差解释，且在考虑申请引用后高度破坏性专利数量自2008年后有所上升，提示不能据原结论轻易制定干预性政策 [page::0][page::4][page::11]

Large Language Models as Simulated Economic Agents: What Can We Learn from Homo Silicus?

本文提出将大型语言模型(LLMs)视为“模拟人类”的Homo silicus，可通过赋予偏好/信息与人格等进行大规模“在硅中”实验以探索经济行为；文章在五类经典经济实验（公平感、社会偏好、现状偏差、复杂性与前景理论、最低工资下的雇佣替代）中复现或扩展了关键人类行为模式，并提供可复现的开源工具与校准方法以提高对人类数据的拟合与外推能力 [page::0][page::5].

Preference Analysis Using Random Spanning Trees: A Stochastic Sampling Approach to Inconsistent Pairwise Comparisons

本文提出将配对比较中的不一致性视为偏好不确定性的来源，通过生成所有基于生成树（spanning trees）的可行优先向量并保留其分布，从而用概率化指标（Pairwise Winning Indices, Rank Acceptability Indices）量化偏好稳健性；为解决生成树组合指数爆炸问题，提出基于随机游走（uniform random spanning trees）采样的统计框架，并给出样本量公式 It(λ,C)=Z_C^2/(4λ^2) 以满足精度与置信度要求，方法兼容不完全比较矩阵并在学校选择与电信骨干网案例中验证其可扩展性（在电信案例中用约20,000次抽样估计了21.7B组合的偏好分布）[page::0][page::17][page::21]

Toward Expert Investment Teams: A Multi-Agent LLM System with Fine-Grained Trading Tasks

本文提出一套层级多代理LLM交易框架，通过将投资分析拆解为细粒度常规任务（而非粗粒指令）来提升推理质量与可解释性，并在TOPIX100的市场中以时间泄露受控的回测验证显示，细粒度任务设计显著提高了风险调整后收益与信息传导效率，且技术因子在性能提升中起主导作用 [page::0][page::6]

The Inference Bottleneck: Antitrust and Neutrality Duties in the Age of Cognitive Infrastructure

本论文提出“认知基础设施（cognitive infrastructure）”概念，指出当大规模推理成为下游应用的瓶颈输入时，垂直整合的推理提供者可以通过非价格差别化（QoS、特性门控、路由/默认选择）实施排他或抬高竞争对手成本，并提出“中性推理（Neutral Inference）”的可审计义务框架：QoS 同权、路由透明与类 FRAND 非歧视条款以维护可竞争性 [page::1][page::2]

A Learning-Based Hybrid Decision Framework for Matching Systems with User Departure Detection

本文提出一个面向动态匹配市场（如换肾、货运等）的Learning-based Hybrid决策框架：通过滚动窗口收集用户离开（sojourn）数据、拟合对数正态离开分布(μ,σ)、用预训练的MLP二分类器基于损失容忍阈τ在Greedy与Patient两类匹配策略间自适应切换，从而在仅承担小幅匹配损失的前提下大幅降低等待时间与拥堵，实证与理论均证明框架能在两类极端策略之间平滑插值并提供可调节的权衡（包含算法伪代码与数值仿真）[page::0][page::12][page::16]

本报告原文及图表暂无法访问，无法提取标题、发布机构、发布日期和具体数据。请补充完整的 markdown 原文或图片列表（包含图表/表格截图），以便进行完整的内容抽取、图表选择与量化策略分析。[page::0]

本报告原文及图表当前不可访问，无法提取具体分析结论与数据细节。请补充可访问的研报全文与所有图表文件后，方可生成包含因子构建、回测结果与投资建议的完整摘要与可溯源结论。[page::0]

大模型在量化选股中的实战应用

本次线上会议/报告围绕“大模型在量化选股中的实战应用”，覆盖低频量价因子的挖掘与优化、基本面因子探索与高频因子代码直写、以及调研文本情绪指标构建与实战应用等主题，为将大模型与因子选股流程结合提供方法论与工程实现参考 [page::1].

【山证通信】周跟踪（20260209-20260215）：国产大模型春节档密集推新，NPO和柜内光3月重点关注

本周报告总结：国产大模型（如GLM-5、M2.5等）春节档密集推新并加速C端流量争夺，导致算力需求短期激增并推动国产推理芯片与Scaleup光（NPO/CPO）等上游设备的投资节奏加快；此外，光缆/海缆与液冷等细分板块短期表现领先，建议关注国产GPU链与光引擎与柜内无源相关标的以把握结构性机会 [page::0][page::1][page::3]