High order universal portfolios
本文提出递归构造的高阶通用组合（HOUP），扩展Cover的通用组合方法，理论证明高阶组合区别于一阶组合且可破除时间置换不变性。利用扰动连续时间模型，证明二阶组合Sharpe比率优于一阶组合。多组实际历史数据回测表明，高阶组合普遍优于传统通用组合，展示一定套利机会[page::0][page::1][page::4][page::8][page::13][page::15][page::22]。
金融研报AI分析
Virtual Trading in Multi-Settlement Electricity Markets
本文构建了一个双阶段供应函数均衡模型，分析了虚拟交易如何影响多结算电力市场的价格效率和交易量配置。研究发现，虚拟交易可消除日前市场与实时市场的价格差距，但无法保证交易量的一致性，负荷服务实体的策略性低估需求仍然存在。模型并结合加州和纽约独立系统运营商的实证数据予以验证，确认虚拟交易有效提升市场效率。[page::0][page::3][page::22][page::23][page::24]
A Multi-Task Evaluation of LLMs’ Processing of Academic Text Input
本报告设计了一个系统的多任务评估框架，针对学术文本输入，全面考察大型语言模型（LLMs）在内容再现、比较、评分及反思四大任务上的性能。以谷歌Gemini为测试对象，使用信息系统领域246篇高质量论文，结果显示：LLM在摘要及关键词生成上表现出可接受的可靠性，但在文本排序时的可扩展性较弱，评分具有偏倚且判别力不足，质性反思虽自洽却缺乏洞见。综合内外部指标和人类评价，这些限制在多种提示语下均具鲁棒性，提示当前LLM辅助学术同行评审存在显著不足，且不推荐不加限制地应用于完整的同行评审流程[page::0][page::5][page::17][page::19][page::21][page::25][page::28]
Optimal Portfolio Construction - A Reinforcement Learning Embedded Bayesian Hierarchical Risk Parity (RL-BHRP) Approach
本文提出了RL-BHRP方法，将贝叶斯分层风险平价与强化学习结合，实现跨行业和个股的动态风险分配。在2012-2025年美国股票市场中训练并测试，RL-BHRP在测试期实现了约120%的累计收益，年化收益超过静态基准，兼顾了分散性和交易成本，实现了更强且稳定的长期表现[page::0][page::10][page::14][page::15]。
Conformity: Resolving the Trade-Off Between Performance and Synchrony in Multi-Unit Organizations
本研究围绕多单元组织中集中化与分权之间的权衡问题，提出单位经理通过同伴行为的内在趋同性及促进知识共享的文化与沟通渠道，可解决绩效与组织同步性间的传统冲突。基于代理模型和不同通信网络结构的模拟结果表明，在特定条件下，分权不仅提升了单元绩效，也增强了组织同步性，摒弃了两者不可兼得的传统观念。该研究拓展了多单元组织管理的理论框架，为提升绩效与同步性提供了新的路径 [page::0][page::1][page::4][page::16][page::19][page::21][page::22]
The European Union Deforestation Regulation: The Impact on Argentina
本报告利用动态可计算一般均衡模型，分析欧洲联盟森林砍伐法规（EUDR）对阿根廷经济的影响。报道估计被法规覆盖的出口额约60亿美元，其中仅2.84%不合规，尤以大豆和牲畜生产链受影响最大。模拟结果显示，法规实施后阿根廷GDP平均下降0.14%，非合规生产将显著减少，带动森林砍伐量减少2.45%和温室气体排放减少0.19%。合规产品的合规成本可能进一步影响出口，造成更大影响。[page::0][page::2][page::4][page::19][page::20][page::25]
Incorporating an economic approach to production in a health system model
本文基于坦桑尼亚拉昂塞（TLO）多疾病卫生系统模型，融合经济学生产理论，对医疗健康系统中的人力、资本和消耗品资源限制进行建模，采用勒ontief生产函数描述资源之间的配比关系，模拟资源放松对健康结果的潜在影响，揭示通过优化医疗人员出勤率和资源配置可提升整体健康产出20%以内的空间[page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::9].
Tokenize Everything, But Can You Sell It? RWA Liquidity Challenges and the Road Ahead
本论文聚焦现实世界资产（RWA）代币化的流动性挑战，通过对多种资产类别的大规模链上数据与实证分析，揭示了代币化资产普遍存在的转手率低、持有周期长、投资者参与度有限等问题。研究指出法律、监管、市场结构及技术障碍是造成流动性受限的主要原因，提出了混合市场结构、激励机制、透明定价和合规创新等多维度改进路径，以推动代币化资产实现真正可交易性和流动性提升[page::0][page::4][page::7][page::9][page::11][page::12]。
From fair price to fair volatility: Towards an Efficiency-Consistent Definition of Financial Risk
本文提出以Hurst-Hölder指数作为金融风险的补充度量指标，克服传统波动率的局限性。基于多分数随机指数过程（MPRE）理论，本文建立波动率与局部路径正则性之间的解析关系，实现对“公平波动率”的定义，并通过对九大股票指数的实证验证，揭示金融市场中效率与非效率阶段的动态特征，为风险度量和市场效率提供新的理论框架与实证支撑 [page::0][page::5][page::15][page::17][page::19][page::21].
“量价淘金”选股因子系列研究（八）逐笔买卖差异中的选股信息 ——条件成交不平衡因子
本研究基于A股逐笔成交数据，构建并优化了“条件成交不平衡因子”。通过划分孤立及非孤立成交，实现了对买卖单不平衡信息的深度挖掘，纯净反转残差非孤立成交不平衡因子在去除行业及风格影响后，年化信息比率达3.05，10分组多空对冲年化收益21.54%，最大回撤仅6.88%，表现稳健且显著优于基础因子。[page::0][page::3][page::8][page::10][page::14]
Stealing Accuracy: Predicting Day-ahead Electricity Prices with Temporal Hierarchy Forecasting (THieF)
本报告提出了时间层级预测（THieF）方法，通过对小时、区块及基准负荷电价的预测进行协调，显著提升德国电力市场日内价格预测准确度，误差降低幅度最高达13%，且适用多种模型架构，推荐在实际预测中应用该方法 [page::0][page::1][page::2]。
AlphaAgents: Large Language Model based Multi-Agents for Equity Portfolio Constructions
本文提出了基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统AlphaAgents，用于股票研究与组合构建。系统包含基本面、情绪和估值三类专业智能体，能够协作并进行多轮辩论以达成投资共识，有效缓解认知偏差和模型谬误。通过对15只科技股的实证回测，结果显示多智能体组合在风险中性环境下优于单一智能体及基准组合，体现了多智能体融合短期情绪与长期基本面信息的优势，为量化投资策略提供创新方法和实践路径[page::0][page::1][page::4][page::5][page::6][page::7]
Note on Selection Bias in Observational Estimates of Algorithmic Progress
本报告针对Ho et al. [2024]关于语言模型算法进步的估计方法，指出由于计算资源选择内生于算法质量可能存在选择偏差，导致算法进步率被高估。通过理论推导及蒙特卡洛模拟验证，发现正相关时算法进步被低估，负相关时被高估，实际估计值可能偏离真实值近九倍。报告建议采用实验法或工具变量解决内生性问题[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
A $4\%$ withdrawal rate for retirement spending, derived from a discrete-time model of stochastic returns on assets
本文通过简单的离散时间随机资产回报模型，推导出退休资金安全取用率的近似闭式表达式。核心参数$\gamma$结合了消费增长率及资产回报的前四阶矩，定量解释了经典4%规则的合理性及其对投资组合波动性、消费增长、长寿风险和资产杠杆的敏感性。模型结果支持对以标普500为主的股票组合适度加杠杆，历史模拟验证杠杆策略可提升安全取用率至6%以上，体现了杠杆对退休消费规划的重要影响 [page::0][page::2][page::6][page::9][page::11]。
Prompt-Response Semantic Divergence Metrics for Faithfulness Hallucination and Misalignment Detection in Large Language Models
本文提出了一种轻量级的语义偏差度量框架（Semantic Divergence Metrics, SDM），用于检测大型语言模型（LLM）回答中的忠实度幻觉（confabulations），即回答与输入语义严重偏离导致的错误。SDM通过多重等义改写提示和对应的多次回答，构建联合句子嵌入聚类，测量提示与回答的主题分布差异，结合Jensen-Shannon散度和Wasserstein距离，形成综合的语义不稳定性评分$S_H$，显著优于传统语义熵方法，且辅助KL散度揭示生成内容的语义探索程度，最终构建“语义盒子”框架分类不同类型的回答行为，能有效识别稳定的事实回复、解释性回答、创造性生成以及危险的自信错觉。大量实验验证了方法对多种提示类型的响应稳定性和语义一致性的敏感度及诊断能力[page::0][page::1][page::11][page::15][page::17][page::20]
Optimal Capital Deployment Under Stochastic Deal Arrivals: A Continuous-Time ADP Approach
本报告提出一种连续时间近似动态规划（ADP）方法，解决基金管理中面对随机投资机会的资本部署最优策略问题。通过对投资规模与回报的相关对数正态分布建模及非齐次泊松过程模拟机会到达，设计动态接受门槛，实验证明该策略在多次模拟中优于固定门槛基线，提升了投资组合内部收益率，具有实用意义和较强的理论价值 [page::0][page::1][page::2]。
Uniqueness and Existence of Linear Equilibrium with a Constrained Trader
本文研究了一类离散时间金融市场中的受约束交易者线性均衡结构，证明该均衡结构唯一由两个状态变量决定，且存在符合该结构的线性均衡。该结果支持连续时间模型对应均衡的唯一极限性质，并为以往经验及数值研究提供理论基础[page::0][page::1][page::3][page::5][page::10]。
Common Idiosyncratic Quantile Risk
本论文提出并实证分析了共同特异性分位数风险因子，该因子揭示了资产收益分布中不同分位数的非线性风险共性。研究表明，分位数风险因子与传统波动率及下行风险因子存在显著区别，且对市场收益具备预测能力。实证结果显示左尾风险因子在资产定价中具有显著风险溢价，而右尾未表现出类似效应，支持了投资者对下行风险敏感性的结论。[page::0][page::3][page::12][page::20][page::31][page::37][page::46]
CATNet: A geometric deep learning approach for CAT bond spread prediction in the primary market
本报告提出CATNet框架，利用关系图卷积网络（R-GCN）捕捉灾难债券市场的规模无关网络结构，实现对初级市场风险溢价的高效预测。CATNet显著优于随机森林基准模型，且引入网络中心性等拓扑特征显著提升预测精度。解释性分析表明网络特征反映了发行人声誉、承销商影响和风险集中等行业直觉，揭示了风险价差的重要驱动因素，为灾难债券价格建模提供了新范式[page::0][page::2][page::10][page::25][page::33]。
ContestTrade: A Multi-Agent Trading System Based on Internal Contest Mechanism
本论文提出ContestTrade，一个基于多智能体内部竞赛机制的交易系统。系统由数据团队和研究团队组成，通过实时市场反馈持续评价和选择表现优异的代理，提升系统鲁棒性和适应性。实验证明该方法显著优于多种基线策略，实现52.8%的累计收益和3.12的夏普比率，同时有效控制最大回撤。关键机制包括零智商交易者对因子的量化估值及基于LightGBM的短期表现预测，有效管理LLM上下文限制，实现信息有效聚合和交易策略动态调整 [page::0][page::3][page::5][page::6]。
