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金融研报AI分析
从Gemini到英伟达：AI竞争转向应用落地-计算机行业“一周解码
报告认为，谷歌Gemini 3标志生成式AI进入“任务智能体”时代，投资焦点由底层算力向高频刚需应用落地转移；英伟达Q3强劲业绩验证AI应用落地驱动产业链爆发增长，为长期投资提供支撑；闻泰科技围绕安世半导体的控制权争议与公司债/股权变动作出回应，需关注治理与政策风险 [page::0]
房地产行业第47周周报（2025年11月15日-2025年11月21日）-本周新房二手房同比降幅均收窄；郑州拟推行房屋体检制度
本周（11/15-11/21）40城新房成交面积环比+6.5%但同比仍降31.5%，二手房18城环比+3.6%、同比降18.2%；新房库存微增但同比下降，去化周期环比缩短、同比延长；土地成交量价双降但环比放大，溢价率明显走低；房企债券发行回升但同比仍大幅下降。政策方面推动城市更新与房屋体检等制度创新，短期内市场面临基数与资金压力，中长期政策优化空间打开，建议关注稳健城市与新业态商业地产等三条主线投资机会 [page::0]
直播预告 | “志在广铂，钯定乾坤”—— 铂钯期货上市系列直播（11/26 15:30）
本篇为国泰君安期货发布的铂钯期货/期权上市系列直播预告，介绍直播时间表与主讲分析师，重点包括期权合约规则解读、产业套保与套利策略（含单边、跨期、跨品种）、以及波动率交易思路，旨在为产业客户与专业投资者提供上市初期的锁价与套利布局参考 [page::0][page::1][page::2]
广期所中小投资者服务系列培训(第四期)
本次直播预告介绍了广期所中小投资者服务系列培训（第四期）的时间安排与三场主题：期货风险控制制度与风险防范、碳酸锂期货/期权合约规则、以及锂产业现状及影响因素，为中小投资者提供合规教育与品种规则解读 [page::1][page::2]
专题报告 | 钢铁需求变化跟踪——产业供需双弱，驱动或来自宏观
本报告跟踪钢材需求变化，认为当前呈现“产业供需双弱”特征（地产、新开工、制造与基建部分指标走弱），短期内驱动更可能来自宏观政策与资金面的变化而非产业自发恢复；货币与信贷端虽有宽松动作（LPR下调、降准与特别主权债），但资金到实体的传导与需求端恢复仍存不确定性，短期刺激概率有限。[page::0][page::1]
专题报告 | 美国寒潮对炼油产业的影响
本报告评估美国产生的寒潮如何通过提升采暖需求(HDDs)、触发电网负荷/断电、降低装置效率及引发输运冻结/结蜡等路径，对炼厂产能与成品供应产生冲击，重点指出PADD2（中西部）与PADD3（墨西哥湾）为高暴露区，若寒潮南下将使局部炼能出现大规模减产并加剧成品油短缺风险 [page::1][page::2][page::3]
【广发金工】fimage因子年内指增超额新高：Alpha因子跟踪周报（2025.11.21）
本周报介绍广发金工构建的Alpha因子数据库及若干代表性因子（深度学习因子、DL_1、fimage等）的Index-enhancement回测表现，报告显示fimage在今年以月度换仓的指数增强策略于多项中证/沪深指数上实现显著超额（如中证A500、中证800等），同时深度学习因子（agru_dailyquote、DL_1）长期RankIC与历史胜率均表现优异，支持其作为选股alpha来源；模型与回测采用月度换仓、行业/市值/个股偏离约束及双边交易成本假设，结论基于历史样本回测，存在市场结构与政策变动风险 [page::0][page::1][page::7].
【华鑫电力设备|行业周报】全栈式软硬件构筑谷歌AI生态护城河，关注产业链公司投资机遇
报告认为谷歌通过自研Trillium TPU（v6/v7）、超大规模集群与顶尖大模型（Gemini 3）实现从芯片到应用的垂直整合，构筑难以复制的全栈AI生态，直接拉动服务器、光纤、液冷、电源、PCB等硬件及广告服务需求；结合电力设备与光伏/储能行业基本面，报告给出板块“推荐”评级并列出若干受益公司与盈利预测 [page::0][page::1][page::2]
锑价下跌半年后反弹，看好锑板块—有色金属行业周报
本周有色金属周报指出：在美联储内部对12月降息分歧较大的背景下，贵金属获得避险与利率预期支撑，铜铝价格短期震荡，锡供需两弱高位盘整，而锑因贸易商库存低与冶炼厂限量销售导致供给偏紧，价格自下跌半年后出现反弹，维持锑板块投资建议“推荐”[page::1][page::2]
华鑫量化策略|量化周报：等待企稳，离底不远
本周报告基于“抄底指标仪表盘”（覆盖美国流动性、货币政策、银行间利率、日元融资利率、衍生品/技术面、信用风险等22项指标）判断：已有12项提示已达底部、6项在“无经济危机”前提下亦接近底部，整体占比约81%，表明市场或接近阶段性底部，建议耐心等待波动率回落、超配价值红利并关注已超卖板块（港股、A股消费/金融等），同时给出跨市场仓位建议（美股/港股偏高、A股/十债中等、日股降低等）[page::0]
短期不必过度悲观——资产配置周报
本周研报通过国家资产负债表视角判断中国仍处于边际缩表进程，实体部门与政府负债增速继续下行，货币政策配合以保持宏观杠杆稳定，资金面总体收敛但短期有反弹迹象；在此框架下，股债性价比偏向债券，权益风格偏向价值，首选配置为久期（长债）+价值类权益，短期不必过度悲观并建议以上证50（80%）+中证1000（20%）为宽基轮动核心配置方案 [page::0][page::3][page::4]
【华鑫宏观策略|周度策略】海外流动性有望修复，A股震荡反弹可期
本周报告聚焦海外流动性紧张由TGA与储备金约束引发的市场波动，并判断若TGA余额在月底前回落将缓解流动性压力、利好美股与风险资产回升；国内方面因财政支出回落与LPR按兵不动，年底货币财政协同可能成为A股反弹催化剂，短期建议关注超跌科技与低位消费的配置机会，同时关注ETF与公募资金流向作为风格切换的信号 [page::1][page::2][page::5]
Mathematical Politics
本文建立以信息流为核心的政治信息数学模型，将信息与噪声视作时序信号，提出xi_t = σ X t + ε_t类型的信息模型并由此推导出选举概率、贝叶斯更新动力学、虚假信息影响及其对策，同时引入非交换通信/量子认知框架解释看似“非理性”的认知现象，为政治传播与反虚假信息提供可量化工具 [page::14]
Inverting the Markovian projection for pure jump processes
本文提出并构造了纯跳过程情形下的Markovian projection反解方法，基于Cox构造结合不动点理论（Banach与Schauder），证明了对计数过程及一般离散跳幅过程存在能匹配一维边缘分布的局部随机强度（LSI）模型，并讨论了唯一性与推广条件，为CDO类信用衍生品的精确标定提供数学构造工具 [page::0]
Unified GARCH-Recurrent Neural Networks in Financial Volatility Forecasting
本文提出一种将GARCH(1,1)波动率更新嵌入RNN单元（GARCH-GRU 与 GARCH-LSTM）的统一框架，实现了可解释的经济学参数保留与神经网络的非线性时序学习。实证上，在三个美股指数的严格滚动窗外样本测试中，嵌入式GARCH-RNN在MSE、MAE、SMAPE及OOS R^2等多项指标上均显著优于经典GARCH、流水线式混合模型和Transformer，且GARCH-GRU在精度-效率权衡上最优（训练速度约为GARCH-LSTM的1/2.76），在压力期（COVID-19）仍保持良好VaR校准与Pinball损失表现，表明该统一设计在准确性、可解释性与鲁棒性间取得平衡 [page::0][page::14][page::20][page::23]
The Market Maker’s Dilemma: Navigating the Fill Probability vs. Post-Fill Returns Trade-Off
本文基于在Binance比特币永续合约上的大规模实时下单实验（>200k最小订单），系统揭示“maker填单概率”与“填后短期收益”之间存在显著负相关：高填单概率往往伴随不利的后续回报，反之亦然；基于队列大小、队列位置可高度可预测填单概率（回归R²≈0.946），但要将此可预测性转化为可交易的正收益需要构建复杂的“反转（reversal）”信号并在严格阈值下执行才可获得经济显著的改善 [page::0][page::14][page::29].
Set risk measures
本文提出“集合风险度量（Set Risk Measures, SRMs）”的理论框架，将风险度量的定义域从单一随机变量推广到非空、闭且有界的随机变量集合，并给出基于常规公理（单调性、平移不变、凸性、正齐次和最坏情形有界性）的刻画与接受集对应关系；主要技术贡献为对凸 SRM 的对偶表示——通过在对偶单位球上使用正则的 τ-可加测度给出表述，从而将集合域嵌入到有界连续函数空间并实现可解释的概率化表示，且阐明了有界 Kuratowski 收敛在此表示中的关键作用 [page::0][page::3][page::16].
The long-term impact of (un)conditional cash transfers on labour market outcomes in Ecuador
基于厄瓜多尔2008/2009社会登记与2024年社保记录，采用回归不连续设计（RDD），研究发现儿童时期符合人类发展补助（HDG）资格可显著提高约15年后进入正式部门工作的概率，局部平均强度边际意向处理效应约为3.7个百分点（相对提升约12.7%），并通过教育等人力资本积累渠道起作用 [page::0][page::19][page::23].
HYBRID LSTM AND PPO NETWORKS FOR DYNAMIC PORTFOLIO OPTIMIZATION
本报告提出一种将LSTM预测与PPO深度强化学习相结合的混合投资组合优化框架，该框架在2018–2024年多资产周频数据上进行回测，结合Top-K稀疏化投组构建与交易成本调整评估，结果显示混合模型在年化收益和回撤恢复能力上优于单一模型与被动基准，从而证明预测驱动的策略能显著提升强化学习分配的收益性与稳健性。[page::6][page::7][page::9]
