普天科技依托央企背景及通信领域技术积淀，以专网通信与智能制造为核心，布局卫星互联网及空天算力领域，深度参与“三体计算星座”及“星缆计划”，构建空天地一体化信息体系，抢占新基建太空算力赛道。公司具备专网通信行业领先地位及特种PCB、高端晶振的国产替代优势，未来成长空间广阔。风险包括卫星建设及关键器件研发进展等不确定因素[page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
本报告系统梳理了海外宏观对冲基金的发展历程和主流策略演变，重点介绍桥水基金的策略体系与风险管理，解析海外资方对宏观对冲基金的配置逻辑，指出宏观对冲策略在资产组合中的分散化和风险调整回报价值，为机构投资者提供策略定位与投资参考 [page::0]
本报告解读郑州商品交易所铁合金期货业务细则修订意见，主要围绕交割流程优化、质检分工调整、风险补偿机制完善及基准标准更新，旨在提升期货市场服务实体经济能力，增强合约流动性和交割品质量标准的现代化水平，助力产业链健康发展 [page::0]。
本报告深入解读“十五五”规划对电子通信行业的影响，强调科技创新核心地位及半导体产业链关键环节的攻关突破。重点关注芯片设计、晶圆制造、设备及材料国产化进程，以及AI和6G等前沿领域的投资机会。通过财务数据和公司盈利预测，展望行业景气度提升和国产替代加速趋势，为投资决策提供有力支持 [page::0][page::1][page::2]。
本报告聚焦食品饮料及商社行业，重点分析茅台换帅对板块的影响及行业财报披露期表现，涵盖白酒、大众品、饮料、休闲食品等多个细分领域。报告指出白酒需求处于磨底阶段，渠道库存虽有所去化但仍高企，预计年底压力影响批价趋势，推荐品种涵盖贵州茅台、五粮液等龙头及优质弹性个股。大众品和饮料板块表现修复，预制菜、能量饮料等细分市场增长显著。整体维持行业“推荐”评级，并详细列出重点关注公司估值与盈利预测，为投资者提供系统化的行业及标的参考[page::0][page::1][page::2][page::4][page::6][page::7]
本周电子行业表现强劲，存储板块因AI驱动需求激增开启涨价大周期，DRAM和NAND价格同比大幅上升，供需关系明显改善。二十届四中全会强调科技自立自强，国产AI算力设施加速突破，国产芯片产业链迎机遇。报告详细分析海外及台湾电子产业指数走势，芯片和面板价格趋势，消费电子、汽车电子行业动态。重点推荐包括兆易创新、寒武纪、澜起科技等龙头公司，行业盈利预期乐观，风险提示聚焦中美贸易及技术限制等因素。[page::0][page::2][page::4][page::8][page::10][page::13][page::17]
本报告聚焦人工智能领域最新动态，重点介绍DeepSeek团队开源的DeepSeek-OCR模型，该模型通过“上下文光学压缩”实现比传统OCR更高效的视觉与文本信息融合，显著提升理解能力；同时深度解析OpenAI新发布的AI浏览器ChatGPTAtlas，展示其深度融合AI助手、浏览器记忆与智能体功能的核心创新，及医疗AI公司OpenEvidence完成2亿美元C轮融资，加速智能临床决策支持应用落地，展望AI产业链发展与重点关注个股[page::0][page::2][page::6][page::10][page::13][page::14]
本行业周报分析了中美经贸谈判达成初步共识的宏观利好对白银、铜、铝价格的积极影响，并结合全球及中国宏观经济数据、贵金属和有色金属库存、价格走势及下游开工率，深度解读金属市场现状与趋势。重点推荐黄金、铜、铝、锡、锑等行业的相关上市公司，为投资决策提供参考。同时对风险因素进行提示，助力投资者把握行情风险 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]
本招聘公告详细阐述方正金工金融工程团队的实习岗位职责、任职要求及实习收获，涵盖量化研究、基金研究等多个方向，旨在吸引理工和金融专业硕士生投身量化投资及金融研究实务，提升投研能力和职业技能，为未来职业发展奠定基础[page::0][page::1]。
本报告为方正证券研究所发布的2026年度策略会暨上市公司交流会邀请及议程，重点聚焦总量管理与ETF投资主题。会议汇聚多位量化投资与ETF领域专家，涵盖指数增强、资产配置、量化CTA、衍生品量化等多个量化投资方向，为投资者提供前瞻性的资产配置思路和量化策略研究成果。报告还罗列了丰富的量化策略研究成果与基金评价研究，体现了方正证券在量化投资与基金研究领域的深入布局与持续创新 [page::0][page::1][page::6]
本报告聚焦国内外ESG政策与市场动态，深度分析绿色转型加速背景下低碳赛道资金流动与结构性机遇。报告指出国内顶层设计强化绿色转型，主要ESG指数表现稳健，碳市场活跃，低碳支撑板块获得资金净流入，且ESG事件总量回升，绿色产品与战略合作议题活跃，反映产业链绿色转型动力持续增强[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
本报告以多维资金流指标为核心，涵盖公募基金、ETF、融资融券、北向资金及高频订单资金流，系统构建了18个资金流因子并融合为综合资金流指标。基于该因子构建的选股策略在多个宽基指数股票池中均取得显著且稳健的正向超额收益，显示资金流因子补充了传统风格因子的不足，具备独特的市场行为捕捉能力与稳定的Alpha贡献[page::0][page::23][page::24]。
本文提出一种结合大型语言模型（LLM）与强化学习（RL）的混合框架，通过LLM生成高层交易策略指导RL代理执行。实验证明，经过精心设计的提示语提升了策略收益率和风险调整指标，LLM引导的RL代理的夏普比率显著优于传统RL，表明LLM在金融策略规划中的有效性和潜力[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6]。
本文提出了一种基于增强型差分凸函数算法（BDCA）求解含VaR约束的投资组合优化问题的新方法。论文构造了非光滑DC函数的线搜索框架，证明算法以线性速度收敛于KKT点，并在大量数值实验中展示其优越的鲁棒性和可行解识别能力。相比传统DCA及其他机会约束方法，BDCA在复杂约束和不利初始化条件下表现更佳，适合实际金融风险控制中的VaR优化问题[page::0][page::4][page::5][page::11][page::24]。
本文基于欧洲联盟28国2006-2016年数据，运用固定效应和池化回归模型实证研究可疑交易报告（STRs）数量与洗钱定罪人数的关系。结果表明两者在多数模型下呈次线性冥次幂定律关系，即STRs增加确实促进定罪，但边际效应递减；然而，当控制时间趋势后，该关系变得不显著，暗示因果关系存在时间和国家特异因素影响。研究强调监管机构应关注STRs的质量和利用效率，而非单纯增加报告数量。此发现对国际反洗钱政策制定具有重要借鉴意义 [page::0][page::2][page::3][page::12][page::16]
本文通过协整社会经济模型实证分析了中国政府公共养老金支出的长期驱动因素。研究确认中国仍然享有可利用的人口红利，尽管经济增长对养老金可持续性有积极影响，但其作用有限，养老金财务稳定主要依赖于缴费者与领取者比例。模型显示养老支出增长受人口老龄化和城市化影响显著，建议通过结构性劳动力市场改革最大化人口红利窗口，促进养老金基金稳健发展 [page::0][page::1][page::11][page::15][page::21]。
本文基于印度农村大规模网络数据，构建多层网络（multiplex network）理论模型，系统分析多层网络结构如何影响简单和复杂扩散过程。理论上，发现多层网络结构抑制简单扩散（单次接触即可传染），而对复杂扩散（需要多次强化接触）存在非线性影响：低传染率时促进扩散，高传染率时抑制扩散。实证上，利用136个印度乡村数据及随机实验结果，揭示不同关系层之间相关但不完全重合，且通过多层关系组合对传播预测性能提升。多层结构增强反而导致信息扩散减少，且女性网络表现出更强多层结构，提示网络结构对扩散及性别信息不平等具有重要作用。[page::0][page::1][page::3][page::11][page::15][page::23][page::26][page::27][page::28]
本报告首次将自适应多层劈裂(AMS)方法应用于金融衍生品中二元期权的罕见事件定价问题。相较于传统蒙特卡洛，AMS在深度价外期权的罕见事件概率估计中实现多达200倍的计算效率提升，保持估计的无偏性且适用于Black–Scholes和Heston模型。通过设计两类重要性函数并调节选择参数，算法展示了稳定的性能和良好的扩展性。实证结果显示AMS优于包括多层蒙特卡洛和对偶变量等经典方差减少技术，在极端罕见事件环境下亦表现强劲，极大推动灾难保险和稀缺事件衍生品的定价效率 [page::0][page::1][page::4][page::9][page::14][page::15].
本论文提出了一个综合AI脆弱性指数（AIVI），基于基础模型（FMs）上游价值链的五大关键投入：计算力、数据、人才、资本与能源，分析其单一或组合脆弱性对AI产业的潜在威胁。通过加权几何平均方法整合各子指标，旨在量化AI产业核心环节的系统性风险，并揭示其对下游链条的影响，尽管数据和建模仍存在不足，该模型为研究AI工业脆弱性提供了初步框架 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::8][page::9]。
本论文提出一种利用AI驱动图模型结合非对称风险调整的新颖框架，通过高流动性指数期货复制私募股权基金表现，显著提升流动性和透明度。模型精准捕捉私募股权收益的非线性和非对称特征，有效降低最大回撤并提升夏普比率，实现与Cambridge Associates及Preqin等传统季度私募基准高度一致的复制结果，助力构建信任度高且制度可推广的流动性替代资产。[page::0][page::1][page::5]
