Bootstrapping Liquidity in BTC-Denominated Prediction Markets
本文研究了比特币计价预测市场的流动性引导问题，分析了交叉做市、自动做市和DeFi交易重定向三种主要流动性提供方法的机制、风险和资本效率，发现交叉做市用户风险最小但需专业做市商支持，DeFi重定向部署快但存在清算风险，自动做市资本效率低且存在永久损失风险，为BTC计价预测市场的设计与实践提供了理论和实证指导 [page::0][page::7][page::8]。
金融研报AI分析
SENTIMENT FEEDBACK IN EQUITY MARKETS: ASYMMETRIES, RETAIL HETEROGENEITY, AND STRUCTURAL CALIBRATION
本报告构建结构化情绪反馈模型，通过四个独立情绪指标，实证表明情绪冲击在股票市场产生不对称放大效应，正面情绪影响更大且更持久，且强化现象主要集中在机构持有率低（低宽度）与无期权交易股票，且受市场波动率状态影响。结构校准得到情绪冲击约1.06基点的价格影响，持续时间半衰期约11个月，解释了情绪反馈的长期累积效应及其跨截面差异[page::0][page::1][page::2][page::3][page::5][page::6][page::9][page::15][page::25][page::26]。
Meta-Learning Neural Process for Implied Volatility Surfaces with SABR-induced Priors
本文将隐含波动率曲面构建问题重新表述为元学习任务，提出基于注意力机制的Volatility Neural Process模型。通过对SABR模型生成的数据进行预训练，再对市场数据微调，显著提升了隐含波动率曲面的重构精度和稳健性。实证结果显示，该方法相比传统SABR、SSVI及高斯过程模型，能有效抑制大误差，尤其在样本稀疏的中长期到期区域优势明显，为实际期权定价与风险管理提供了理论与方法支持[page::0][page::4][page::5][page::6].
ProteuS: A Generative Approach for Simulating Concept Drift in Financial Markets
本论文提出ProteuS框架，通过拟合ARMA-GARCH模型模拟金融市场多状态下的结构性突变，实现梯度和平滑的状态转移。生成半合成数据包含丰富技术指标和已知的概念漂移时点，为评估概念漂移检测算法提供可控基准。实验基于真实ETF数据，结果显示合成数据市场状态间高度重叠，验证了任务的复杂性和数据的现实意义，为未来金融预测算法的适应性评测奠定基础 [page::0][page::1][page::3][page::6][page::11][page::12].
Group Survival Probability under Contagion in Microlending
本文基于概率方法构建了含有连锁违约（传染）效应的微贷群体生存概率模型，推导了群体存活概率通式，分析了均质性条件下群体规模对违约概率的影响，证明当存在传染时群体规模增大将导致违约概率趋近于1，并提出了最优群体规模的上界，为数值求解提供了理论支撑 [page::0][page::2][page::6][page::10][page::11][page::13].
Human or Robot? Evidence from Last-Mile Delivery
本报告基于阿里巴巴241,517条包裹级真实数据，系统分析了产品隐私敏感度、产品价值及环境复杂度对消费者选择人力与机器人送货服务的影响，发现隐私敏感及高价值产品倾向机器人送货，恶劣天气时消费者偏向人力送货，同时揭示用户行为存在显著动态适应与习惯形成效应，为混合人机服务系统设计提供实证基础 [page::1][page::3][page::13][page::24]
The Price of Disaster: Estimating the Impact of Hurricane Harvey on the Texas Construction Labor Market
本论文利用2016-2019年季度就业工资普查数据，采用事件研究双重差分方法估计了哈维飓风对德州建筑劳动力市场的影响。研究发现，受影响县的建筑业工资在飓风后两个季度显著上涨7.2%，并在随后两年保持高位；而就业增长有明显滞后，约在六个季度后显现显著提升，反映了灾后重建劳动力需求的持续性和滞后性。这些发现为灾后劳动力调配和恢复政策提供了重要参考 [page::0][page::5][page::6][page::8][page::12]。
Trading-R1: Financial Trading with LLM Reasoning via Reinforcement Learning
本报告介绍了Trading-R1，一种结合监督微调与强化学习的金融交易大模型，利用多阶段训练策略实现结构化推理和市场对齐决策。其核心创新包括大规模多模态金融数据集Tauric-TR1-DB、逆向推理蒸馏和波动率驱动的奖励设计。实证结果显示，Trading-R1在多只主流股票及ETF的实盘回测中，显著提升风险调整收益与决策稳定性，并生成可解释的投资策略文本，为金融AI模型研究和行业应用带来新突破[page::0][page::1][page::5][page::9][page::13][page::14]。
【华鑫传媒|深度报告】东方明珠 （600637.SH ）AI时代全牌照新媒体龙头如何看？
本报告系统分析东方明珠以智慧广电和文化消费为核心的业务结构，强调其融合媒体与广电5G业务夯实收入基础，文化消费高毛利持续贡献利润。公司积极拥抱数字化及AI技术，建设广电大模型语料库和智能客服，推进数字人及智能体应用，打造数智营销生态。2025-27年营业收入和净利润稳步增长，股东SMG助力其在文化传媒产业链整合扩张，具备开启AI驱动增长新引擎的潜力。风险主要集中于新业务探索及技术应用不确定性。[page::0][page::1][page::5][page::8][page::9]
推进餐饮预制菜明示，餐饮链催化增加—食品饮料&商社行业周报
本报告深入分析食品饮料及商社板块，重点关注预制菜明示政策推动及餐饮链催化效应。指出2024-2026年预制菜市场规模高速增长，行业自律加强利好头部企业扩张，白酒板块业绩逐步回暖，渠道及产品结构调整持续推进。同时，新消费板块受线下消费促进计划激励，门店客流持续提升。报告汇总多项行业关键数据和重点上市公司盈利预测，为投资决策提供有力支持[page::0][page::6][page::7][page::8]
美联储降息临近，看好贵金属 $+$ 铜铝价格表现
本报告聚焦当前宏观经济背景下美联储降息预期及中国经济数据，对贵金属、铜、铝等有色金属价格走势进行分析。黄金因美联储降息周期将延续上涨；铜因供应扰动和需求旺季预期看涨；铝供给刚性并受消费旺季提振，价格高位震荡；锡受原料供应紧张支撑；锑短期弱势但长线供需紧张支撑价格。报告并推荐了相关优质产业链上市公司，提出多品种均维持“推荐”评级 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::9][page::10]
【华鑫量化策略|量化周报】看好港股补涨行情延续
本报告聚焦港股市场当前形势，指出美元降息周期及A股震荡向上推动港股补涨行情延续，重点分析港股资金流动、情绪指标及基本面，结合多维定量择时模型实现港股资产稳定做多，港股金股组合2024年11月样本外绝对收益达96.77%，显著跑赢恒生指数，报告详细展示了择时策略的因子构建和组合绩效，强调南向资金持续流入及科技及医药板块投资机会，提示当前估值存在一定高估风险，建议关注恒生科技及创新药板块配置机会 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
【华鑫量化策略|量化周报】九月有哪些确定性较高的交易机会？
本报告分析了2025年九月宏观和市场环境，指出美联储降息预期确定，对A股、港股、美股及其他市场仓位建议，同时结合量化仓位择时策略、行业配置与结构性投资机会，提供系统的量化择时及多市场资产配置视角，强调流动性和资金风格轮动对市场影响，推荐黄金、化工、科技等领域，提示风险点[page::0][page::1][page::5]。
Out-of-sample gravity predictions and trade policy counterfactuals
本文提出了基于机器学习方法（如随机森林、神经网络）与传统引力模型比较的框架，评估引力模型在样本外贸易预测及政策反事实分析中的表现。结果表明，三向固定效应引力模型在估计贸易政策影响的一致性方面表现优异，难以被机器学习方法超越；而机器学习方法在单个双边贸易流预测上可略胜一筹，但需纳入固定效应信息。这进一步确认了三向引力模型作为贸易政策分析主流工具的合理性 [page::0][page::11][page::12][page::13]
【轻工】双胶纸期货上市，看好包装纸企业盈利改善 轻工制造&纺织服饰行业周报
本报告聚焦双胶纸期货上市及包装纸价格上涨趋势，分析包装纸企业盈利改善预期，关注家居行业内需潜力及新机发布推动消费电子包装需求。报告维持轻工制造与纺织服饰行业中性评级，重点推荐相关优质股，同时提示宏观经济波动、原材料成本上升及产能消化等风险。[page::0][page::1]
【宏观】政府债券融资转为社融的拖累项— 2025年8月金融数据点评
本报告重点分析了2025年8月中国金融数据，指出政府债券融资转为社融拖累项，因基数高峰导致融资支撑减弱；企业短期贷款表现较好，反映债券融资成本上升，企业转向短贷。居民信贷整体偏弱，但9月消费贷贴息政策或将助力信贷回暖。资金结构方面，居民存款向非银金融机构转移，M1增速回升而M2持平。整体融资需求依然不足，后续关注政策推动信贷边际改善 [page::0][page::1]。
Interpretable Machine Learning Model for Predicting Activist Investment Targets
本论文提出了基于机器学习的解释性模型，准确预测美股Russell 3000指数中潜在激进投资基金目标公司。通过测试123种数据处理与机器学习组合，最优模型AUC-ROC达0.782，采用SHAP方法剖析关键影响因子，涵盖估值、运营、技术指标及所有权结构，为投资和公司治理提供了量化工具与实证洞察[page::0][page::8][page::10][page::11]
Evaluating and Aligning Human Economic Risk Preferences in LLMs
本报告针对大型语言模型（LLMs）在个体风险偏好识别与经济决策中的理性表现进行系统评估。通过设计三种任务逐步加深复杂度，检验模型是否能准确反映个人画像的风险偏好及其经济合理性，并提出风险差异评分（RDS）作为量化指标。鉴于复杂任务中模型表现下降，报告进一步探索了当前有效的对齐方法——直接偏好优化（DPO）与上下文学习（ICL），实验证明DPO显著提升了模型对损失相关风险偏好的识别能力，且促进更合理的资产配置策略生成，为行为经济学中基于个性化风险的AI决策提供新视角[page::0][page::1][page::4][page::6][page::7]。
Mean-field control problems with multi-dimensional singular controls
本文针对多维奇异控制的均值场控制问题，提出了双层参数化的新概念，实现了跳跃成本的联合且一致的插值，克服了高维及均值场依赖带来的复杂性。基于此构建了连续的奖励函数表示，利用最小跳跃成本明确表达了价值函数，并证明了动态规划原理及其在Wasserstein空间中作为准变分不等式最小超解的刻画，为多维奇异控制问题提供了理论框架和方法论支持 [page::0][page::5][page::33][page::39][page::47][page::53][page::57]
Statistical Model Checking of NetLogo Models
本文提出将统计模型检验（SMC）方法集成到广泛使用的NetLogo代理模型平台，通过MultiVeStA工具自动确定仿真次数、热身期长度及稳态持续时间，提升代理模型结果分析的统计严谨性。两大案例展示：人工阿纳萨兹模型的瞬态分析及参数校准，揭示多参数组合的统计等价性；Alpha鸟类模型的稳态分析，自动判断稳态和热身阶段，避免前人经验法的不足，显著提高模型分析的可靠性和结果解释力[page::0][page::1][page::2][page::11][page::12][page::16][page::17][page::19][page::22][page::23][page::24][page::25][page::28]。
