宏觀深度報告：如何用AI自動寫研報？——搭建Hermes架構的證券分析師“超級助理”.pdf

研究背景與目的

東吳證券研究所探索AI智能體在證券研報核心撰寫環節的自動化應用，旨在將研究報告從數據采集到編輯檢查的主要環節實現半自動化，釋放研究員在結構性重復勞動中的時間占用，為投研領域的智能化轉型提供可復用的實踐范式。

技術架構

系統采用DeepSeek V4 Pro作為推理引擎，負責理解任務、分析數據和生成內容；選用Hermes Agent作為執行框架，負責操作文件、調用接口和調度流程。兩者分工協作，構成完整的自動化研報生成系統。

四角色流水線設計

體系將傳統研報產出流程拆解為四個獨立AI角色：新聞收集員（多源采集新聞并按維度分類去重）、數據底稿工程師（校驗數據完整性與口徑一致性）、研報撰寫員（基于底稿按框架自動生成報告）、編輯檢查員（獨立執行六項審查并出具意見）。四角色按線性順序執行，職責邊界清晰，前一環節未完成則后一環節不啟動。

案例驗證

以《黃金ETF，2026年5月復盤及6月展望》為驗證場景，AI生成的報告與真人撰寫版本在核心結論、走勢結構劃分與歸因邏輯上高度一致，均識別出月初高位震蕩、月中破位下行、月末加速探底的三段式結構，盲測下普通讀者難以區分來源。效率層面，新聞采集簡化為單行代碼批量拉取，寫作變為框架調用加數據填入的協作模式。

核心局限

系統在信息源覆蓋度、新聞真偽辨別、多事件權重排序、數據源外部依賴以及前瞻性走勢結論等方面仍存在局限，需真人研究員進行交叉驗證、邏輯復核與最終決策把關。

未來方向

拓展至更多資產類別、引入動態學習機制、打通圖表自動化渲染、建立"生成—驗證—迭代"的閉環反饋體系。