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2025年金融投研工具Fin MCP Server
- 中信建投證券
- 2025/05/06
- 1019
人工智能（AI）和大型語言模型（LLMs）在近年來取得了顯著的進步，其強大的文本理解和生成能力已使其在各行各業得到日益廣泛的應用。
標簽：金融
2025年從投資工具到解決方案——中國機構配置手冊（2025版）之ETF篇
- 國信證券
- 2025/04/17
- 619
根據美國投資公司協會的分類，美國注冊投資公司的產品一般包括共同基金、封閉式基金、ETF和單位投資信托。ETF在美國已歷經多年發展，重要性與日俱增
標簽： ETF 投資
2025年PINN信息約束與時序截面雙流網絡選股模型分析
- 西南證券
- 2025/04/10
- 618
深度學習模型中，傳統的時序預測模型（如ARIMA、LSTM）雖在局部特征捕捉上表現尚可，但在處理跨周期依賴、市場異質性以及多源信息融合等問題時仍存在顯著局限。
標簽：選股選股模型網絡
2024年股市流動性支持工具解析
- 中信建投證券
- 2024/10/09
- 870
9月24日央行宣布創設兩則新工具，一則是針對符合要求的非銀金融機構，開展互換便利；二則是針對上市公司及主要股東投放專項再貸款。為便于稱呼，我們將第一則工具簡稱為互換便利工具，將第二則工具簡稱為股票專項再貸款。
標簽：股市流動性流動性
2024年AI選股模型特征篩選與處理：SHAP、中性化與另類特征
- 國金證券
- 2024/09/11
- 1548
在前期的研究報告中，我們使用了梯度提升樹（GBDT）和神經網絡（NN）兩大類模型構造機器學習選股模型，并在A股各寬基指數成分股上均取得了不錯的預測效果。隨后，我們對模型訓練中的各類細節問題展開了深入討論和充分的對比驗證，最終得出了針對量化選股領域更優的訓練設置。
標簽： AI 選股選股模型
2024年PB~ROE投資方法論
- 廣發證券
- 2024/08/28
- 1566
PB-ROE模型最初是由JarrodW.Wilcox于1984年提出，本質上是估值模型，作者在一系列假定條件下，推導了PB與ROE之間的數學關系。
標簽： PB ROE 投資方法論
2024年數字正弦波擇時模型確認大級別信號：波動技術看券商板塊的資產走勢狀態
- 中泰證券
- 2024/08/09
- 601
證券公司月K價格低點達2011-2014年底部和2018年底部區間回升，處于5月均線臨近突破，7月份月K完成9轉序列調整時間充分，之前《圖解2024年中美市場策略》報告中提出創業板指，滬深300和深圳成指形成月度級別9轉序列、多個指數時間共振可以輔助判斷底部的狀態。
標簽：資產券商
2024年量價時序特征挖掘模型在深度學習因子中的應用
- 西南證券
- 2024/07/12
- 905
深度學習模型是一種基于多層神經元的無監督算法，它被廣泛應用于圖像識別、自然語言處理與到數據與信號的分析領域。而基于神經網絡的深度學習模型在量化投資領域發揮著越來越重要的作用。
標簽：量價時序
2024年財務風險識別模型：從蛛絲馬跡到全局視角
- 廣發證券
- 2024/06/26
- 1433
財務操縱包括財務舞弊（財務造假）和財務粉飾（盈余管理）兩種情況。財務造假基本是公司管理層組織的，在財務報表中蓄意錯報、漏報財務數據，以虛構利潤為目的的系統性造假。
標簽：財務風險風險識別
上市公司重大資產重組交易類型與界定指標
- 環球律師事務所
- 2024/06/07
- 398
由環球律師事務所發布了《上市公司重大資產重組交易類型與界定指標》這篇報告。以下是對該報告的簡單概括，更多內容請前往原報告進行下載查看。上市公司及其控股或控制的公司在?常經營活動之外購買、出售資產或通過其他?式進?資產交易達到規定的標準，導致上市公司的主營業務、資產、收?發?重?變化的資產交易?為。
標簽：資產重組
2024年當DDM遇上概率論，新基本面量化框架
- 開源證券
- 2024/04/07
- 767
自2010年以來，以DDM框架為基礎、超預期理論為分析手段的策略框架逐漸成為了市場上的主流大勢研判框架。這個框架在過去的20年間確實給以公募基金和保險資金為代表的機構投資者創造了超額收益。
標簽：概率論
2024年PatchTST、TSMixer、ModernTCN時序深度網絡構建量價因子
- 華創證券
- 2024/03/12
- 1313
時序類數據廣泛存在各個領域中，傳統基于統計的方法需要專業的先驗知識以及人工特征處理，基于機器學習、深度學習的方法減輕了這種負擔，它們以數據驅動的方式學習時間序列中的潛在模式，提供了富有吸引力的方案。
標簽：網絡量價因子
2023金融業大模型應用報告：破除虛妄，務實求效
- 中國銀保傳媒
- 2023/11/22
- 790
由中國銀保傳媒發布了《2023金融業大模型應用報告：破除虛妄，務實求效》這篇報告。我將以圖表的形式介紹一下，如果有興趣了解更多相關的內容，請下載原報告閱讀。該報告主要分為四個部分：（1）全球大模型發展趨勢研判；（2）破除虛妄：大模型在金融業的場景落地邊界；（3）務實求效：大模型在金融業的價值與應用；（4）總結與展望。
標簽：金融業大模型
2023年融入資產信號下的風險預算模型解決方案
- 華鑫證券
- 2023/09/18
- 906
馬科維茨曾提出均值方差理論，基于風險和收益管理，對資產進行數量化配置，這是現代投資組合理論的基礎，均值方差模型的有效邊界滿足在給定收益下，方差最小，但在實際中存在諸多限制和缺陷，例如在高度不確定的市場環境下，對未來的預期收益的估計是非常難的，且模型聚焦整體組合的風險，而忽視了風險在資產之間的比例。
標簽：資產預算模型
2023年美國ETF發展歷程及我國ETF實踐
- 上海證券
- 2023/07/26
- 3154
近幾年，ETF已經成為了最成功的金融創新投資工具，根據2021年底的統計數據，全球ETF的凈資產高達10.1萬億美元，而其中美國ETF在全球的占比持續位居全世界第一，達到了71%。
標簽： ETF