线上直播培训主题及时间安排 [page::0][page::1]

• 主题为“Python编程与主动投研赋能”，重点介绍Python和AI在量化投研中的应用。

- 直播时间为2025年8月1日下午15:30。

主讲团队介绍 [page::1]

• 高智威，国金证券金融工程首席分析师，专注于大模型重构二级市场投研。

- 陶杨，国金证券金融工程研究员，讲授Python基础及AI编程投研实战。

• 胡正阳，国金证券金融工程研究员，负责基于Deepseek大模型的周报月报自动生成框架。

参会方式及密码信息 [page::2]

• 参与线上直播需输入密码：879412。

- 提供二维码方便快速扫码参会。

金融研究报告详细分析：线上直播 | Python编程与主动投研赋能

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1. 元数据与概览

• 标题：线上直播 | Python编程与主动投研赋能

- 作者及发布机构：高智威（国金证券金融工程首席分析师）及国金证券金融工程团队

• 发布日期：2025年8月1日 07:52（上海时间）

- 主题：本报告主要围绕“Python编程与主动投研赋能”主题展开，重点是利用Python及AI大模型技术优化证券行业的二级市场主动投资研究能力。

• 核心论点与目的：通过线上直播培训，介绍如何运用Python及人工智能（尤其是大模型技术）重构和提升传统的投研流程，实现自动化的周报月报生成，提升研究效率和数据处理的智能化水平。报告本身属于活动宣传及内容概要，意在传播前沿技术在投研领域的应用，引导行业内从业人员关注并参与相关培训，推动行业技术升级。

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2. 逐节深度解读

2.1 报告开篇及活动介绍（第0页至第2页）

• 关键内容总结：

- 报告开头明确了活动是一次线上直播，时间定位于2025年8月1日，面向对Python编程和主动投研有兴趣的专业人士。
- 活动主题“Python编程与主动投研赋能”点明了培训的技术焦点和应用场景。
- 介绍了三位主讲嘉宾——高智威（首席分析师）、陶杨和胡正阳（均为国金证券金融工程研究员），他们各自负责介绍大模型在二级市场投研的应用、Python基础与AI编程实战，以及基于Deepseek大模型的自动报告生成框架。
- 提供了线上参会二维码和密码，确保受众能够便捷参与。

• 逻辑与依据分析：

- 通过明确主讲嘉宾的身份和专业背景来增加活动权威性，吸引目标受众。
- 内容设计体现了从基础编程到高级AI模型应用的渐进式培训，突出实战能力与技术前沿的结合。
- “大模型重构二级市场投研”强调了AI技术在资本市场分析中的革命性作用，显示出行业对于智能化研究工具的迫切需求和认知升级。

• 数据及定性描述：

- 时间、地点、嘉宾信息与互动方式的细节说明了活动的专业性和便捷性。
- 通过二维码及密码方式控制参与权限，体现了活动的私密与专业定位。

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3. 图表深度解读

报告内共出现以下重要图像：

3.1 讲师头像及身份图（第1页）

• 描述：展示了三位主讲人的专业形象照片及其机构职务介绍

- 解读：
- 视觉信息传达出专业且可信赖的形象，强化报告中的技术和知识权威。
- 突出金融工程背景，连接技术与投研领域。
- 头像排列顺序暗示了讲师介绍逻辑及课程重点。

• 联系文本：

- 视觉图像配合文字内容，形成对讲师专业能力的全面展示，提升活动吸引力。

3.2 扫码及参会密码图（第1页及第2页）

• 描述：二维码图示与参会密码“879412”，用于直播入口验证

- 解读：
- 体现线上活动的技术便捷性与安全性设计。
- 再次强调活动的互动及参与渠道。

图表旨在辅助文本中的活动组织信息，使用户体验更顺畅，同时间接说明了国金证券在数字化投研方面的运作能力。[page::0,1,2]

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4. 估值分析

由于本内容为培训活动预告与介绍性质，报告中未涉及任何财务估值、盈利预测或投资建议模型，因此不存在传统意义上的估值分析。活动本身更侧重于技术传授和知识分享，无直接资本市场估值框架。

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5. 风险因素评估

报告没有直接列出风险因素，但从内容分析，可推断潜在风险包括：

• 技术实现风险：AI大模型及自动化系统在实际投研中的准确性和稳定性仍可能存在不确定性。

- 用户接受度风险：投研人员对新技术的接受程度和学习成本存在变量，可能影响培训效果。

• 数据安全及隐私：线上直播和大模型使用可能涉及数据安全，需注意保护客户与公司信息。

- 依赖技术的风险：过度依赖模型和自动化可能使得投研过程缺乏人工判断的灵活性。

报告虽未明示缓解策略，但通过培训提升认知和实战技能，某种程度上是一种风险控制措施。[page::0,1]

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6. 批判性视角与细微差别

• 内容属性限制：本报告性质更倾向于活动预告和内容概要，缺乏深入的技术细节披露和实证分析，难以对AI模型效果进行严谨评估。

- 潜在营销成分：报告并非纯粹学术或研究报告，而带有行业培训推介属性，可能对技术优势评述偏向正面，未必全面反映技术挑战与局限。

• 信息深度不足：缺乏技术架构、模型性能指标、投研流程具体改进实证，对深层次理解和独立判断构成限制。

- 图像信息功能单一：二维码和头像虽具传播和识别功能，但无贡献于深度技术分析或数据论证。

该报告更适合作为了解活动内容和培训框架的参考材料，而非独立投研方法论的专业报告。[page::0,1,2]

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7. 结论性综合

本次线上直播活动报告以“Python编程与主动投研赋能”为主题，围绕金融工程技术在二级市场投研中的革新应用展开。通过三位来自国金证券金融工程团队的专家讲师，培训涵盖大模型在市场分析的重构作用，Python编程基础与AI实操技能，以及基于Deepseek大模型的自动化周报月报生成框架。

图表辅助展示了嘉宾权威形象及活动参与方式，提升了信息的直观传达和参与便利。报告强调了现代投研领域对技术驱动转型的重视，突显人工智能与编程能力对于提升研究效率、自动化文档生成的重要性。

虽然报告未涉及传统投资研究中常见的估值或风险量化分析，但其技术培训定位为投研人员未来能力构建的基石，代表金融行业在智能化投研方向的前沿探索。潜在风险主要集中在技术成熟度和用户适应性方面，培训的开展有助于缓解这一风险。

综上所述，报告旨在传递通过Python和AI技术实现主动投研智能化升级的价值理念，激发行业内专业人士掌握前沿工具，推动二级市场研究方法的持续创新与效率革新。[page::0,1,2]

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附：关键图表（二维码与讲师头像示意）

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（全文根据原文内容严格分析，体现了活动报道的本质及其技术主题背景。）

报告