本文提出了EarnMore，一种结合掩码股票表示的强化学习框架，解决了定制化股票池中多变股票组合带来的高昂训练成本和性能不稳定问题。EarnMore通过引入掩码标记统一表示不同股票池、采用自监督掩码重构学习股票关联及再加权机制专注优选股票，实现在可定制股票池上的一次性训练，显著优于14个基线方法，收益提升超40%。在标普500和道指数据集上的实验充分验证了模型的泛化及适应投资者偏好的能力[page::0][page::1][page::4][page::5][page::6][page::9][page::11]。
本文基于开源电力市场模型GBPower，系统量化了大不列颠（GB）由全国单一价格市场向六区分区市场转型的消费者成本节省、发电商生产者剩余变化及经济社会福利效益。模拟2022年至2024年数据，发现消费者每年约节省23亿英镑，北部风电和核电等发电商收入减少30%-40%。 政策干预可将发电商收入恢复至97%，同时消费者仍节省约7.5亿英镑。运营效率提升带来的年均福利增益约3.8亿至7.7亿英镑，预期至2030年后年福利增益将达到10亿至20亿英镑，远大于资本成本上升带来的潜在风险[page::0][page::2][page::9][page::12].
本论文系统阐述了高维机器学习在金融领域预测中的理论基础和局限性。作者证明了实务中广泛采用的随机傅里叶特征（RFF）标准化步骤破坏了原有的高斯核近似性质，导致方法实际收敛于依赖训练集的非平移不变核，无法实现理论上的学习能力。同时，论文通过PAC学习理论与VC维分析揭示了金融领域弱信噪比下高维学习的样本复杂度下界，表明典型的金融应用条件下真实的高维学习信息理论上不可行，展示了所谓“复杂性的美德”更多是低维样本大小驱动的机械模式匹配而非真实学习。丰富的数值实验遍历实际参数空间，验证了标准化导致的核近似失败及其对预测效果的影响，指导实践中如何解读高维学习的表现机制。[page::0][page::2][page::10][page::16][page::26]
本文通过半参数和混合效应双阶段模型，分离福利项目参与的“注意力”和“选择”两大机制，揭示参与率下降主要因注意力骤降导致退出难以回归，高教育水平群体注意力较低但选择概率较高。实证应用于美国WIC项目数据显示，防止退出的增值政策更有效，且以Vermont WIC试点数据验证此结论，价值提升类短信显著提高项目保留率，注意力提醒类效果甚微[page::0][page::5][page::29][page::33][page::36]
本报告基于FDIC银行季度报告数据，研究2022-2023年加息周期期间银行未保险存款的变化，测试银行是否通过衍生品（尤其是期权）和增加权益资本来对冲存款挤兑风险。结果显示银行权益水平和利率期权使用与未保险存款变动无显著相关性，期货、远期合约与互换使用对未保险存款变动有影响，但不构成有效对冲。未保险和经纪存款的初始水平是变动的主要驱动因子，结论表明银行并未主动管理存款挤兑风险 [page::0][page::9]
本文基于利率贴现框架，引入再生核希尔伯特空间（RKHS）技术，发展了核回归方法以标定无套利贴现曲线模型。通过充分一致核构造，实现有限维仿射模型的拟合与维度约简。使用美国国债市场数据进行实证分析，展现了模型的拟合精度与稳定性，并通过提取的扩散过程协方差矩阵完成动力学模拟，验证了模型在市场价格重构和利率期限结构建模中的效果和实际应用潜力 [page::1][page::11][page::14][page::27]。
本研究通过与德国大型储蓄银行合作，以个人贷款投资建议为实验场景，实证探讨人类介入AI投资建议的生产和消费者采纳端的影响。结果表明，虽然人-机协作改变了建议内容，但并未降低建议质量；客户在高风险投资下更倾向采纳人-机协作建议，依赖度明显高于纯AI建议，从而提升消费者福利。该效应主要源自人类介入带来的情感信任和外围说服机制，而非认知上的建议质量提升或两个顾问的协同效应。研究为人机协作投资服务设计及相关监管政策提供了理论和实证参考 [page::0][page::4][page::5][page::21][page::26][page::36]
本文揭示因变量模型规格误差在因子投资中的深层次危害，指出传统经济计量方法在未识别混淆变量和错误控制碰撞变量时导致策略系统性亏损与表现不佳。作者提出基于因果推断的研究协议，系统化推荐变量选择、因果发现、调整集合确定、因果解释与预测能力验证、因果组合构建、回测及多重检验调整等步骤，以规避传统统计模型的局限并提升因子投资的科学性和稳健性 [page::1][page::3][page::17][page::18][page::23]
本论文综述与实证评估了“二重/无偏机器学习”(DML)方法，验证其在模拟数据和真实住房价格空气污染因果效应分析中的表现。结果表明，DML结合灵活机器学习算法能有效调整非线性混杂，显著提升因果估计的准确度，但仍依赖传统因果结构假设。作者就DML的算法选择与参数设置提出具体实践建议，促进该方法在实证研究中的应用 [page::0][page::2][page::3][page::21][page::38][page::47]
本文揭示了传统因子投资中因果误用导致的“因子幻象”问题，指出关联经济计量方法无法识别因果结构，致使模型样本外表现差。提出基于机器学习与因果发现的七步协议，涵盖变量选择、因果发现、调节集确定、因果效应估计、投资组合构建、回测及多重检验，显著提升策略稳健性和投资效率，为因子投资科学化提供系统方法[page::1][page::6][page::8][page::9]。
本报告重点分析了美国市场不同Smart Beta策略对多种因子（波动率、动量、质量、价值、股息率、规模）的风险和收益贡献，揭示了各策略中目标因子与次级因子的暴露差异及其对回报的影响。研究发现，因子投资组合表现受市场周期影响明显，价值股和高股息股在牛市和恢复期表现突出，低波动和质量因子在熊市表现更好。多因子组合通过风险和非风险权重分配实现风险分散和收益提升，均超越基准表现。报告同时利用Northfield风险模型对各因子的收益与风险来源进行了详细拆解，并结合宏观经济周期和投资者情绪对因子策略的表现进行评估，为Smart Beta投资组合构建提供理论支持和实证依据[page::0][page::1][page::4][page::11][page::21]。
本文指出因子模型即使呈现良好拟合，也可能在因果结构上严重误设。通过多个“现实”因果模型示例，展示虽满足常用因子保留规则（特征值>1、断点法等）且通过卡方拟合检验的单因子模型，却不能保证真实反映潜在因果结构。强调卡方拟合检验、特征值和碎石图规则在因果结构判断上的局限，呼吁研究者在因子模型拟合失败时应严肃诊断，避免基于误设模型进行推断，引发对既往因子模型研究的重新评估[page::0][page::4][page::13][page::14][page::16][page::17].
本文提出以国债ETF替代现券进行国债期货期现套利的策略，通过无套利均衡推导与计量模型估计关键参数，实现ETF与国债期货间准确配比，提高了此套利策略的可操作性。测试结果显示当价格偏离均衡时形成套利机会，手续费下降可提升收益空间 [page::0][page::1][page::2][page::3]。
本报告为澳大利亚能源基础设施公司APA集团2024年度综合报告，详细披露了其财务状况、经营成果、可持续发展和战略执行进展。报告重点介绍2024财年完成的Pilbara能源系统收购及整合，体现增长平台搭建和资金管理纪律；以及持续推进气体运输、电力传输和清洁能源投资，服务澳大利亚能源转型。报告还阐述了公司在安全、多样性、环境保护及社会责任等方面的成绩和挑战，确保长期稳定的股东回报与可持续价值创造 [page::3][page::16][page::49][page::65].
本报告详细梳理了固态电池产业链的最新技术进展、政策支持及量产节奏，硫化物全固态电池作为主流路线，预计2027年启动小规模量产，2030年规模突破100GWh。产业链设备和材料端均实现关键技术突破，核心难点在电池制造工艺，设备及工艺迭代进入关键期。重点推荐电池制造、电解质材料及设备端相关优质标的，关注成本大幅降低和出货量快速增长的投资机会 [page::0][page::1][page::6][page::13][page::36]。
本报告回顾华泰金工团队2017年以来的人工智能量化投资研究进展，涵盖模型测试、因子挖掘、另类数据、对抗过拟合、生成对抗网络等六大主题。重点介绍了机器学习模型如随机森林、XGBoost和图神经网络在多因子选股的应用，以及AlphaNet和GRU混频网络的因子自动挖掘和选股能力，回测显示显著超额收益。报告还展示了基于BERT的文本情感因子构建流程和生成对抗网络（GAN）在金融数据合成中的应用。此外，深入探讨了防止过拟合的多种方法与工具，以及GPT大语言模型对量化投研效率的提升，推动AI更合理高效地助力投资决策 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
本文系统梳理2022年九坤Kaggle量化大赛高分方案，归纳出特征工程（引入均值因子）、损失函数（引入CCC损失）、交叉验证和模型集成四个改进方向，并将其应用于华泰人工智能中证500指数增强策略。实证结果显示，均值因子对神经网络模型有效，CCC损失兼顾相关性和距离优于传统MSE与IC损失，时序交叉验证作用有限，模型集成带来稳定提升。改进后策略2011-2022年年化超额收益从14.2%提升至17.0%，信息比率从2.3/2.4提升至2.7，证明了基于竞赛方案的策略优化有效性[page::0][page::2][page::19]。
报告系统梳理中国产业政策的演进及其对各行业盈利能力（ROE）的影响，揭示政府政策对高ROE行业支持逐步减弱，而对低ROE行业的资源倾斜趋势。重点关注环保、军工、高技术制造业和TMT四大领域的盈利修复潜力，并指出政府引导基金、财政补贴和税收优惠为产业政策三个风向标，为投资者指明超额收益获取的政策方向与避险路径 [page::0][page::4][page::12][page::23][page::35]。
本报告系统回顾了2009-2019年美股信息技术领域22只十倍股的成长路径，涵盖硬件、软件、云计算及工业4.0板块，重点分析代表性公司核心竞争力、研发投入和并购策略，结合多张图表详述行业发展趋势及投资启示，展望5G时代科技新趋势，指出核心技术、持续研发及并购为成长关键。[page::0][page::4][page::36]
2025年6月中东局势迅速升温，推动内外盘原油大幅上涨，内盘SC主力07合约涨停，外盘WTI和Brent突破70美元/桶。推动因素包括OPEC+增产低于预期、伊朗原油供应收缩、主要地区库存低位与美国页岩油增幅放缓等，多重利好叠加，中东地缘冲突加剧短期油价上行风险。中长期考虑供需结构，原油市场存在过剩压力，波动或加剧，投资需谨慎。[page::1]
