关于六部委“进一步促进消费实施方案”的点评-“3个万亿级 $+10$ 个千亿级”，促消费获信心
报告点评六部委《进一步促进消费实施方案》，指出到2027年将形成3个万亿级消费领域和10个千亿级消费热点，政策着力通过新技术与新模式、供给侧结构优化和精准匹配不同人群需求来提振消费，并明确支持“文商体旅健”等与日常生活高度相关的领域，研报由此维持行业强于大市评级并提出相关投资方向与风险提示 [page::0]
金融研报AI分析
2026年度策略 | 量化策略：关注通胀改善上行趋势
报告基于信用—通胀周期框架与多维微观指标（估值、风险溢价、情绪、技术面），判断2026年A股有望进入慢牛回升阶段；同时指出PPI有筑底回升信号，通胀改善将利好小市值成长与消费等板块；研究使用卷积神经网络对图表化价量数据建模，给出能源、高股息等主题配置建议 [page::0][page::11][page::9]
“Rich-Get-Richer”? Platform Attention and Earnings Inequality using Patreon Earnings Data
基于Patreon月度创作者收入样本（n=104,719），作者用幂律分布拟合与偏好吸附模型检验平台算法如何驱动收入集中：整体幂律尾指数约α≈2，表明强烈的“rich‑get‑richer”动态；YouTube、Instagram等推荐导向平台的α更低，中产创作者受损最明显；不同平台α随时间趋于更重尾（更不平等）。研究还讨论了数据插补、估计稳健性及政策含义 [page::0][page::2][page::9].
Optimal Execution in Intraday Energy Markets under Hawkes Processes with Transient Impact
本文提出将带标记的双向 Hawkes 过程与瞬态（指数衰减）价格冲击耦合，针对德国日内电力市场校准模型并导出闭式最优清算轨迹；实证回测显示该策略相比 TWAP/VWAP 在多数小时合约上能显著降低交易成本，从而为大体量可再生能源卖方提供可操作的执行方案与参数化标定方法 [page::0][page::14].
Price manipulation schemes of new crypto-tokens in decentralized exchanges
本文定量分析了2024-10-02至2024-12-02期间在Uniswap V2上近17k新代币的市场动态，发现约88%被归类为honeypot，导致大量流动性被锁定并扭曲市场有效性 [page::2]. 我们引入Net Traded Value (NTV) 以衡量新代币的经济价值，证明在早期交易（如10到100 swaps）中绝大部分观测到的市值被honeypot吸收，且即使剔除明显honeypot，简单的60-swap入场的买入并持有策略在理论回测中显示高度正收益，但这些收益主要来自于honeypot与区块内的sandwich攻击，真实可执行性受区块时间、MEV与私有中继的限制显著降低 [page::5][page::4][page::8]. 本文还通过swap-time与physical-time的聚类分析揭示了两种时间框架下价格轨迹的根本差异，为理解DEX中新代币的操控手法与投资风险提供量化证据与建议 [page::9][page::11].
Will Remote Work Drive a New Wave of Suburbanisation in Poland? Analysing the Relocation Preferences of Polish Office Employees
本研究基于2024年6月的639份波兰大城市办公人群问卷，检验远程办公（WFH）是否改变居民向郊区迁移的意向，并用二项逻辑回归将迁移意愿与年龄、通勤方式、远程工作下的自评生产率及雇主性质等因素关联分析。结果显示：约50.4%的受访者在具备远程工作机会时会考虑搬往郊区，倾向搬迁者主要为年轻人、私营部门员工、以乘车为通勤方式者及在WFH下感到生产率提高者；儿童数量与迁移意愿不显著关联 [page::1][page::9][page::15]
STOCHASTIC OPTIMAL CONTROL OF INTERACTING PARTICLE SYSTEMS IN HILBERT SPACES AND APPLICATIONS
本文建立了控制大规模相互作用粒子系统（每个粒子由Hilbert空间中的随机演化方程刻画）的极值理论，证明了有限粒子系统的价值函数u_n局部一致收敛到测度空间上的极限值函数ν，其提升V为“lifted” HJB方程在Hilbert空间E上的唯一B-连续粘性解并与极限提升控制问题的值函数U一致；在附加条件下证明了U关于E_{-1}的C^{1,1}正则性，并给出u_n与ν的精确投影关系及最优（反馈）控制的提升与投影对应性，最后将理论应用于含延迟的广告优化与含时龄资本的SPDE投资问题 [page::24][page::31][page::37][page::46].
DYNAMIC CHARACTERIZATION OF BARYCENTRIC OPTIMAL TRANSPORT PROBLEMS AND THEIR MARTINGALE RELAXATION
本文将经典Benamou–Brenier动态表述推广至barycentric弱最优传输，给出一个包含扩散项的动态表述（允许无成本的鞅传输），并构造了一种带α,β参数的泛化及其最优过程表示，连接了stretched Brownian motion与Bass martingale等结构，为弱最优传输的动态与鞅松弛问题提供了完整的描述和若干等价表示 [page::0][page::1][page::2]
Optimal dividend and capital injection under self-exciting claims
本文在带有Hawkes自激强度的Cramér–Lundberg保险储备模型中研究最优分红与资本注入问题：证明价值函数的界、单调性与局部Lipschitz性质，并通过变分不等式刻画最优注资阈值，同时给出基于单调有限差分+Howard迭代的PDE基准解与基于策略梯度/Actor–Critic的强化学习近似，结果显示RL策略与PDE基准高度一致且对初始条件稳定 [page::0]
Informative Risk Measures in the Banking Industry: A Proposal based on the Magnitude-Propensity Approach
本文提出将传统的单值风险度量扩展为基于“magnitude–propensity”的离散表达（3-point quantization），用(m1,p1),(m2,p2)与无损失质量共同刻画“无损/中等损失/极端损失”三类情形，从理论（最优传输与量化）到数值算法（固定点、差分进化、Sinkhorn）并结合银行与保险真实PnL数据进行了验证，结果表明该方法在解释性、数值稳定与监管应用（如支持阈值设定）上具有实际价值 [page::0][page::10][page::18]
The Quantum Network of Assets: A Non-Classical Framework for Market Correlation and Structural Risk
本文提出了Quantum Network of Assets (QNA) 框架：将资产回报嵌入到密度矩阵/幅度表示，利用冯·诺伊曼熵、量子互信息和纯度构造两类结构性指标——Entanglement Risk Index (ERI) 与 Quantum Early-Warning Signal (QEWS)，以刻画高阶、非线性、态依赖的市场耦合并用于识别潜在的结构性脆弱性与事件前挤压 [page::0]
Portfolio Optimization via Transfer Learning
本文提出一种基于迁移学习的投资组合构建方法：通过对目标市场与多个来源市场的历史数据进行分段前向验证（forward validation）并求解一个约束在单纯形上的最优权重向量，最终形成对目标市场的加权资产配置，从而在大样本意义下能自适应地筛除无效/误导来源并渐近实现最大 Sharpe 比率；算法实现简单且在数值模拟与两类实证（A/H 双重上市与跨行业美股）中均显著提升了样本外 Sharpe 指标并降低波动性 [page::1][page::11][page::16][page::23][page::29]
Does joint liability reduce cheating in contests with agency problems? Theory and experimental evidence
本文构建含经理—参赛者的博弈模型，阐明在检测概率与罚款给定下，责任分配η对均衡作弊率的非平凡影响：若预期罚款足够高，共同责任可降低作弊；若罚款偏低，则共同责任可能使作弊率上升（理论）；实验结果部分支持理论：在高罚下共同责任显著降低作弊，但在低罚下未观察到理论预测的“反效果”。[page::0][page::13][page::23]
Constrained deep learning for pricing and hedging european options in incomplete markets
本文提出一种“带边界约束”的深度学习框架：用单一神经网络同时输出期权价格及其关于可交易资产的梯度作为对冲头寸，并通过直接最小化终端P&L分布（P&L loss）和嵌入终端支付条件的约束结构，有效应对不完全市场与非光滑到期支付（如digital或kink支付）的问题；数值实验证明P&L损失显著优于自融资损失，且显式嵌入终端条件（Zero-target/Control-variate/Constrained）能进一步稳健降低P&L离散度并改善尾部表现 [page::0][page::16].
Strategic bid response under automated market power mitigation in electricity markets
本文以2019年NYISO与ISO‑NE小时级出价数据为样本，采用回归不连续设计（RDD）识别当结构性指标超出阈值激活自动化市场力缓解（AMP）时，发电商是否降低最高出价以规避被降至参考价的处罚；市场层面估计的局部处理效应为-1至-2 $/MWh$，但不显著；公司层面存在异质性，约30–40% 的投标者对AMP有显著响应（中位降幅ISO‑NE约4–5 $/MWh$，NYISO约9–10 $/MWh$）；通过基于排序的市场模拟，表明收紧阈值可在每个被缓解小时为买方带来35–98 万美元的增益，但被缓解小时数仍较低（≤33小时/年），建议对AMP阈值进行经验校准以提升监管效率 [page::0]
REINFORCEMENT LEARNING-BASED CRYPTOCURRENCY PORTFOLIO MANAGEMENT USING SOFT ACTOR–CRITIC AND DEEP DETERMINISTIC POLICY GRADIENT ALGORITHMS
本论文提出基于深度强化学习的加密货币组合管理框架，比较了SAC与DDPG两种actor–critic算法（均结合LSTM特征提取）并以马科维茨均值方差模型作为基准，实证结果显示SAC在测试期取得更高的累计回报与更优的风险调整后绩效，显著优于DDPG和MPT基准 [page::16][page::17]
The geometry of higher order modern portfolio theory
本文将现代投资组合理论从二阶（均值-方差）推广到以高阶累积量为基础的效用函数，建立了受约束的复数临界点数在一般位置下的代数计数结果并给出临界点重根的判据，从而把可行投资组合集刻画为代数簇并给出其维数与次数的封闭形式结果 [page::2][page::3][page::12].
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【山证电新】朗新集团快报：九功电力交易智能体发布，打开AI电力应用变现通道
报告披露朗新集团推出“朗新九功电力交易智能体”，基于公司先前发布的AI能源大模型实现电力交易全流程智能化，核心能力覆盖态势感知、策略生成与全景风控，提升电价预测与交易决策准确性并推动电力交易与聚合充电业务进入收入释放期；公司2025-2027年归母净利润预测为4.3/6.2/10.6亿元，维持“买入-B”评级，为投资价值提供量化支撑 [page::0][page::1][page::2]
