【金融工程】量化CTA周报：CTA子策略多数上涨，动量因子表现较优
报告监测10月CTA策略环境，趋势策略与套利策略市场环境偏强，推荐配置。近一周CTA子策略指数全线上涨，中长趋势策略涨幅最大，动量因子表现优异。套利及截面多空策略表现良好，整体回补前期回撤，节前获利明显，但基本面量化策略表现疲软[page::0]。
金融研报AI分析
【金融工程】商品指数周报：商品指数微幅上涨，贵金属指数持续领涨
本周中信期货商品指数小幅上涨0.36%，贵金属指数涨幅最大达2.62%，黄金价格上涨3.11%，贡献显著。能源指数跌幅3.59%，拖累整体表现。指数涨跌幅和收益贡献来源于合约价格及权重加权计算，报告提供了商品市场的短期价格走势及表现分析，为投资者提供参考依据[page::0]。
【固定收益】美债供需月报2025年10月：养老金需求如期释放
报告分析了2025年10月美国国债的供需状况，指出养老金需求如期释放，推动长久期和超长久期品种需求明显改善。美联储缩表压力尚未结束，仍影响美债需求结构与利率走势。10年期美债利率预计四季度维持4.0%-4.4%震荡区间，主要风险因素包括美债玩家结构变化及美国经济衰退风险 [page::0]。
【双优之选】：以少驭繁，稳中求胜— 国泰上证10年期国债ETF基金投资价值分析
本报告分析了2025年以来债券市场的发展阶段，指出经济缓慢复苏背景下国债市场稳中向好，重点评估国泰上证10年期国债ETF的投资价值，揭示该基金以简驭繁、风险可控的优势，为投资者提供稳健的配置选择 [page::0]。
四季度股指期货运行的新驱动
本报告基于国泰君安期货的最新直播内容，深入解析了2025年四季度股指期货的运行新驱动因素及市场风格切换的催化剂。通过结合当前市场走势及期货交易行为，为专业投资者提供了前瞻性的市场策略和交易机会参考，强调了风险控制的重要性和合规投资建议[page::0][page::1][page::2]。
专题报告 | 储能：政策驱动盈利改善，独立储能加速放量
本报告深度解析独立储能市场发展驱动力和盈利模式，指出政策推动容量电价机制完善和电力市场化加速带动储能装机高速增长，测算了不同容量电价补偿模式下独立储能的收益表现，预测2025-2026年全球及国内新增装机规模持续大幅增长，锂离子电池占主导地位，彰显储能行业投资潜力和盈利改善趋势 [page::0][page::3][page::5].
白银新纪元：风浪与机遇并存— 解析白银价差矛盾与行情展望
本报告聚焦白银市场当前极端的现货紧张局面，重点分析伦敦与纽约银价差倒挂及高企的租赁利率对市场的结构性影响。报告还深入剖析了跨市场物流套利和价格调整两条可能的未来演变路径，并强调白银在通胀预期中的独特投资价值，结合技术面与宏观因素提出中长期主升浪的合理预期，同时提示短期价格波动风险和结构性套利机会。[page::0]
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国泰海通证券2026年度策略会
本资料为国泰海通证券2026年度策略会邀请函及通知，主要介绍大会时间、地点及重要提醒，强调仅面向签约客户提供研究服务，无具体投资策略内容，属于年度策略会议通告性质。[page::0][page::1][page::2]
A Unified Framework for Spatial and Temporal Treatment Effect Boundaries: Theory and Identification
本文提出了一个统一理论框架，通过反应扩散模型，系统刻画处理效应在空间和时间上的边界参数，揭示其由共同扩散参数驱动并满足明确的边界比例关系。文中设计了基于面板数据的三阶段估计程序，实现对空间溢出和时间动态的联合识别与估计。通过蒙特卡洛模拟验证了方法的良好有限样本性，并在欧盟宽带技术扩散和美国野火经济影响两个实证案例中分别检验了框架的适用性和有效性，后者严格验证了理论预测的边界比例关系，为政策制定提供了量化工具[page::0][page::7][page::21][page::31][page::36][page::46][page::53][page::61]。
A SET-SEQUENCE MODEL FOR TIME SERIES
本文提出了Set-Sequence模型，通过在每个时间步引入无序集合( Set )模块学习跨截面潜在依赖，并结合序列( Sequence )模块捕捉时间动态，实现对大规模高维时间序列的高效预测。该模型具备对单位数目变化的适应性，计算复杂度线性缩放，避免了手工设计特征。经过合成信贷传染任务、美股股票组合构建和美国抵押贷款风险预测三类实证检验，Set-Sequence模型显著优于传统序列模型，提高了预测准确率(如AUC提升)、经济性能指标(年化Sharpe比率提升22%)，并具备较强解释性，所学的集合摘要紧密追踪潜在风险因子[page::0][page::1][page::6][page::7][page::8][page::18][page::25]
Intraday Battery Dispatch for Hybrid Renewable Energy Assets
本论文提出基于随机控制理论的风-电池混合能源资产的日内调度模型，重点解决了实际风电输出与日前调度目标之间的拟合问题。通过多目标函数设计、时变Jacobi扩散过程描述风电动态，并结合高效的基于高斯过程的回归蒙特卡罗算法，作者构建了闭环控制策略，实现针对不同损耗函数、电池寿命和峰值削减的优化。基于美国德州ERCOT合成电网的实证结果显示，混合电池资产显著提升了风电的调度可预见性和经济效益，为混合可再生能源资产的调度优化提供了理论与算法框架 [page::0][page::1][page::4][page::7][page::15][page::16][page::18][page::24]。
A General Framework for Importance Sampling with Markov Random Walks
本文针对带潜在马尔可夫过程的随机模型难以直接计算重要采样中所需的特征值和特征函数问题，提出一种双指数倾斜通用框架，通过独立扭曲潜在和观测过程并构造链接函数以直接最小化估计器方差，实现计算效率显著提升。该方法不仅包含传统指数倾斜方法作为特例，还能应用于非线性复杂模型，如疫情SIR模型溢出概率和金融系统性风险CoVaR估计，数值结果显示显著的方差减少和对中等稀有事件的对数效率保证[page::0][page::3][page::5][page::6][page::7][page::11][page::12][page::19][page::24][page::27][page::31]
Fake News in Social Networks
本文提出基于多智能体深度强化学习的假新闻传播模型，刻画社交网络中信息聚合与假新闻攻击的机制与演化。实证发现：攻击高连接度节点和信号较弱节点效果更佳，分散攻击优于集中攻击，平衡网络较聚类网络更抗攻击。通过大规模人类实验验证模型预测的合理性，提示提升网络平衡性、隐匿连接信息及提醒用户假新闻存在等对策有助于抵御假新闻扩散 [page::0][page::1][page::5][page::18][page::26][page::28]。
Demand Estimation with Text and Image Data
本文提出一种利用产品文本和图像非结构化数据，通过预训练深度学习模型提取嵌入向量，并结合主成分分析和混合Logit模型，准确估计产品需求和替代模式。实验和实证数据均显示该方法优于传统基于属性的需求模型，显著提升二选项预测的准确度，在反事实定价和合并模拟中表现突出[page::0][page::2][page::14][page::35][page::28]。
