大类资产研究skill白皮书：从单线程到组合技

摘要

光大证券总量研究（资产配置）发布投研 AI 工具白皮书，构建覆盖日常信息处理、商品深度研究、基金穿透分析到 ESG 专题研究的四大类别 skill 工具箱体系，强调 AI 的价值定位是充当研究员的“第二大脑”，不替研究员下结论，而是把找资料、核事实、做横向比较、列反证的速度与广度最大化。 日常投研生产流水线以“按日历触发、标准化输出、数据驱动”为特征：增量信息日报将当日信息映射到 28 个细分产业赛道并按“内容热度×0.6+行情热度×0.4”计算综合热度，日度复盘输出 500-700 字单自然段复盘，周度中美宏观数据以“重要性三星+区域中美+频率月度及以上”三重过滤锁死口径。 商品与矿业方向基于便利收益、持仓成本与远期项目边际成本三类定价信息，提供成本曲线（C1/AISC）、矿业产能追踪与期货期限结构分析三套工具，覆盖铜/铝/锌/镍/锡/锂/钴/铁矿石/黄金/白银等品种，并给出“价差收窄是底部区域领先信号、近月升水快速收敛甚至翻转为贴水是顶部区域领先信号”的结构解读规则。 基金与资产配置工具箱中，Wind 基金穿透研究以六层架构构成分析证据链，PA 趋势判断基于 AlBrooks 价格行为学将看盘转化为可复现流程，ContextAnchor/FactGuard/Devil's Advocate 三件套构成投资建议的“免疫系统”。 ESG 方向五类 skill 覆盖从 esgtoday.com 六大分类新闻监控到尽责管理投票建议的全流程。 报告最后按“角色×场景”给出组合建议：A 股策略研究员（每日+每周）、商品/期货研究员（按需/财报季后）、FOF/基金配置经理（每调仓前）、ESG 研究员（每日/按需）与独立研究者（按需），并明确全文仅为 AI 工具应用框架介绍，不构成任何投资建议。

主要观点

• 报告构建四大类别的 skill 投研工具箱体系，覆盖从日常信息处理、商品深度研究、基金穿透分析到 ESG 专题研究的全场景需求；AI 定位为研究员的“第二大脑”，不替研究员下结论，而是把找资料、核事实、做横向比较、列反证的速度和广度最大化。

• 日常投研生产流水线构成投研工作的高频基础设施，核心特征是“按日历触发、标准化输出、数据驱动”，包含日度 A 股增量信息、日度复盘、周度中美宏观数据、美伊局势与能源监控、A 股金融数据工具包五个 skill，确保每个工作日都有标准化的信息底座。

• 增量信息日报 skill 每日抓取指定信息源增量信息并快速映射到 28 个细分产业赛道，用“内容热度×0.6+行情热度×0.4”双维度复合验证机制计算综合热度；当某赛道内容热度与行情热度背离时，本身即构成值得进一步甄别的研究线索。

• A 股日度复盘 skill 输出 500-700 字单自然段复盘，内容涵盖盘面情况、板块风格、驱动因素三部分，驱动因素按赛道综合热度从高到低展开，用量化热度排序替代主观归纳的主线优先级。

• 周度中美宏观数据 skill 通过华尔街见闻日历+iFind MCP 自动采集，以三重过滤规则（重要性三星+区域中美+频率月度及以上，缺一不可）锁死数据口径，避免低星级、高频噪音数据混入周报，并将历史踩坑的取数口径固化为查询规则。

• 商品与矿业深度研究基于商品期货定价逻辑（价格和曲线形态主要包含便利收益、持仓成本和远期项目的边际成本三方面信息），开发成本曲线、矿业产能追踪、期货期限结构分析三套工具；成本曲线从上市公司 IR 页面提取 C1/AISC 数据，覆盖铜/铝/锌/镍/锡/锂/钴/铁矿石/黄金/白银等品种。

• 期限结构解读规则：熊市底部随价格下行，期限结构从深度 Contango 走平、部分合约转 Backwardation，价差收窄是底部区域的领先信号；商品顶部价格抑制实体需求、便利收益降至低位，期货近月升水快速收敛甚至翻转为贴水是顶部区域的领先信号；单一交易日不确认，需结合后续 2-3 个交易日与库存/仓单数据确认。

• 基金与资产配置工具箱面向组合管理与买方视角：Wind 基金穿透研究（Alice）是六层分析架构（宏观背景到研报影响、相关性风险、风险贡献校验、动态对冲、涨跌归因）；PA 趋势判断基于 AlBrooks 价格行为学体系，通过 H1/H2 形态、信号 K 线质量、EMA20 偏离度、入场决策矩阵将主观看盘转为可复现、可量化的判断流程；上下文锚定、事实核查、独立研判三件套构成投资建议的“免疫系统”。

• ESG 与可持续发展专题五类 skill 覆盖从信息输入到行动输出的全流程：每日新闻简报从 esgtoday.com 抓取六大分类新闻并按投研标准撰写点评；信息披露评估对照 A 股可持续发展报告指引做“披露完整度+ESG 表现”双轴评估并输出缺口清单；行业对标研究框架划分“个体—对标—行业”三个层次（含四个子 skill）；绩效内评体系将企业 ESG 数据映射为内部 E/S/G 评分与综合档位；尽责管理投票工具生成投票建议报告。

• 报告将投研工作分解为“信息采集—筛选聚焦—深度分析—观点输出—风险管控”五个环节，每个 skill 都是可插拔的功能模块；按“角色×场景”给出组合建议（图 14）：A 股策略研究员用“日度增量信息+日度复盘+周度宏观数据+PA 趋势判断”（每日+每周），商品/期货研究员用“成本曲线+矿业产能追踪+期限结构解读+美伊监控”（按需/财报季后），FOF/基金配置经理用“Wind 基金穿透研究+投研基建三件套”（每调仓前），ESG 研究员用五类 ESG skill（每日/按需），独立研究者用“A 股金融数据工具包+PA 趋势判断”（按需）。

• 所有 skill 组合均以“人机协作”为前提：各 skill 产出需经研究员二次核实后方可进入投资决策，工具压缩的是信息采集、数据清洗、口径核对、格式加工等机械性环节，使研究员精力始终集中于基本面分析、逻辑推演与风险收益比判断等不可替代环节。

论述逻辑

• 起点：投研工作的专业性与复杂性决定 AI 工具落地不能停留在单点功能堆砌，必须沿着真实的工作流完成系统性嵌入。

• 分类：按“广度覆盖”与“深度穿透”两个维度，将全部 skill 划分为日常投研生产流水线、商品与矿业深度研究、基金与资产配置工具箱、ESG 与可持续发展专题四大类别，形成矩阵式结构的基础坐标。

• 说明书：每个 skill 按“所属类别—具体功能—适用场景”三个维度界定，明确不同类别功能形态差异——流水线重效率、商品与 ESG 重结构化深度、基金工具箱兼有进攻型分析与防守型质量控制。

• 组合：将投研分解为五个环节、skill 作为可插拔模块，基于“角色×场景”匹配逻辑给出各角色（策略、商品/期货、FOF/基金、ESG、独立研究者）的工作流组合，把工作流升级为“人机协成型”。

• 终点：信息采集与初步筛选被自动化后，研究员从信息的被动接收者转变为主动甄别者，判断力始终锚定在投资决策的核心位置，投研生产力的提升变得可积累、可复制、可度量。

关键展望

• 报告未提供任何市场点位预测、目标价、证券评级或时间窗口，全文定位为投研 AI 工具的应用框架与能力边界介绍，不构成投资建议。

• 在工具验证节点上，报告明确期限结构变化属领先/辅助信号，单一交易日不确认，需结合后续 2-3 个交易日与库存/仓单数据确认。

• 体系建设目标层面，报告提出当信息采集与初步筛选被自动化后，研究员从信息的被动接收者转变为主动甄别者，判断力始终锚定在投资决策的核心位置。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的：全文未出现覆盖公司名单、评级、目标价或具体证券买卖建议，文中出现的“招商银行和平安银行哪个更强”仅为 PA 趋势判断 skill 的使用场景举例，不构成推荐。