【华泰期货】量化专题报告：AI辅助投研系列（一）：基于知识库的研报分析-250314（22页）.pdf

1、量化专题报告丨 2025/3/14 摘要 每日进行信息收集、行情深挖以及市场跟踪，都是投研人员的必要工作。大模型的出世，让研究行业变得更智能、更便捷、更高效，其版本的持续迭代、功能的不断更新，展现出应用的无限潜力。若投研人员能充分发挥大模型在投研工作中的效用，将更能凸显自身的价值。本报告将从案头文字工作、持仓数据跟踪、观点跟踪这三个维度，阐述如何运用大模型，使投研工作更加高效便捷，拓展研究深度与广度。第一篇聚焦于知识库在案头文字工作上的的运用 知识库搭建：借助 ima.copilot 智能平台，研究人员可快速构建知识库。该知识库不仅为投研人员保障了数据来源，还提供了个性化访问知识和数据的方法。

2、海量信息归纳：利用搭建好的知识库，研究人员可以将海量信息一键打包，或按需求归纳总结。深度信息挖掘：根据知识库，大模型可以深挖潜在信息，帮助投研人员更好地分析行情，甚至发现新的市场观点。研究逻辑提取：借助模型的“智能体”，结合历史行情总结市场规律，生成投资策略建议的观点报告。期货研究报告|量化专题报告 2025-03-14 AI 辅助投研系列（一）：基于知识库的研报分析 研究院研究院 量化组量化组 研究员研究员 高天越高天越 0755-23887993 从业资格号：F3055799 投资咨询号：Z0016156 李光庭李光庭 0755-23887993 从业资格号：F03108562 投资咨询号

3、：Z0021506 李逸资李逸资 0755-23887993 从业资格号：F03105861 投资咨询号：Z0021365 联系人联系人 黄煦然黄煦然 0755-23887993 从业资格号：F03130959 投资投资咨询业务资格：咨询业务资格：证监许可【证监许可【20112011】12891289 号号 量化专题报告丨 2025/3/14 目录 摘要.1 前言：大模型前言：大模型投研领域的效率革命投研领域的效率革命.4 知识库：投研案头文字工作的优化利器知识库：投研案头文字工作的优化利器.4 便捷构建专属知识库，重塑投研数据基石便捷构建专属知识库，重塑投研数据基石.4 大模型应用：海量信息

4、归纳大模型应用：海量信息归纳.6 大模型应用：深度信息挖掘大模型应用：深度信息挖掘.9 大模型应用：研究逻辑提取大模型应用：研究逻辑提取.14 总结总结.20 免责声明.22 量化专题报告丨 2025/3/14 图表 图图 1 1：个人知识库建立示例：个人知识库建立示例|单位：无单位：无.5 图图 2 2：知识库二维码：知识库二维码|单位：无单位：无.5 图 3:IMA.COPILOT模型归纳时的思考过程|单位：无.6 图 4:IMA.COPILOT模型对铁矿石所有研报信息的归纳总结|单位：无.8 图 5：IMA.COPILOT模型信息提取示例|单位：无.10 图 6：IMA.COPILOT模

5、型信息挖掘示例|单位：无.12 图 7:案例二（混元模型）|单位：无.13 图图 8：案例二（：案例二（DEEPSEEK R1 模型）模型）|单位：无单位：无.14 图图 9：模型思考过程：模型思考过程|单位：无单位：无.15 图 10：模型对纯碱市场的投资策略建议|单位：无.16 图图 1111：I IMAMA.COPILOTCOPILOT模型图表分析窗口模型图表分析窗口|单位：无单位：无.18 图图 12：图示例：图示例|单位：无单位：无.18 图 13：IMA.COPILOT模型基于图表分析的策略建议|单位：无.19 量化专题报告丨 2025/3/14 前言：大模型前言：大模型投研领域的

6、效率革命投研领域的效率革命 在这个信息爆炸的时代，知识不再只是界限，而是连接的桥梁。随着 AI 的出世，信息的智能使用成为了当今社会的新特征。利用 AI，革新工作模式必然会给投研人员带来更强的竞争力。在传统投研模式下，研究人员宛如在信息迷宫中摸索的行者，处理大量复杂的文字资料、跟踪瞬息万变的市场数据、及报告撰写，这些任务不仅容易效率低下，还极大地限制了投研工作的深度与广度。可见传统的研究模式在效率和精准度上逐渐难以满足实际需求。因此，大语言模型的横空出世，恰似一道划破黑夜的曙光，以其自动化和智能化的独特优势，给投研工作注入全新的活力与效率。本报告聚焦于大模型在期货投研中的应用，深入探讨其在优化