开源量化评论（127）：AI赋能投研体系：应用篇

AI赋能投研体系：应用篇

本报告介绍了开源证券金融工程研究团队开发的AI自动投研系统，该系统旨在通过自动化流程提高研报复现效率。系统围绕研报解析、因子复现和因子管理三个核心环节展开，采用结构化设计，每个环节由独立的SKILL负责，并通过config.yaml文件进行通信。

架构设计 系统采用分层架构，包含五个部分：00_模板、01_原始研报、02_解析输出、03_复现项目、04_因子注册。每个部分承担不同职责，共同支撑研报解析、因子复现和入库管理的完整流程。config.yaml作为唯一配置总线，包含项目元信息、数据库连接、数据描述、因子定义、回测配置、基准验证和输出路径等维度信息。

作用机制

1. 研报解析：report-parser skill将非结构化研报内容提取为标准化的因子定义、计算公式和回测参数，形成可直接使用的解析文档。系统会根据报告长度采用不同的解析策略，并进行数据库字段匹配，确保复现因子所需数据的准确性。
2. 因子复现：factor-reproducer skill基于解析后的文档和配置文件完成数据处理、因子计算以及回测验证等任务，并输出因子表现与偏差分析结果。系统会自动提取每个因子的核心计算逻辑，生成相应代码，并进行回测和图表生成。
3. 因子管理：factor-library-manager skill对复现完成的因子进行统一登记注册，并将其存入对应的数据库。系统会同步维护一套因子信息表，详细记录复现因子的基本信息，并自动更新全局索引INDEX.md。

偏差控制 系统通过建立统一的数据口径、时间对齐规则、指标验证机制，尽可能降低由数据、代码和流程差异带来的影响。系统设定统一的偏差容忍区间，当核心指标落入容忍范围内时，即认为复现结果有效。

案例展示 报告以《形态识别：均线的收敛与发散》和《长端动量2.0：长期、低换手、多头显著的量价因子》为例，展示了不同环节中的产出效果。研报解析环节能够提取因子构建所需的关键要素，包括因子计算逻辑、计算公式、参数配置和回测表现。因子复现环节能够生成多种图表，展示因子分组收益、因子IC分布及累计走势、月度超额收益热度图等。因子注册环节会将复现的因子注册入库，并同步维护一套因子信息表，方便用户跟踪因子表现情况。

风险提示 在真实投研环境中应用AI大模型存在幻觉风险，需谨慎使用。