大模型赋能投研之二十六：基金经理投资大师蒸馏与框架进化迭代Skill

国金自主投研迭代框架

框架概述

国金自主投研迭代框架包含五层结构：

1. 原始资料层：收集、入库和索引多源数据，用于原始数据整理和存放。
2. 知识整理层：提炼和归纳分散信息，回答事实性问题，如“发生了什么，公司或行业处于什么状态”。
3. 框架归纳层：将碎片化的研究经验归纳为可复用的框架，明确适用条件、反证条件和知识边界，回答策略性问题，如“该问哪些问题，优先看什么证据”。
4. 框架应用层：基于知识底座和归纳框架组合策略，对市场动态、行业趋势和公司材料进行深度解释，产出结构化解读摘要、主题纪要和分析提纲。
5. 反馈升级层：持续接收新增资料与对话交互，进行Agent轻量调整优化和底层框架检查及版本迭代，确保分析逻辑贴合市场变化。

数据获取与更新维护

1. 初始化知识库（LLM Wiki）：

   • 使用Obsidian llm-wiki搭建本地知识库，实现投研方法论、公司资料及行业数据的分类存储与版本管理。
   • LLM Wiki架构分为原始资料层、Wiki层和模式层，确保知识库的结构清晰、可追溯和可扩展。
   • 构建LLM Wiki自动创建和更新的Skill，实现知识库的自动化运转。

2. 数据采集入库：

   • 支持用户以自然语言指令从研究平台数据源中自动获取信息并入库。
   • 可读取并解析本地文件，将知识更新到数据库中。

3. 提炼出公司总体信息页：

   • 智能体从六大维度自动生成完整的公司信息报告：公司概况、经营表现、业务结构、投资逻辑、估值判断和风险边界。

基于材料蒸馏角色与投资框架

1. 国金蒸馏Skill：

   • 从研报、路演纪要、访谈记录、基金经理观点以及行业研究资料中系统提炼投资框架。
   • 流程包括收口与路由、材料盘点、三轮压缩、框架写入和质量自检五个环节。
   • 强调分析逻辑、反证思维与来源可溯性，优先基于一手资料和案例进行学习。

2. 使用国金蒸馏Skill蒸馏分析师的分析架构：

   • 以国金策略分析师为例，提炼分析框架，明确框架边界和不适用清单。
   • 基于提炼的框架，用户可进行问答，系统输出结构化研判。

3. 使用国金蒸馏Skill蒸馏行业分析架构：

   • 以通信行业为例，提炼分析师的研究框架，涵盖通信板块周期性、子行业间响应节奏、三阶段接力模型等维度。
   • 基于框架，用户可输出具体的配置结论。

分析框架如何迭代进化

1. 国金投资框架迭代相关组件：

   • 资料入库组件（wikiingest）：检查新入库材料的事实和来源，存入数据仓库并生成知识页。
   • 会话学习组件（session-learning）：从用户反馈中判断是否需要纳入框架的长期改动。
   • 复盘学习组件（reference-learning）：对历史事件做全面回顾，找出偏差并整理修订建议。
   • 框架迭代组件（framework-iteration）：汇总复盘结论，评估修改方向。
   • 框架演进组件（frameworks evolve）：将最终确认的修补或重建设计正式写入投资框架。

2. Session learning组件：

   • 以用户对话反馈为输入，判断反馈是否具备长期价值，并进行五分类分诊处理。
   • 针对框架级问题，若已有复盘证据则直接转至framework-iteration进行迭代处理。

3. Reference learning组件：

   • 以“先写判断，再看参考”为原则，阻断事后偏见的干扰。
   • 首先基于现有框架写出初始判断，然后检索专家分析、访谈复盘及方法论文章，并进行偏差复盘。

4. 国金迭代框架与Hermes-skill迭代框架的对比：

   • 投资框架迭代针对的是投研方法论本身，输出可复用的分析方法论文档。
   • Hermes-skill迭代面向Agent的执行流程，解决“通用流程如何优化”的问题。

5. 调用框架分析市场行情：

   • 输入事件后，系统提取关键信息，匹配合适的分析框架，并生成研究输出。
   • 可用于个股分析和投资相关问题分析，通过路由匹配最合适的框架进行多框架协同推理。