📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告详细介绍了东吴证券开发的 AI 驱动主动投研决策系统 AlphaChain。该系统旨在通过工程化方法解决传统投研在中小市值公司发现效率低、研究视角单一以及投后跟踪不足等结构性痛点，实现从“被动研究”向“主动发现”的范式转移。
核心观点：
投资的核心在于识别产业链中的“瓶颈公司”，即那些具备供给刚性、需求确定性和强定价权的稀缺供应商。AlphaChain 通过构建“主动发现 $\rightarrow$ 委员会深挖 $\rightarrow$ 风险管理 $\rightarrow$ 退出管理”的投研闭环，将投资机会的系统化发现与决策验证工程化。
论据支撑：
- 治理架构：设立由六位投票成员（拆链者、算力先知、周期舵手、内审官、狙击手、前线哨兵）和一名非投票数字审计官组成的“七人委员会”，通过多维度视角交叉验证，降低单一分析师的认知偏差。
- 估值逻辑：引入“反向收入桥”体系，从当前市值反推市场隐含的未来收入预期，通过检验预期与产业现实的偏差来识别风险，替代依赖大量假设的传统 DCF 模型。
- 决策执行分离：将“决策层”（判定价值）与“执行层”（判定时点）明确分离，执行层采用三层门禁（Gate 0-2）硬约束，确保交易纪律与仓位管理科学化。
- 风控体系：建立覆盖全生命周期的六模式风险管理框架，包括买入前的 Pre-Mortem 风险推演、持仓期的三圈红旗监控以及暴跌后的 Post-Mortem 诊断。
局限性/风险：
系统目前存在样本量不足导致回测统计显著性较低、金融数据接口质量不稳定、大模型幻觉风险，以及该方法论在缺乏物理瓶颈的行业（如消费、医药）中适用性有限等局限。