📰 研报摘要
查看全文 ➔摘要： 本报告探讨了利用大模型思维链（CoT）技术重塑主动投研体系的方法论，旨在通过自动化提取、时序跟踪和定量验证分析师的投研逻辑，解决传统投研在覆盖广度与响应速度上的挑战，为主动权益投资提供差异化的逻辑补充。
核心观点：
- 构建逻辑驱动的投研流：通过大模型从海量研报中提取“核心驱动要素 $\rightarrow$ 传导路径 $\rightarrow$ 投资结论”的完整思维链，将投研模式从简单的信息归纳升级为深度推理。
- 引入动态验证机制：设计滚动单链回测机制，利用实时新闻和市场数据验证每条逻辑的有效性，剔除失效逻辑，保留具备显著定价能力的优质思维链。
- 实现量化与主观结合：开发了基于优质 CoT 的联合投票与加权选股策略，使量化交易从单纯的“指标刻画”演进为对“深层逻辑”的语义理解。
论据支撑：
- 回测表现：在医药生物行业的实测中，多思维链联合投票策略（2021-2026）相较于分析师等权基准实现了 17.16% 的年化超额收益，信息比率 0.48；加权策略的信息比率进一步提升至 0.51。
- 工具落地：成功构建了行业投研框架总结及个股投研顾问 Agent，能够根据最新信息输出具有逻辑支撑的“看涨/中性/看跌”诊断判断。
局限性/风险：
- 模型风险：大模型存在随机性和“幻觉”风险，输出结果需谨慎参考。
- 环境失效：策略基于历史数据回测，若市场环境或行业统计特征发生变化，模型可能失效。
- 成本影响：交易成本的提高可能导致策略实际收益下降。