兴证固收 | AI投研新时代，看板+MCP来了

从2018到2026，我们一直努力成长。今年我们加盟兴业证券，除了原有团队小伙伴，还有新成员加入，蔡琨、罗雨浓、关梦卿和李天宇，共同组成了一个17人的大团队。研究领域继续从固收向多资产拓展，国内、海外、利率、信用、转债、权益、商品，不断完善大类资产策略的拼图。

勤奋（卷）、靠谱、创新是我们团队的标签。AI开启投研新时代，我们积极拥抱变化，尝试把团队成立至今八年多的研究积累迁移到线上，搭建了郁见投资 | 投研全景平台，形成AI时代的投研基础设施。欢迎大家接入自己的AI投研模型。

http://www.yujiantouzi.com

在这一过程中，我们的深刻感受：一是AI落地研究，瓶颈在数据而非模型；二是看板的价值不仅是传递有效信息，更是把“想到即可检验”的计算过程搬到线上；三是AI尚难替代研究判断，但可以协助解决研究判断之前的琐碎工作。

AI改变世界，颠覆投研。不变的是我们的初心，数十年如一日，充满激情，追求极致，为更好的投研成果。长情陪伴，一起成长！还请大家继续支持！

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AI+固收及多资产，碰壁与破题

作为从固定收益向大类资产扩展的研究者，我们最初的想法是借助Agent，把过去积累的固收研究框架数字化，形成稳定的研究输出。然而实际推进后很快发现，当前阶段直接做“AI+固收”的投研输出，条件并不成熟。

核心障碍是数据而非模型。与股票研究不同，固收研究的基础数据分散在多个平台，包括Wind的EDB数据库（官方MCP接口尚未完全开放）、经纪商的报价数据、机构行为的专项研究平台，以及研究员从各种渠道手工整理的数据。这些数据源很难统一，框架搭建便成无米之炊。

郁见投资 | 投研全景平台 应运而生，既然“AI+固收及多资产”缺的是数据，第一步就应当先建立一个平台，把固收及多资产相关数据与宏观信息集中起来。

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投研效率来自“功能化”

平台第一个版本只是常规数据的网页可视化，作用是把分散在不同底稿中的内容集中呈现。但其实用性有限，因为它只能获取刻板的内容，适合辅助周报、日报；而研究过程中的灵光乍现，仍需回到Excel重复取数与计算，这一时间成本容易让灵感被搁置。

AI编程跨越了这一障碍。过去在Excel中需要大量函数才能完成的计算，现在都可以在线上落地。我们按照研究场景逐一改造，目前纯债部分形成八个板块：机构行为、资金面、政策面、基本面、技术面、一级市场、利差分析、框架分析，数据逐日更新。

举例来看，一是政策面。新政点评的内核并不是逐条分析当下文本，而是比较新规与旧规之间的差异，以及历史上相似的政策调整引起过怎样的市场变化，本质上是偏时序的研究。因此政策跟踪看板没有从表格入手，而是以长端利率走势为主线，在政策出台的节点做气泡标注，并对事件分类，动态保留相似事件，便于历史比较。

二是利差分析。低利率环境下，利差挖掘是研究员每日工作的必修课。对这类规则明确、重复度高的任务，AI可以自动提数并完成更新，同时完成对利差序列做ADF检验或半衰期估算，辅助判断当前的高利差或低利差，是均值回归的结构性机会，还是趋势性变化。以我们的实测为例，30Y-10Y利差压缩不仅仅由分位数高低决定，还需要“宽松预期+资产荒”的双逻辑作为底层的推力。

三是技术面。国债期货四个品种的技术分析可以借助程序标准化：趋势方向、支撑阻力、均线以及RSI、MACD、BOLL等常规指标按固定规则计算与提示，减少主观读图带来的差异，并对波段机会做及时提醒。更重要的是，在技术分析门派众多的背景下，Agent可以快速复现某一套规则的历史表现，帮助我们区分哪些是有效信号、哪些是噪音。

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难题自解，领域扩张

平台第一个版本只是常规数据的网页可视化，作用是把分散在不同底稿中的内容集中呈现。但其实用性有限，因为它只能获取刻板的内容，适合辅助周报、日报；而研究过程中的灵光乍现，仍需回到Excel重复取数与计算，这一时间成本容易让灵感被搁置。

平台建成后，此前制约AI固收及多资产研究的数据问题基本得到解决，综合性分析有了落地的基础。目前已经上线的框架分析板块，把多维框架（资金面、基本面、政策面、机构行为、技术面）的日度评分汇总为债市温度计。下一步计划接入不同频率的利率预判模型，把方向研判从经验描述推进到可回溯的量化口径。

与此同时，固收+与黄金两套看板也已上线，与纯债研究构成三套平行体系：纯债研究覆盖利率与信用，固收+覆盖转债的业绩、估值分位、强赎与下修跟踪，黄金看板覆盖行情、流动性、风险溢价与资金面。未来更多内容，都会陆续上线，敬请期待！

回顾这一过程，AI尚难替代研究判断，改变的是研究判断之前的琐碎工作——数据获取、计算验证、历史比较，从需要数小时的Excel操作，压缩为网页上的几次点选。研究框架的迁移本身并不复杂，真正花时间的是想清楚每个场景下我们到底需要采用什么指标变量。这也是我们对当前阶段“AI+固收及多资产”研究的理解：先做好工具，再谈观点。

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