宏觀深度報告：如何用AI自動寫研報？——搭建Hermes架構(gòu)的證券分析師“超級助理”.pdf

研究背景與目的

東吳證券研究所探索AI智能體在證券研報核心撰寫環(huán)節(jié)的自動化應用，旨在將研究報告從數(shù)據(jù)采集到編輯檢查的主要環(huán)節(jié)實現(xiàn)半自動化，釋放研究員在結(jié)構(gòu)性重復勞動中的時間占用，為投研領域的智能化轉(zhuǎn)型提供可復用的實踐范式。

技術架構(gòu)

系統(tǒng)采用DeepSeek V4 Pro作為推理引擎，負責理解任務、分析數(shù)據(jù)和生成內(nèi)容；選用Hermes Agent作為執(zhí)行框架，負責操作文件、調(diào)用接口和調(diào)度流程。兩者分工協(xié)作，構(gòu)成完整的自動化研報生成系統(tǒng)。

四角色流水線設計

體系將傳統(tǒng)研報產(chǎn)出流程拆解為四個獨立AI角色：新聞收集員（多源采集新聞并按維度分類去重）、數(shù)據(jù)底稿工程師（校驗數(shù)據(jù)完整性與口徑一致性）、研報撰寫員（基于底稿按框架自動生成報告）、編輯檢查員（獨立執(zhí)行六項審查并出具意見）。四角色按線性順序執(zhí)行，職責邊界清晰，前一環(huán)節(jié)未完成則后一環(huán)節(jié)不啟動。

案例驗證

以《黃金ETF，2026年5月復盤及6月展望》為驗證場景，AI生成的報告與真人撰寫版本在核心結(jié)論、走勢結(jié)構(gòu)劃分與歸因邏輯上高度一致，均識別出月初高位震蕩、月中破位下行、月末加速探底的三段式結(jié)構(gòu)，盲測下普通讀者難以區(qū)分來源。效率層面，新聞采集簡化為單行代碼批量拉取，寫作變?yōu)榭蚣苷{(diào)用加數(shù)據(jù)填入的協(xié)作模式。

核心局限

系統(tǒng)在信息源覆蓋度、新聞真?zhèn)伪鎰e、多事件權重排序、數(shù)據(jù)源外部依賴以及前瞻性走勢結(jié)論等方面仍存在局限，需真人研究員進行交叉驗證、邏輯復核與最終決策把關。

未來方向

拓展至更多資產(chǎn)類別、引入動態(tài)學習機制、打通圖表自動化渲染、建立"生成—驗證—迭代"的閉環(huán)反饋體系。