FiClaw / 证券公司研究所、行业研究与金融工程团队
证券公司 AI 投研与研究复核方案
面向研究所负责人、行业分析师、策略研究员与金融工程团队，从一个有资料、有规则、有复核人的研究问题切入。交付重点是让研究结论对应到来源或实验，让后续报告讨论有据可查。
发布人 FiClaw 产品团队 · 发布于 · 更新于
Read in EnglishFiClaw 如何帮助这类团队
FiClaw 是 SiStarAI（硅星纪元）建设的 AI Native 量化策略研发工作站。证券公司投研团队可将明确的 A 股行业或策略假设转为规则，连接 Python、历史回测、诊断与参数比较，并由研究员复核。研究资料整理、图表来源追溯和研报交接可作为机构试点需求，资料授权、系统接入与发布审核流程需单独确认。
从具体研究任务开始
01
验证行业与策略假设
- 输入
- 提出可量化的行业、风格或选股假设，明确股票池和信号时点。
- 研究输出 / 评估方向
- 在已支持的 A 股数据范围内整理规格、生成 Python 并比较历史实验。
- 人工复核
- 确认历史行业分类、成分和因子是否可得；缺少时点数据时保留限制。
02
组织图表与结论依据
- 输入
- 准备获授权的公开资料、图表数据与研究底稿样本。
- 研究输出 / 评估方向
- 在试点中评估“结论—来源—计算—复核人”的材料整理方式。
- 人工复核
- 人工核对原始出处、单位、计算口径和日期；批量文档接入与引用功能需确认。
03
准备研报交接材料
- 输入
- 同一课题的事实、假设、计算结果、观点及未解决问题。
- 研究输出 / 评估方向
- 按约定清单交接研究证据与实验材料，便于分析师和复核人讨论。
- 人工复核
- 报告撰写、观点署名与对外发布沿用机构流程；正式研报系统集成另行评估。
一轮可验收的试点
- 01
固定研究问题
选一项可测试的 A 股研究假设，或一份获授权的研究底稿样本，确定材料范围和验收负责人。
- 02
建立证据对照
保留人工版本的来源、图表计算和研究判断；将事实、假设、实验与观点分开记录。
- 03
逐项人工复核
检查引用能否定位、数字能否重算、策略是否按规格运行，记录错误、修正和复核耗时。
- 04
确认机构接入
达到约定标准后，再评估研究资料库、数据终端授权、权限管理、审批与部署方式。
先确认能力和交付范围
- 当前公开能力
- 当前公开核心是 Desktop 与云端量化研究流程：策略规格、Python 代码、A 股历史回测、诊断和参数比较。具体行业分类、历史成分及因子覆盖以接口实际可得数据为准。
- 需单独评估
- 研报批量解析、自动图表引用、研究资料库、数据终端与内部研报系统集成、多人权限和私有部署，需要单独评估数据授权、接口及交付范围。
- 决策与责任边界
- 研究员负责数据与结论复核；观点署名、报告审批、信息隔离和对外发布由证券公司按自身制度执行。AI 生成内容不能自行成为已审核研报。
采购与试点常见问题
FiClaw 适合券商行业研究还是金融工程研究？
当前公开量化能力更直接对应金融工程和可量化的策略假设验证。行业研究团队可以先评估其中可用 A 股数据检验的部分；资料整理、图表引用和报告协作需以具体试点确认。
能否自动生成并发布正式证券研究报告？
本方案不承诺自动发布正式研报。生成的文字、代码和计算结果需要人工复核，报告署名、审批与发布仍由机构既有流程负责。研报系统接入需另行评估。
是否自带所有证券数据终端和研报库？
不能默认具备。当前可用数据应核对覆盖页与实际接口；第三方终端、研究资料和内部数据库需要分别确认授权、可用接口及处理方式。
券商投研 AI 试点应如何验收？
在同一研究任务上比较规格一致性、来源定位准确性、图表重算、实验复核和总耗时。先用公开或脱敏样本验收，再讨论内部数据和系统接入。
进一步了解
带一个研究问题来讨论
说明团队角色、研究任务、可用资料和期望输出，即可开始范围评估。首次沟通可使用公开或脱敏样本。