2025 年证券研究报告行业：量化研究的新高度

2025年证券研究报告行业量化研究的新高度前言站在金融科技与研究变革的十字路口2025年的中国资本市场，正经历着一场静默却深刻的变革当散户与机构的博弈从“信息差”转向“数据差”，当传统券商研究所的“金手指”逐渐被算法取代，当基金经理的决策越来越依赖模型输出而非“草根调研”，证券研究报告行业正站在“量化研究”的新起点上回顾十年前，量化研究在证券行业还只是“小众工具”——分析师们依赖Excel建模、人工整理数据，一份深度报告往往需要数周甚至数月的熬制；十年后的今天，随着AI大模型、高频数据技术、跨市场数据融合的成熟，量化研究已从“辅助手段”进化为“核心引擎”，推动行业从“经验驱动”向“数据驱动”、从“定性描述”向“定量预测”的思维跃迁本文将以2025年为时间锚点，从量化研究的“现状瓶颈”切入，剖析其在技术、场景、价值上的“三重突破”，探讨驱动新高度的核心因素与潜在挑战，并提出迈向更高阶发展的路径建议我们相信，2025年将成为量化研究真正“落地生根”的关键节点——它不仅是技术的胜利，更是金融研究范式的重构，最终让研究报告从“信息载体”升级为“决策工具”，为资本市场注入更精准、更高效的价值

一、量化研究的“过去式”从工具到“刚需”的进化之路

1.1传统研究模式的“黄金时代”与隐忧在2015年之前，证券研究报告行业的主流是“定性研究主导”彼时，一位资深分析师凭借人脉关系获取产业数据、通过实地调研挖掘公司细节、结合宏观政策推演行业趋势，是产出一份“深度研报”第1页共15页的标准流程这种模式下，“个人经验”和“人脉资源”成为核心竞争力，头部分析师的观点甚至能影响市场情绪——例如2019年某分析师对新能源行业的“深度推荐”，直接推动板块指数在三个月内上涨40%然而，随着2015年A股市场机构化率突破50%、2020年注册制改革全面落地，传统模式的局限性开始凸显效率瓶颈一份覆盖全行业的研报需要整合上百份政策文件、几十家上市公司财报、数十个产业链调研数据，人工处理耗时长达2-4周，难以应对市场快速变化；质量波动依赖分析师个人能力，研报质量受情绪、精力、信息渠道影响大，“千份研报一个模板”“重复劳动严重”的现象普遍存在；覆盖盲区中小市值公司、新兴赛道（如AI芯片、基因治疗）因调研难度大、数据稀缺，长期缺乏深度研究覆盖，导致市场定价效率低下到2024年，某头部券商研究所的内部调研显示68%的机构投资者认为“传统研报的信息密度不足”，52%的基金经理表示“无法从研报中获取决策所需的量化数据支持”这意味着，传统模式已无法满足机构投资者对“精准、高效、全面”的研究需求，量化研究的“替代效应”开始显现

1.2量化研究的“初步探索期”从“数据堆砌”到“简单建模”2016-2020年，量化研究开始从“边缘工具”向“主流辅助手段”转型这一阶段的核心特征是“数据驱动”的普及头部券商开始搭建内部数据库，整合上市公司财报、行业数据、宏观指标等结构第2页共15页化数据，尝试用简单的统计模型（如线性回归、时间序列分析）进行行业景气度预测、个股估值测算例如，2018年某券商推出“行业景气度量化模型”，通过跟踪PMI、工业增加值、价格指数等高频数据，提前两周预测了消费板块的季度性机会，帮助机构客户获得超额收益但这一阶段的量化研究仍存在明显局限数据维度单一主要依赖结构化数据（财务报表、价格数据），忽略文本信息（研报、新闻、社交媒体）、非结构化数据（产业链调研纪要、会议录音）等“软信息”；模型逻辑简单多为线性模型，难以捕捉市场的非线性关系（如政策突发对行业的冲击），模型“过拟合”现象严重（在历史数据上表现优异，在实时数据上失效）；应用场景有限主要用于“事后归因”（如分析某股票上涨的原因），而非“事前预测”（如提前3个月判断某行业的景气拐点）到2020年，量化研究在行业内的渗透率仍不足20%，多数券商将其视为“补充工具”而非“核心业务”

1.3迈向“新高度”的前提2024年的“临界点”2024年，是量化研究从“初步探索”迈向“深度应用”的关键转折点这一年，有三个标志性事件为2025年的“新高度”奠定了基础技术成熟AI大模型（如基于Transformer架构的金融专用模型）在自然语言处理（NLP）领域的准确率突破90%，可实现对研报文本的深度理解；第3页共15页数据爆发沪深交易所开放“分钟级高频数据”接口，叠加卫星遥感、卫星图像识别（用于监测工厂开工率）、舆情数据平台的普及，数据维度从“结构化”向“多模态”扩展；需求迫切机构投资者对“智能决策支持”的需求激增，某头部基金公司的调研显示，其量化策略团队管理的资产规模已突破5000亿元，占总管理规模的60%正是在这样的背景下，2025年的量化研究不再是“选择题”，而是“必答题”——它将从“工具”升级为“方法论”，从“辅助”进化为“核心”，推动证券研究报告行业进入“量化新高度”

二、2025年量化研究的“新高度”技术、场景与价值的三重突破

2.1技术突破AI大模型、多模态数据与实时计算的“铁三角”量化研究的“新高度”，首先源于技术的底层支撑2025年，技术突破将体现在三个维度，共同构建起“智能研究”的基础设施

2.

1.1AI大模型驱动研报生产与分析范式革新传统研报的生产流程是“数据收集-人工分析-观点输出”，2025年，这一流程将被AI大模型重构研报自动生成基于金融知识图谱（整合上市公司、行业、政策等实体关系）和大语言模型（如“金融GPT”），AI可自动完成“数据导入-逻辑推理-结论生成-报告排版”全流程某券商测试显示，其自主研发的AI研报生成系统可在30分钟内完成一份5000字的行业深度报告，准确率（与人工分析师对比）达85%；深度文本理解通过情感分析、主题模型（如LDA）、知识抽取技术，AI可从研报、新闻、公告等文本中提取关键信息例如，某AI系统能从1000份券商研报中识别出“机构分歧点”（如对某公司目标第4页共15页价的预测差异），并量化分歧程度（用标准差表示），为交易决策提供参考；交互式分析用户可通过自然语言与AI模型对话，动态调整参数（如“分析新能源汽车行业在2025年补贴退坡后的销量变化”），AI实时返回可视化结果（折线图、热力图），大幅提升研究效率

2.

1.2多模态数据融合构建更立体的研究维度2025年的量化研究不再局限于“数字”，而是整合“文本、图像、声音、空间”等多模态数据，形成“全维度数据画像”结构化数据传统的财务数据、价格数据、宏观指标（占比约30%）；文本数据研报、公告、新闻、会议纪要（占比约40%）；图像数据卫星遥感图像（监测工厂开工率、库存量）、产品质检图像（分析供应链问题）、门店监控图像（零售数据估算）（占比约20%）；声音数据电话会议录音转写、分析师路演视频（提取情绪指标）（占比约10%）多模态数据的融合，解决了“单一数据维度的片面性”例如，某AI模型通过“卫星图像+财报数据”，可预测某季度水泥产量当卫星图像显示“西南地区水泥厂开工率提升15%”，叠加“水泥价格同比上涨8%”，AI模型对该季度行业营收的预测误差可控制在5%以内，远高于传统财务模型（误差约15%）

2.

1.3实时计算技术实现动态决策支持金融市场的“瞬息万变”要求研究具备“实时响应能力”2025年，实时计算技术的成熟将打破“T+1”的研究周期限制第5页共15页边缘计算+云计算数据采集（如高频行情数据）通过边缘节点实时处理，复杂计算（如多因子模型训练）在云端完成，整体延迟控制在10秒以内；流数据处理基于Kafka、Flink等流处理框架，AI模型可实时接收市场数据（如资金流向、订单簿变化），动态调整预测结果某量化团队测试显示，其“分钟级更新的个股评级模型”在2024年四季度成功捕捉到“AI算力板块”的三次日内脉冲行情，单次交易平均收益达

3.2%；实时风险预警通过实时监控“估值偏离度、资金集中度、舆情热度”等指标，AI可在风险发生前（如个股突发利空）发出预警，帮助机构客户及时调仓

2.2场景突破从“单一策略”到“全流程覆盖”的研究闭环2025年的量化研究不再局限于“行业景气度、个股估值”等单一场景，而是延伸至证券研究的全流程，形成“宏观-行业-个股-风险”的闭环覆盖

2.

2.1宏观研究从“政策解读”到“数据预测”传统宏观研究依赖分析师对政策文件的解读（如“PMI回升意味着经济复苏”），2025年，量化宏观研究将实现“数据驱动的精准预测”高频指标预测通过整合PMI、工业增加值、信贷数据、价格指数等高频指标，AI模型可预测GDP增速、CPI、PPI等核心宏观变量，预测误差从传统的

1.2个百分点降至

0.5个百分点；政策效果评估量化模型可量化政策（如降准、行业补贴）对经济变量的影响路径和程度例如，2025年央行降准

0.5个百分点后，第6页共15页AI模型在2小时内输出“对基建投资增速提升

0.8个百分点”“对股市流动性改善

0.3个百分点”的结论，为后续研究提供数据支撑；全球宏观联动通过多因子模型（如汇率、利率、贸易差额），AI可实时捕捉全球主要经济体的联动效应，例如“美联储加息”对A股科技板块的影响路径（汇率贬值→资本外流→流动性收紧→科技股承压）

2.

2.2行业研究从“定性描述”到“动态跟踪”行业研究的“新高度”体现在“动态性”和“精准性”行业景气度预测通过产业链数据（上游原材料价格、中游产能利用率、下游需求变化）构建“景气度指数”，AI模型可提前3-6个月预测行业周期拐点例如，2025年Q1，AI模型通过“锂矿价格持续下跌+新能源汽车销量增速放缓”，提前预测到“动力电池行业Q2将进入去库存周期”，帮助机构客户规避了板块回撤风险；细分赛道挖掘利用“知识图谱+关联规则挖掘”，AI可从海量数据中识别新兴细分赛道例如，2025年Q2，某AI系统从“AI芯片专利数量、人才招聘数据、产业链投资事件”中，挖掘出“存算一体芯片”赛道，相关个股在随后一个月内平均涨幅达25%；行业竞争格局分析通过“企业财务数据+供应链数据+舆情数据”，AI可量化行业集中度变化（如CR

5、CR10）、竞争策略（价格战、差异化），为企业估值提供参考

2.

2.3个股研究从“基本面分析”到“全维度画像”个股研究的“新高度”在于“全维度数据画像”和“动态评级”财务异常预警通过机器学习模型（如孤立森林、自编码器）识别财务舞弊信号例如，某AI系统通过分析“应收账款增速异常高于第7页共15页营收增速”“存货周转率持续下降”等特征，成功预警了2025年Q1某上市公司的财务造假风险，帮助客户规避了30%的股价下跌损失；估值模型优化传统估值模型（PE、PB）忽略了行业特性和公司竞争力，2025年的量化模型将整合“ESG指标、研发投入、管理层能力”等非财务数据，构建“动态估值模型”某券商测试显示，其“ESG+研发投入加权的DCF模型”对新能源企业的估值准确率比传统模型提升20%；事件驱动分析通过自然语言处理和知识图谱，AI可实时追踪“产品发布、高管变动、并购重组”等事件，并量化其对股价的影响例如，2025年Q3某公司宣布“与某车企达成自动驾驶合作”，AI模型在事件发生后1小时内输出“股价短期上涨10%-15%”的概率预测，与实际走势高度吻合

2.

2.4风险研究从“事后归因”到“事前预警”风险研究的“新高度”在于“实时性”和“系统性”市场风险预警通过“波动率指数、流动性指标、情绪指标”构建“市场风险雷达图”，AI可预测“黑天鹅”事件（如2025年Q4某政策突发导致市场暴跌）的概率和影响范围；个股风险量化通过“压力测试模型”量化个股在极端行情下的最大回撤例如，某量化团队为某消费股计算“极端行情下（如疫情复发）的最大回撤”为18%，帮助客户制定了合理的止损策略；组合风险优化基于“CVaR（条件风险价值）”模型，AI可动态调整投资组合，在控制风险的前提下提升收益某基金公司应用该模型后，组合年化波动率从15%降至10%，夏普比率提升

0.3个单位

2.3价值突破从“信息载体”到“决策工具”的角色重构第8页共15页2025年的量化研究，最终将实现“价值重构”——它不再是“向客户传递信息”的载体，而是“帮助客户做出决策”的工具这种价值突破体现在三个层面

2.

3.1研究效率从“周级”到“分钟级”的跨越传统研究报告的生产周期为“周级”（1-2周），2025年，AI驱动的量化研究可实现“分钟级”响应数据处理效率AI系统可在10分钟内完成“全市场数据清洗、特征提取、模型训练”，而人工处理需2-3天；研报更新效率针对“高频事件”（如财报发布、政策出台），AI可实时生成更新研报，帮助客户快速调整决策；跨场景复用同一套量化模型可同时服务于“宏观、行业、个股”多个场景，避免重复建模，降低研发成本

2.

3.2决策支持从“观点输出”到“方案输出”的升级传统研报以“观点输出”为主（如“推荐买入某股票”），2025年的量化研报将输出“可执行的决策方案”具体操作建议AI可根据客户风险偏好，推荐“买入时点、仓位控制、止盈止损”等具体操作；策略组合生成针对机构客户，AI可生成“多因子选股策略”“行业轮动策略”“事件驱动策略”等组合，并回测其历史表现和未来预期；情景模拟通过“蒙特卡洛模拟”，AI可模拟不同市场环境下的投资结果，帮助客户理解风险与收益的关系

2.

3.3服务模式从“标准化”到“定制化”的转型2025年，量化研究将实现“千人千面”的定制化服务第9页共15页客户画像匹配基于客户的“风险偏好、投资期限、行业偏好”，AI为其推荐个性化研究报告（如保守型客户侧重“低波动行业分析”，成长型客户侧重“高景气赛道挖掘”）；实时交互服务客户可通过“语音+文字”与AI研报系统对话，动态调整需求（如“帮我看看新能源和半导体行业未来6个月的表现差异”），AI实时返回分析结果；知识沉淀复用AI可将分析师的经验转化为“模型规则”，新分析师通过调用模型快速上手，降低培养成本

三、驱动量化研究新高度的核心因素技术、需求与生态的共振2025年量化研究的“新高度”并非偶然，而是技术进步、市场需求、政策生态“三重驱动”的必然结果三者相互作用，共同构建起量化研究发展的“生态闭环”

3.1技术进步从“单点突破”到“系统能力”的成熟技术是量化研究的“引擎”，2025年技术的成熟体现在三个层面算力突破GPU、TPU等专用芯片的算力呈指数级增长，2025年全球AI算力规模较2020年增长10倍，可支撑每秒千万亿次的复杂计算；算法迭代深度学习、强化学习、知识图谱等算法持续优化，尤其在金融时间序列预测、文本情感分析等领域准确率突破90%；数据基建完善沪深交易所、行业协会、第三方数据公司共建“金融数据中台”，实现数据标准化、共享化，打破“数据孤岛”以算力为例，2025年某头部券商的AI研报系统每天可处理10亿条数据（相当于5000个分析师的工作量），而2020年仅能处理1亿第10页共15页条数据技术的成熟，为量化研究从“理论模型”走向“实际应用”提供了物质基础

3.2需求升级从“被动接收”到“主动决策”的机构转型机构投资者是量化研究的“最大用户”，其需求升级是驱动量化研究新高度的“核心拉力”规模扩张2025年中国公募基金规模预计突破25万亿元，其中量化基金占比达30%，机构对“高效、精准”的研究需求激增；决策专业化随着注册制深化，个股分化加剧，机构客户从“听观点”转向“要逻辑”“要数据”，需要量化工具辅助决策；风险管理需求2024年A股“黑天鹅”事件频发（如某政策突发导致板块暴跌），机构对“实时风险预警”的需求迫切某头部基金公司量化投资总监曾表示“2025年，我们的投资决策70%依赖量化模型输出，人工仅负责‘模型监督’和‘策略调整’——量化已成为我们的‘决策大脑’”

3.3政策生态从“鼓励创新”到“规范发展”的制度保障政策与监管的支持，为量化研究提供了“安全垫”顶层设计证监会2023年发布《关于推动资本市场金融科技高质量发展的指导意见》，明确“支持量化研究创新”“完善数据要素市场”；数据合规《数据安全法》《个人信息保护法》的落地，规范了金融数据的采集、使用和共享，解决了“数据安全”痛点；行业标准中国证券业协会发布《量化研究报告规范》，统一“数据来源、模型逻辑、风险提示”的披露标准，提升行业透明度政策的“鼓励+规范”，让量化研究在“创新”与“安全”之间找到平衡，为其长期发展提供了制度保障第11页共15页

四、新高度下的挑战与风险技术、伦理与市场的三重考验尽管2025年量化研究已站在“新高度”，但仍面临多重挑战这些挑战若不妥善解决，可能成为行业进一步发展的“拦路虎”

4.1技术依赖风险“黑箱”与“断供”的双重威胁量化研究高度依赖技术系统，这带来两方面风险模型“黑箱”问题AI大模型的“不可解释性”可能导致决策风险例如，某量化模型在2025年Q2突然给出“卖出某新能源股”的信号，但无法解释具体原因（是数据错误还是模型过拟合？），导致机构客户因“不理解”而犹豫，错失调仓时机；技术断供风险部分核心技术（如高端芯片、大模型框架）依赖进口，若遭遇外部限制，可能导致量化系统“停摆”，影响研究连续性2024年某券商因“AI芯片断供”，其研报生成系统被迫暂停服务3天，造成客户流失

4.2数据安全与合规风险“数据爆炸”下的隐私与伦理挑战量化研究依赖海量数据，但数据安全与合规是“红线”隐私泄露风险若量化模型使用“个人交易数据”“客户信息”等敏感数据，可能违反《个人信息保护法》，面临监管处罚；数据质量风险部分数据存在“造假”“滞后”“碎片化”问题（如某第三方数据公司提供的“工厂开工率”数据与实际偏差20%），导致模型输出失真；算法歧视风险若训练数据存在“偏见”（如历史数据中对某类行业的低估），量化模型可能延续甚至放大这种偏见，导致投资决策“一叶障目”

4.3市场过度依赖与同质化风险“内卷”下的价值稀释当量化研究成为行业“标配”，可能引发新的问题第12页共15页同质化竞争若多数机构使用相似的量化模型（如基于相同因子的选股模型），可能导致“量化内卷”——模型信号趋同，最终“无效化”；过度依赖风险若市场过度依赖量化模型，可能形成“量化踩踏”（如2024年某量化指数基金遭遇大额赎回，引发连锁反应）；价值稀释风险当“AI研报”“量化工具”泛滥，传统分析师的“深度洞察”可能被忽视，导致研究行业“去专业化”

4.4人才结构性短缺“金融+科技”复合型人才的稀缺量化研究的发展离不开“懂金融+懂科技”的复合型人才，但目前人才缺口巨大数量不足据中国证券业协会统计，2024年量化研究岗位人才缺口达3万人，且以“金融背景为主”的分析师难以掌握AI技术；培养周期长一个合格的量化分析师需掌握“金融知识、编程能力、机器学习、数据处理”等多领域技能，培养周期长达2-3年，远长于传统分析师

五、迈向新高度的路径与建议技术、人才、机制的协同创新面对挑战，2025年量化研究行业需从“技术突破”“人才培养”“机制创新”三个维度协同发力，推动行业向更高阶发展

5.1技术层面自主可控与可解释性并重核心技术自主化加大对“国产芯片、自主AI框架”的研发投入，建立“技术备份方案”（如多套算力系统并行运行），降低外部断供风险；模型可解释性优化在“AI模型”中嵌入“可解释模块”（如SHAP值、LIME算法），让模型决策逻辑可视化（如“某股票被买入的第13页共15页三大核心原因估值低于行业平均、营收增速超20%、机构持仓提升”）；数据治理体系化建立“数据质量评估标准”（如数据准确率、更新频率、覆盖范围），通过“人工审核+AI校验”确保数据质量，同时严格遵守数据隐私法规（如“数据脱敏”“最小化使用”）

5.2人才层面跨学科培养与生态化建设人才培养多元化与高校合作开设“金融AI”交叉学科，培养“既懂金融又懂技术”的复合型人才；同时，对现有分析师进行“AI技能培训”（如Python、机器学习基础），推动传统研究向量化转型；人才激励机制创新设立“量化创新专项奖金”，奖励在模型优化、场景落地中做出贡献的团队和个人；外部合作生态化与科技公司、高校、数据服务商共建“量化研究实验室”，共享技术、数据和人才资源，降低研发成本

5.3机制层面差异化竞争与行业规范并行推动差异化发展鼓励机构探索“独特量化场景”（如ESG量化、跨境量化、事件驱动量化），避免同质化竞争；完善行业标准由中国证券业协会牵头，制定“量化研究报告质量评价体系”（如“数据透明度、模型可解释性、风险提示充分性”），引导行业健康发展；加强投资者教育通过“投资者沟通会”“研报解读指南”等形式，帮助投资者理解量化研究的逻辑和局限，避免“盲目依赖”结语量化研究的“新高度”，是金融与科技的“双向奔赴”站在2025年的门槛回望，量化研究已不再是“金融行业的边缘工具”，而是推动行业从“经验驱动”向“数据驱动”转型的核心力第14页共15页量它的“新高度”不仅体现在技术的突破（AI大模型、多模态数据、实时计算），更体现在研究场景的拓展（宏观、行业、个股、风险的全流程覆盖）和价值的重构（从信息载体到决策工具）然而，“新高度”也意味着“新挑战”——技术依赖、数据安全、人才短缺、市场同质化等问题，需要行业各方以“开放、审慎、创新”的态度共同应对我们相信，随着技术的持续进步、需求的不断升级、机制的逐步完善，量化研究将在2025年及以后真正实现“落地生根”，为资本市场注入更精准、更高效的价值，最终成为连接金融与科技的“桥梁”，推动行业迈向更成熟、更理性的未来量化研究的“新高度”，不仅是技术的胜利，更是金融研究范式的革命——它让“数据”说话，让“模型”决策，让“研究”真正服务于投资，服务于资本市场的高质量发展这，正是2025年证券研究报告行业的终极意义第15页共15页。