GIM 研究与观点

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机器人沿研究循环阅读文献、编写代码并验证假设

研究 · ACL 2026 主会 · Oral

CogAlpha：让智能体持续发现并验证投资信号

从假设生成、代码实现到证据检验，构建可持续迭代的研究闭环。

研究2026 年 7 月

XALPHA：一个开始积累经验的AI量化投资人

这是继 ACL 论文 CogAlpha 之后，GIM 在 AI 投研方向上的又一项研究工作。

研究2026 年 7 月

MicroTSM：融合市场微观结构特征的金融时序模型

基于 Level-2 订单簿与逐笔交易数据，验证微观结构特征、模型规模与垂域架构对金融时序预测和交易表现的影响。

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动态从因子生成到持续研究：GIM 走进清华MBA分享 XALPHA2026 年 9 月观察AI 重写另类数据：从信息获取到投资证据2026 年 8 月观察当 AI 成为标配，量化机构还靠什么拉开差距？2026 年 8 月观察华尔街拒绝 AI 写代码，硅谷觉得他们落伍了？争论背后的真正问题2026 年 8 月观察AI 停在了投资决策的门外，但不会太久2026 年 8 月观察把决定权交给 AI 之前，人还守着哪一道门2026 年 7 月 24 日研究MicroTSM：融合市场微观结构特征的金融时序模型2026 年 7 月研究CogAlpha: 具可解释性的 Alpha 挖掘2026 年 7 月研究XALPHA：一个开始积累经验的AI量化投资人2026 年 7 月动态GIM 完成 2,000 万美元 A 轮融资2026 年 6 月观察物理定律不改变主意，但资本市场会2026 年 5 月动态CogAlpha 论文获 ACL 2026 主会收录，并入选 Oral 报告2026 年 4 月