Wind Alice AI指数策略平台核心功能 - 全球首个基于自然语言生成指数策略增强的AI平台 将传统复杂策略研究流程简化为"一句话"输入即可生成策略、回测、导出报告和迭代 实现从"高手专属"到"人人可用"的转变 [1] - 用户通过自然语言交互(如输入"用高动量、低估值、低换手率、小市值因子生成增强策略") 系统3分钟内自动匹配最优因子组合并完成策略构建与回测分析 全流程从构思到评估仅需10分钟 [3] - 平台支持智能优化策略 可解析指数编制方案或基于用户市场判断提供策略思路 同时一键导出专业分析报告 [5] 平台效率提升实证 - 实战案例显示 Wind研究员仅用两天时间生成20个具有超额收益的增强策略 传统方式需数周至数月完成 [7] - 平台显著提升策略开发效率 使专家可聚焦策略灵感与价值判断 告别低效的手动因子筛选、数据清洗和模型编写流程 [7] 增强策略绩效表现 - 科创创业50增强指数超额收益达11.2% 年化波动率8.7% [9][10] - 红利增强指数表现突出 超额收益16.09% 年化波动率8.63% [10] - 机器人增强指数超额收益11.79% 银行增强指数达12.61% 均显著高于基准 [10] 行业应用背景 - 指数化投资进入深水区 公募基金高质量发展要求强化业绩比较基准管理 Wind Alice为解决"控制风险同时稳定获取超额收益"的行业命题提供技术方案 [12] - 平台推动指数增强技术民主化 使其从机构专属技能转变为广泛可用的收益提升工具 契合公募基金产品创新需求 [12]

Gen AI在金融领域的前沿应用 - FactSet持续投入Gen AI解决方案 基于其庞大数据库和灵活分析工具提供一系列创新产品 [1] - 研讨会将重点介绍Gen AI在金融领域最新应用动向及海外专业机构实际案例 [1] - 活动时间为2025年6月19日14:30-18:00 包含研讨会和鸡尾酒会环节 [3][5] FactSet的Gen AI解决方案 - 方案建立在公司数据和分析工具基础上 旨在提升用户工作效率 [6] - 通过Gen AI技术实现业务自动化 加快操作进程 获取更准确分析结果 [6] - 提供40多年金融市场数据专业服务经验 结合创新技术帮助客户高效收集关键金融数据 [8] 海外实际应用案例 - 分享海外客户使用Gen AI的真实案例 为国内金融专业人士提供创新参考 [7] - 探讨Gen AI技术如何为业务创新提供新思路 [7] - 案例涵盖从证券到资产管理等多个金融领域 [3] 数据平台支持 - 海量数据处理和管理成本是发展Gen AI策略的主要挑战 [8] - FactSet的DaaS方案帮助提升关键数据工作流程 支持AI技术应用 [8] - 提供一站式数据平台为AI技术赋能 [8]

数据对齐挑战与解决方案 - 当前企业在数据应用方面面临"对齐颗粒度"挑战 重要数据分散在不同系统和模块 对齐整理分析难度日益增加 [1] - 企业亟需能实现数据获取一体化 贯通前中后台的解决方案 [1] - 彭博企业数据服务(Enterprise Data)整合参考数据 监管数据 定价数据 ESG数据 另类数据等各类数据于一处 [1][4] 彭博数据服务功能 - 彭博静态数据集产品(Data License)为企业提供超过5,000万条证券和15,000个字段信息 [2] - 服务覆盖财务 投资组合管理与合规系统 [2] - DATA <GO>功能可快速找到彭博数据 实现一键访问应用 [2] 数据动态研讨会 - 彭博推出全新Data Dynamics系列研讨会 通过专家讲解与产品演示直观呈现企业数据解决方案 [4] - 15分钟网络研讨会将介绍彭博企业数据入门知识 [4] - 为企业前中后台用户提供通用 同频且值得信赖的参考框架 [4] 主讲嘉宾信息 - 钟毓秀担任彭博中国企业级数据解决方案业务经理 [4]

产品功能扩展 - 彭博人工智能驱动定价解决方案IBVAL扩展覆盖范围至新兴市场债券 包括公司债和主权债 提升定价透明度[1] - 覆盖时间延长至每周5天 每天22小时 支持全天候交易高流动性证券[1] - 支持超过95%新兴市场美元债券的接近实时定价 涵盖欧元/英镑计价新兴市场公司债[1] 市场覆盖范围 - 覆盖约6000只债券 涉及拉丁美洲 欧非中东和亚太地区98个国家发行人[1] - 包括墨西哥 巴西 智利 阿联酋 土耳其 沙特阿拉伯 中国 韩国 印度尼西亚等主要新兴市场[1] 技术能力 - 基于机器学习模型处理数十亿条跳价数据 每15秒更新一次定价信息[1] - 通过彭博终端IBVL PCS或B-PIPE实时数据传输系统提供数据接入服务[2] 客户价值 - 帮助买卖双方交易员整合自动定价到交易工作流程 优化交易执行效果[1] - 提升跨时区交易决策信心 助力解锁超额收益机会[1]

核心观点 - 大语言模型(LLMs)技术为财报电话会议分析开辟创新路径 通过量化解析CEO发言情感倾向规避人为判断偏差 为Alpha收益提供创新工具[1] - LSEG MarketPsych Transcript Analytics整合全球16000+上市公司会议纪要数据与NLP技术 提供高精度情感分析和主题识别能力[2] - 财报电话会议情感得分前10%的公司次月股价表现显著优于低分群体 高度乐观情绪可放大超额收益效应[6] - ESG情感得分后10%的公司次月股价表现逊于同行 提供动态风险预警信号[6] - "不满"情绪前5%的公司次月股价表现不佳 该方案可深度赋能风险管理[7] 技术方案 - 采用基于roBERTa的微调分类器 识别13种发言者情绪 当前最准确的NLP模型[2] - 每份纪要可识别1000+主题、4000+事件类型及数百万次提及的实体信息 数据颗粒度极高[3] - API支持自定义查询历史/实时数据 无缝对接策略研发与生产环境[4] 应用场景 - Alpha收益生成：通过情感得分筛选优质股票或增强现有投资模型[6] - ESG研究：动态监测"碳""气候"等术语的情感倾向 识别潜在风险公司[6] - 风险管理：量化高管对负面术语(如"罚款")的提及频次与情感强度变化[7] 数据覆盖 - 覆盖全球16000+上市公司会议纪要 含无与伦比的历史数据[2][11] - 提供实时、定价、参考、ESG等全维度金融数据集合[15][16] 合作背景 - LSEG与MarketPsych合作近15年 服务25+国家金融机构[2] - 解决方案已应用于第三方风险评估及信贷风险监测领域[7]

政策背景与市场影响 - 2023年起中国国务院发布《关于加强监管防范风险推动资本市场高质量发展的若干意见》，推动交易所修改上市规则，强化股利支付要求[1] - 2024年4月沪深京交易所修订规则，要求上市公司建立利润分配体系，未达支付门槛可能被标记为ST股[1] - 截至2024年10月，沪深交易所5000多家上市公司中超过100家可能因新规面临风险警示[3] 股利支付政策细则 - 强制支付条件：最近一年净利润为正且未分配利润为正[4] - 支付金额标准：最近三年累计现金股利需超三年平均净利润30%或达5000万元（主板）/3000万元（科创板）[4] - 豁免条款：科创板公司若近三年研发投入占比超15%或总额超3亿元可免于支付[3][4] 彭博BDVD方法论 - 采用定性分析、基本面分析和趋势模型三大驱动因素，回测股利支付日期识别趋势[4] - 覆盖全球27000只股票，其中中国股票超4000只，ETF覆盖量达2100只[7] - 针对中国市场设计两套模型：成熟阶段模型（支付率40%）和最低合规模型（支付率20%）[6][10] 指数股利增长预测 - 中证1000、中证500和中证300指数2025年预测股利支付较2023年显著增长[6] - 模型输出与历史数据比较后取较高值作为预测，确保准确性[6] 机构应用场景 - 买方机构用于优化交易时机、衍生品定价及多空策略，提升风险调整后回报[11] - 卖方机构通过预测数据优化做市报价、Delta One交易台套利策略及总回报掉期定价[12] - 数据可展示中国市场股利政策改善轨迹，增强国际投资者吸引力[12] BDVD功能架构 - 提供三大标签页：概览（差异分析）、股利历史与预测（事件影响评估）、隐含期权（市场预期对比）[9] - 中国特定模型额外纳入证监会合规要求，动态调整预测逻辑[5]

绿色经济概况 - 绿色经济由提供环境效益产品和服务的企业构成 涵盖可再生能源 清洁水源 节能建筑和回收服务等领域 这些解决方案对应对气候变化至关重要 [1] - 绿色经济体量庞大且持续增长 占全球上市公司市值的7.1% 创造5.46万亿美元投资机会 [12] - 发展绿色经济需要公共和私人投资共同推动 对整个金融生态系统参与者均具重要性 [13] 研究报告价值 - 报告剖析短期市场波动 挖掘绿色经济长期增长驱动力及潜在投资机遇 [1] - 提供数据驱动型洞察 包括全球增长轨迹 关键地域行业趋势 气候变化适应带来的投资机会 [5] - 运用LSEG专有数据工具 含绿色收入 气候 固定收益 基金持仓 大宗商品及富时罗素指数等 [7] LSEG解决方案 - 自2008年起开发专有数据 分析工具及指数 用于精准衡量企业绿色经济敞口 [6] - 提供支持绿色经济发展的数据及市场基础设施 帮助投资者识别并把握机会 [14] - 解决方案涵盖融资 绿色经济指数等领域 助力市场参与者克服挑战 [16][17][21] 研究背景与目标 - 在全球化不确定性背景下 分析绿色经济波动与长期增长动力 [6] - 报告为第六份年度《投资绿色经济》研究 可通过二维码获取英文版全文 [3][5]

数据对齐挑战与解决方案 - 企业在数据应用方面面临"对齐颗粒度"挑战 重要数据分散在不同系统和模块 对齐整理分析难度日益增加 [1] - 企业亟需一体化数据获取解决方案 贯通前中后台 彭博企业数据服务整合参考数据 监管数据 定价数据 ESG数据 另类数据等各类数据于一处 [1][4] 彭博企业数据服务功能 - 彭博静态数据集产品(Data License)为企业提供超过5,000万条证券和15,000个字段信息 涵盖参考数据 定价数据和监管数据 [2] - 该服务支持财务 投资组合管理与合规系统 提供企业级访问终端海量数据集的能力 [2] - DATA <GO>功能可快速找到彭博数据 实现一键访问并应用 [2] 数据服务应用场景 - 彭博企业数据服务为前 中 后台用户提供通用 同频且值得信赖的参考框架 [4] - 通过专家讲解与产品演示 直观呈现企业数据解决方案如何助力工作流程 [4] 研讨会信息 - 彭博推出全新Data Dynamics系列研讨会 包含15分钟企业数据入门网络研讨会 [4] - 主讲嘉宾为彭博中国企业级数据解决方案业务经理钟毓秀 [4]

万得ESG指数发布 - 万得推出国内首只ESG强制信披指数与首只ESG报告指数，响应沪深北交易所《上市公司可持续发展报告指引》和《编制指南》，旨在帮助投资者跟踪ESG信披企业表现并推动ESG投资生态完善 [1] ESG强制信披指数（866619.WI） - 样本选取《指引》要求强制披露ESG报告的公司，包括上证180、科创50、深证100、创业板指数成分股及境内外同时上市公司，共471家入选 [2] - 基日为2018年12月28日，基点值1000，近一年（2024/4/17-2025/4/16）年化收益11.53%，年化波动27.79% [2] - 最新交易日（2025/4/16）数据显示：近一年累计回报11.53%，显著跑赢沪深300指数的7.45% [4] ESG报告指数（866618.WI） - 样本覆盖沪深北交易所全部A股中发布2023年度ESG独立报告的公司，共2226家入选 [5] - 基日同为2018年12月28日，基点值1000，近一年年化收益19.17%，年化波动28.88% [5] - 近一年累计回报19.17%，远超沪深300指数的-1.83% [7] Wind ESG评级体系 - 评级体系基于ESG内涵，接轨国际标准并结合中国政策现状，覆盖A股、港股上市公司及公募信用债主体 [9] - 模型包含管理实践（环境、社会、治理3大维度，28个议题，500+指标）和争议事件（新闻舆情、法律诉讼等）两大支柱 [14][17] - 特色方法包括争议事件动态追踪、环境风险穿透分析，数据库覆盖12,000+公司主体和10,000+公募基金，含2017年至今20,000+数据源的全量底层数据 [17][19]

ESG数据赋能计划 - 面向学术研究院校推出ESG数据赋能计划，支持ESG领域深入研究，推动可持续金融教育发展 [1] - 计划为符合条件的学术团队免费提供Wind ESG评级评分数据，覆盖10,000+家公司主体（含全部A股和港股上市公司、公募信用债发债主体） [1] Wind ESG评级体系 - 构建以数据驱动为核心的Wind ESG评级体系，整合20,000+海量多样数据源 [1] - 制定严格高效的数据处理流程，建立全面开放的公司沟通渠道，解决ESG数据的缺失与非标准化难题 [1] - 据中国上市公司协会数据，Wind ESG目前已成为全市场关注度最高的ESG评级 [1] 赋能对象与报名方式 - 赋能对象为各类学术机构（高校）中专注ESG研究相关老师或团队 [2] - 报名时间截至2025年12月31日，需将个人团队介绍及研究计划发送至GR.ESG@wind.com.cn [2] Wind ESG特点 - 海量透明数据深度剖析上市公司ESG基本面 [2] - 指标接轨国际，突出中国特色 [2] - 风险层层穿透，争议及时预警 [2]