AI赋能多资产研究的垂类应用：商品研究专属AI解决方案.pdf

商品期货研究正面临从定性叙事向定量工具化转型的关键节点。针对商品资产短久期、双向开仓的特性，传统研究方法在跟踪近端现货成交与资金博弈方面存在效率瓶颈。本报告提出了一套商品研究专属AI解决方案，旨在通过标准化Skill模块，提升多资产研究的深度与广度。

该方案核心包含四大功能模块。首先是期限结构分析，通过自动抓取国内五大交易所全品种合约数据，识别Backwardation与Contango结构及其切换。基于便利收益与全持有成本理论，该模块将结构变化解读为供需边际变化的领先信号，如在价格低位出现结构转强视为熊市底部信号。其次是矿企产能追踪，以铜为例，将供给端叙事落实为公司级季度产量、财报披露日历、最新公告及未来产量指引，实现历史数据回溯与横向对比。第三是基金持仓追踪，覆盖原油、贵金属、农产品等主要品种，通过管理基金净多、占OI比重及持仓拥挤度指标，量化资金情绪，并结合回归分析探讨拥挤度对未来收益的指引作用。最后是元素周期表看板，提供全元素景气度高频追踪，涵盖价格、新闻、储量对比及储采比等长线基本面因素。

报告指出，该方案有效解决了数据获取繁琐、口径不一及信号解读主观等问题，但需注意数据源时效、信号误读及口径差异等风险。整体而言，该AI解决方案为商品研究者提供了可复用、可回测的分析框架，推动了投研范式的创新变革。