arXiv 量化金融（q-fin）。
说明FinNextAssist：面向专业金融分析的深度研究助手
简介本文提出FinNextAssist，一个面向专业金融分析的端到端深度研究框架，将研究流程拆分为任务规划、证据整理、推理和报告生成四个阶段。框架还引入两个轻量子智能体：用于跨市场金融表格理解的TabAgent，以及用于跨模态异构金融数据解读的HeteroAgent。作者在多个金融基准上进行实验，报告其表现优于部分专有和开源深度研究智能体，消融实验也验证了各组件的作用。
说明MintEval：大语言模型是否按要求实现交易策略？一个自然语言到策略代码的行为等价基准
简介该论文提出 MintEval 基准，用于检验大语言模型根据自然语言描述生成的交易策略代码，是否与所要求的策略行为一致。它在相同行情数据和交易摩擦下逐根K线执行生成代码与参考策略，并按动作而非代码相似度或收益进行比较。结果显示，即使是前沿模型，仍有相当比例的实现在交易动作上与要求不符，且现有大模型评审会接受这些失败。
看点提出以逐bar行为等价而非代码相似或收益衡量交易策略代码的基准，并用实验揭示静默失败，对子领域有较新意义。
说明基于Shapley值的随机波动率模型神经校准结构分析
简介本文用可解释人工智能中的SHAP与νSHAP两种互补的Shapley方法，分析Heston与粗糙Heston随机波动率模型中神经网络校准映射的结构，比较多层感知机、highway及softmax参数化highway等架构。结果显示，短期限和微笑曲线两翼主导参数推断，且这一归因结构在不同架构间基本稳定。基于隐含波动率曲面中的冗余，作者利用νSHAP指导降低粗糙Heston模型的输入维度，校准精度与使用完整曲面相当。
说明事件历史胜过规模：用于低延迟限价订单簿预测的紧凑型 Transformer
简介本文提出 MBOFormer（约 7,203 参数的因果 Transformer）及其扩展版 MBOFusion（约 14,371 参数，含慢速时序上下文分支），用于从股票和日内电力市场的限价订单簿中预测短期价格走势。模型以逐笔委托（level-3）的提交、撤单和成交记录为输入，并与基于快照（level-2）的基线对比。作者称，在三个市场和四个预测期限的十二种设定中，其模型在十一种设定下平均宏 F1 最高，单样本推理中位数低于 1 毫秒，序列化状态字典小于 70 kB。
说明多智能体AI在私人财富管理中的嵌套委托代理问题：瑞士、德国和奥地利的授权表示与证据控制
简介本文提出一个与模型无关的框架，把客户、管理人与AI系统之间的嵌套委托代理关系，与AI任务中的受约束联合最大化结合起来。法律义务、授权要求和证据充分性决定方案是否可行，瑞士、德国和奥地利提供法律背景。研究用构造的授权和公开市场数据做模拟，结果显示合规与客户利益之间存在权衡，但这些例子仅用于说明方法，有待专业与实地研究检验。
说明Axient：面向链上金融协议的清单绑定证据框架
简介本文提出一种用于混合型链上金融协议的证据架构，通过封存的执行清单绑定系统身份、角色与模式，并以七层证据及共同关联标识串联。论文规定了声明晋升的联合条件，并形式化证据图，说明复制哈希无法证明独立推导，同时用一个已登记的本地案例展示从金融断言到可重放证据包的可审查保管链。
说明Axient：杠杆事件市场的标准协议图组合与可恢复执行
简介这篇论文针对模块化的杠杆事件市场协议，提出一种标准协议图架构：每个金融领域只有一个存储权威，组合组件只负责协调状态转换。作者在形式化证明中涵盖原子开仓、结算债务流程、损失瀑布和恰好一次的恢复机制。论文还通过十二项金融交互断言及本地复现证据链进行了工程评估。
说明排序一致、尺度错位：审计用于职业AI评估的大模型评审器
简介该论文提出O*NET-BENCH审计套件，基于约4.6万条工人评分的既有调查，检验33种大模型评审器在职业相关AI输出评估上的表现。结果显示多数评审器在排序上与人类接近，但对可接受率的估计远低于或高于工人实际评价（如3.0%至97.9%，而工人为61.1%）。作者认为仅看排序一致性不足以用于职业测量，应以其将用于估计的接受率和汇总指标进行验证。
说明期望效用遗憾规则：极小极大与贝叶斯最优的投资组合选择
简介本文研究投资组合选择问题，目标是为投资者推荐能最大化财富期望效用的组合。作者提出期望效用遗憾（EUR）规则，同时选择组合类别并估计其权重。在常规参数化收益模型中，同一EUR规则可达到极小极大与贝叶斯下界（含主导常数），且无需贝叶斯准则所依据的先验分布。论文还表明均值-方差组合和风险平价组合是该框架的特例。
看点提出EUR规则，在正则参数模型中同时达到极小极大与贝叶斯下界及其首项常数，且无需先验，理论新意突出。
说明共享模型、选择性交易与订单流：在合成市场中，同一批语言模型在新闻表述变化下提交的订单构成会发生明显变化，模型多样性未必能在交易选择中保留。
简介这篇论文在合成市场中，用三类语言模型家族按固定比例参与交易，研究新闻表述变化如何影响各模型提交的订单。文中报告，在融资事件公告轮中，Qwen 在提交订单中的占比变动 48 个百分点，而净订单数变化不大；在裁员事件中，Mistral 占比变动 40 个百分点，净订单数方向反转。作者还给出解析分解，说明选择机制即使在总需求敏感度不变时，也可能提高或降低价格准确性。
