为依法保障用户对上甲算法服务的基本原理、目的意图和主要运行机制等的知情权，告知用户上甲提供的算法服务备案情况，上甲服务提供者（或简称“我们”）制定本《算法备案公示说明》，帮助用户了解在使用上甲产品和服务的过程中我们如何通过利用算法技术向用户提供信息和服务。

算法名称：期货研究报告解析算法

算法基本原理：本系统利用基于Transformer的大语言模型对期货研究报告进行自动解析和解读，帮助用户快速获取关键信息。以下是算法的基本工作流程：

1）文本提取与预处理

2）大语言模型解析

模型架构：使用大语言模型（如ChatGLM等），对报告内容进行语义理解和分析。

提示词驱动：通过精心设计的提示词（Prompt），引导模型提取交易品种、趋势判断、市场分析等信息。

示例：请判断报告中的趋势是“看多”、“震荡”还是“看空”，并提取支撑这一判断的关键依据。

3）信息分类与结构化输出

多品种分类：针对报告中的不同交易品种，分别提取趋势方向（如看多、震荡、看空）及其详细判断。

打分与判断：基于模型的分析结果，对每个品种的趋势进行1-10分的评分，辅助用户判断市场的强烈程度。

结构化展示：将解析结果按品种输出为结构化数据，包含：

品种名称

趋势判断与评分

支撑依据（如供需情况、政策影响）

市场展望与风险提示：该算法通过自然语言处理技术，将繁杂的期货研究报告内容简化为清晰的结构化数据。借助模型的强大解析能力，用户可以快速理解多个交易品种的市场趋势及其背后的原因，显著提高交易与决策的效率。

算法运行机制：

1）数据输入

用户上传PDF格式的研究报告。

系统将PDF转为纯文本，去除非必要元素，如页眉、页脚和图片，确保输入内容简洁。

2）模型调用与解析

系统调用大语言模型（如ChatGLM），通过API接口处理文本内容。

**提示词（Prompt）**驱动模型解析报告，按需提取：

交易品种名称及标准代码。

市场趋势判断（看多、震荡、看空）。

关键支撑依据（如供需情况、政策影响）。

趋势强烈程度评分（1-10分）。

3）信息处理与分类

多品种识别：报告中可能涉及多个交易品种，系统逐一分类处理。

结果分类输出：每个品种的解析结果包括：

品种名称及趋势判断（如看多）。

强烈程度评分（如9分）。

支撑依据（如库存减少、政策支持）。

市场展望与风险分析。

4）结果展示与用户交互

结构化展示：解析结果以清晰的表格或JSON形式输出，按品种分类。

报告摘要生成：系统根据解析内容生成简明的市场分析和建议。

用户可以根据系统解析的内容快速查看多空趋势和重要数据，支持交易决策。

5）运行流程概述

1. 报告上传 → 2. PDF转文本 → 3. 大模型解析 → 4. 分类与评分 → 5. 结构化展示

整个流程高度自动化，确保解析快速且准确，帮助用户高效利用研究报告的内容。

该算法运行机制简单高效，借助大语言模型实现报告的自动解析、分类和展示，使用户能够迅速掌握市场趋势和关键信息。系统可处理多品种研报，支持清晰的结构化输出，帮助用户在复杂的市场环境中更好地做出决策。

算法应用场景：平台的AI大模型广泛应用于期货市场分析和金融决策支持，特别适合以下场景：

1）交易员的市场分析支持

场景描述：交易员每天需要快速解读多份研究报告，以判断不同品种的市场趋势。然而，由于时间紧迫，无法逐一阅读所有报告，容易错失交易机会。

解决方案：算法自动解析报告，将每个交易品种的趋势（看多、看空、震荡）、支撑依据和评分展示出来，帮助交易员快速做出交易决策。

2）客户经理的投资建议支持

场景描述：客户经理需要为客户提供及时且准确的市场解读，但许多客户不熟悉专业的期货术语和报告内容。

解决方案：系统将研报内容简化成易懂的摘要，并生成市场趋势与风险提示，客户经理可以直接用这些信息与客户沟通，提高服务质量。

3）风控团队的风险预警

场景描述：风控团队需要从报告中快速识别潜在市场风险，以提前制定应对措施，避免突发事件带来的损失。

解决方案：算法提取研报中的政策变动、供需变化等风险点，并根据解析结果生成预警信息，帮助风控团队提前部署风险控制策略。

4）量化分析师的模型优化与回测

场景描述：量化交易团队依赖市场数据进行策略开发和回测，但手动提取研报中的数据耗时且容易出错。

解决方案：系统自动将研报中的经济数据、价格分析等内容结构化输出，供量化模型使用，提升策略开发与验证的效率。

5）投资者的市场学习与教育

场景描述：普通投资者往往对专业的期货研报感到困惑，不了解如何从中获取有价值的信息。

解决方案：系统将研报解析为简单明了的市场趋势和风险提示，并推送学习材料，帮助投资者更好地理解市场动向。

本算法广泛应用于交易支持、客户服务、风控管理、量化分析和投资者教育等多个场景。它通过自动解析研报内容，简化信息展示，帮助不同用户快速获取有价值的市场分析和建议，提升交易效率与服务质量。

算法目的意图：开发此算法的主要目的在于提升期货公司研究报告的使用效率，为用户提供更精准的市场分析和投资决策支持。

1）提升信息处理效率

期货公司的研究报告内容复杂且数量庞大。算法的主要目的是自动解析和结构化展示报告中的关键信息，帮助用户从大量数据中快速提取有价值的内容，减少人工阅读和分析的时间。

2）支持市场决策

市场行情瞬息万变，交易员和投资者需要及时获取趋势判断和交易机会。算法通过判断市场趋势（看多、震荡、看空）并评分，为用户提供明确的市场方向，辅助决策，避免因延误而错失良机。

3）优化客户服务与风控管理

算法意图为客户经理和风控团队提供简明、易懂的报告解读与风险分析。通过自动生成报告摘要和风险提示，提升客户服务质量，帮助风控团队更早识别市场风险并及时应对。

4）提供结构化数据支持

量化分析师和交易团队需要高质量的数据作为模型的输入。算法的另一个目的在于将非结构化的报告内容转化为标准化数据，支持量化策略的开发和验证，提升模型的准确性和有效性。

5）降低理解门槛，普及市场知识

普通投资者和初学者常感到期货研报内容晦涩难懂。算法旨在简化专业内容，降低学习门槛，帮助更多人理解市场动态，提升投资者的市场参与度和信心。

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