独立跨境市场研究 2026 年 7 月 30 日 · 第 03 期 · 北京 · 香港 · 纽约
跨境市场研究

以产业认知,读懂全球市场

在数据反应过来之前,看清中美及全球市场的跨市场变化——这份判断来自深度供应链认知,再由 AI 辅助分析打磨。

3 个研究区域·6+ 资产类别·AI 原生
COMMODITY FLOWS
关于 KSINQ

用产业认知,打通国际市场

KSINQ 深耕跨境贸易与多资产投资。运营基础设施横跨中国大陆、香港和美国,用实操视角读懂全球市场。

我们的优势是结构性的。真实贸易流喂养我们的宏观判断,AI 原生工具压缩研究周期,跨区域覆盖让视角贴着实务走——而不是隔着中间商看市场。

探索我们的能力 →
平台

KSINQ 如何运作

KSINQ 是一家 AI 原生的研究机构。我们接入实时市场数据,用自建的 LLM 工作流跑出分析,覆盖多个资产类别与市场,持续产出研究与评论。

AK
AKShare
API
Financial Data
API
Custom APIs
01

数据摄取

来自 10+ 金融数据 API 的实时数据流,覆盖 A 股、ETF、全球基本面、大宗商品、期货、外汇和加密货币。

智能分析

多模型 LLM 工作流通过 Dify 编排,执行基本面分析、财报处理和宏观综合研究。

02
C
Claude
D
Dify
AB
AWS Bedrock
S
Scenario testing
R
Risk framework
03

研究综合

结构化研究输出,包含概率估计、明确的证伪条件和多视角分析。每个研究论点都经过基本面、风险和市场结构三重视角的审视。

研究发布

持续跟踪 QDII/LOF 溢价动态、宏观政策转向、跨市场规律。研究与评论通过网站发布。

04
CF
Cloudflare
API
Endpoints
DB
Dashboards

基础设施运行于 Cloudflare(边缘交付和 DNS)、AWS(Bedrock AI 推理和数据管道)及 Google Cloud(计算和分析)。

核心能力

每一层级的智能分析

从原始市场数据到结构化分析,我们构建跨境市场研究的完整技术栈。

01

AI 研究工作流

定制化 LLM 管道,用于基本面分析、财报处理和跨中国与全球市场的多源信息综合。

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02

多市场数据基础设施

通过定制 API 编排,覆盖 A 股、港股、美股、期货、ETF 和加密相关股票的实时与历史数据。

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03

跨境贸易情报

利用能源、金属和农产品的真实贸易流和供应链信号,形成宏观与行业层面的研究视角。

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04

QDII & LOF 溢价分析

系统化追踪跨市场基金溢价和在岸-离岸套利窗口,配合自动阈值预警。

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05

分析风险框架

每个研究论点都需要概率估计、赔率评估、明确的证伪标准和结构化的分析纪律。

联系我们 →
06

宏观与地缘政治覆盖

追踪能源周期、美元/美债动态、中国宏观、中东地缘政治和半导体供应链等结构性驱动因素。

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沪深 300恒生指数标普 500WTI 原油COMEX 黄金LME 铜USD/CNHBTC/USD沪深 300恒生指数标普 500WTI 原油COMEX 黄金LME 铜USD/CNHBTC/USD
我们覆盖的市场

三大市场,一个连贯视角。

我们的研究位于中国境内市场、美国资本市场和全球大宗商品流动的交汇处——三个日益作为一个系统运行的竞技场。

中国股票市场

A 股覆盖上交所与深交所,港股通过港交所交易,互联互通机制连接在岸情绪与离岸资本。我们追踪 QDII/LOF 溢价动态,作为跨境需求的实时晴雨表。

A-sharesHKEXStock ConnectQDII/LOF

美股与 ETF

NYSE 和 NASDAQ 覆盖,重点关注与我们贸易情报交叉的行业——能源基建、半导体、加密相关股票,以及引导全球资本流动的 ETF 工具。

NYSENASDAQETFsCrypto equities

大宗商品与期货

能源、贵金属、工业金属和农产品——通过真实贸易流的视角追踪。我们在跨境商品贸易中的实操背景,让我们捕捉到纯金融分析遗漏的信号。

原油黄金铜农产品
3
研究区域
6+
资产类别
24/5
交易时段
方法论

三重视角,一个决策

每个研究论点在形成观点前,都经过三个独立分析视角的审视。

研究 风险 交易
视角一

基本面分析

基于因果推理的基本面分析。区分事实与假设,识别催化剂,通过证据而非叙事建立信念。

视角二

风险评估

尾部风险评估、相关性分析和分析纪律。每个论点都附有明确的证伪标准。

视角三

市场结构

流动性条件、市场微观结构和跨市场动态。对结构性模式和市场状态进行概率加权分析。

技术架构

AI 原生研究技术栈

创始团队数十年的跨境贸易情报,编码进多模型 AI 基础设施。每一层解决一个具体的研究问题。

推理层
ClaudeGPT-5.5o3
多模型编排——为每个任务选择正确的模型
数据层
MCPAKShareFinancial DataReadwise
AI 通过 MCP 协议直接对接市场数据
工作流
DifyClaude Code
信号捕捉 → 上下文组装 → 多视角分析
云层
AWSGCPCloudflare
多区域部署,满足跨境合规与低延迟
研究

最新观点

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聊聊市场、技术与研究

欢迎围绕市场研究、AI 工具与跨境语境展开具体对话。

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