独立跨境市场研究 2026 年 7 月 13 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。

了解更多
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。

联系我们
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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