会议流程及主题概览 [page::1]

• 会议于8月27日在上海浦东香格里拉大酒店举行，汇聚广发证券金融工程团队分享量化策略。

- 主题涉及AI时序增强学习、可转债指数择时、多角度量化指数拥挤度、龙头扩散效应行业轮动等。

• 核心聚焦量化策略结合AI与多因子分析，推动智慧投资升级。

多因子加枚的TF轮动策略介绍 [page::2]

• 由张钰东讲解基于多因子加权枚举的轮动策略，强调行业及风格轮动有效捕捉市场节奏。

- 该策略通过多因子信号加权，动态调整行业暴露，实现更优的风险调整收益。

• 策略适合沪深市场，强调动态调仓和风险控制。

智能资金与分析师预期改进方法 [page::2]

• 王小康分享如何利用聪明钱流向数据，改进传统分析师盈利预期的量化方法。

- 结合资金动向揭示市场热门板块及个股趋势，提高预期准确性和反应速度。

• 方法提升了选股和择时能力，适用于股票多因子模型的增强。

量化策略总结

• 会议内容覆盖行业轮动与时序增强学习，体现广发证券对智能量化策略的核心投入。

- 实用且前瞻的多因子轮动策略与资金流分析方法，为投资者智慧决策提供支持[page::1][page::2].

【广发金工】2025秋季量化策略会（上海）报告详细解读

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一、元数据与概览

本分析围绕由广发证券金融工程研究团队于2025年8月19日发布的《2025秋季量化策略会（上海）》会议资料展开。该资料由首席分析师安宁宁领衔，重点呈现了量化投资领域内的最新策略研究与应用，涵盖从AI技术、量化策略轮动、多因子模型到分析师预期改进等前沿主题。本次量化策略会时间定于2025年8月27日，地点为浦东香格里拉大酒店，栏目内容丰富，涉及AI复盘、多角度指标剖析、指数择时及股票轮动等多维度投资模型研究。

整体来看，报告致力于展示广发证券金融工程团队在未来量化投资策略上的探索与创新思路，核心信息是以“智慧量化”“未来投资”为纲，结合机器学习与多因子指标强化择时与选股能力。该会议不少分享者都是资深量化分析师，呈现的议题具有较强的深度和专业性。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

2.1 会议介绍与策略议程

报告前两页详细罗列了会议安排，时间节点清晰，内容涉及AI复盘策略组合、转债指数策略、指数拥挤度定量刻画、行业轮动分析、多因子TF轮动策略以及“聪明钱”改善分析师预期方法。章节结构反映团队对量化策略的多方向探索，强调实证和模型融合。

• AI复盘之精选策略组合：强调利用AI模型回溯检测量化策略表现，筛选优质策略集群，为投资决策提供数据支撑。

- 面向通用模型的时序增强学习：结合机器学习强化时间序列预测能力，提升模型适用性。

• 可转债指数择时的三个视角：提供多角度分析可转债投资时机。

- 指数拥挤度多维量化：对市场关注度、资金流动、估值分布等数据进行整合，量化拥挤度，以预判流动性风险与价格波动。

• 龙头扩散效应行业轮动：研究行业内龙头企业表现及其扩散效应，指导板块轮动策略。

- 多因子加枚的TF轮动策略：基于多因子模型结合动量(TF—时间序列动量)机制，实现因子轮动带来的超额收益。

• 利用聪明钱改进分析师预期：探讨如何利用资金流向与机构持仓等“聪明钱”信息，提升对分析师盈利预测的修正能力。[page::1]

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2.2 会议时间与内容细节（时间节点与主讲人）

会议精确安排了从下午13:30至17:00的各个主题时段，具体如：

• 13:30-14:00 AI复盘策略介绍。

- 14:00-15:00 由安宁宁博士主讲“面向通用模型的时序增强学习”，陈原文带来“可转债指数择时的三个视角”。

• 15:00-15:30 张超提出“多角度定量刻画指数拥挤度”。

- 15:30-16:00 李豪与周飞鹏分别带来“龙头扩散行业轮动”的深度解读。

• 16:00-17:00 张钰东、王小康两位分析师分别就“基于多因子加枚的TF轮动策略”及“如何利用聪明钱改进分析师预期”开展分享。

这种细致的时间分配体现了会议注重知识深度传递与案例实践探索的双重侧重，尤其关注量化策略的模型创新和实操路径。[page::1,2]

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三、图表深度解读

报告第2页含有会议时间安排的部分截图，主要用时间节点标注了具体议程及对应讲师。图1图2均为时间安排的截图，体现出会议流程的严谨与连贯。

• 图1（16:00-16:30）——张钰东讲解“基于多因子加枚的TF轮动策略”：该时间段对应量化策略实践的关键内容，凸显了多因子模型整合与时间序列模型的结合，旨在实现因子轮动机制下的择时收益。
• 图2（16:30-17:00）——王小康讲解“如何利用聪明钱改进分析师预期”：表明量化策略不仅关注价格和因子信息，还细致引入“聪明钱”的资金流动数据，探究其对分析师盈利预期修正的辅助作用。

图表以简洁明快的时间节点展示，重点突出了核心议题时段，有助于理解会议内容的重点放置及逻辑顺序。这些时间表虽不体现数据，但规划结构为后续分析实操内容提供框架支持。[page::2]

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四、估值分析

此次会议资料主要聚焦于量化策略的模型与实操，不涵盖具体企业或板块估值模型的详尽分析。量化方法可能围绕多因子模型、动量策略、AI时序增强学习展开，但文档未涉及用DCF、市盈率等传统估值指标进行具体估值。未来投资收益的预期更多依赖模型的择时及股票/行业轮动效果。

与会内容显示，风险调整后收益的最大化是量化策略的目标，通过多角度因子综合和智能建模实现策略优化，即便未明确表述具体估值算式，此策略的“估值”体现在模型输出的择时信号强度与资金流向匹配度上。[page::1,2]

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五、风险因素评估

会中未直接给出风险因素列举，但从量化策略视角，可推断潜在风险包括：

• 模型过拟合风险，尤其多因子加枚的复杂体系可能对过去数据拟合良好但未来通用性有限。

- AI及增强学习模型的假设依赖，包括时间序列数据的平稳性假设可能被突发事件破坏。

• 指数拥挤度量化假定市场行为理性，忽视极端流动性事件可能导致策略失效。

- “聪明钱”资金流数据的时滞及不完备风险，影响预期修正的准确性。

会议侧重策略探索，未特别强调风险缓解措施，未来量化策略会需围绕模型验证、动态调整及风控体系构建以保障投资安全。[page::1,2]

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六、批判性视角与细微差别

从内容来看，报告大体呈现积极面向未来技术与量化模型融合的趋势，但也存在若干潜在不足：

• 主题覆盖广泛，时间安排紧凑，实际策略成熟度和实操性有待演练验证。

- 对“聪明钱”数据的依赖若无完善的数据管控，可能产生虚假信号。

• 会议资料未给出模型具体参数和回测成绩，缺少量化结果的透明披露，影响对策略有效性的独立评估。

- 依赖机器学习的时序增强学习部分，若未充分考虑市场结构变化，其预测能力可能受限。

整体内容较为框架型，多为议题介绍，尚未体现深度实证研究，后续关注点应为模型稳定性、策略鲁棒性及风控配套方案。[page::0~2]

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七、结论性综合

广发证券2025年秋季量化策略会报告主要呈现了量化投资领域前沿的策略创新和应用思路。从整体议程安排和内容来看，会议重点凸显了：

• AI复盘与增强学习对量化策略优化的重要性，强调面向通用模型时序预测的应用，提升多因子与动量策略的表现。

- 量化多因子加权轮动（TF轮动）策略的实践探索，结合时间序列动量模型实现多因子资产轮动，期望通过模型动态调节捕获市场机会。

• 利用资金流向等“聪明钱”信息改进分析师盈利预期模型，实现分析师观点和市场实际资金面的良性互动。

会中图表虽然主要为时间节点标记，但清晰框定了内容主线和时间节奏，有助于理解策略推进的步骤与内容重点。报告当前更多侧重策略框架介绍与交流，尚未发布详细实证数据和模型回测结果，属于创新探索阶段。

总体来看，广发金融工程团队积极布局AI与量化交叉领域，表现出先进的技术视野和多策略融合的逻辑思维，未来的量化投资路径依托于跨学科模型构建和资金流数据深度挖掘。这符合当前行业智能化、大数据驱动的整体发展趋势，期待后续细化成果和策略落地。

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引用标注： 本文基于《广发金工2025秋季量化策略会（上海）》会议资料[page::0,1,2]进行全面解读与分析。

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