期指新常态下的量化对冲产品展望
报告围绕股指期货新规放松后带来的量化对冲产品机会展开，重点分析了基差成本、分红估算及展期策略对成本的影响，并结合量化因子构建和指数增强基金表现评估了超额收益潜力。结果显示，分红提升缓解负基差压力，指数增强基金能稳定实现超额收益，新股申购策略亦贡献正收益，模拟对冲基金回测确认了对冲产品收益稳定增长的可能性。[page::0][page::3][page::5][page::7][page::9][page::10][page::12][page::15]
金融研报AI分析
金融工程：风险溢价补偿上升
本报告研究2024年7月初A股市场表现与情绪，重点观察风险溢价、市场估值及资金流动情况。数据显示创业板指估值处历史低位，风险溢价提升至4%以上接近历史高位，市场资金呈现ETF流入但北向资金净流出，融资余额有所下降。宏观杠杆率上升且PPI回暖，暗示宽松周期仍将维持，权益市场上行动能存在[page::0][page::5][page::17][page::20]。
当前市场估值水平如何
本报告系统梳理了2020年中国A股市场的结构性行情及估值分布特征，重点分析了主要宽基指数、申万各级行业及细分行业的PE和PB估值水平，显示市场估值分位存在显著分化。创业板及部分成长板块估值处于较高分位，传统行业如公用事业、房地产估值偏低。报告建议关注低估值风格，结合广发金工2021年量化年度策略提供投资参考 [page::0][page::3][page::7][page::10][page::28]。
基于期权波动率 曲面匹配的择时策略
本报告构建基于期权隐含波动率C/P曲面匹配的择时策略，以50ETF期权数据为标的，通过匹配当前波动率曲面与历史相似样本，生成多空信号。研究表明采用“当月＋次月＋下个季月”合约组合效果最佳，实现了40.88%的年化收益和17.37%的最大回撤，优于单独月份策略和全部合约匹配[page::0][page::12][page::13][page::15][page::16][page::17][page::18]。
金融工程：关注长周期超跌行业 A 股量化择时研究报告
本报告跟踪分析了2024年9月9日至13日A股市场表现，重点关注市场估值、行业估值、情绪指标及宏观因子对市场的影响，揭示创业板及部分成长股估值处于历史低位，风险溢价和融资数据变化显示市场仍处宽松周期，量化择时模型标识市场底部可能性，提供长周期超跌行业投资参考 [page::0][page::5][page::6][page::8][page::14][page::20]。
金融工程：风险仍需持续关注
本报告基于广发证券发展研究中心的调研，全面回顾了2021年5月17日至21日的A股市场表现、行业估值及市场情绪。重点分析了沪深300等主要指数的量化择时模型（GFTD、LLT）信号，模型整体看多但存在局部分歧。市场估值有所改善但仍偏中位数高位，行业表现呈现分化，新能源汽车等周期性板块领涨，银行和钢铁等板块表现低迷。报告结合长周期宏观因子，指出信贷和通胀周期上存在重要回调风险，短期趋势不明，仍需持续关注结构性机会和市场风险 [page::0][page::3][page::5][page::7][page::13][page::17][page::19].
金融工程 A股量化风格：关注风格趋势，短期小盘或将延续
报告回顾近期A股市场风格演变，发现短期内小盘股及反转风格持续占优，盈利、成长风格失效。基于资金流向、日历效应、估值及宏观事件等多因子视角，推荐关注小盘及高成长风格组合，同时看好绩优蓝筹风格趋势策略，策略自2017年起年化超额收益达到10.4%[page::0][page::3][page::9][page::11][page::14][page::19][page::20]
杠杆型 ETF 的价值 波动特征研究
本报告系统研究了杠杆型ETF的价值波动特征，提出了基于标的指数期末涨幅与瞬时波动率路径的价值波动路径模型。通过沪深300指数实证检验模型适用性并揭示了杠杆型ETF的多头Gamma和空头Vega属性，分析了Theta对组合估值的拖拽及波动率变动的影响，指出杠杆型ETF能有效保持稳定杠杆倍数，且相比分级杠杆基金折溢价更低波动更小，具有较强的工具化价值[page::0][page::11][page::15][page::17]
分化度视角风格轮动策略系列（二）：观市场结构变化，察风格轮动规律
报告基于A股市场结构分化度指标，提出分化度动态切换风格趋势与反转的轮动策略。实证显示，自2018年以来，基于Wind风格指数的轮动策略年化收益达到33.35%，远超基准。不同风格及主题指数的动态配置，结合成交量调整的分化度，显著提升了策略表现和信息比率。策略动态捕捉市场“一九”效应及风格趋势，推荐关注大盘股及新能源、软件等主题，强调趋势策略优于反转策略，具备风险提示[page::0][page::3][page::5][page::11][page::12][page::15][page::19]
基于 V 型处置效应的选股策略研究
本报告基于行为金融中的V型处置效应，构建了卖出倾向因子（VNSP），其中Loss因子表现最佳，能有效捕捉投资者止损行为带来的选股超额收益。实证结果显示，Loss因子在全市场、中证500和中证800指数范围均能稳定获得正向超额收益，周度调仓条件下对冲中证500指数的年化收益率达25.90%，信息比率为2.077。[page::0][page::6][page::9][page::13][page::22]
A股量化风格报告：资金继续流出，关注盈利、质量风格
报告分析了2019年5月上旬A股市场量化风格表现及展望，指出资金持续流出、大盘蓝筹资金流出比例高，市场偏好盈利与质量风格，价值风格失效。结合资金流、估值和宏观事件，推荐重点关注绩优蓝筹中的盈利、质量风格，构建基于沪深300的绩优蓝筹趋势策略，年化超额收益达8.82%，信息比率1.07，最大回撤8.93%[page::0][page::3][page::4][page::9][page::12][page::18][page::19].
期货管理策略：看得见的绝对收益——CTA产品及策略一季度回顾与展望
本报告系统回顾和展望了2017年第一季度CTA产品的规模、业绩及主要策略表现，结合股指、国债及大宗商品期货市场，重点分析趋势策略、风格套利、模式识别及期权预测策略的表现与未来机遇。研究指出，股指期货波动率低影响趋势策略表现，但风格套利及期权预测表现亮眼；国债期货波动率高，中长期趋势跟踪与跨品种套利策略值得关注；大宗商品波动率整体回落但仍适合CTA策略，黑色系及农产品板块有较好表现，为CTA投资提供明确方向和风险提示[page::0][page::3][page::4][page::9][page::12][page::14][page::17][page::23].
金融工程 多因素共振，关注汽车、公用非银
报告基于多维度行业与指数轮动策略，通过景气度、宏观事件、相对估值、资金流以及盈利预测等多因子共振，综合构建行业配置建议。研究显示汽车、公用事业及非银金融等行业具备较强配置价值，跨策略组合回测年化收益优异，且行业轮动策略在样本外保持稳健表现，为A股市场行业配置提供量化依据与决策支持 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::8][page::11][page::13][page::22]
如何挖掘景气向上，持续增长企业—最新基本面量化策略跟踪
本报告跟踪了广发金融工程团队发布的基于盈利和成长核心变量构建的长线选股量化策略，回测期为2009年至2023年4月。等权重组合年化收益率25.06%，超中证800年化17.5%，波动率13.81%，信息比1.27。市值加权组合表现略逊，年化收益21.15%。组合每期持股约55只，个股平均市值约130亿元，主要集中在医药生物、化工、电子等行业。策略具有良好超额收益及较稳定表现，但存在市场环境和交易行为变化带来的风险[page::0][page::3][page::4][page::5][page::9][page::10][page::11]。
基于行业趋势的股债配臵策略——量化资产配臵研究之五
本报告基于申万28个一级行业指数与上证国债指数，提出了利用长短均线穿越构建的行业趋势股债轮动配置策略。通过市场情绪指标判断趋势强弱，实现权益类和固收类资产权重的动态调整。历史回测显示，策略成立以来对冲组合年化收益6.26%，最大回撤16.41%，股债配比灵活应对市场波动，有效控制风险，并在2014-2015年表现突出。行业轮动方面，计算机、食品饮料、家电等行业配置频次高，汽车、机械设备胜率领先，策略易于程序化实现，具备良好鲁棒性和可扩展性[page::0][page::12][page::13][page::27]
深度学习之股指期货日内交易策略
本报告基于1秒级高频股指期货数据，构建深度学习股价涨跌预测模型，样本外准确率超过73%。结合预测得分触发买卖信号，设计日内交易策略。实证结果显示该策略自2013年以来累计收益率达99.6%，年化收益率77.6%，最大回撤-5.86%，具备较高交易频次及盈利能力，强化了深度学习在量化交易中的应用价值[page::0][page::15][page::21]。
金融工程：抱团股融资盘变化——A股量化择时研究报告
本报告围绕2021年3月22日至26日A股市场表现及行业估值进行量化择时分析。基于多模型择时结果（GFTD、LLT）均显示市场仍处于看空态势，茅指数成分股融资盘虽微幅缩减，但高位资金等待反弹。结合日历效应、ETF净流入及北向资金流入，市场出现短期企稳信号。宏观层面，M1同比及国债收益率等指标显示流动性进入下行周期，维持谨慎观点。重点行业出现涨跌分化，计算机、医药生物等表现强劲，周期行业承压。投资者需关注量化模型的局限与风险控制。[page::0][page::19][page::20]
行业轮动策略：关注北上资金偏好，周期板块相对避险
本报告构建了基于宏观事件、行业景气度、因子极值、资金流和日历效应的多维度行业轮动策略。报告发现2020年综合策略年化超额收益达到28.8%，2021年初仍保持正收益。资金流分析显示北上资金与主动资金偏好周期及制造业板块，动力驱动周期板块表现优异。基于多因子和量化建模，报告推荐重点关注化工、休闲服务、电气设备、计算机及银行等板块，并提示策略在政策变化及市场风格转变时存在风险[page::0][page::4][page::29].
行业轮动策略：半导体销售额同比大增，关注电子等
本报告基于宏观事件驱动、行业景气度、量化因子极值及资金流等多维度构建行业轮动策略框架，揭示半导体销售额同比连续增长带来的电子行业景气度改善与潜在投资机会。多策略回测表现稳健，推荐关注受益于半导体需求扩张的TMT板块及消费优质行业，风险提示因宏观政策及市场风格变化导致模型失效可能 [page::0][page::4][page::6][page::13][page::18][page::24][page::29]
金融工程：日历及宏观因子结论更新
报告分析了2020年10月底A股市场结构表现、行业表现及估值，结合量化择时模型GFTD与LLT的最新信号，指出11月市场活跃，尤其是创业板看多，12月多调整，为春季躁动蓄势。宏观因子如PMI上行、CPI下降和社融增长对权益市场提供支撑，流动性与市场热度指标表明牛市周期仍未结束，市场层面风格分化明显。量化模型成功率约80%，存在风险需注意。[page::0][page::3][page::5][page::9][page::12][page::16][page::18]
