本报告系统介绍了人工智能与金融结合的多维应用，涵盖算法交易、风险分析、组合优化、金融数据处理等核心领域。深度剖析机器学习的成功与局限，强调量化策略设计需融合金融专业和计算机算法优势。同时，创新性地引入基于事件的时间表示Directional Change，拓展金融市场数据认知视角，助力风险评估和高频数据分析。报告还探讨了区块链、自然语言信息抽取及算法金融未来趋势，为投资者与研发者提供理论与实操指导。[page::3][page::7][page::28][page::33][page::69][page::89][page::103]
本书全面系统地梳理和深化了前作《主动型投资组合管理》中提出的量化投资框架，重点介绍了动态组合管理、投资组合分析与归因、风险收益估计及组合构建的最新研究进展。书中结合大规模MC模拟、风险模型及多因子分析，对信息比率、转移系数、容量、费用误区、智能贝塔等核心专题详尽阐述，辅以丰富案例与实证分析，构建了系统性的量化主动投资理论与实务指南，为相关投资经理和研究员提供深刻的理论洞见和操作框架 [page::1][page::2][page::15][page::16][page::29][page::31][page::37][page::48][page::56][page::62][page::116][page::117][page::162][page::294][page::302][page::343][page::393][page::411][page::453][page::468][page::493][page::522][page::539][page::563][page::591][page::605][page::640][page::633]
本报告系统介绍了概率度量理论在金融领域的应用，重点包括高级随机模型、风险评估和投资组合优化。报告涵盖了概率分布、优化理论、理想概率度量的构建及其在中心极限定理推广中的应用，深入探讨了风险与不确定性的区别与联系，评述了VaR及其替代指标AVaR、谱风险度量等风险测度体系。结合预期效用理论与随机支配概念，报告分析了均值-方差模型的局限性和均值-风险模型的扩展，以及基准跟踪问题中相对偏差度量的设计，最终讨论了多种表现度量及其与最优投资组合理论的关系，有助于构建更完善且一致的量化风险管理和资产配置框架 [page::6][page::15][page::31][page::70][page::105][page::130][page::165][page::175][page::191][page::265][page::307][page::337]
本报告系统介绍了金融工程中重要的数值线性代数方法，包括LU分解（含行主元）与Cholesky分解，及其在计算贴现因子、解线性系统、立方样条插值、协方差矩阵估计及最小方差投资组合等金融应用中的关键作用。详细论述了矩阵运算、特征值分解，及正定矩阵判定等基础内容，为金融风险管理和量化投资提供了理论及算法基础 [page::2][page::6][page::12][page::42][page::161][page::252][page::266][page::291].
本报告介绍了一种创新公式化Alpha因子挖掘框架AlphaForge，该框架基于连续可导的生成器和预测器结构，使用梯度下降优化投资因子。研究显示，AlphaForge生成的因子在多样化及稳定性方面表现优异，100个因子IC均值达到4.24%，组合因子IC均值峰值达13.85%，指数组合策略年化超额收益率普遍超过9%，中证1000组合表现尤为突出，显示出该方法在多层次市场的应用潜力及风险控制能力[page::0][page::1][page::5][page::13][page::17][page::22][page::25]。
本报告围绕弹性RES指标构建及其在衡量非流动性溢价上的应用展开，基于美股1993-2014年数据，通过单变量和多变量投资组合分析、Fama-MacBeth回归，发现RES与预期收益显著负相关，体现出非流动性溢价存在。RES对流动性影响更全面，且在控制其他因素及信息冲击后依然显著，特别是在高交易量时溢价更显著，为资产定价提供了创新视角和量化工具 [page::0][page::2][page::6][page::9][page::13]
本文推荐并深度解读了David E.、López de Prado Marcos M.及Maureen O.在2012年提出的VPIN指标体系，用以衡量高频交易市场中的知情交易指令流毒性。报告详述了VPIN的计算方法基于交易量时间抽样、量钟分类交易方向，克服了传统PIN模型复杂而不易实操的缺陷，实证中以E-mini S&P 500和WTI原油期货为例，展示了VPIN波动与价格变动的高度相关性及其对极端价格波动的预测能力。VPIN作为量化风险管控工具，对做市商和监管部门均具有重要参考价值[page::0][page::2][page::14][page::23][page::24]。
本报告基于《Liquidity, information, and infrequently traded stocks》的经典PIN模型，利用纽约证券交易所高频ORDER数据，构建了一种基于连续时间泊松到达率的知情交易概率估计方法。实证发现，成交量较高的股票知情交易概率较低，反映的信息事件频率与价差关系密切，知情交易风险是不同活跃度股票价差差异的主要解释因素，并通过回归验证了知情交易概率对价差的显著正向影响，为市场微观结构及高频交易研究提供实证范例及方法参考 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::9][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15]。
本报告基于文献《Factor Momentum》研究，实证揭示因子动量强于且包含行业动量，行业动量实质来源于因子动量，而非反之。通过行业中性因子构建及spanning回归，验证了因子动量在控制个股动量和行业动量后依然显著，且提升了短期反转效应和个股动量的盈利能力，表明因子动量是股票市场动量效应的重要驱动力，为量化投资因子择时及组合配置提供启示 [page::2][page::4][page::7][page::8][page::9]
本报告提出基于Maskable PPO强化学习的因子组合生成框架，通过交互优化Alpha因子生成器和因子组合模型，从而获得协同选股效力强的公式化因子组合。实验涵盖沪深300、中证500和中证1000股票池，测试集表现显著优于人工因子与遗传规划因子，且适用范围广、计算效率高。因子组合在多头组合与指数增强中均实现稳健超额收益，最大回撤控制良好，充分验证了该模型的实用性和优势 [page::0][page::5][page::10][page::14][page::35]。
本报告系统梳理并评估了银河因子库中14大类共98个因子，涵盖盈利能力、收益质量、资本结构、偿债能力、运营能力、成长能力、现金流、估值、规模、动量、流动性、波动性、一致预测等关键因子。通过分组净值表现、多空净值排名、相关性分析及IC、Fama-MacBeth回归等四种有效性检验方法，报告发现盈利能力和收益质量因子有效性较弱，而资本结构中流动资产/总资产、非流动资产/总资产、流动负债/负债合计、非流动负债/负债等因子表现出较好效果。成长因子在2009年后分化明显，一致预测因子（PE与PEG）表现较好且具有显著行业适用性。现金流、估值、规模、动量等因子分别展示不同程度的有效性，报告为量化投资决策提供了系统的因子基础和实证支持[page::2][page::3][page::4][page::5][page::7][page::9][page::14][page::18][page::22]
本报告基于通联数据新闻舆情数据，构造并测试了新闻舆情因子∆MS在中证500选股域上的选股能力。研究发现，舆情因子∆MS的多空收益波动比高达2.64，年化ICIR为-2.27，多头组合相对中证500指数的年化超额收益约4.86%。因子在不同调仓频率下表现稳健，双周调仓表现最佳，年化多空对冲收益率达12%。该因子与传统财务及价量因子相关性较弱，显示其独立Alpha价值，体现了新闻舆情数据在量化选股中的显著潜力 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
本报告详细研究了指数增强基金的发展趋势、规模影响因素及投资者结构，重点分析了2015年以来指数增强基金的优秀业绩表现，特别是2020年超额收益率显著提升。报告从风格暴露、配置偏好、行业偏离、个股偏离、换手率以及股指期货运用等多维度深入解析了指数增强基金的行为特征和主动管理能力，揭示规模、费率、换手率等因素对超额收益的复杂影响，强调了机构和个人投资者的差异，并指出选取历史业绩优良、规模适中的产品是当前较优策略[page::1][page::2][page::6][page::11][page::18][page::24][page::37][page::38]。
本报告基于Campisi模型，构建了净值归因的五因子模型（久期、利率曲线结构、信用利差、违约及可转债因子），通过公募债基回归验证其有效性，拟合优度达0.6以上，核心因子显著。进一步应用于私募债基遴选策略，利用剔除风险因子的alpha排名筛选组合，实证回测显示该策略具有显著超额收益，表明基于净值归因视角构建的私募债基筛选策略具备可行性和实用价值 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::6][page::7]。
本报告围绕科创板拟引入的做市商制度，系统介绍了做市商制度的分类与实践模式，结合海外学术成果分析了做市商资产负债表对市场流动性的影响及“损失循环”风险，并探讨主承销商兼任做市商对券商风险管理的挑战，为市场参与者和监管机构提供参考[page::0][page::2][page::3][page::4]。
本报告系统分析了雪球结构产品的定价方法与风险特征，重点介绍了蒙特卡洛模拟法与偏微分方程（PDE）方法的实现及优缺点，对雪球合约收益的三大情景进行了拆分与定价，深入剖析了雪球产品的Greeks分布及对冲策略，量化了股指期货贴水对价格的影响，并通过历史回测验证了收益的尖峰厚尾特征。同时介绍了市场上流行的几类雪球变种产品及其合约特点，对投资环境与风险因素进行了全面讨论，为投资者和做市商提供了实操指南和风险识别框架 [page::1][page::3][page::6][page::16][page::20][page::22][page::23]
本报告系统探讨了在指数增强策略中应用单因子组合优化的技术路径与实证效果。通过引入风险暴露约束，优化单因子投资组合权重，实现对因子有效性的更精确评价。研究发现，情绪类因子受约束影响显著且表现不稳，基本面因子（盈利、成长、估值）在多种约束下表现稳定。基于组合优化结果的因子权重调整，显著改进了传统ICIR加权模型，特别在2017年后能有效降低失效因子权重，提升指数增强策略的风险调整收益表现 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::18][page::22][page::25]。
