本报告基于Andrew L. Berkin（2021）研究，系统解析动量因子长期有效但会阶段性失效的内在机理，归结为交易行为、市场摩擦和风险补偿三大原因。重点分析21世纪初美国股市动量因子失效的四大影响因素：十进制报价实施、熊市市场表现疲软、高波动率环境及价值投资占优，并通过分组统计与回归分析予以验证，最后验证此规律在国际市场上的适用性。报告指导投资者重新审视动量定义与择时方法，以及行业层面动量策略的构建路径，为A股动量策略优化提供理论支持和实践思路 [page::0][page::1][page::4][page::6][page::9].
本文基于海外市场数据，研究了基金上行捕获率和下行捕获率对基金业绩持续性的影响，发现捕获率在对应市场环境下具有持续性，新构建的Skill指标（上行捕获率-下行捕获率）能有效筛选适应多种市场环境的优质基金。同时，捕获率与基金资金流紧密相关，投资者在当前市场环境下能据此做出资金配置与择时决策，为个人投资者洞察机构投资动向和基金评价提供独特视角[page::0][page::1][page::6][page::7][page::9].
本报告全面介绍了主动性份额（Active Share）指标及其在美股基金市场的应用。研究发现主动性份额能够有效预测基金未来的超额收益，优于传统跟踪误差指标；基金的主动性份额与基金规模、历史业绩等因素存在一定关系，但具有较强独立解释力。主动性份额高、基金规模小且过去表现好的基金组合表现最优，年化净超额收益率高达6.5%。此外，市场横截面波动率提升时，高主动性份额基金更容易获得超额收益，为主动基金筛选提供了重要参考 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9].
本文基于美国市场CRSP和Compustat数据，实证分析了行业动量与因子动量之间的关系。结果表明因子动量表现出比行业动量更强的效应，且因子动量包含了行业动量的全部信息，因子动量是行业动量的根源而非相反。此外，文章构建了行业中性因子以剔除行业暴露，采用spanning回归控制多因子，确认因子动量的独立性和稳健性。文中还分析了因子动量对股票短期反转和动量的增强作用，展示因子动量的广泛适用性及其对因子择时的启发意义 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]
本文基于近年来A股显著的行业轮动现象，围绕行业ETF构建了六种行业轮动组合策略，分别从ETF跟踪标的指数和一级行业指数两大视角出发。通过“预期共振”行业轮动指标筛选推荐行业，并结合打分、聚类和权重优化方法，形成兼具稳定性和超额收益的ETF策略组合。实测数据显示，得分映射行业法（单一）策略收益最高，聚类打分法策略稳健度优于简单打分法，行业权重优化法则适用于基准对比需求，整体策略表现均显著优于基准。报告还分析了交易费用对策略的影响，确保策略在实务操作中具备可行性与收益稳定性 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::6]
本报告基于企业生命周期理论，提出一种以ROE与营收增长构建的象限划分法对上市公司生命周期进行划分，系统验证了各生命周期阶段有效的量化因子。研究发现，导入期适合运用量价指标和成长质量指标；成长期适合分析师一致预期指标和成长质量指标；成熟期以一致预期指标和价值稳定指标见效最好；衰退期则以量价指标和价值稳定指标为主。基于此构建的动态多因子模型，相较于等权模型在年化收益、夏普比率和收益回撤比等关键绩效指标上均有显著提升，表明生命周期视角有助于提升量化投资选股效率。[page::0][page::15][page::21][page::22]
本报告基于回归法构建了纯债基金久期及到期收益率估计模型，准确度较高，基金久期的变动反映基金经理利率观点。基于模型，报告提出三类纯债基金FOF组合策略，其中久期轮动策略收益最高、风险最低且风险调整后回报最佳，组合年化收益率达5.35%，最大回撤1.27%[page::0][page::1][page::12][page::13]。
本报告基于Easley等学者对纽约证券交易所股票高频订单数据的实证研究，构建了一个结合知情交易概率和交易者市场到达率的结构化模型，揭示知情交易风险与股票买卖价差的显著正相关关系。研究发现，成交活跃股票的知情交易风险及价差较低，而成交不活跃股票因非知情交易者较少，知情交易风险和价差显著更高，模型对价差波动具有良好解释力，为高频数据应用于交易策略提供理论依据 [page::0][page::3][page::5][page::6][page::7]
本报告基于实物期权理论模型，结合美国市场实证数据，利用随机前沿模型量化并估计企业产能过剩水平，揭示产能过剩与股票异常收益之间的显著负相关关系。研究表明，无论投资是否可逆、不同市值区间及经济状态下，该负相关性均存在，并通过多种投资组合回测及Fama-MacBeth回归得到验证，为股票市场的产能因子定价提供了理论与实证支持 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
本文基于本文提出的结合潜在因子估计、矩阵补全算法和Wild Bootstrap的多重检验FDR控制方法，系统评估对冲基金的Alpha显著性。实证结果显示，约19%的基金具备显著正Alpha，且算法在处理遗漏变量、缺失数据等问题上表现出优异的稳健性和检测力。同时，加入潜在因子改进了Alpha估计的准确度，显著提升了样本内及样本外业绩评估的有效性，所选基金的平均超额收益优于传统方法。该方法不仅适用于私募基金，也适合公募基金业绩评估与风险调整收益预测 [page::0][page::10][page::11][page::12][page::14][page::15].
本文基于对行业动量成因与风险的深入分析，提出将行业动量拆解为龙头股动量和非龙头股反转两部分，并通过对牛熊市、高波动率环境的判断进行择时，叠加行业拥挤度惩罚，构建复合修正行业动量策略。该策略自2010年以来年化超额收益率达12.02%，表现稳健。进一步，本文将修正后的行业轮动策略应用于ETF组合，分别设计等权和不等权两类ETF行业轮动策略，2018年以来年化收益率分别达到18.46%和25.23%，且指数增强策略年化收益14.08%，有效推动行业动量策略的实际落地 [page::0][page::1][page::6][page::8][page::11][page::12][page::14][page::15][page::16]。
本报告基于随机尖点突变模型，从突变理论视角解析美股历次崩盘差异。研究利用1984-2010年S&P500高频数据，通过两步估计方法结合已实现波动率标准化收益率，揭示技术投机与基本面交易者在市场波动中不同作用。模型实证显示，1987年股灾由内生技术投机驱动，而2008年危机受房地产泡沫等外生因素主导。随机尖点突变模型优于传统线性和逻辑模型，且其对市场状态的解释能力随时间变化，2003年前市场存在明显分岔，后期则以基本面驱动为主。滚动回归进一步揭示分岔因子在不同时期的显著性变化，为金融市场风险识别提供新模型路径和实证支持 [page::0][page::3][page::6][page::7][page::11][page::12]
本报告基于CRR二叉树法构建了可转债定价模型，准确度高且能兼顾转债复杂内嵌条款。以模型偏离度和DELTA构造波动率套利策略，分别利用正股融券和股指期货对冲。融券策略持稳的alpha收益特征，但受限于高费率和保证金及可投范围有限。期货对冲费率和保证金低，标的多，但对冲效果差，回撤较大。报告提出基于正股信用和期权隐含波动率的两类策略改进方案，有效降低风险并提升收益弹性，[page::0][page::5][page::7][page::11][page::15][page::18][page::21]
本报告通过HP滤波+傅里叶变换两步法，对国内六维核心经济数据（景气度、通胀、库存、盈利、货币、信贷）进行中周期（3-4年）拆解与预测，发现信贷周期较长约7年。基于周期预测状态，提出周期位置、趋势缺口及预期差三类状态划分方法，构建多维经济周期信号。结合周期信号设计顺周期策略及投资时钟策略，覆盖股票择时、风格轮动、债券择时、股债配置等多维度大类资产管理模型，策略在2011年以来表现稳健，尤其是综合增长顺周期+动量择时及增长+金融风格轮动策略表现突出。本文还探讨了周期信号的稳健性、权重合成方法及未来的改进空间，涵盖经济数据选择、周期拆解技术及资产配置模型优化 [page::0][page::1][page::4][page::9][page::11][page::15][page::17][page::25][page::29].
本报告基于变分模态分解（VMD）改进的希尔伯特-黄变换（HHT）模型，结合机器学习分类算法，提出MHHTML指数择时与轮动策略，显著提升了策略年化收益率至18%左右，并有效降低最大回撤，策略适用于多指数及多资产市场，具备较强的稳健性和较低的换手率，且成功拓展至个股选股策略，为投资决策提供了有力工具与方法论支持 [page::0][page::7][page::8][page::15][page::17]
本报告基于秩鼎公司营收拆解标准化数据，构建了营收相似相对动量因子（RevRelative_MOM），并从信息来源、经营业务复杂度、业务关联性等维度对其进行增强。该因子显著提升了股票收益预测能力，IC均值最高达到5.21%，因子在不同宽基指数中均表现良好，尤其在中证1000股票池中效果最佳，体现了有效捕捉企业间营收相似性驱动的股价联动效应及补涨逻辑 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]
本报告基于量价视角，构建五个行业轮动量价指标及一个动态调整景气度和量价权重的自适应模型。指标包括经过标准化和样本剔除的隔夜收益率、边际平均动量、累积势能、超大单成交波动及价格成交弹性，均表现出稳定的行业轮动有效性。自适应模型通过分析师预期与行业景气度的共振情况，动态调整权重应对市场环境变化，显著提升策略收益和稳定性。2013年以来动态三因子策略年化收益率25.43%，夏普比率1.00，信息比率2.66，为行业轮动策略构建提供了更灵活稳健的工具体系。[page::0][page::14][page::16][page::17]
本报告基于分钟级别数据视角，创新构建价变共振因子，通过统计个股与市场在价格脉冲变化时的同步性（CO_MAX、CO_MIN）及领先成交量占比（PRE_AMT_MAX、PRE_AMT_MIN）等指标，揭示个股与整体市场形成有效共振时具备更高未来收益率。该因子独立于传统因子，表现稳健，年化ICIR达4.64，多空组合年化收益59.07%，并在沪深300、中证500、1000指数中实现稳健的指数增强策略[page::0][page::3][page::6][page::9][page::10][page::13][page::15].
本报告基于Simon Huang（2021）《The Momentum Gap and Return Predictability》论文内容，系统研究了动量差（Momentum Gap）对动量策略收益的预测能力。研究指出，动量差与未来动量收益存在显著负相关关系，动量差每增加一个标准差，月均动量收益将减少约1.25%。该关系在国际21个市场样本和样本外预测均表现稳健。报告进一步分析了动量差作为行为偏见而非套利摩擦驱动的证据，且动量差能够有效预测动量崩溃的发生，条件动量策略显著提升策略的夏普比率和偏度表现。研究提供了动量策略择时优化的重要量化因子，为投资者规避风险和提高收益提供参考 [page::0][page::4][page::7][page::11][page::12][page::17]
本报告系统构建并检验了基于七大维度（货币资金、应收账款、存货、固定资产与在建工程、过度资本化、盈余管理、财务杠杆）的财务风险识别指标体系，揭示了A股ROE分布异常反映的财务操纵现象。通过多项单因子测试与案例分析，我们搭建了综合七维度风险模型，能够有效预警企业潜在财务风险，预测个股未来被特殊处理的概率，构建的财务风险股票池表现显著弱于市场基准，避雷策略取得稳定正超额回报，具有重要应用价值 [page::0][page::1][page::6][page::27][page::29][page::30]
