本文提出并构建了融合LSTM与Transformer的混合深度学习模型，对2006年至2024年间的豆油期货价格进行预测。模型结合LSTM的长期依赖捕捉能力与Transformer的多头注意力机制，在测试集上实现了MAPE仅1.9%的较优表现，显著优于单独的LSTM和Transformer模型。实验结果显示，该混合模型在拟合价格走势和波动方面表现出优秀的泛化能力和预测精度，展现出实际应用潜力。[pidx::0][pidx::1][pidx::5][pidx::6][pidx::7]
本报告基于美股“漂亮 50”理念，结合A股市场实际，提出华泰A股“漂亮 50”选股模型，核心采用一致预期PEG因子，辅以ROE及净利润增长率因子，筛选基本面优良且估值合理的龙头白马股。实证结果显示模型自2005年至2017年累计收益超2200%，年化收益率29.05%，显著跑赢沪深300和中证500指数（见图31净值曲线），且持仓稳定在50只，行业分布均衡，市值偏大，换手频率合理，展现较强稳定性和超额收益能力，适应当前市场“龙头抱团”环境。[pidx::0][pidx::6][pidx::9][pidx::19][pidx::20][pidx::22]
本报告基于高频多因子模型，深入解析国内期货市场的预测表现、学习曲线及三类关键因子重要性，并验证短周期内预测能力显著降低。通过日内效应分析，发现模型开盘时段表现较弱。应用模拟测试，提出基于高频因子的下单算法显著降低交易成本，约有75%概率优于传统VWAP和TWAP算法，滑点平均优化0.15跳，提供实操新思路[ pidx::0,3,5,11,14 ]。
本报告基于2019-2020年S&P100股票超高频交易数据，利用机器学习方法系统研究高频股票收益和交易持续时间的可预测性。研究发现高频收益和持续时间在极短时间尺度内表现出大幅、系统且普遍的可预测性，主要预测变量来自交易量、交易不平衡和盘口订单簿信息。报告还量化了预测能力随数据时效性的快速衰减，以及对未来订单流方向有限窥视信息的预测增益，为高频交易策略设计和市场微结构理解提供实证依据和理论支持。[pidx::1][pidx::4][pidx::6][pidx::19][pidx::27][pidx::29][pidx::33]
本报告提出一种融合位置上下文特征的深度强化学习（DRL）模型，用于日内交易策略构建。通过引入时间剩余、当前持仓及其回报等位置特征，显著提升模型在多类商品及外汇期货上的盈利能力和风险调整表现。实际测试近十年数据，模型较传统基准表现出更优的夏普比率和稳定收益曲线，且特征重要性分析验证位置特征对决策贡献显著[pidx::0][pidx::14][pidx::19][pidx::21]
本报告提出MacroHFT，一种基于市场趋势和波动性分解的多子代理记忆增强上下文感知强化学习算法，通过两阶段训练实现子代理的条件适应性策略调整及高阶超代理的决策混合，显著提升加密货币分钟级高频交易的盈利能力和风险控制。实验结果显示，MacroHFT在多个加密货币市场上超越现有最先进方法，实现持续稳定的高收益与风险调控能力（见图3盈利曲线与图5子代理权重）。[pidx::0][pidx::3][pidx::5][pidx::7]
本报告核心聚焦中国高频交易监管理念对亚太监管策略的影响，阐释我国从稳市场到促发展双重目标完善监管制度的实践与成果，揭示泰国、韩国等国随之调整监管理念和措施的过程。同时，报告结合大商所对生猪产业的深度调研，呈现养殖规模化推进对产业格局及价格影响的新特征。关键图表显示，中国监管理念成为亚太市场监管范式变革的重要驱动力，生猪产业链盈利和结构调整明显，规模化养殖持续深化，产业风险管理能力显著提升。[pidx::3],[pidx::27],[pidx::29]
本报告运用相位随机化替代数据方法和奇异值分解技术，对中国七种商品期货市场的日收盘价时间序列进行非线性混沌特征判定。结果显示，中国商品期货市场呈现明显的非线性混沌特征，相关维数介于1.55到1.95之间，表明市场存在两个主要影响因素。通过奇异值分解降噪后，结合改进的广义约束随机化方法，进一步验证该非线性混沌属性，为投资风险评估和资金配置提供理论支持（见图1与图2）[pidx::4,6,9]
本报告利用大数据方法，结合相空间重构、Lyapunov指数、相关维度和Hurst指数等工具，分析COVID-19期间中国股指期货市场的混沌特性。研究发现疫情引发市场非线性增强，IF价格存在长期相关性和分形特征（相关维度约为2.17，Hurst指数为0.46），整体市场混沌程度随疫情波动增强，且与政府宏观调控密切相关，为政策干预提供理论支撑。[pidx::0],[pidx::7],[pidx::9]
本报告为N2N Technologies Limited呈现2023-2024财年年报及审计财务报表，涵盖公司经营概况、董事报告、管理层讨论及分析。财务数据显示公司整体面临亏损状态，净利润为负，主要收入来源为利息收入，核心业务收入受压制。报告揭示公司内部控制不足，存在税务争议与未支付费用等多项合规风险（详见审计报告及备注部分），且董事会结构缺少独立董事，导致部分法规未完全遵守。此外，公司因未缴纳年费导致股票交易暂停。管理层表示未来将着重提升业务能力及合规性，持续关注经营风险与机会，同时积极推动绿色治理和社会责任履行。[pidx::11][pidx::28][pidx::33][pidx::71]
本报告详细介绍了N2N Connect Berhad在2023年的业务发展、财务业绩及未来战略。2023年，集团营收达1.05亿令吉，同比增长2.17%，核心利润为1219万令吉，主要驱动力来自资本市场解决方案业务占收72%，区域收入57%来自马来西亚以外地区。集团致力于通过交易平台创新和网络基础设施转型提升竞争力，并积极布局云计算和低延迟交易系统，以应对金融科技竞争和区域市场变化。财务数据显示，净利润略有下降，反映运营成本上涨及关联公司收益减少。此外，报告涵盖了环境、社会及治理（ESG）实践，强调可持续发展和员工关怀。关键图表清晰展示了多年的财务趋势，包括营收、利润及资本支出，有助于投资者理解公司财务健康状况和增长潜力。[pidx::7][pidx::14][pidx::15][pidx::17][pidx::18][pidx::24]
本报告以2022年商品期货市场运行情况为背景，系统评估不同维度CTA策略的表现及其与股债策略的相关性。结合市场整体指数、代表私募产品与模拟组合，重点分析各类策略的收益波动、危机Alpha属性及在通胀、经济周期、期限结构和波动趋势等宏观及基本面环境下的表现差异，揭示策略在不同市场情境中的适应性和优势，为投资者提供多维度CTA策略配置参考。[pidx::0][pidx::3][pidx::7][pidx::12][pidx::16][pidx::18]
本报告系统回顾了2021年商品期货市场的牛市行情及高波动特征，重点分析了交易手续费主动上调事件对商品价格趋势的终结作用及其对CTA策略表现的影响。具体指出手续费上调多发生于前期价格涨幅超过20%的品种，实施后5日均出现约3%的平均下跌（如图15、16所示）。通过叠加空仓或做空干预措施，CTA时序趋势策略收益率达39.3%，较无干预提升6.2%，表明合理利用手续费调整信号可有效降低策略回撤、提升收益率，增强策略稳定性。[pidx::0][pidx::3][pidx::12][pidx::16][pidx::19]
本报告围绕商品期货市场中的经典趋势策略（动量策略、双均线策略、通道突破策略），从时间序列和横截面两个维度详尽分析策略构建及实际应用表现。研究发现，长周期复权合约策略优于单一合约，近月合约表现更佳，黑色系品种在多策略下表现突出（次均收益均超3%）。时间序列多品种策略基于近月合约的通道突破策略年化收益达15.1%，夏普比1.56。横截面三因子策略（动量+展期收益+基差动量）提升整体年化收益达0.6%。组合配置策略中波动率配置法表现优异，年化收益13.5%，夏普比2.4，Calmar 2.7，且年度均为正收益，验证了策略的稳健性及实用价值。[pidx::0][pidx::5][pidx::9][pidx::14][pidx::19][pidx::24][pidx::26]
本报告围绕商品期货CTA策略在信号来源及交易合约选择上的优化，重点提出重新定义兼具流动性与价格敏感性的“活跃近月合约”，并采用基差动量因子和现货-期货展期收益因子(SFRR)进行策略构建。实证结果显示，近月合约信号与交易均优于主力合约，基差动量与SFRR策略在不同参数下均实现显著年化收益，且多因子组合进一步提升收益和稳健性（年化收益最高达14.7%，夏普比率超2.5），主要收益来源为黑色系、农产品和化工品，展现出良好的应用前景。[pidx::0][pidx::3][pidx::15][pidx::17][pidx::19][pidx::21]
本报告基于供需基本面数据中普遍的季节效应，构建并对比了农历与公历的库存同比增速、环比增速及二阶增速因子，结合期限结构展期收益因子，形成多因子横截面策略。回测显示，多因子组合策略，尤其库存-展期收益三因子策略表现优异，年化收益超11%，夏普率和Calmar均达2以上，表现稳健且参数敏感性低，充分体现季节性调整对基本面因子构建的重要性。（见图7、图9、图12）[pidx::3],[pidx::13],[pidx::16],[pidx::17]
本报告基于国内三大商品期货交易所会员持仓龙虎榜，验证商品期货持仓符合二八定律，头部20%会员占比61%。构建多空相对强弱异常度因子及多个单边持仓因子，多因子动态筛选优化品种组合，动态品种策略在部分参数下实现扣费后平均年化收益8.4%-10%以上，夏普比率最高达1.48，Calmar比率最高达1.53，显著优于全品种策略，且策略表现对权重配置敏感性低，凸显持仓信息在CTA策略构建中的应用价值。[pidx::0][pidx::5][pidx::12][pidx::23]
本报告系统分析了我国商品期货期限结构及展期收益对期货多头收益的解释能力，实证43个品种数据，发现展期收益与收益率相关系数达0.58（见图5、图6）。基于近月与远月主力合约的展期收益因子，构建了横截面多空策略（RR策略），回测显示年化收益超10%，夏普比率超1.6（见图8、图9）。引入期限结构稳定性判断，剔除不稳定样本，形成SRR策略后，策略收益与稳健性进一步提升（见图13、图14）。多个测试路径和WFA滚动优化验证了策略稳健性和实操性，样本外年化收益达10.4%，夏普比率1.94，Calmar比率1.79（见图18、表9）[pidx::0][pidx::7][pidx::9][pidx::15][pidx::17][pidx::18]
本报告系统研究了“预期外”宏观经济因子对商品期货价格的冲击效应，重点甄别新增人民币贷款及PPI同比的冲击机制与持续性。通过对南华商品指数及单品种数据的实证检验，确认新增人民币贷款超预期对黑色系及有色金属价格具有持续且显著的正向冲击；且基于预期外新增人民币贷款构建的铁矿石及沪铜择时策略，自2017年以来表现优异，年化收益率超30%，夏普比率达1.9，策略胜率在高低预期状态下波动显著（图7、图12）[pidx::5], [pidx::7], [pidx::12-13], [pidx::16]
本报告基于宏观经济与微观产业链视角，筛选代表性黑色系商品库存指标，构建LASSO回归模型预测库存同比增速。实证显示铁矿石、焦煤、焦炭及热卷库存同比预测拟合度与方向准确率均超90%。利用领先指标（月度经济数据、BDI指数等），对2018年2月库存变化进行有效预测，验证模型样本外滚动预测稳健性，指导商品期货CTA策略决策。[pidx::0][pidx::3][pidx::5][pidx::11][pidx::15][pidx::17]
