本报告系统构建了基于日频量价数据的多模型量价Alpha因子，包括截面模型MLP、GBDT和时序模型GRU、AGRU，通过集成学习提升因子表现。在全A范围内，集成因子IC提升至11.9%，多头年化收益率达33.11%，显著优于单模型表现。研究还分析了因子与常见风格因子的相关性及中性化后性能，风格暴露对选股能力有一定影响。基于集成因子分别构建沪深300、中证500和中证1000指数增强策略，在不同换手率约束下均表现稳健，特别是中证1000指数增强策略在高换手率限制下表现最佳，年化超额收益达20.13%。整体体现了多模型集成提升Alpha稳定性和收益的有效路径 [page::0][page::3][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::11].
本报告基于Jiang and Zhu (2017)方法，利用分钟级数据识别A股市场股价跳跃，区分正负跳跃及隔夜与日内跳跃，揭示跳跃因子对未来收益的显著负相关性。通过结合换手率构建改进跳跃因子（OC_Pos_JumpT_Avg），该因子在全市场及不同规模股票池均表现出优异的预测能力和稳定性，具有较高投资价值。[page::0][page::6][page::10][page::16]
本报告围绕GARP投资策略的理论基础与实证效果展开，系统介绍PEG、BET两类经典GARP策略及其在A股不同股票池中的表现。结合业绩加速度与估值变化率的正相关性，创新构建PB-NISD策略，进一步叠加盈利增速筛选及预期业绩加速度条件，形成招商GARP量化精选策略。该策略在中证800、中证1000和国证2000股票池均实现显著超额收益和较高夏普比率，验证了其兼顾成长与价值、进攻防守兼备的投资优势。适用于当前权益市场震荡、风格不确定性较强的阶段，有效提升投资者胜率与收益水平[page::0][page::2][page::9][page::12][page::16]。
本报告基于基金经理先验背景和行业轮动后验指标筛选具备行业轮动能力的基金，利用带有证监会约束的持仓补全法精准测算基金行业分布，并构建季频及月频行业轮动策略。策略年化收益最高达14.11%，超额收益显著且回撤率下降，展现出较强的风险调整后表现。结合净值回归提升了行业权重估计的时效性，优化策略表现，为行业轮动策略设计提供了系统性方法论支持，兼顾收益与风险控制 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
基于凸显理论，本文构建了凸显性收益因子STR，反映投资者对极端收益的心理权重偏好，具有显著预测股票未来收益的能力。STR因子区别于短期反转、投资者有限关注和小市值效应，独特性高，加入多因子模型显著提升收益表现。多头策略在沪深300、中证500、全A股均表现优异，年化超额收益最高达12.05%[page::0][page::4][page::5][page::7][page::11][page::15]
本报告基于秩鼎公司提供的供应链数据，构建行业供应链关联度，并创新设计了供应商动量因子和客户动量因子。实证显示，供应链动量因子对行业未来收益有显著预测能力，表现优于行业自身动量。基于该因子构建的行业轮动策略和指数增强策略在沪深300及中证500市场均取得显著超额收益，其中供应商动量策略表现尤为突出，展示了高收益和良好稳定性[page::0][page::7][page::9][page::16][page::14][page::15]
本报告利用秩鼎供应链数据，从A股上市公司供应链关联度出发，构建单层及双层供应链动量因子，验证其在不同样本池中选股策略的有效性。研究发现供应链动量溢出效应显著，客户动量影响较供应商更强，双层供应链动量因子进一步提升了预测能力和稳定性。该策略在沪深300、中证800及中证1000股票池中均获得显著超额收益，且与传统大类因子相关性低，具备独特投资价值。[page::0][page::4][page::5][page::7][page::11][page::12]
本报告基于秩鼎公司提供的ESG底层社会责任指标，构建了五个细分社会责任因子并开发综合因子，系统分析了其选股能力和超额收益特征。研究发现社会责任因子在多种股票池中均表现出显著的预测能力，且与常见因子相关性较低，具备较强独特性。高社会责任公司具有高盈利、高成长、低估值、违规概率低、市场关注度高及新闻情绪积极等特征。基于社会责任综合因子构建的两类选股策略在中证500和中证1000指数成分中均实现了稳健的年化超额收益，验证了社会责任因子的Alpha价值与投资应用潜力。[page::0][page::4][page::12][page::14][page::15][page::16][page::18]
本报告通过构建转债基金的持仓模型与因子模型，系统跟踪了不同类别转债基金的仓位变动和投资风格，验证模型在70%以上的拟合精度基础上，揭示了基金经理的投资偏好和择券逻辑。基于模型结果，设计了多因子转债基金FOF组合、纯债基金高到期收益率FOF及双债FOF市场中性与动态配置策略，后者年化收益率达14.38%，有效提升收益风险表现。[page::0][page::6][page::14][page::16][page::21]
本报告系统阐述了鳄鱼线指标的构建与交易逻辑，结合动量震荡指标（AO）、分形信号和MACD指标，构建多层次择时策略。实证表明，叠加多指标的鳄鱼线策略在沪深300及其他宽基指数上均实现年化收益超10%、最大回撤大幅减少，并进一步开发出股债配置及指数轮动策略，年化收益最高达21%，且具备良好的夏普比率和风险控制能力，为投资决策提供有效参考[page::0][page::2][page::4][page::7][page::8][page::10][page::11][page::12]
本报告基于量价视角构建了五个行业轮动量价指标，并结合分析师预期提出动态自适应模型以解决景气度失效问题。通过对隔夜收益率、边际平均动量、累积势能、成交波动及价格成交弹性等指标的构建和改进，实现了行业轮动选股的有效提升。动态三因子策略自2013年以来多头年化收益率达25.43%，显著优于等权模型，展现出优异的收益稳定性和信息比率。[page::0][page::2][page::6][page::14][page::15][page::17]
本报告聚焦TMT赛道，基于宏观、中观、景气度及技术指标构建了细分赛道的量化轮动模型。采用事件信号打分方法动态调整四个细分赛道（电子、计算机、通信、传媒）仓位，实现产业内部轮动。模型在2010年以来的回测中表现出显著超额收益，年化收益达到11.23%，夏普比率提升至0.355，且最大回撤较基准降低，显示出较好的绩效稳定性和风险控制能力 [page::0][page::2][page::3][page::4]。
本报告聚焦生物医药产业的细分赛道，基于宏观指标、行业景气度及技术指标，构建信号事件化处理的非线性轮动模型。通过对药品、医疗器械、医疗服务和中药四大细分赛道的动态调仓，实现赛道内部轮动配置，显著提升组合表现，超额收益稳定，最大回撤和波动率均优于基准组合，验证了细分赛道动态配置的投资价值 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
本报告系统研究了Amihud（2002）提出的非流动性指标ILLIQ在A股的有效性，针对其空头端表现弱和稳定性不足问题，基于弹性网络模型提出非流动性预测因子ILLIQ_F及半非流动性指标改进因子，显著提升了因子预测能力和收益表现。此外，报告进一步以日内绝对收益替代日间收益构建新型非流动性因子，有效性更强，并验证了该因子在不同股票样本池的优异表现，为A股流动性风险因子构建提供了创新思路与实践路径 [page::0][page::4][page::7][page::9][page::15]
本报告基于秩鼎供应链数据，构建了单层及双层供应链动量因子，验证了供应链上下游股价动量对主体公司未来收益的预测能力。多层级供应链动量因子较单层表现出更高的预测稳定性与显著性，且客户动量因子优于供应商动量因子。基于双层客户动量因子的选股策略在沪深300、中证800及中证1000不同样本池均显著跑赢基准，且客户动量因子与传统大类因子的相关性较低，具备独特投资价值[page::0][page::4][page::5][page::7][page::9][page::11][page::12]
本报告聚焦供应链网络结构中的中心性指标，基于秩鼎深度供应链数据，分别构建客户端中心性与供给端中心性，针对沪深300、中证500及新能源汽车、光伏等产业链展开选股策略回测，结果显示客户端中心性提升的股票组合显著跑赢基准，体现出良好的超额收益与风险调整表现，验证了供应链中心性在量化投资中的应用价值 [page::0][page::1][page::6][page::8][page::10][page::11]
本报告基于秩鼎公司供应链数据，从供应链关系数量与强度两角度计算行业供应链关联度，提出行业供应商动量因子和客户动量因子。IC及分位数测试均显示供应商动量因子预测效果优于客户动量及行业自身动量。基于供应商动量的行业轮动策略和指数增强策略均实现显著超额收益，策略稳定性较高，适用于沪深300和中证500指数成分股，年化超额收益率分别达8%与5.33% [page::0][page::7][page::9][page::11][page::14][page::16]
本报告系统分析了2025年3月初至今中信一级行业的周度及年度表现，重点关注ETF资金流向、行业扩散指数与GRU因子行业轮动表现，揭示行业轮动策略当前面临的收益压力与主题行情集中带来的挑战，强调科创芯片与机器人ETF资金净流入显著，中游制造与新能源行业交易活跃。扩散指数行业轮动模型今年以来超额收益为-0.79%，GRU因子行业轮动模型超额收益为-5.28%，行业轮动的有效性出现回撤，提示模型在当前主题市场环境中的适用风险 [page::0][page::2][page::5][page::6][page::8]
本报告深入分析了2025年4月第一周中信一级行业的指数表现、融资余额变动及ETF资金流向，重点指出融资盘被动爆仓引发大幅净流出，同时GRU模型行业轮动仍未有效配置成长行业。通过扩散指数和GRU因子模型跟踪行业轮动表现，发现今年以来均呈现负超额收益。行业ETF资金流向显示军工、消费等行业受资金青睐，反映题材板块炒作活跃。风险提示包括模型失效和政策变化风险，为市场投资提供参考和警示 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]
本报告通过引入时序标准化算子显著提升传统可转债因子的稳定性，结合基于可转债及正股行情的GRU深度学习模型，构建多因子和深度模型融合的量化选债策略，实现多空年化收益率超过113%，回撤控制在4.83%，显著优于基准指数，为可转债投资提供量化决策参考 [page::0][page::14][page::15]。
