金融工程 A股量化风格：3月分化加大，小盘成长风格或增强
报告回顾了2020年2月A股市场风格表现，发现小盘成长风格维持优势，价值风格仍处于失效状态。结合资金流向、日历效应、分化度及宏观事件分析，预计3月盈利成长风格失效概率加大，价值风格有望修复，小盘成长风格继续增强。策略层面，推荐基于沪深300的绩优蓝筹风格趋势策略，强调长期布局价值蓝筹，短期仍需规避风格切换风险 [page::0][page::3][page::10][page::19][page::20][page::21]。
金融研报AI分析
Smart Beta 产品最新展望
本报告系统分析了Smart Beta产品的市场优势、分类方法及其在全球及中国市场的发展现状。重点介绍了美国市场的主流Smart Beta ETF产品，尤其是动量因子的显著表现及其背后的投资逻辑，同时详细评估了国内Smart Beta的发展阶段及现状，指出中国市场以红利风格为主，未来Smart Beta产品仍有较大成长空间，技术进步和多因子智能切换是未来趋势[page::0][page::4][page::11][page::15][page::19][page::20][page::24][page::26]
多资产动态TAA组合配置策略——跨境组合配置研究之一
本报告围绕多资产动态战术资产配置（TAA）策略构建，基于宏观经济、流动性、利率政策、市场预期及技术指标五大维度的126个指标对权益、债券及黄金资产进行趋势预测。实证表明TAA策略相较固定比例战略资产配置（SAA）显著提升组合年化收益率和夏普比率，并显著降低最大回撤，表现稳健优越。风险平价结合TAA动态调整策略进一步提升风险调整收益，且动态组合近十年来年年盈利。当前资产配置观点：权益中性偏利好，债券与黄金偏乐观，现金低配 [page::0][page::3][page::14][page::16][page::17][page::18]
2022 量化年度策略：信用或改善、关注底部机会
本报告深入分析2022年信用周期与通胀周期的变化，指出信用呈翻L型改善趋势，PPI预计回落带动剪刀差缩小，长期底部与短期动量指标显示A股结构性机会，重点推荐低估值蓝筹、金融消费等板块，并结合北上资金流向及日历效应，提出全年行业与风格配置节奏建议，为投资者提供量化择时与配置策略指导 [page::0][page::6][page::13][page::31][page::32].
关于提升 CTA 收益风险比的一些探索——写在交易策略之外
本报告系统地分析了提升CTA策略收益风险比的多维路径，包括多策略、多周期、多品种、多资金分配及FOF组合构建等。实证表明，低相关性策略组合、多周期策略应用、多品种筛选（波动率、趋势强度及上期策略表现）均能有效提升组合收益风险比。资金分配方面，借鉴资产配置中的MD最大分散度模型能显著优化多策略组合的资金配置，实证展示了年化收益率10.6%，夏普比率1.31的优秀组合表现。此外，CTA产品FOF组合通过多产品配置实现风险分散，5至10个低相关性产品组合效果最佳，并提供了两种基于收益及夏普比的CTA产品筛选方案的对比分析，为CTA量化投资提供了系统框架和操作指引。[page::0][page::4][page::10][page::15][page::25][page::30][page::32]
风格因子驱动下的行业选择： 超配金融地产
本报告基于估值、盈利、一致预期和动量四类风格因子构建的多因子行业轮动模型，实证表明该模型从2006年底以来超配行业累计超额收益达109.94%，远超低配行业61.66%。估值类因子PE和预期PE表现最佳，动量因子和盈利因子ROE亦有显著贡献。结合最新因子得分，建议超配金融、地产、建筑建材及交通运输行业，低配公用事业等行业，为行业配置提供有效决策支持 [page::0][page::2][page::9][page::10][page::15].
基于国内宏观事件的ETF期权交易策略
本报告基于国内宏观事件驱动，系统研究ETF期权交易策略，重点分析事件冲击对市场走势及波动率的影响。结合GDP、PMI、降准降息等宏观经济指标，提出多种基于跨式与比例期权组合的量化交易策略。实证数据显示，该策略在事件波动率提升时可获显著超额收益，年化收益率最高超130%，并梳理未来值得关注的宏观事件类型，为期权投资决策提供指导 [page::5][page::17][page::21][page::23][page::25][page::27].
中金中证 500ESG 基准指数增强：量化增强下的 ESG 投资标的
本报告详细分析了中金中证500ESG基准指数的构建方法、行业分布、财务指标及估值水平，指出该指数优选ESG评分较高企业，业绩长期跑赢上证50和中证500指数。结合量化增强策略，产品通过严格的纪律和跟踪误差控制，旨在实现长期超额收益。报告还系统描述了ESG投资的定义、政策推动和快速增长的基金规模，揭示ESG投资在风险控制和价值提升中的积极作用，辅助投资者理解ESG指数增强产品的潜在价值与风险 [page::0][page::3][page::7][page::8][page::11][page::12][page::13]
Smart Beta 布局及借鉴
报告系统梳理了美国Smart Beta基金市场的发展历程、产品结构及领先基金公司的布局策略，深入分析了中国Smart Beta基金的现状与潜力，重点指出中国市场以多因子和红利风格为主，ETF形式发展尚处于初期，基金公司产品集中度较低且费率较为统一。借鉴美国市场的先发优势、费率竞争及产品多样化策略，结合中国市场特点提出未来Smart Beta的成长路径及重点发展方向，其中固定收益与ESG产品被视为重要潜力领域 [page::0][page::3][page::18][page::23][page::24].
金融工程:上月期权比率预测表现较好 ——量化交易策略月报（2022 年 1 月 4 日）
本报告系统回顾了包括风格套利、随机区间突破、EMDT系列、SLM、价量模式匹配、SMT及期权比率预测在内的多种量化交易策略的上月及历史表现。期权比率预测策略上月累计收益率最高，达到2.77%，成功率60.87%，最大回撤-3.28%，显示出较好的短期交易绩效。强化版EMDT策略表现突出，历史累计收益率超过650%，最大回撤控制良好。整体策略均基于期货市场交易数据，结合历史回测和实时交易明细提供全面业绩分析，为量化策略应用及风险管理提供实证参考 [page::0][page::19]
A股量化风格报告
本报告系统梳理了2019年5月A股市场的量化风格表现和资金流向，盈利成长风格显著，内外经济不确定因素影响下基本面企稳，北上资金持续流出但流出力度减弱，推荐重点配置盈利成长等基本面风格。同时，报告强调了基于资金流和宏观事件结合的风格策略，其中绩优蓝筹价值股策略表现稳健，年化超额收益达10.5%。[page::0][page::3][page::4][page::8][page::11][page::18][page::19]
中频探索：股指期货 T+1 组合策略
本报告针对当前股指期货市场流动性不足的背景，提出并系统研究了三种基于T+1交易频率的股指期货CTA交易策略，包括基于统计语言模型的SLM策略、价量模式匹配策略及期权比率预测策略。通过历史回测显示，各策略均具备较好收益表现，并通过等权与风险平价两种组合管理方法显著降低组合整体波动与回撤风险。此外，报告分析了交易成本对策略收益的敏感性，指出在成本增加背景下策略年化收益有所降低但仍保持较好的绝对收益能力，为当前流动性环境下的股指期货CTA投资提供可行方案和风险提示 [page::0][page::4][page::6][page::9][page::11][page::12][page::14][page::16][page::17]。
大盘风格持续修复，关注绩优蓝筹——A股量化风格报告
本报告分析了2019年7月A股量化风格表现及资金流向，重点关注绩优蓝筹风格的修复和成长风格动向。结合日历效应、分化度、资金流向、风格估值及盈利预测，推荐配置绩优蓝筹风格趋势策略，基于沪深300构建的策略年化超额收益达10.4%，信息比0.84，最大回撤17.37%。宏观事件触发小市值、低估值风格取得有效表现，为投资者提供系统风格配置参考 [page::0][page::3][page::8][page::9][page::16][page::17][page::18]
欧洲杯魔咒或将延续
本报告通过统计1992年至2008年5次欧洲杯期间以及1993年至2011年非欧洲杯年份6月8日至7月1日间多类资产表现，验证了“欧洲杯魔咒”即股市下跌、商品上涨、美元下跌的规律，发现该现象非单纯夏季行情，并揭示股市与商品间反向关系的异常特征，为投资者提供了重要的事件驱动市场参考[page::0][page::2][page::3]。
大数据应用背景 下的蓝筹 T+0 初探 —— 基于集合竞价试盘者行为的 A 股 T+0 策略
本报告基于大数据技术，提出结合集合竞价阶段试盘者行为的A股T+0交易策略。通过对开盘集合竞价触及涨停且开盘涨幅在2%-6%的股票进行买入构建等权组合，设置1.5%的止盈止损约束。历史回测结果显示，策略实现年化19.72%的收益，胜率57.83%，最大回撤14.24%，在2倍杠杆下年化收益提升至39.9%。报告还讨论了A股与期货市场T+0交易的本质区别及交易成本对策略的影响，指出该策略为A股T+0交易制度推出前的有效储备方案 [page::0][page::14][page::18][page::22]。
基于多期限残差的因子选股研究
本报告针对多期限动量与反转因子衰减问题，提出基于多期限残差和改进低延迟趋势线的因子改进方法。实证表明该因子在沪深A股全市场及主要板块均展现了显著的选股能力和较高的稳定性，拥有良好的单调性和风险收益表现，换手率大幅降低。改进因子多头组合年化收益率达20.13%，夏普比率0.64，且在Barra中性化处理后仍表现稳定，体现了良好的增量Alpha能力与策略稳健性。[page::0][page::7][page::16][page::26]
股指期货对冲中的合约品种选择
本报告研究以期货合约品种选择提升对冲型公募基金期货端收益，基于风格动量效应，构建基差率变动、比价动量、估值动量三类策略，均取得显著累计超额收益。将三策略组合应用于量化对冲，显著降低回撤和波动，实现收益风险比提升，风险平价组合年化超额收益达3.44%[page::0][page::8][page::14][page::15][page::16]。
波段形态识别模型（WP RM）及期指交易策略应用
本报告提出了一种基于%b指标处理的波段形态量化识别方法，通过Z字形波段分割与裁剪，结合高低点位排列排序及自定义相似性距离度量，实现技术形态的智能匹配。基于该匹配结果，设计期指交易策略并应用于2013-2014年数据，取得年化收益21.29%、最大回撤3.78%的显著业绩，证明了策略的有效性与实用性 [page::0][page::12][page::31].
金融工程：如何看待调整周期——A股量化择时研究报告
本报告基于流动性周期视角和量化择时模型，分析了2021年2月22日至26日A股市场调整特征及后市展望。报告梳理了主要指数及行业估值水平和市场情绪指标，结合两套量化择时模型GFTD和LLT的信号，指出流动性周期进入尾部，短期调整后可能反弹但趋势机会有限。宏观因子事件和日历效应为辅助参考，风险提示模型存在失效风险。报告为投资者提供基于数量化方法的市场趋势判断框架与风险警示[page::0][page::3][page::5][page::13][page::22][page::23]。
金融工程：短期技术面弱化 A 股量化择时研究报告
报告通过量化择时模型GFTD与LLT分析判断A股市场短期仍呈上涨趋势，但成交量明显弱于去年11月反弹，技术面MACD无明显弱化。沪深300估值处历史低位分位，风险溢价处于较高水平，显示市场仍存上涨潜力。北向资金净流入显著，权益基金仓位略降，ETF规模略有波动。宏观因子事件和债务通胀周期视角支持市场维持宽松，估值处底部且中小盘活跃，市场整体呈现结构性分化行情。风险提示模型存在失效可能，应重视市场波动风险。[page::0][page::3][page::5][page::6][page::10][page::14][page::21]
