规模因子迎来反弹窗口，短期反转因子表现可期
本报告通过全A市场及沪深300、中证500不同股票池因子表现分析，发现近期中小市值股票超跌反弹带动规模因子企稳，短期反转因子表现强劲，中长期低估值与低波动风格仍占优。同时，行业指数涨幅集中于食品饮料及消费类相关指数，市场风格仍处分化割裂状态，提示投资者关注小市值反弹窗口与偏好低估值低波动风格配置 [page::0][page::2][page::3][page::4].
金融研报AI分析
美股 Smart Beta 产品巡礼之一：红利因子
本报告系统梳理了2018年美股Smart Beta红利因子ETF产品的发展、规模、发行人及其收益特征。红利ETF数量快速增长，资产规模稳定提升，主要策略分为高股息率与持续股息增长两类，长期表现出稳定超额收益。红利股票具有较高利率敏感性，利率上升时资金流入放缓。传统发行人如Vanguard、iShares占据主导，股息加权与市值加权是主流加权方式。A股红利因子受监管推动开始发力，回测显示整体表现稳健，具备复制美股的潜力[page::0][page::3][page::6][page::8][page::10][page::11][page::13][page::14][page::15][page::16][page::18][page::19]。
浪花与潮流——上月单日最大涨幅因子的选股能力与应用
本报告提出并验证了上月单日最大涨幅(MaxReturn)作为一种新的选股因子，该因子与股票下月回报呈显著负相关，且表现稳健，适用于多因子选股模型。通过对A股市场2005年至2012年的实证分析，展示了因子的时间序列稳定性及在控制市值、价格、估值等变量后的稳健性。报告最后结合小盘反转策略，证明加入MaxReturn因子后策略表现全面提升，成为新的有效Alpha源 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7]。
机器学习与CTA：跨市场联动
本报告介绍基于机器学习的CTA策略在股指和商品期货市场的最新表现，涵盖机器学习中证500神经网络策略、商品期货策略及与基本面结合的商品策略，上周分别取得-0.79%、0.25%和1.68%的收益。报告重点披露了未来一周商品期货的看多和看空品种，并分析了商品与股指的跨市场联动现象，为CTA策略效果和风险提示提供重要参考 [page::2][page::0].
2023 年 03 月 31 日华安事件驱动量化，新型行业轮动先行者
本报告深入分析华安事件驱动量化策略，重点介绍基金经理张序构建的行业轮动+中证800选股+单行业选股多因子模型。该策略通过持续优化风险控制，动态调整行业配置，实现了在震荡及风格快速切换的市场中超额收益，历史收益率大幅跑赢偏股混合基金指数，风险调整后收益表现优异，基金备受机构青睐，持仓集中在新能源、电子、医药等行业，重仓个股表现突出，具有显著投资价值和风险管理优势[page::0][page::3][page::5][page::7][page::10][page::13][page::15].
KDJ 策略在沪深 300 指数及其成分股上的效果分析
本文以沪深300指数及成分股为样本，系统测试了8种常用KDJ策略，发现策略H表现最佳，年化回报率达31.2%。通过参数优化和滚动窗口检验，揭示了最优参数在不同股票及时期的非稳定性，且小市值股票上的KDJ策略效果显著优于大市值股票。结果表明，单一KDJ策略虽有一定收益优势，但其效果依赖于标的及市场环境，需结合多种指标综合应用 [page::0][page::3][page::4][page::6][page::9][page::12]
估值因子表现较好，静待市场整理期结束
本报告分析了2017年7月中旬中国股票市场因子表现，重点发现估值类因子涨幅显著，波动率因子贡献正收益且规模因子表现较差。市场风格出现快速切换，金融板块表现强劲，而创业板及小市值成长股仍处调整阶段，中小盘成长股反弹迹象显现，预计三季度存在操作机会，建议等待市场整理结束信号，布局风格转换带来的交易机会 [page::0][page::2][page::4]。
多因子系列报告之一：基于因子 IC 的多因子模型
本报告系统介绍了基于因子 IC 优化复合因子 IR 的多因子模型构建方法，采用了33个标准化处理并正交化的因子，在2005年至2012年样本外测试中表现出良好的区分度和稳定性。等权重最高得分组合累计净值达到11.31，信息比率超过1.0，优于沪深300指数。多空组合在该期间信息比率最高达4.15，表现稳健。组合行业分布均衡，流通市值和市场平均接近，换手率较高，凸显策略活跃度。报告还附33因子列表，提出未来将优化因子筛选与择时机制并考虑交易成本影响。[page::0][page::2][page::3][page::4][page::7][page::8][page::9]
市场接近底部区域，估值因子王者归来
本报告分析了近期中国A股市场的因子表现，指出市场处于底部区域，低估值因子表现领先，规模因子短期波动且收益风险较差。建议投资者偏好低估值因子，市值风格保持中性。报告依托万得全A、沪深300、中证500三个股票池的数据，展现因子排名和市场反弹力度，提供了因子库详细说明与交易指标参考 [page::0][page::2][page::3][page::4].
偏度和峰度对未来收益率的预测性
本报告基于2007年至2013年中国A股市场高频与日度数据，系统研究了收益率的偏度和峰度指标对未来收益率的预测能力。实证发现：利用5分钟高频数据计算的实现偏度与未来收益率存在显著负相关，且基于偏度构造的多空套利策略获得稳定的超额收益和较高夏普比率；相比之下，实现峰度的区分效果较弱且方向与国外结论有所不同。日度数据偏度和峰度的预测能力较弱。回归分析显示，偏度因子即使考虑多因子影响仍显著优于峰度因子，体现了高频率实现偏度作为重要量化因子的投资价值[page::0][page::4][page::6][page::12][page::13][page::14][page::18]
风险再平衡组合稳步新高，全市场金股优选十一月收益+16.8%
本报告跟踪安信金工团队股票、基金及另类资产策略表现，主要涵盖券商金股优选、北向资金行业增强、外资持股优选等多策略组合，重点介绍了风险再平衡、结构化风险平价和逆向进取三大资产配置模型，月度和季度调仓更新。报告中多组合净值表现优异，券商金股优选近一月收益16.88%，风险再平衡组合稳步攀升，展示资产配置和行业轮动策略投资价值[page::0][page::2][page::3][page::8][page::9].
Recalibrating binary probabilistic classifiers
本文从分布转移视角分析二元概率分类器校准问题，提出并测试了基于协变量漂移后验漂移(CSPD)和基于ROC的准矩匹配(QMM)两种新型校准方法。通过例证显示，QMM方法在信用风险管理等领域的保守性评估中表现良好，能有效处理目标先验概率不同导致的校准问题 [page::0][page::11][page::13][page::14].
Where do Germany’s electricity imports come from?
本研究聚焦德国2024年电力进口来源的多种数据驱动分析方法，揭示不同方法在进口量和组成上的显著差异，强调欧洲电力市场耦合机制中净头寸的经济含义及方法学选择对结果的影响，提出使用净头寸进行经济分析的建议 [page::0][page::1][page::2][page::3]。
Heterogeneous Bribery, Technology Choice, and Capital Accumulation
本论文构建动态随机一般均衡模型，结合148国企业层面的贿赂异质性数据，重点分析了贿赂对企业技术选择、资本积累及产出的影响。发现在贿赂主要影响传统劳动密集型企业时，资源会向更加高效的资本密集型企业流动，从而促进资本积累和经济增长。部分消除针对资本密集型企业的贿赂能显著提升资本存量和产出，且效果在不同收入国家间存在显著差异，挑战了贿赂总是负面的传统认知[page::0][page::1][page::2][page::27][page::31]。
The TruEnd-procedure: Treating trailing zero-valued balances in credit data
本文提出了TruEnd-procedure，一种基于优化方法的自动化程序，用于识别和剔除信用数据中因操作或系统失误导致的“尾部零余额”(TZB)问题。其核心在于定义与寻找“余额较小”阈值$b^*$，借助多项统计平衡度量同时最大化非TZB期均值并最小化TZB期均值以确定账户真实终止点。通过两个大型南非信贷数据集的实证展示，TZB现象在信贷组合中普遍存在且对风险事件的时序预测及损失率造成显著偏差。剔除TZB历史后，账户生命周期和资金流折现期被合理缩短，模型预测的违约与清偿时间更为精准，且损失率显著降低，符合IFRS 9信贷减值计提要求，减少了模型风险并提升损失预测的准确性 [page::0][page::2][page::9][page::14][page::17].
Stablecoins: Fundamentals, Emerging Issues, and Open Challenges
本论文系统性综述了学术界关于稳定币的研究进展，覆盖经济、技术和政策三大维度，聚焦价格稳定机制、市场行为、设计实现及监管挑战，揭示了稳定币与传统资产的相关性、稳定性及其在金融体系中的作用，并指出隐私、安全、治理机制及失败案例等核心研究空白，为未来研究指明方向[page::0][page::1][page::3][page::22][page::26]
Choosing and Using Information in Evaluation Decisions
本报告通过实验研究信息获取对评估决策的影响，发现评估者普遍存在信息不足采集，导致基于群体比较的刻板印象判断，进而歧视相对弱势群体的优秀候选人，并偏袒相对优势群体中的劣质候选人。此外，相对优势影响信息采集量和信息利用的方式，结果加剧了评估偏差和分类错误，尤其是在需主动选择信息采集的情境中更为显著。实验揭示，强制信息采集能部分缓解此类偏差，提高评估准确性。[page::0][page::3][page::4][page::15][page::17][page::30]
Navigating the Lobbying Landscape: Insights from Opinion Dynamics Models
本文提出一个结合认知偏差（如确认偏误）与预算有限的游说代理的新型舆论动力学模型。通过数值模拟显示，游说影响产生两种主要动态状态：游说主导和点对点影响主导的极化及震荡。同时，双游说者竞争导致意见持续波动且延迟共识形成，为理解现代复杂社会中舆论形成提供理论框架和实证检验路径 [page::0][page::1][page::5][page::12]。
ELICITING REFERENCE MEASURES OF LAW-INVARIANT FUNCTIONALS
本文提出了一种反向视角方法，通过观察法则不变泛函的上下支持集的上确界与下确界，成功刻画并识别其参考概率测度，解决了传统假设参考测度已知的限制。针对重要风险度量如熵风险度量、期望缺口和风险价值，展开详细分析，提出了针对于VaR的修正引导程序，实现对参考测度及模型参数的有效推断，为风险管理中的概率测度反演奠定理论基础 [page::0][page::1][page::3][page::5][page::6][page::19][page::20][page::21].
Impact Evaluations in Data Poor Settings: The Case of Stress-Tolerant Rice Varieties in Bangladesh
本论文提出一种结合地球观测数据与机器学习的方法，实现在缺乏传统经济数据环境下对新农业技术影响效果的评估。以孟加拉国15年来推广的耐洪水应激水稻品种（STRVs）为研究对象，利用二十年水稻种植与洪水数据，克服“恰到好处”洪水时效性难题，精准识别技术的实际效果，证实STRVs在特定洪水条件下显著提高产量。研究展示了使用地球观测数据在历史数据匮乏区域开展影响评估的创新潜力和挑战[page::0][page::33].
