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]。
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]
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]。
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].
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]。
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]
本文系统研究了基于沪深300股指期货的开盘区间突破日内交易策略，以三类区间计算方式与三种止损止盈资金管理机制组合形成的9个策略进行全样本与分样本内外的严格测试。实验结果表明，以Dual Thrust定义区间变量DRange计算的策略表现最优（DT08策略），年化收益稳定在20%以上，且整体日均交易次数低于1，胜率30%至50%不等。资金管理中，移动止损点至成本价显著提升表现，而跟踪止盈改善有限。参数稳定性好，样本外表现突出，最大回撤控制在5%-8%范围内，有效控制了风险 [page::0][page::3][page::7][page::8][page::11][page::16][page::22]。
报告指出，2021年3月15日，博时和国泰基金分别上报首批“备兑增强策略”ETF，标志着该策略ETF在国内的首次申报。同时，公募基金发行规模超1万亿元，ETF市场呈现股票型ETF规模缩减、货币型ETF规模增加的分化表现。各类ETF和FOF的资金流向显示股票型ETF资金流出较大，但主题行业和宽基ETF中部分品种呈现资金流入，FOF规模则微幅减少。创新型金融产品发行以被动指数型基金为主，主动权益基金认购活跃，整体基金市场呈现多元化发展格局 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::27][page::32][page::33].
报告回顾了A股市场近期风格表现，强调疫情影响下市场风险偏好降低，资金偏向小盘股反转风格及价值风格复苏。基于日历效应和资金流分析，2020年3月小盘反转风格或继续占优，价值风格有望修复。推荐基于沪深300的绩优蓝筹风格趋势策略，历史回测显示超额年化收益9.5%，信息比0.80，表现稳健。宏观事件及估值分析亦支持高成长、小市值风格组合的潜力 [page::0][page::3][page::10][page::14][page::20][page::21][page::17]
报告提出基于加权傅里叶变换的周期估计方法，区分市场震荡与趋势状态，通过计算市场波动的平均周期，判定趋势行情并结合线性回归判断趋势方向，构建长线择时模型。沪深300指数实证回测显示该模型择时正确率超过80%，年化收益率约42%，止损策略能进一步降低风险。该方法有效解决了传统希尔伯特变换依赖窄带假设的限制，实现低延迟且高胜率的长期趋势择时 [page::0][page::3][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]
报告系统分析了红利主题基金与红利类指数的特征与表现，指出境内被动红利基金规模与绩效表现领先，红利指数呈现高分红、大市值、低估值的特征，覆盖银行、煤炭、交运等行业。结合58种红利类指数，根据选股池调整、因子叠加和因子调整三类不同增强逻辑，详细对比其市场表现与风格暴露，揭示因子调整类指数具备更高收益与波动性，为投资者提供丰富的红利投资策略参考[page::0][page::5][page::12][page::18][page::20][page::22]
本报告系统介绍了多种期权定价树状模型，包括传统的一般期权定价树状模型和结合波动率微笑的隐含波动率树状模型。通过理论推导及实证比较，评估了CRR、Leisen-Reimer、Edgeworth、Flexible、三叉树及AMM模型的定价性能和收敛性差异，同时详细揭示了隐含波动率树状模型的构建方法及其优势，尤其在刻画波动率曲面方面的表现。报告辅以50ETF期权定价案例及收敛性图示，直观展示各模型优劣，为期权定价与风险管理提供理论与实践依据[page::0][page::3][page::12].
本文评析了2017年2月16日中金所发布的股指期货新规，重点包括日内交易限额放宽、保证金比例下调及手续费调整，显著提升股指期货市场流动性，促进多因子对冲策略和量化交易发展，同时缓解期指负基差带来的贴水损失[page::0][page::3][page::6][page::7][page::9]。
本报告基于网络文本挖掘提取宏观经济数据预测值，计算数据一致预期并分析其与公布值的关系。通过构建基于CPI、PPI和工业增加值的一致预期动态择时模型，验证这些指标对沪深300指数市场走势的预测能力，发现混合指标择时胜率较高，且允许做空时收益尤为突出，为宏观择时策略提供了实证依据 [page::0][page::3][page::6][page::12][page::14][page::16]。
本报告提出基于资产与基准收益分布头尾部信息构建的预期收益上行贝塔因子，并与预期损失下行贝塔复合形成“防守反击”因子。实证显示，复合因子在全A及主要市值域中选股表现显著优于单一下行贝塔，年化多头超额收益高达10.2%，且风格正交后仍保持优势，兼具防守与潜在进攻属性，为量化选股提供新思路 [page::0][page::4][page::19]。
本报告介绍了基于德州扑克中的虚拟遗憾最小化（CFR）算法的量化择时策略，在沪深300、上证综指、中证500及创业板指数上的多空和纯多择时实证，展示了该策略的优异收益及稳定性。报告还分析了股指期货短线及低频交易策略表现，指出日内高频交易受交易成本限制难以盈利，强调低频择时交易的实用价值。[page::0][page::4][page::13][page::14][page::15][page::22]
本报告聚焦2023年2月首周A股市场量化择时分析，通过多维指标追踪市场结构、估值、资金流向及情绪，结合GFTD和LLT两大量化择时模型，展示当前整体上涨趋势及估值处于历史低位的观点，融资余额略有减少但依旧偏高，北向资金净流入，ETF资金略有流出，宏观因子趋势显示权益市场中性偏多，风险溢价处于高位，技术指标显示市场存在继续上行可能，提示模型风险偏误 [page::0][page::5][page::14][page::20][page::21]
本报告深入分析了2021年末至今股指期货基差大幅收敛的主要原因，归因于公募及私募对冲型产品空单被动平仓引发的正反馈效应。基于对增强策略业绩不好导致资金赎回、空单平仓，基差收敛的实证关联进行了验证。报告同时探讨了2022年对冲策略的收益不确定性，指出多头收益增强面临风格波动和股票收益分化下降等挑战，打新收益预期下降，且股指期货升水难以持续。目前公募对冲型产品规模缩减、收益下滑，机构持有占比较高，但上报和发行热度明显降低。针对市场状况，提出及时提高对冲仓位锁定基差收益及灵活运用基差择时管理策略的应对思路。[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]
本报告提出结合自上而下基本面分析与自下而上量化方法，深挖价值因子在大类资产配置中的潜能。针对股票、债券、商品等不同资产类别，选取关键价值因子并进行滞后回归建模，进而计算资产综合得分和权重，采用滚动窗口回测方法验证策略有效性，结果显示组合年化收益7.73%，具有良好风险调整表现。报告亦展示各类资产主要价值因子及其对价格影响机制，为大类资产配置提供科学依据和实践框架 [page::0][page::3][page::5][page::13][page::17]
本报告基于非线性生灭过程理论，提出高阶矩（尤其是奇数阶矩）在市场指数风险判断中的领先效应，并构建相应的高阶矩择时模型。通过对沪深300指数2005-2015年数据的实证分析，发现高阶矩择时模型显著优于市场平均表现，年化收益率最高达33.82%，并通过设定开仓阈值进一步增强模型稳健性。模型对价格和收益率高阶矩均适用，且多空双向及单向做多均实现稳定收益，回撤控制合理，展示了高阶矩在市场择时中的广泛适用性和实用价值[page::0][page::9][page::12][page::14][page::18][page::19][page::20]。
