本报告针对2021年以来基本面因子普遍回撤的问题，深入探讨了基于深度学习的量价因子建模。采用LSTM模型训练6个不同频率和维度的因子，构建综合深度学习因子，因子自2017年以来多空年化收益达100.8%，IC均值12.7%。基于该因子，构建了中证500和中证1000指数增强组合，分别年化超额收益17.1%和24.6%，信息比率分别达到2.84和4.04，展现良好策略效果，具备较强的市场短期alpha捕捉能力[page::0][page::3][page::11][page::13][page::15]。
本报告围绕A股困境行业反转难题，提出基于赔率-胜率视角的两类困境反转策略。通过引入分析师景气度和交易盘资金加仓作为右侧胜率信号，实现困境行业的短期反弹和长期反转，显著提升超额收益表现。策略回测区间2015年至2023年，短期反弹策略年化超额10.8%，长期反转策略年化超额21%，并行策略年化超额17.3%，且回撤稳健。报告还规划了行业困境反转图谱，重点推荐医药、顺周期及TMT板块。整体策略对困境反转投资领域贡献显著，具有较强应用价值和市场指导意义。[page::0][page::3][page::5][page::6][page::7][page::8][page::10][page::11][page::13][page::14][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]
报告以汽车行业为例，利用公司公告、高频行业数据及宏观数据构建即时预测模型，对个股季度营业收入和归母净利润同比增速进行实时预测。该模型在预测营收方面优于分析师一致预期，能更快反映企业基本面变化，且填补了分析师未覆盖样本的信息空缺。基于即时预测的业绩增速及增速变化因子在汽车行业具备较好选股能力，尽管净利润预测误差稍大但仍具参考价值。报告同时探讨了模型的变量选取、预测流程及局限性，提供行业景气度的自下而上度量方法尝试 [page::0][page::3][page::6][page::10][page::13][page::17][page::20][page::21][page::22]
报告基于动量、离散度和拥挤度三指标，综合分析了当前主流风格因子与行业的配置价值。长期推荐超配小盘和价值因子，短期调整成长和红利风格。美元流动性恢复利好房地产等行业及大市值和高股价风格。行业配置建议左侧布局房地产等，趋势延续医药新能源等，短期拥挤汽车传媒等 [page::2][page::4][page::5][page::6]。
报告系统化研究了指数投资的潜力与优势，针对动量生命周期、质量-价值、超预期盈余三大主要异象，构建了三类简洁有效的指数投资模式，回测结果显示均显著跑赢Wind全A指数，且策略之间相关性较低，组合应用可平滑收益表现，展现了指数投资在实现可溯源且高效收益捕捉上的巨大潜力和应用价值[page::0][page::3][page::13][page::16][page::20][page::24][page::30].
报告系统阐述基于CCB模型的可转债定价理论及应用，CCB模型通过完全拆解法对转债未来路径收益进行解析定价，优于传统BS模型和数值方法，准确度更高且效率更优。基于该模型构建定价偏离因子及相对估值，实现显著的择时和选债收益。采用模型进行长期收益预测，结合多维参数敏感性分析，最后实现delta中性套利策略，年化收益超12%。综合应用证明CCB模型为转债投资提供完善估值和策略支持 [page::0][page::4][page::9][page::15][page::28]。
本报告聚焦稳定型行业的核心配置价值与股息率指标，提出基于“股息率-10年国债收益率”体系构建行业择时和绝对收益策略，并通过多子行业回测验证策略有效性。报告同时设计了基于低波动、低估值、高股息的多因子选股策略，显著增强绝对收益组合表现，实现年化收益6.25%，夏普比率提升至1.91，最大回撤降至-3.23% [page::0][page::4][page::10][page::16][page::17]。
本报告基于扩散指数原理构建7个周期行业景气指数及综合指数，验证其与行业营收、净利润增速及净利润率高度相关。通过景气指数分档进行行业配置虽增强收益但幅度有限，基于分析师覆盖数大于5的股票构建保守型与进攻型选股策略，形成均衡组合，实现显著超额收益，年化收益率达32.3%[page::0][page::6][page::15][page::22]
本报告基于逐笔成交数据中主买、主卖信息，构建反转残差非孤立成交不平衡因子，剔除同期涨跌幅影响后提升因子稳定性。该因子在2017-2024年A股数据中表现优异，年化收益超21%，信息比率达2.71，最大回撤低于7%，剔除市场风格后纯净因子信息比率提升至3.05，展现了显著的选股能力和稳健性[page::0][page::14]。
本文基于上市公司业绩预告与正式财报间的盈余惊喜，构建p_score因子，发现财报盈余超预告部分股票未来60日相对中证500指数平均超额收益达4.1%。结合企业生命周期理论筛选成长型企业，构建PEAD.notice选股策略，2012年以来该策略年化收益41.3%，大幅超额市场，且与基于分析师文本构建的策略PEAD.text互补，风格差异明显，提供有效的量化选股方法[page::0][page::3][page::7][page::12][page::15][page::18]。
本文基于CCB模型引入赎回意愿概率分布，构建新的赎回概率调整定价模型CCBA，实现对转债赎回意愿的有效刻画。相较传统模型，CCBA在相对定价和绝对定价上均表现提升，显著稳定超额收益，特别是在平衡转债策略中年化超额收益超10%。同时基于CCBA偏离因子与信用债估值差异构建的择时策略，自2008年以来年化回报达9.26%。模型计算采用Logistic回归生成赎回概率期限结构，结合市场公告数据动态调整赎回保护期分布，提升定价的准确性与效率[page::0][page::3][page::4][page::7][page::11][page::23][page::30]。
报告针对当前库存周期斜率平坦化及库存周期状态不连续的特点，提出重视行业库存周期研究，基于企业财务存货数据构建库存景气策略，剔除库存压力大和补库条件不具备行业，显著提升传统景气策略表现，策略年化超额收益达14.5%，与困境反转策略融合后弹性提升至20%，并成功应用于中证800选股池，年化超额收益14%，信息比率2.08，策略稳健且持仓适中，可有效应对景气因子失效风险[page::0][page::24][page::20][page::21][page::22][page::23]
本报告基于股票个股信息透明度和久期两个维度，将股票划分为四个象限（白马成长、白马价值、黑马成长、黑马价值），全面刻画各象限的风格特征、因子表现、业绩增速趋势及公告事件前后股价反应，揭示低信息透明度和长久期股票对应的低效定价市场在估值因子上的显著alpha能力，并分别构建了适合不同分域的低估成长策略，实现年化超额收益分别达14.97%和20.57%[page::0][page::4][page::7][page::8][page::21][page::23]
报告聚焦华泰柏瑞中证1000ETF，结合中金所拟推出的中证1000期货和期权产品，分析该衍生品对ETF流动性和规模的提升作用。通过估值模型和盈利预测确认中证1000具备长期安全边际和盈利改善趋势，处于低拥挤环境，有利于小盘高流动科技制造股的表现。介绍了结合期权的三种策略（备兑开仓、保护看跌、领口策略）显著降低波动和回撤，提升收益。同时详述指数的行业分布、主题特征及基金管理经验，验证基金紧密跟踪基准，实现超额收益，具备较高投资价值[page::0][page::4][page::5][page::7][page::9][page::10][page::11][page::14][page::17][page::18]。
本报告通过成交活跃度、小市值相对大市值表现、亏损股相对于绩优股表现三项指标，构建了A股风险偏好指数，揭示市场风险偏好变化及底部迹象。结合宏观、中观、微观层面基本面量化框架，报告深入分析宏观经济企稳、信用宽松与行业盈利预期走势，以行业景气度及PB-ROE选股模型为核心，提出行业和选股量化配置建议，重点看好金融、消费、基建板块，周期板块低配。策略模型表现优异，实现超额年化收益，辅助投资者把握市场机会 [page::0][page::3][page::5][page::6][page::16][page::17][page::18]
本报告基于上市公司财务报表中的政府补助信息，构建综合政府补助因子govt，通过三个维度非经常性政府补助、其他收益、递延收益反映企业获补助情况，因子自2011年以来IC均值达到4.3%，多空年化收益16.1%，在中小市值股票中构建多头组合年化收益26.6%，显著优于宽基指数表现，体现政府补助信息在选股中有效提升超额收益能力[page::0][page::3][page::7][page::15][page::18][page::19].
报告通过状态匹配法量化宏观经济指标与324种资产价格的映射关系，构建显著宏观-资产关系库。利用121个宏观指标对股票因子、大类资产、行业等多个维度择时分析，验证部分长期显著关系的统计稳定性和逻辑合理性，提升择时策略的有效性和收益表现，为资产配置提供量化支持[page::0][page::7][page::9][page::13][page::17][page::24][page::26]
本报告围绕行业相对强弱指数的年度复盘，运用宏观、中观、微观多层次基本面量化体系，复盘行业涨幅信号的有效性，并梳理2022年行业表现和超额收益。重点推荐金融、消费、基建板块，结合量化策略模型实现高效配置，PB-ROE选股模型和景气度模型历史表现优异。报告还特别关注行业景气度、趋势及拥挤度，指导合理超配和风险规避，为投资者提供系统化年度行业配置方案[page::0][page::3][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]。
本报告结合业务逻辑与量化回测方法，构建了基于16条规则的财务风险预警规则库，覆盖违规公司样本73%。模型在2017年后有效性提升，财务风险组合表现出明显负超额收益，显示模型具备一定泛化能力但对新财务手法预测有限[page::0][page::3][page::6][page::20][page::21][page::22][page::23].
本报告围绕信用利差与大小盘股轮动关系展开，发现小盘股对信用风险更敏感，信用利差走阔时表现弱于大盘，适用于中美市场。基于赔率、胜率、趋势及拥挤度，推荐风格顺序为价值>质量>小盘>成长。权益资产优于债券，推荐超配上证50及沪深300，标配信用债与利率债，低配可转债。外资风险偏好修复利好A股筑底，内资交易拥挤度中性。行业配置建议关注家电、计算机、交通运输、传媒和轻工制造。固收+策略中，赔率增强型策略侧重权益与信用债，趋势增强型策略注重大宗商品与货币基金配置。[page::0][page::2][page::4][page::6][page::9][page::10]
