报告聚焦企业无形资产对资本价值的影响，构建无形资产调整后的PB因子（PB_INT），有效反映研发和品牌投资对股价的价值贡献。PB_INT因子与传统PB相关度高，但选股表现更稳定，波动率更低，信息比更高。基于该因子构建多种选股组合，包括无形资产投入高组合、低估值组合、价值组合及指数增强组合，均展现出优异的绝对及相对收益表现。PB_INT因子在剔除其他主流因子影响下仍保持显著alpha价值，具有较强的独立选股能力，为股权投资提供更合理估值参考 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::9][page::10][page::12][page::13][page::14][page::15]
本报告深入分析创业板动量成长指数及华夏创成长ETF的投资价值，指出创业板高度覆盖新经济转型产业，成长性显著优于主流指数。动量成长指数通过成长与动量因子筛选，收益较高且风险适中，尤其适合牛市中持有。分析因子拥挤度处于中低水平，显示策略具备较高配置价值。华夏创成长ETF作为Smart Beta产品，业绩优于其它创业板ETF，且管理费率低、流动性好，适合长期配置 [page::0][page::5][page::6][page::8][page::9][page::10][page::12][page::13][page::15]。
本报告系统回顾了2019年指数增强策略表现不佳的多方面原因，包括多因子模型预测能力下降、市场环境不利、模型拥挤及行业错配。通过对因子IC及其相关性、市场风格稳定性、股票收益分散度、上涨股票数量等多个角度的量化分析，揭示了多因子模型受限于市场环境的应用局限。风险控制约束对策略的长期表现亦有显著影响。报告进一步提出引入机器学习方法、高频因子以及结合基本面主题组合的改进方向，并通过沪深300和中证500增强组合实证验证了改进效果，为指数增强策略的优化提供理论及实操建议 [page::0][page::5][page::6][page::14][page::18].
本报告系统梳理了中国公募基金行业发展、基金分类及评级体系，重点分析了基金经理筛选框架及基于定量与定性指标的评价方法，强调基金业绩背后风险调整与风格匹配的重要性，指出传统五星评级并非绝对优选参考，提出结合业绩比较基准进行基金工具属性的评级体系，为投资者精准筛选基金提供全面指南[page::2][page::13][page::15][page::24][page::36][page::38]。
本报告系统介绍了金融领域知识图谱的概念、构建流程及其关键技术，重点阐述其在产业链挖掘、事件驱动投资策略、因子构建及分析框架改进中的应用价值。通过多图表实证展示业绩预警事件及其关联公司的股价响应，强调知识图谱在拓展事件驱动策略标的范围和挖掘投资机会中的核心作用，并以资源品行业的价格预测为例，说明知识图谱助力量化因子构建和多模型预测的提升效果[page::0][page::13][page::14][page::15][page::16][page::18][page::20]。
本报告系统全面介绍了海外商品期货的七大类因子，包括动量、期限结构、量价、持仓相关、价值、基本面和beta因子，在中国市场的实证表现良好。基于时间序列动量、横截面动量、展期收益率、基差动量和仓单变化率五个核心因子，构建多因子组合。提出包括多因子打分法、1/K加权法及基于目标波动率的复合信号策略三种组合构建方法，其中复合信号策略五因子模型表现最佳，全样本年化收益率达13.82%，收益风险比2.52，样本外表现稳健，且对交易成本敏感性低 [page::0][page::4][page::21][page::22].
本文定义龙头股为分析师覆盖度高且与行业基本面高度相关的股票，发现龙头股市值普遍偏大，盈利能力优于行业平均，且结构较为稳定。龙头股股价涨跌对同行业股票的价格影响不显著，但龙头股预期ROE的变动具有领先性，能够引领行业预期ROE调整，进而推动行业股价变动。基于龙头股预期盈利变化构建的因子具有显著行业轮动效果，推荐使用龙头股预期ROE变化因子进行行业选择及轮动策略构建。[page::0][page::4][page::6][page::9][page::10][page::12][page::13]
本报告基于股指期货高频数据，系统研究双均线交易策略参数对风险和收益的影响，提出多参数双均线系统组合交易策略。回溯测试显示，该组合策略实现60.6%累计收益，最大回撤6%，表现优异且风险可控，提升了策略的稳定性和适应性[page::0][page::2][page::3][page::6][page::7]。
本报告基于海通成长股量化选股模型，运用公司历史财务指标与一致预期盈余成长指标进行筛选，回溯显示该策略在市场上涨阶段超越沪深300指数累计11.65%。模型呈现较高Beta属性，经济拐点时波动较大，但Alpha表现稳定为正。自2009年起该策略年化超额超20%，最新样本股名单和行业配置已更新，为激进投资者提供有效成长股选股工具 [page::0][page::1][page::2]。
本文系统研究了2005年至2022年间A股市场常见选股因子的季节效应，涵盖月历效应和假日效应。选股因子包括市值、估值、反转、波动率、换手率、ROE和SUE，研究发现各因子表现存在显著时点差异，如小市值因子2-3月表现突出，大盘风格在6月和12月较强，基本面因子在财报披露季节表现优异。假日前市场偏好确定性高的大盘蓝筹股，假日后转向小盘高成长股。基于季节效应，报告提出节前配置高盈利组合，节后配置小市值+高增长组合的实用建议，并通过指数增强组合风控模型放松约束验证了季节性配置策略的收益提升效果[page::0][page::5][page::6][page::13][page::15][page::16][page::17]。
本报告基于价格形态分析的泛函预测模型，应用于股指期货短线交易策略。通过沪深300现货数据指导期货交易，考虑交易成本和风险控制，策略过去一年收益26.3%，加入止损后收益23.3%，最大回撤从14.3%降至8.4%。杠杆提升策略收益，但需注意追加保证金风险。建议将该策略作为股票alpha策略的期货增强组件使用，提高整体组合的稳定性与收益 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]。
本文系统介绍Mebane Faber提出的10个月均线战术资产配置策略，及其在美国市场优异表现。通过实证回测，策略在中国市场、沪深300、大类资产和申万28个一级行业均显著提升了收益风险特征。结合行业动量择时，进一步增强组合表现和夏普比率，且换手率显著下降。策略验证了在中美市场均适用的稳健择时框架，强调模型的风险提示和适用性限制[page::0][page::4][page::8][page::13][page::15]。
本报告深入分析了上投摩根基金经理陈圆明管理的上投摩根安隆回报A基金的投资理念、业绩表现与风格特征。基金经理采用双资产多策略框架，通过大类资产配置和多维策略组合实现绝对收益目标。产品自基金经理任职以来实现累计收益25.14%，年化超额收益3.25%，风险控制优异，年化波动率与最大回撤均显著优于同类基金。股票投资方面，基金经理具有出色的行业轮动与稳健选股能力，轮动收益平均0.64%，选股贡献稳定为0.86%；债券投资侧重于国债和高评级企业债，持仓AAA级比例高达100%，久期管理能力强，且转债投资精选少量标的长期持有。整体而言，基金经理在资产配置、行业轮动、个股选择及久期管理多方面具备较强能力，产品业绩稳健且持有体验佳，为投资者提供良好的风险收益特征保障 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14]
本报告系统分析了A股市场业绩超预期股票的收益特征，揭示事件超额收益与样本量呈反向关系，首次超预期股票收益最高，低换手及前期受资金追捧的股票表现更优。基于业绩超预期构建的事件策略自2010年以来年化收益达36%，超额收益32%，具备显著截面风险溢价和稳健盈利能力，为事件驱动型投资提供有效参考 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]
本报告基于A股市场的显著反转特征，构建短线超跌反弹的量化策略。通过定义一级突破（相对沪深300跌超10%）选出超跌股票，结合二级突破指标——下跌速度和股价弹性，筛选出弹性更强的股票池，提升收益和胜率。实证显示，二级突破后股票超额收益由0.56%提升至约1%，胜率提升至56%以上。组合投资中，股价弹性指标筛选效果更佳，扣费后周超额收益仍接近0.7%。构建分拆资金子账户的策略，规避频繁调仓难题，年化对冲收益高达39%，信息比1.8，表现稳定且优异。短线持有优于中期持有，后者收益渐弱且波动加大[page::0][page::3][page::4][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]
本报告通过量化方法跟踪了2013年6月相关性选股模型在六大行业的表现，选用基础面和技术因子构建选股模型，实证显示模型在商业贸易、房地产和纺织服装行业优于指数表现，而化学工业和公用事业行业表现较弱。核心因子贡献度及累计收益趋势通过行业因子贡献柱状图和累计净值折线图展示，模型在困境市场保持一定超额收益能力，为量化选股提供有力参考[page::0][page::1][page::2][page::4]
本报告系统阐述了高频交易策略的理论基础、关键要素、开发流程及评价指标，重点介绍了基于多项式拟合的ETF高频交易策略及日内双均线股指期货交易策略。实证结果显示，高频交易策略能有效分散传统买入持有风险，运用多策略组合能显著提升收益与降低回撤，为高频量化交易在A股及期货市场的实践提供了有力支撑 [page::0][page::4][page::6][page::11][page::16][page::20]。
本报告重点回顾并深入分析了2021年9-11月期间中证500指数增强和CTA策略的同步回撤现象，明确指出指数增强策略因市场风格骤变、行业及因子双重失效，收益风险集中于周期板块，CTA策略因趋势跟踪核心策略在能化和工金板块上的仓位过度集中，导致风险暴露增强。报告强调分散化策略在特殊市场环境下失效，提出资产配置需动态关注收益来源与风险贡献，防止风险过度集中。[page::0][page::5][page::12][page::16]
本报告基于海通多模型量化择时研究，系统跟踪GEYR股债配置周期模型、SWARCH宏观趋势预测及短期拐点模型，认为当前处于股票投资周期且9月市场或小幅回调，基于二季度业绩超预期，预计主板调整上证目标至2400点，创业板目标下调至1030点，提示市场即将迎来中周期风格切换机会 [page::0][page::2][page::4]。
本报告系统回顾了2017年CTA策略主要因子的表现，重点分析了动量因子、期限结构因子及基本面因子，提出了复合动量因子和推进分析的多因子组合优化方法，并基于目标波动率构建了稳健多因子组合，策略年化收益达15.23%，夏普比率2.70，表现优异且稳健，充分体现了多因子投资在CTA策略中的优势 [page::0][page::4][page::10][page::11][page::13]
