FICC 系列研究之十三——CTA 因子适用性分析及品种动态筛选策略
本报告研究了中国商品期货市场中不同品种和板块在多种CTA因子（动量、期限结构、基本面）下的表现差异，发现因子适用性存在显著分板块差异。通过构建品种动态剔除和“因子参数+品种”动态筛选策略，优化品种配置，有效提升组合收益与风险指标，品种动态剔除策略年化收益达13.61%，夏普比率2.57，表现优于原始策略[page::0][page::4][page::15][page::17][page::19]。
金融研报AI分析
期权产品研究系列之二——期权、期货、股票间的套利交易机会
本报告系统分析了国内外期权市场无风险套利与统计套利机会，涵盖期权与现货、期货及期权间套利方式，并重点介绍波动率配对交易和事件型波动率套利的实证策略及收益表现，结合国内仿真交易数据表明期权无风险套利空间存在但受交易成本影响，统计套利具有较高收益潜力，为投资者提供了套利机会的策略框架和实操参考 [page::0][page::5][page::8][page::10][page::11][page::12]。
中证 500 指数增强策略
本报告基于相关性选股模型构建中证500指数增强策略，通过构建涵盖基本面、估值、技术面和一致预期的29个因子库，采用行业间中性和行业内优选方法，每月调仓选取各行业前10%得分最高股票。实证结果显示，策略自2008年以来胜率高达79.17%，年化超额收益18.64%，信息比率2.53，累积超额收益66.88%。同时，采用沪深300股指期货和中证500期货对冲，策略在不同市场环境均表现稳健，Beta稳定接近1，波动较小，适合构建低跟踪误差的增强组合。[page::0][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7]
如何优雅地抄基金经理作业（五）——从金元顺安元启到小盘价值优选
本报告聚焦于金元顺安元启基金2020-2022年连续3年年化收益超20%的稳健表现，分析其持仓与因子暴露特征；发现基金风格稳定且偏向小盘价值，活跃调仓策略带来额外alpha；基于多因子模型构建的小盘价值优选组合表现优异，年化收益高达51%，风险指标接近基金水平，且自2013年以来超额收益持续稳定，有助于量化策略的设计借鉴[page::0][page::4][page::6][page::9][page::12][page::13][page::14]
基金业绩持续性的影响因素研究
本报告针对基金业绩持续性的概念进行了定义，构建以夏普比率时间序列自回归系数ρ作为持续性指标，实证分析表明样本基金业绩持续性水平不高且呈下降趋势。重点探讨了基金自身特质和基金经理特性对持续性的影响，发现高收益率、低波动率、高仓位、女性基金经理及经理变更频率低的基金业绩持续性更佳，对投资价值预测更具参考意义。本报告结果通过大量箱型图及截面回归模型加以验证，为基金筛选提供重要依据 [page::0][page::4][page::5][page::11][page::12]。
弱者终有逆袭日，强势几无持续时——A 股市场的动量反转效应研究
本文基于A股市场实证分析动量反转效应，发现“强者恒强”动量效应几无持续性，反转效应显著且稳定。利用过去3个月收益率构建的反转多头策略年化收益超33%，最大回撤67%。结合低估值因子筛选弱势股，构建“低估值+反转”策略，显著超越中证800指数，年化收益37.8%，最大回撤57.5%，且策略具备约1亿元资金容量，适合中等规模资金操作，为实战价值突出的有效选股因子策略[page::0][page::2][page::4][page::5][page::7][page::9][page::12]
事件驱动策略之指数成分股调整表现回顾
本报告系统回顾了沪深300和中证500两个宽基指数在2024年之前的定期成分股调整表现，重点考察调入调出股票在公告日前后各阶段的超额收益及风险特征，发现调入组合在公告日后10个交易日（R2阶段）胜率和超额收益最为突出，调出组合则表现相反但在调整生效后出现小幅反弹；同时结合市值、估值及短中期收益等量化因子，揭示不同因子对调入组合收益的显著影响，为基于事件驱动的量化选股及指数增强策略提供实证基础 [page::0][page::4][page::18]
量化研究新思维（十七）——从0到1：解码绝对收益策略
本报告深入解读绝对收益策略的定义、分类及其收益风险特征，重点区分方向型和市场中性两类策略，分析其收益、回撤与波动率关系，揭示多策略组合的分散效应及投资价值。报告结合全球对冲基金指数及管理期货策略等实证数据，展示绝对收益策略在牛熊市中追求正收益的能力及较低市场相关性，为投资者理解和配置绝对收益策略提供理论与实证支持 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::9][page::10]。
选股因子系列研究（八十二）——不可忽视的无形资产
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]
创业板动量成长指数及华夏创成长ETF产品投资价值分析
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]。
2020，基本面量化元年？——量化多因子框架下的指数增强策略的反思与改进方向
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].
如何筛选公募基金
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]。
金融科技（Fintech）和数据挖掘研究（二）——知识图谱的构建与应用
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]。
FICC 系列研究之五——商品期货因子挖掘与组合构建再探究
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].
A股市场存在龙头股效应吗？
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]
股指期货双均线系统组合交易策略
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]。
证券研究报告量化选股 海通成长策略选股跟踪结果
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]。
选股因子系列研究（八十四）——选股因子的季节效应及其成因
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]。
基于价格形态分析的股指期货短线交易策略
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]。
大类资产配置及模型研究（七）——Faber的战术资产配置策略在中国市场上的应用
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]。
