加权回撤框架下的风险度量与基金评价研究
本文基于加权回撤（wDD）框架，统一分析了多种回撤指标的风险量化特征。通过模拟实验与A股基金数据实证，发现平均回撤（ADD）及其变种优于最大回撤（MDD）在区分基金经理能力和风险度量方面表现更佳，但业绩评价方面传统夏普比率依旧优越。回撤指标间的差异，源于权重设计对风险侧重点不同，提出可根据投资者需求自定义加权回撤指标，以提升风险控制和基金筛选效果 [page::0][page::2][page::5][page::9][page::11]
金融研报AI分析
股指期权在海外机构投资者中的应用
本报告系统阐述了股指期权在海外机构投资组合管理中的应用，涵盖波动率套利、风险管理、回报波动性降低、Delta-Gamma对冲、稳定现金收益、择时策略优化及产品创新设计七大方面。通过案例分析多只海外基金实证其策略效果，展示股指期权在提升收益稳定性及风险管理中的重要作用，尤其强调了套期保值及现金收益策略的结合应用，期权结合固定收益、ETF、可转债等产品构建多元化结构化组合，具有广泛的发展空间和创新潜力[page::0][page::1][page::6][page::9][page::12][page::14][page::15]。
基于多元分析的 CNN-LSTM 模型
本报告介绍了多元 CNN-LSTM 模型，结合卷积神经网络与长短期记忆网络优势，利用多变量时间序列分析，实现对上海、日本、新加坡及印尼四大亚洲股市指数的并行预测。实验结果表明，该模型较之单独 CNN 或 LSTM 模型，在新冠疫情期间对市场指数的预测精度最高，错误最小，且预测误差在训练和测试阶段表现稳定，有助于投资决策支持。[page::0][page::2][page::8][page::12][page::13]
大类资产配置体系简析 ——大类资产配置量化模型研究系列之一
本报告系统梳理大类资产配置基本概念、流程及战略资产配置（SAA）与战术资产配置（TAA）核心环节，全面总结了资产配置、风险配置及因子配置三大模型理论发展及其具体构造方法。报告还阐述了基于因子的资产配置渐成主流、另类投资的补充作用、宏观分析的重要性及ESG元素融入趋势，助力构建稳健的多资产投资组合[page::0][page::14][page::18]。
量化研究如何赋能主动权益——国君金工2025年度策略会报告
本报告系统介绍国泰君安金工团队关于主动权益投资的量化研究成果，涵盖量化择时、风格轮动、行业轮动及量化选股；重点展示了基于估值、流动性和拥挤度构建的量化择时模型，及六维度大小盘风格轮动和PEM-VC行业轮动策略的设计与回测表现，策略在样本外均表现优异，显著超额收益且风险可控，结合宏观超预期指标和基金仓位数据对行业配置提供动态指导，为主动权益投资提供量化赋能 [page::1][page::5][page::7][page::13][page::22][page::32][page::39][page::40]
风格投资 III：A 股周期非周期风格轮动研究
本报告基于多元logit模型，利用CPI、PPI、工业增加值、消费者信心指数、出口总额及社会消费品零售总额六大宏观变量，对A股周期与非周期板块风格轮动进行量化预测。模型拟合良好，样本外预测胜率可达70%，构建的风格轮动策略年化收益率最高达24%，显著跑赢基准。报告揭示周期股在通胀上升及工业增长期表现优异，消费者信心指数提升有助于增强周期股表现，展示了积极风格管理的超额收益价值 [page::0][page::2][page::6][page::9][page::10]
南方中证1000ETF 投资价值分析
本报告分析了疫情好转推动下小盘股代表性指数中证1000在节后表现上领先大盘及中盘指数，归因于风险评价下行与业绩恢复双重利好，同时介绍了南方中证1000ETF的产品特点和基金管理情况，展望疫情持续缓和将进一步支撑小盘股表现。[page::0][page::2][page::3][page::4][page::6][page::7]
从量化视角复盘 A 股 1995 年以来的风格轮动和选股因子表现
本报告基于1995年以来A股及美股市值和估值因子历史表现，系统复盘大小盘风格以及常用选股因子的轮动与效能。市值因子尤为强势，A股中小市值风格呈现4~10年周期轮动，且未来一两年小市值风格大概率延续。估值因子虽然长期有效但波动较小，明显失效仅发生于2019-2021年结构性牛市期间。常用选股因子2017年以来表现有所下降，价量因子与小市值高度相关，基本面因子有效性较强但2022-2023年有所回调。结合因子择时指标和市场背景，报告提出战略配置建议。[page::0][page::7][page::31][page::32]
Nowcast 中国宏观数据——量化配置专题之三
本报告详细介绍了基于动态因子模型的中国宏观Nowcast模型构建方法，涵盖48个宏观指标，利用Kalman滤波和EM算法进行实时数据修正与参数估计，成功实现对2019Q4及2020Q1 GDP同比的高精度预测，且预测动态调整结果与市场表现高度一致[page::0][page::2][page::12][page::13][page::15][page::17]。
货币创新与分级盛宴国泰君安2015年金融工程投资策略
本报告聚焦货币基金创新与股票分级基金市场的发展，分析了场内货币基金进入第三代的运作模式及其流动性和收益特性，详细剖析了分级基金的历史演进、规模扩张与行业分级热点，阐述了相关投资策略如货币基金的收益增强与套利策略，以及分级基金A、B、M份额的不同投资价值。此外，报告还系统归纳了A股场内交易配置体系的构建，涵盖现金货币、固定收益、股票权益及大宗商品等多个资产类别，为投资者提供了全面的策略参考[page::0][page::1][page::3][page::5][page::8][page::10][page::13][page::15][page::20]
写在首批REITs上市之前:网下询价与公众认购行为，共识之外差异仍存
本报告基于首批REITs网下询价和公众认购数据，揭示不同项目和投资者对REITs前景的认知差异，产权类项目超额认购倍数普遍高于特许经营权类，机构和公众偏好不同，定价普遍对二级市场让利2.22%，同时展望了潜在未来项目，特别看好IDC类REITs项目的投资价值。[page::0][page::2][page::4][page::6][page::7]
高效率 Smart Beta 构建研究
本报告系统研究了构建高效率 Smart Beta 产品的核心方法，重点分析了样本空间选择、风格相关性、行业集聚性对组合效率的影响，并提出基于分位数中性化和经济逻辑筛选的组合构建流程。实证表明，所构建的红利、价值、成长、动量、质量、低波等风格组合在把握目标风格溢价的同时，有效降低了非预期风格及行业偏离，具有较强的Beta属性和稳定的超额收益表现[page::0][page::2][page::7][page::20][page::21]
是税！基于大宗交易数据的事件驱动策略——国泰君安2015年金融工程投资策略
报告提出基于大宗交易数据的避税事件驱动策略，利用股价低位和大宗交易折价高这两大筛选条件锚定投资机会，并结合技术指标（如MACD的DEA指标）优化选股。策略回测2014年4月至10月表现优异，年化收益达85.54%、夏普比率5.18，且在创业板发挥更好。策略强调重要股东避税动机导致大宗交易折价买入机会，风险包括牛市可能跑输大盘及收益实现时间不确定性[page::1][page::4][page::15][page::19][page::20]。
金融工程 —多因子全球化系列之一
报告系统回测了美股市场110个常用中低频因子，结果显示复合财务因子及部分量价类因子（如动量和波动因子）表现良好。基于5个精选因子构建的多头组合在2010-2022年表现稳健，年化收益近10%，2022年以来回撤显著低于基准，表明美股仍存在阿尔法因子。报告还结合美股机构投资者行为，提出不同机构占比股票池的量化策略建议，为投资提供实操参考[page::0][page::2][page::3][page::16][page::17][page::18]。
如何评价量化策略拥挤度
本报告提出衡量量化策略拥挤度的双重指标体系——基于卖空需求差异与股票联动性，分析了2006-2013年价值与动量策略拥挤度演变，揭示金融危机前后拥挤度显著变化及其投资启示，指出策略拥挤对收益和风险控制的重要影响，强调未来对因子拥挤与表现关系的研究价值 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::6][page::8][page::9][page::11][page::12]
宽基ETF扩容，关注指数调整冲击成本
本报告聚焦2024年6月核心指数成分股调整对市场的冲击成本。核心指数ETF规模大幅扩容，尤其是沪深300和中证500，调整期间被动买卖带来显著冲击成本。通过改进BARRA模型，结合个股流动性和主动交易数据量化冲击成本，报告预测核心指数调入调出股票名单及其冲击成本，提示投资者关注潜在套利机会与规避高冲击成本股票风险。[page::0][page::2][page::3][page::4]
他山之石：利用波动率的波动性产生 Alpha，降低风险——杠杆ETF 系列研究之一
本报告系统介绍了Tony Cooper关于利用波动率拖累影响杠杆ETF收益的经典研究，提出了最优杠杆倍数计算公式及三种基于波动率预测的策略CVS、OVS和OVPMS。基于1950-2009年标普500数据，实证表明这三种策略均能显著降低组合波动率与波动率的波动性，同时获得超额收益，尤其CVS策略波动率和最大杠杆倍数较低，具备较好的风险控制能力 [page::0][page::2][page::7][page::10]
MIDAS： 混频数据预测通用框架
本报告详述了MIDAS混频数据预测模型的基本框架及其在宏观经济指标和行业景气度构建中的应用。MIDAS通过结构化约束和数据重新排列，有效解决了不同频率数据及不规则发布时间点的对齐难题，实现了高频数据对低频目标变量的精确预测。具体应用如利用日度猪肉、蔬菜等价格数据预测CPI同比变动，以及通过多维度因子模型构建有色金属行业景气度，均体现了模型的时效性和领先性[page::0][page::2][page::8][page::11][page::13]。
基于上市公司参股拟 IPO 企业的事件驱动研究
本报告围绕上市公司参股拟IPO企业的动机及事件驱动效应进行深入研究，发现被参股企业发布首版招股说明书后，参股上市公司股价普遍获得显著正向刺激，120个交易日累计绝对收益率达到17.32%，年化超额收益率11.4%。优质拟上市公司的持续营收增长能进一步提升参股上市公司收益，且参股比例越高，股价表现越优。投资能力强劲的上市公司仍能维持后续的超额收益，体现“强者恒强”效应。报告对IPO政策变动与减持难度的风险进行了提示，并对精选参股对象的方法提供指导。[page::0][page::7][page::10][page::12][page::13][page::14]
交易即信息：识别微观结构中的知情信号
本报告基于微观结构理论，构建了利用高频个股分钟成交量和价格数据的短期监测指标VPIN，用于识别股票交易中的知情信号。实证显示该指标对个股的价格波动、极端变动有显著预警能力，针对中证800的策略回测表明其作为负向阿尔法因子效果明显，适合用于短期监测和负向股票筛选 [page::0][page::4][page::13][page::19][page::23]。
