基于 PEAD 效应的超预期因子选股效果如何
本报告系统构建并测试了基于PEAD效应的6大类超预期因子，涵盖价量异常、SUE及其衍生、分析师预测调整等，分别在沪深300、中证500和全市场三大股票池进行单因子及复合因子回测。结果显示，超预期复合因子在三大股票池均实现显著超额收益，最高年化超额可达21.85%，信息比率超过3，风险回撤可控，策略稳健有效，为A股量化选股提供重要实证支持 [page::0][page::15][page::34][page::41]。
金融研报AI分析
沪深300指数期货展期策略研究——价差分析与策略构建
本报告针对沪深300指数期货的展期策略进行了系统研究，分析了期货跨期价差波动和合约流动性特征，借鉴商品期货指数远期曲线管理思想，构建并比较了多种静态与动态展期策略。结果显示，动态择机转换策略在提高展期收益及风险控制上具有显著优势，同时流动性为策略收益的关键制约因素，研究为股指期货投资者优化展期策略提供了理论与实证支持 [page::1][page::5][page::10][page::17][page::18][page::19][page::20][page::22]
对冲时代的绝对收益策略
本报告系统介绍对冲时代背景下的中国衍生品市场发展，涵盖股指期货、融资融券、转融通、国债期货、股指期权及ETF期权的应用与创新，深入分析多种期权避险策略（如Protective Put、Covered Call、Collar）及量化选股、统计套利、程序化交易等绝对收益策略，介绍全球对冲基金规模与策略分布，探讨中国市场中性及130/30策略，并展示国泰君安量化投资决策体系及其量化择时方法，报告结合丰富图表数据，全面体现衍生品推动中国金融创新与量化对冲的发展趋势，为机构投资者布局对冲策略提供参考 [page::1][page::5][page::13][page::22][page::23][page::25][page::27][page::28][page::29]
每周精选因子推荐：预期利润安全垫
本报告重点推荐“预期利润安全垫”因子，该因子基于一致预期净利润TTM相对时序均值的标准差构建，在全市场、沪深300、中证500中表现优异，近三年累计多空收益稳定增长，最新一周多头收益达4.37%。报告同时分析沪深300及中证500强势因子组合，提现一致预期与成长类因子的持续领先地位，为因子投资提供系统化参考 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
基于动量和阻力测算的短线择时模型——数量化系列研究之十四
本报告结合动量和阻力持仓占比的测算方法，利用logit回归模型短期预测HS300指数走势。通过滚动训练和样本外检验，模型在不同临界值条件下准确率最高达69.57%。模拟指数增强策略整体获得12.89%的超额收益且风险稳健，验证模型的实用性与预测能力，为短期择时提供量化方法参考 [page::0][page::7][page::9]。
通信产业链基本面量化及策略配置
本报告通过对通信产业链中游（接入网、承载网、核心网、数据中心）十项高频指标的筛选和主成分分析，构建通信设备综合景气指标。该指标可有效反映行业景气变化，并基于此设计了择时投资策略，在2014年至2022年区间取得显著超额收益，策略累计收益为171.6%，相较通信设备指数和Wind全A分别超额150.9%和75.0%[page::0][page::9][page::10][page::12]。
基于非层次聚类的风险平价资产配置模型
本文提出一种结合非层次聚类算法 x-means++ 与传统风险平价的资产配置模型，模型通过聚类区分风险来源，均衡每个聚类及聚类中资产风险贡献，显著提升组合风险控制和收益表现。实证采用全球15种股指期货和12种国债期货的价格数据，结果显示该模型在收益风险比和最大回撤等指标上明显优于传统风险平价和层次聚类风险平价策略，验证了模型有效性和稳定性[page::0][page::2][page::5][page::8]。
美股下跌背后的几个深层次现象
本报告深入分析了2020年3月美股大幅下跌背后的机构持仓集中、回购风险及风格轮动特征，指出市场崩溃期防御型风格表现优异，复苏期进攻型风格占优，并结合历史数据提出后续风格配置策略，为投资者提供阶段性资产配置建议 [page::0][page::2][page::4][page::10][page::12]。
基于随机贴现模型的因子筛选法
本报告基于随机贴现模型，介绍了《Taming the factor zoo》中提出的双重选择方法，用以缓解高维因子库中遗漏变量偏差，评估新因子的边际贡献。实证表明投资能力（HXZ IA）、盈利能力（RMW、ROE）等因子具有显著贡献，且该方法对模型参数稳健。扩展应用于技术因子库时，方法能一定程度剔除高相关因子，但效果有限，提示基于资产定价模型的双重选择方法在纯技术因子库上的适用性有待进一步研究 [page::0][page::2][page::6][page::11][page::12][page::13]
ALPHA 再优化：完全市值行业中性法——AI 投资方法论之三
本报告提出了完全市值行业中性法，通过结合非线性市值中性、行业内市值中性及三级行业中性，实现选股因子的信息提纯和质量优化。该方法显著提升了价值因子的ICIR和多空收益，在中证500指数增强策略中，年化超额收益提升3.19个百分点，信息比率提升26.3%，最大回撤显著下降，展现出更稳健的策略表现，适用于多种基础和另类因子数据类型，为量化因子构建和策略优化提供规范化工具[page::0][page::6][page::11][page::12]。
基于行业趋势度的择时策略介绍——数量化专题之四十七
本报告基于申万二级行业的价格趋势状态，定义了周线和日线级别的行业趋势度指标，构建了一种动量策略模型——养老模型。该模型利用趋势度指标的转折信号发出买卖指令，体现市场的趋势转变，具有无需调研选股、容纳资金量大、操作频率低等优点。回测显示多头策略年化收益16.69%，多空策略年化收益21.7%，能够有效把握牛熊市转换，避开震荡风险。报告还详细分析了动量步长对策略性能的影响及模型潜在风险，并统计了各二级行业周线级别波段涨跌幅与持续时间，为趋势度指标的稳定性提供理论基础。[page::0][page::1][page::3][page::5][page::7][page::9][page::10]
国泰君安私募产品综合评分体系有效性分析
本报告基于多种统计方法（截面回归、卡方检验、Spearman 秩相关、Kendall 协同系数）系统评估国泰君安私募产品评分体系的持续性和预测能力。结果显示评分体系具有较强的稳定性与预测性，尤其是两年期产品评分的持续性显著优于一年期，且强者恒强效应明显，评分排名的一致性高，拉长业绩期限可减缓市场风格切换影响，为私募产品投资提供科学参考 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
2022 年金融工程年度策略系列之基金产品模块
报告指出2021年基金抱团现象逐步瓦解，基金持仓集中度自2021Q1达到顶峰后显著下降，抱团收益呈现周期性下行趋势，抱团时代已过。未来具备特质化选股能力的基金管理人将获得超额收益，且通过传统量化改进的TM模型定义选股能力。固收+产品面临银行理财净值化转型带来的机遇与挑战，打新收益下行推动固收+产品寻找新的稳定收益来源，期权策略如量化对冲和备兑、鲨鱼鳍策略成为未来重要的收益增强手段。期权相关公募及银行理财产品数量持续增长，显示潜力巨大 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]
综合期限多样性的趋势选股策略
本报告提出了一种基于短期、中期和长期多期限指数移动平均线（EMA）指标的趋势选股策略，结合市场整体环境，通过截面回归构建收益预测模型。回测区间为2005年至2016年，策略年化超额收益15.3%，最大回撤5.4%，信息比率1.8，胜率72.8%。相比单一均线，综合模型在风险控制和收益稳定性上具有明显优势。策略选股不偏行业但存在大市值偏好，并通过剔除异常交易样本进一步提升模型效果。未来可向震荡市策略强化及信息非对称性模型扩展方向发展。[page::0][page::4][page::5][page::10][page::11]
算法交易的历史与现状
报告详细回顾了算法交易的发展历史、现状及分类，涵盖全球和国内主要市场的算法交易规模与趋势，重点介绍了TWAP、VWAP、IS等主流算法策略及其应用，并分析了国内外主要算法交易服务商的发展状况和技术赋能。当前我国算法交易占比20%-30%仍有较大增长空间，未来算法交易将融合人工智能、机器学习等新兴技术继续快速发展 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::13][page::14]
先反弹待反转，前价值后成长
报告基于主动与量化结合理念，回顾并预测A股市场行情，强调春节后可能开门红，经济下衰退预期下价值风格优于成长。提出新能源牛市尚需等待，推荐防御性行业如基建、金融、消费。利用多维度基本面Alpha筛选高上涨概率个股及基于百度指数冷门股因子推荐独特投资标的，辅以微观结构和融资融券数据分析，全面把握市场脉搏 [page::0][page::2][page::3][page::6][page::7][page::8]
Kelly 公式在行业配置中的应用二
本报告基于股票价格服从几何布朗运动假设，推导了连续时间下的Kelly准则，应用于一级及二级行业配置中。实证显示，Kelly策略在过去两年实现超60%年化收益和1.7夏普率，显著优于最小方差组合（MVP），虽波动和回撤较高但风险调整表现优异。下一步研究将探讨无概率分布假设下的Kelly公式推导 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::7]。
宏观因子投资体系下的风险动态配置系统
报告构建了基于五大宏观风险因子（经济增长、利率、通胀、汇率、新兴市场风险）的动态风险配置系统，透过主成分分析（PCA）识别因子并对大类资产配置进行穿透，提出宏观风险平价配置模型。该策略相比传统风险平价组合在宏观风险分散上更均衡，兼具稳定的超额收益和良好互补性，十年年化收益可达7.76%[page::0][page::8][page::10][page::13][page::18]
国泰 300 增强 ETF 投资价值分析
本报告系统分析了国泰300增强ETF作为指数增强ETF的优势，详细介绍沪深300指数的编制规则、成分股分布及其低估值高股息特征，展示了国泰300增强ETF及基金经理谢东旭的优异历史业绩表现及增强效果。报告指出，国泰300增强ETF结合主动管理和被动流动性优势，实现年化18.60%的收益，显著超越同期沪深300指数11.34%的表现，推荐关注该产品 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::8][page::9]。
基于夏普比最大化的组合优化模型
本文提出一种基于深度学习的投资组合优化框架，直接最大化夏普比率，绕过传统预测收益环节，投资于美国市场四大ETF指数组合，显著减少资产空间复杂度。通过实证验证，所提模型在2011年至2020年间表现优异，尤其在2020年新冠疫情引发的市场动荡期间表现稳健，超越传统重分配策略、均值方差及多样性最大化模型，显示出较高的风险调整收益和较强的交易成本容忍度[page::0][page::2][page::8][page::11]。
