大类资产配置研究
本报告解读Bender等（2019）提出的结合因子与资产的统一配置框架，兼顾风格因子和宏观因子，允许纳入主观观点，实现针对不同投资目标的灵活组合构建。通过构建因子模拟投资组合并推导资产预期收益，框架支持战略和战术资产配置，实证回测显示夏普比例稳定在0.82至0.94之间，多策略表现优异，风险调整收益显著提升[page::0][page::3][page::6][page::14]。
金融研报AI分析
盈余质量检验及其投资策略构建 ——数量化专题之一百零五
本报告设计了7个成熟盈余质量代理变量模型，重点筛选出应计盈余管理（DAC）、应计利润（ACC）、真实盈余管理（REM）及M-Score作为有效指标，构建盈余质量投资策略。有效代理变量指标在行业适用性及投资收益上均表现出较高的稳定性，组合策略“低REM+低DAC”实现了全年超额收益13.59%。此外，结合盈余阈值事件“扭亏为盈”与盈余质量指标区分“真成长”与“假成长”，高盈余质量组的年化超额收益达9.47%[page::0][page::2][page::11][page::29][page::31]。
消费板块基本面量化框架与策略配置
报告从宏观的消费总量与人口结构、消费中观结构升级、微观行业景气三维度构建消费行业量化分析框架。通过生命周期消费理论及Lee-Carter模型预测中国消费倾向在2022年前后见顶，消费增速或将放缓。消费升级通过消费水平、结构、质量三指标量化刻画，并构建综合评分指标。结合行业集中度和成长性对消费行业四象限划分，解释不同子行业表现分化。基于家用电器、食品饮料、农林牧渔三个重点行业微观景气度构建多因子指标并设计简单策略，经历十余年历史回测均取得显著超额收益，展示量化基本面框架的有效性与可操作性 [page::0][page::2][page::3][page::5][page::6][page::8][page::9][page::12][page::13][page::15][page::19][page::24][page::27][page::28]
2022年金融工程年度策略系列之量化CTA模块
报告系统梳理了量化CTA策略的分类、特征及产品挑选方法，回顾了2021年量化CTA策略面临的挑战及表现，并对2022年策略走势进行了展望，强调疫情反复及宏观政策不确定性环境下，CTA策略仍具备低相关性和“危机alpha”能力，是资产配置中的重要组成部分[page::0][page::2][page::6]。
“基本面信号宇宙”与横截面股票收益
本报告基于逾18000个基本面信号构建“信号宇宙”，利用Bootstrap方法严格检验了数据挖掘偏差对股票横截面收益预测的影响。实证结果表明诸多信号在控制偏差后依旧显著，包含已知因子及大量新发现信号。研究进一步揭示有限投资者注意力是市场错定价的关键原因，且该方法对历史收益信号同样适用，验证了信号宇宙的普适性[page::0][page::2][page::8][page::11][page::14]。
财报公告期的彩票类股票策略
本报告基于《Time-varying demand for lottery》研究，揭示彩票类股票在财报发布前窗口期被高估、发布后表现显著反转的倒V收益模式，该模式由散户投机偏好及套利局限驱动。报告通过多代理指标构建“彩票性质”，结合Fama-Macbeth回归及注意力机制检验，发现财报窗口期投资者对投机性资产偏好显著增加，同时散户交易小额订单失衡推动价格波动。基于此模式提出的两阶段改进策略较传统彩票策略获得超额收益，月均Fama-French四因子alpha最高提升至1.50%。此外，报告还从期权市场、宗教信仰、机构持股比例和全球不同市场视角进行稳健性检验，验证该现象普遍且具有策略实施价值[page::0][page::2][page::4][page::7][page::8][page::15][page::19][page::20].
上市公司核心竞争力投资策略——数量化专题之一百二十一
本报告基于技术、产品、内控及持续发展四个维度构建上市公司核心竞争力评价因子，采用多因子加权构建方法，具备独立性和一定预测力（全样本月度IC为1.59%，ICIR为1.40），特别在长期慢熊环境下表现增强。基于因子构建了行业市值中性选股策略，沪深300组合年化超额收益6.10%，最大回撤7.22%。因子alpha收益来源于对企业未来基本面成长性的有效预判，收益持续性较好，且因子对制造业及技术密集型行业适用性更强。该策略具有较好稳健性，适合长期价值投资环境 [page::0][page::8][page::10][page::11][page::13][page::14][page::15][page::16]
再构大盘均线强弱指数 ——基于行业流通市值加权法
本报告提出基于申万23个一级行业构建的大盘均线强弱指数，采用斐波那契数列均线系统量化行业强弱，指导上证综指阶段性拐点预判，并在原等权基础上引入行业流通市值加权，从而更精准匹配大盘结构，提高顶部预警效果。指标在过去3年对大盘顶部和底部区域的指示准确，强弱指数高于180为股指调整必要条件，低于40为反弹必要条件。历史数据验证行业调整和“大非”解禁对指标有短期冲击，未来影响下降。[page::0][page::1][page::3][page::4][page::6]
光伏产业链基本面量化及策略配置
报告基于光伏产业链多维度高频数据构建综合景气指标，重点监测主产业链及辅产业链的产量和出口进口数据，通过主成分分析提取产业景气度，验证指标能有效反映板块营收增速趋势。策略依据综合景气指标边际变化调仓，回测2017-2021年实现217.4%收益，超额跑赢光伏指数和Wind全A指数，显示量值领先价格，景气指标为投资决策提供辅助参考[page::0][page::2][page::11][page::16][page::17][page::19][page::20]
年线与股票价格走势关系分析——数量化专题之四十
本报告基于沪深300成份股，系统分析年线（250日均线）在股票价格走势中的作用。结果表明，年线之上股票交易更活跃，买入持有收益率更高且安全性更好，且股价拐点具有明显的年线位置特征，年线趋势的强弱对动量因子反弹幅度有显著影响，提示投资者关注年线位置及趋势强弱，有望提升操作安全性与收益水平 [page::0][page::2][page::8][page::10][page::12][page::19][page::20]
系统性量化产业链成本传导体系
本报告基于国家统计局投入产出表数据，系统划分产业链上下游，量化大宗商品涨价对各行业的成本传导能力及其盈利影响。结果显示资源行业成本传导能力强，能将成本压力有效传导至下游，实现毛利率提升；中游制造行业成本传导能力较弱，受上下游共同挤压，盈利压力大；下游行业受大宗商品成本影响有限，更关注自身景气度。结合成本传导能力与行业景气度，构建行业配置策略，2009-2021年回测显示资源和中游制造策略取得显著超额收益，为周期行业配置提供量化工具 [page::0][page::6][page::8][page::15][page::19][page::22][page::25]
市场缺乏清晰进攻主线，宽基类ETF 重获青睐
本报告聚焦近期ETF市场动态，指出在缺乏明显进攻主线的市场环境中，宽基类指数ETF因防御性特征而受到资金青睐，尤其是小规模宽基产品的净申购显著增加。报告通过详细梳理食品饮料、白酒板块估值修复与成交活跃度对比，辅以ETF产品规模排行和份额涨幅榜单数据，深入分析市场资金轮动与投资者偏好变迁，为ETF投资提供量化模型参考与风险提示[page::0][page::2][page::3][page::4]
R-Breaker 模型后续测试及优化
本报告对R-Breaker模型进行细致的敏感性测试，包括数据质量、参数设定、数据频率及止损位等影响因素，并提出改进型IRBM模型。改进后模型年化收益率提升至37.7%，最大回撤降至3.9%，有效提升收益风险比，适用沪深300股指期货的高频交易系统 [page::0][page::2][page::4][page::11]。
2022年08月01日使用基本面因子构建中证500指数初探
报告基于中证500指数成分股，选取11类基本面大类因子构建多因子模型，采用因子评分及组合优化方法构建指数增强策略。历史回测展现年化超额收益17.86%，最大回撤6.63%，信息比率3.65。样本外2022年以来超额收益8.87%，最大回撤仅1.11%。重点使用了北上资金、超预期（传统及分析师）、成长、估值、盈利、价量等复合因子，系统地验证各因子的有效性和组合表现。[page::1][page::6][page::8][page::37][page::40]
走进量化投资新时代——国泰君安2014年4季度金融工程投资策略
本报告全面回顾了2014年主流量化投资策略的表现，重点分析了多因子模型、指数增强、绝对收益基金创新、市场走势分析及行业轮动规律。基于关联规则挖掘，提出行业轮动策略有效捕捉未来强势行业，实证报告显示行业轮动策略年化超额收益显著，胜率高达90%。微观数据和文本挖掘方法辅助量化选股，知情交易概率及文本发帖量因子均表现出良好收益潜力，风险调整后夏普比率优异。同时，通过地震模型和价格分段模型对市场周期把握提供辅助，提升择时效果。[page::3][page::4][page::15][page::17][page::27][page::28][page::32]
随机最优控制下的 AH 股配对交易策略
本报告基于Ornstein-Uhlenbeck过程假设，利用随机控制方法动态调整A-H股股票对的持仓比例，实现配对交易的收益最大化。实证选取12对A-H股构建组合，策略累计收益达221.56%，年化收益30.82%，夏普比率2.49，最大回撤率10.87%。参数优化与模型修正进一步提升策略表现，效果优于传统阀值模型，具有良好的市场中性和风险控制能力[page::0][page::1][page::4][page::6][page::9][page::11]
板块及行业指数价格分段研究——数量化专题之九十六
本报告基于MACD价格分段体系，从单指数和多指数结构关联两个视角深入研究板块及行业指数的择时规律。通过对日线级别与30分钟级别段数的统计，发现板块指数和行业指数在特定分段出现时具有较高反转概率。同时，建立了板块与行业指数间的波段跟随确认体系，挖掘出强确定性机会和领先指示器，并对跟随确认的概率和收益空间进行了系统测算，为行业轮动和板块投资提供量化指导[page::0][page::2][page::10][page::12][page::14][page::19][page::21]
价值表现回暖，300 指增表现较好
本报告回顾分析了2022年11月7日至11月11日中国股市风格因子表现、指数增强产品业绩及因子选股组合的收益情况，指出300指数表现优异，行业分化显著，杠杆和盈余因子贡献突出，风险预测显示创业板波动率最高，整体风险趋于下降，报告数据来源权威，为投资者提供精准量化因子及指数增强的实证分析参考[page::0][page::1][page::4][page::8][page::9]。
马赛克原理：基金持仓全景透视
本报告提出综合行情信息与季报信息的“全信息持仓补全法”，有效还原主动股票型基金持仓的行业和风格特征，行业持仓误差降至1.3%，相关系数达0.92，风格分类准确率超80%。基于该方法，分析了2020年三季度公募基金持仓动态，发现周期行业增持显著，医药行业减持较多，风格趋向价值化，为基金持仓行为和资产配置提供精准透视 [page::0][page::2][page::5][page::8][page::9][page::12]
选基金核心是“选股”——基于基金持仓信息的选基策略（一）
本报告基于基金持仓信息构建衡量基金择时与选股能力的指标，分析显示仅约13.61%和6.83%的基金具备稳定显著的择时和选股能力，且超过20%的通过检验基金可能属于“运气型”。长期看，选基核心在于筛选具有稳定显著选股能力的基金，相关策略年化收益达10.43%，超额收益4.89%，表现明显优于具有择时能力的基金和同类基金平均水平，风险调整指标亦更优[page::0][page::2][page::3][page::7][page::8][page::10]。
