本报告重构了基于多维宏观状态的量化行业轮动策略框架，覆盖约54个宏观指标和1100个行业指标，定义6类事件模式并结合事件发生次数及信息比(IR)筛选有效因子事件。基于申万28个一级行业建立有效事件库，月度调仓构建行业超配组合。回测结果显示2010年至2021年2月，策略年化超额收益达到26%，信息比显著优于行业等权基准，验证了多指标共振宏观事件对行业轮动的有效驱动作用，策略兼具稳健性和解释性 [page::0][page::3][page::5][page::10][page::22]。
本报告系统分析了波动率的事后估计和事前预测方法，比较了简单移动平均、指数移动平均和EWMA模型的预测偏差，发现简单移动平均和指数移动平均表现较优。基于波动率预测构建了长短波动率均线交叉的择时策略，在沪深300股指期货上获得了58%的收益和0.95的夏普比率，且波动率短均线上穿时应做多。此外，报告还揭示了不同市场波动率与收益率正反向关系的差异，沪深300指数通常波动扩大时做多，其他市场无明显规律，为交易策略设计提供了实证依据。[page::0][page::3][page::6][page::10][page::11][page::12][page::13]
报告聚焦A股市场的结构表现、行业与市场估值及情绪跟踪，指出创业板指数估值接近历史最低且风险溢价处于高位，显示市场处于底部区域并存在阶段性回升可能。报告详细分析了市场交易活跃度、资金流向及宏观因子影响，综合视角指出当前A股进入回升窗口，建议关注成长板块长周期超跌机会，同时提示量化择时与宏观模型存在失效风险。[page::0][page::19]
本报告研究基于50ETF期权的交易性择时策略，采用双均线产生择时信号，选取次季月价内期权作为交易标的，通过控制仓位实现年化22.03%的收益和6.56%的最大回撤，验证了期权杠杆和交易成本权衡下择时策略的优越性[page::0][page::15][page::18]。
报告总结了2020年1月A股市场的量化风格表现与资金流向，指出小盘股尤其创业板表现优异，盈利及成长风格有效，价值风格持续失效。基于日历效应、资金流和宏观事件，提出2月继续关注盈利成长风格及小盘反转。绩优蓝筹趋势策略在沪深300市场表现良好，年化超额收益9.6%，信息比率0.78。整体风格趋势指向避险情绪可能上升，推荐以基本面盈利成长风格为核心的组合配置 [page::0][page::3][page::10][page::18][page::19]
本报告基于沪深300市场，结合8大宏观经济和市场指标，系统分析14个有效因子在不同市场环境下的表现差异。结果显示，因子收益具有显著的趋势性，因子择时成为提升Alpha收益的有效途径。在较佳宏观环境下（如经济指标上升或高位区间）估值因子（相对PE、相对PS）、流通市值自然对数和总资产周转率表现优异；而在较弱环境下，流通市值自然对数、三个月股价反转及一个月内评级改变等因子更具防御属性。报告中详尽提供因子收益率、胜率统计及区间表现，指导投资者动态调整因子配置以获得超额收益 [page::0][page::3][page::6][page::31]
报告聚焦美国养老体系及其投资经验，重点分析401(k)与IRAs的资产配置结构与基金选择趋势，探讨平衡型基金尤其目标日期基金和目标风险基金在养老投资中的作用。结合富达基金的产品设计与风险承受能力模型，提出适合中国养老产品设计的风险边界优化方法。强调产品多样化配置的重要性，指出照搬海外经验的局限性，为国内养老目标基金建设提供借鉴 [page::0][page::3][page::4][page::7][page::13][page::16][page::20][page::25][page::28]。
报告基于流动性周期与信用周期的分析，判断2019年初宽松周期在2020年11月结束，进入约20个月信用下行周期，权益市场震荡修复为主，无明显趋势性机会。创业板、中盘成长等估值偏高，建议下半年重点关注低估值及反转风格，参考北上资金偏好，聚焦创业板估值修复机会。行业上，推荐顺周期行业局部重估，及高景气的食品饮料、家电等标配，低配估值偏高的TMT科技板块。多维度因素综合显示，债券有较好表现，风险偏好指标指向市场偏中性。量化因子方面，宏观事件触发盈利成长等绩优因子，日历效应指示三季度反转风格较佳，四季度盈利风格修复 [page::0][page::6][page::7][page::8][page::11][page::12][page::16][page::22][page::23]
本报告回顾中美自90年代以来的多轮降息周期，分类汇总资产在降息周期中的表现差异。数据显示，中国降息周期利好股票、债券与房地产，建议超配，现金类产品利空应低配。美国降息周期利好美股、美债、对冲基金及收藏品，利空原油和现金。基于中美各资产类别及历次降息周期的风险收益表现，提出降息周期的大类资产配置建议，为投资者提供策略参考。[page::0][page::3][page::8][page::12][page::19]
本报告详细回顾了2019年12月下旬公募基金市场的多项重要动态，重点关注量化对冲基金重新开闸及首批获批基金公司名单，并梳理了区块链主题指数及商品期货ETF的最新进展。报告通过丰富的图表数据展现了上周内地及境外市场行情分化，股票型ETF整体资金净流入45.11亿元，行业型ETF资金流入尤为活跃，同时货币型ETF资金大幅流出。创新型基金FOF总规模亦有所增加，文章还涵盖了当前正在发行及申报的场内基金和创新型基金产品结构，显示被动指数型产品居多。此外，报告辅助以详尽的规模变动、资金流入流出及份额趋势图表，系统呈现基金市场结构及资金动向，具有较强的市场参考价值[page::0][page::4][page::5][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::14][page::15][page::16][page::18][page::19][page::20][page::22][page::23][page::24][page::27][page::28].
本报告构建基于沪深300现货市场主动成交额资金流向的两类股指期货交易策略MFLT（低频趋势）与MFHT（高频反转）。通过Granger因果关系检验确认两市场互不领先但高相关性，利用相对资金流向指标分别构建不同频率的交易信号。MFLT策略年化收益率达23.87%，最大回撤12.15%；MFHT策略年化收益率16.55%，最大回撤仅2.92%，持仓平均6.5分钟，预测准确率达62.89%。报告揭示市场效率下相对资金流向标度不变性破缺导致趋势与反转特征随交易频率转换，支持资金流向在期货市场的有效应用 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::9][page::10]
本报告系统回顾了2021年1月11日至15日A股市场结构与行业表现，重点探讨了市场风格轮换和领涨与补涨的轮动规律，结合量化择时模型和宏观因子视角进行市场趋势展望。报告透露，当前沪深300和创业板估值处于合理区间，北向资金持续流入，LLT与GFTD模型均显示市场短期看多。多轮历史数据显示，典型牛市存在大盘成长与大盘价值的动态轮动，当前周期或正处于切换阶段，PPI与货币供应的上升亦对市场趋势构成重要参考。本报告指出，量化择时模型成功率约80%，存在不确定性风险，提醒投资者综合多维度信号进行决策分析。[page::0][page::3][page::5][page::13][page::17][page::19][page::20]
本报告基于Hurst指数对A股申万28个行业的趋势强弱进行识别，通过趋势策略与反转策略的结合，实现了灵活有效的行业轮动配置。策略自2005年起回测显示，以行业等权基准为对冲组合，年化超额收益率达13.2%，且在样本内外多数年份均战胜基准。利用Hurst指数的5天均线区分趋势市和震荡市，增强了策略的适应性和稳定性。当前（2021年底）Hurst指数偏高，策略建议以趋势配置为主，推荐休闲、建材、食品等行业。策略简单易行，但Hurst指数划分震荡市的准确性有待提升，风险需关注。[page::0][page::3][page::10][page::11][page::12][page::15][page::16]
本报告围绕A股行业一致预期EPS趋势与偏差展开研究，揭示预期EPS增速与行业涨跌呈正相关，预期EPS偏差领先行业行情。基于此构建三种行业轮动策略，其中基于预期增速的策略年化收益22.8%，综合策略年化收益23.1%，均显著超越基准中证800指数。研究提示应关注年度EPS严重超预期行业的风险。最新超配推荐行业为农林牧渔、综合及传媒。[page::0][page::5][page::12][page::14][page::15][page::16][page::18]
本报告以2020年6月的A股市场为研究对象，结合量化择时模型GFTD和LLT，分析指数与行业估值、市场情绪及宏观周期的关系。报告指出当前沪深300估值处于较低分位，行业估值存在结构性分化，市场情绪指标显示多头力量减弱但整体向好。量化择时模型在主要指数均给出看涨信号，并结合货币周期及宏观因子预测行情有望加速。风险提示包括模型失效及市场波动不确定性。[page::0][page::3][page::5][page::9][page::12][page::17][page::18]
本报告系统研究了Piotroski Fscore财务指标选股模型在A股市场中的实证有效性。基于2007年至2019年期间全市场及沪深300、中证500、800多个股票池的回测，结果显示高分（high组）组合稳定明显跑赢低分（low组）组合，年化超额收益率最高达11.26%。Fscore模型通过盈利能力、杠杆率、流动性和运营效率等9个指标综合评分，实现了对价值优质个股的有效筛选，且回测中换手率保持在合理范围。该模型在不同样本池中均表现出良好的收益单调性和风险控制特征，为价值选股提供有力支持 [page::0][page::4][page::6][page::7][page::20]
本报告基于价量、估值及技术指标等多维度代理变量，结合波动率、乖离率、偏度、峰度等统计特征，构建千余个拥挤度指标，反映行业交易拥挤和过热风险。通过收益测算、胜率和显著性检验，筛选出包括涨跌幅波动率、换手率均值等9个关键指标，验证指标在首次触发、上涨趋势和相对收益环境下的有效性。应用于申万一级行业轮动策略，剔除拥挤行业显著提升收益和风险控制能力，且结合动量指标，多头表现和夏普提升更为明显。报告为量化行业轮动提供了拥挤度风险管理的新思路[page::0][page::4][page::9][page::19][page::22][page::25]
本报告基于行业关联度构建5类相关系数因子，聚焦个股与不同行业、不同地域内股票的相关性，实证验证该类因子在A股市场的有效性。主要因子𝐼𝑁𝐷𝑈𝐶𝑂𝑅𝑅和𝑃拆解因子表现优异，IC均值均超0.065，正IC占比超85%，构建的多头对中证500指数策略年化超额收益达15%，信息比率高且表现稳定。行业与市值中性化处理后，行业相关系数因子具有显著的分层能力，且具备挖掘传统因子之外增量信息的能力，同时对手续费较为敏感，适宜于中证1000左右规模市场中应用 [page::0][page::7][page::11][page::12][page::22][page::24]。
本报告通过量化择时模型（GFTD与LLT）结合宏观因子事件，预测年底A股市场短期看多行情，重点分析了市场结构表现、行业估值趋势和情绪指标。基于宏观因子事件与日历效应，报告维持对2020年底至2021年春季的积极看法，强调模型成功率约80%，并就风险提示进行说明。[page::0][page::3][page::5][page::13][page::17][page::19]
本报告基于遗传规划方法，采用丰富的5分钟周期多维变量（共18个），生成了一系列股指期货日内交易策略（Y001至Y005）。各策略年化收益率保持在20%以上，胜率与盈亏比表现稳健。多策略等权组合表现优异，累计收益达191.7%，最大回撤仅-2.76%。报告详细解构了策略生成原理、输入变量及交易规则，为股指期货量化交易提供了实证支持及可操作模型 [page::0][page::4][page::12][page::25]
