本报告基于国盛证券基本面量化研究体系，从宏观、中观及微观层面系统分析当前中国经济及各行业的景气度、估值及趋势，明确推荐金融和消费板块为重点配置方向，并细化至食品饮料、非银、家电、交通运输等子行业。同时，报告搭建了行业配置模型、ETF配置模型及PB-ROE选股模型，结合景气度、估值及趋势判定行业投资机会，并附以详实量化策略历史回测业绩，支持配置建议。风险提示包括模型未来可能失效等因素 [page::0][page::1][page::12][page::13]
本报告基于国盛金融工程团队构建的量化行业配置模型，以景气度、趋势和拥挤度三个维度为核心，提出了两个行业配置方案的量化策略。通过2022年5月底的实证回测，模型展现出年化超额收益18.4%，较好抗风险能力及较高胜率。6月重点推荐周期能源、金融与消费三大主线，充分体现通胀受益和政策托底的行业轮动逻辑，为行业资产配置提供量化决策支持 [page::0][page::2][page::3][page::5]
本报告针对A股市场中专业投资者（公募基金、私募基金、北向资金、一般法人等）的持股及市场行为进行了深入量化研究。通过跟踪专业投资者关键事件驱动（如定向增发、股权激励、股权回购、股东增持及机构调研）蕴含的alpha信息，报告发现多个事件型因子展示了显著的超额收益。其中，破折价增发和股权激励事件收益优异，机构调研事件则通过筛选头部私募及公募机构，结合技术和基本面特征精选股票，构建的量化组合年化收益分别达37.7%和35.0%，显著超额中证500指数。此外，机构调研事件回测结果表明，机构调研优质样本在信息披露前后均表现出超额收益，且分析师盈利预期调整及机构大单净流入指标具备较强的预测能力，为投资者提供了有效的选股策略路径[page::0][page::1][page::3][page::7][page::11][page::15][page::19][page::21][page::22]
本报告围绕基本面量化投资策略，重点提出保持“红利底仓 + AI进攻”的均衡行业配置方案。结合宏观主动去库存周期、行业景气趋势和估值透支等多层面分析，策略2023年超额收益显著，2024年年初依旧保持优异表现。以稳定高股息板块为底仓，适度超配通信及电子等板块，重点推荐食品饮料、家电、医药、银行、石油石化等行业。选股层面，结合PB-ROE模型，有效实现行业配置的落地，选股策略样本外表现优异，年化超额收益超22%[page::0][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]。
报告系统回顾2023年行业轮动策略表现，右侧景气趋势和左侧困境反转两大模型均实现绝对正收益，其中景气趋势模型绝对收益4%，相对超额9%；困境反转模型绝对收益5%，相对超额16%。宏观层面显示沪深300盈利增速或放缓，PPI预计企稳回升，库存周期处于主动去库存阶段。中观角度，消费板块景气持续扩张且估值处于合理偏低，新能源和军工估值回升空间大，大金融板块展现配置价值，特别是银行和保险等细分领域。微观层面，报告详细展示了行业配置与困境反转量化模型的构建、回测结果及ETF和个股落地方案，行业配置模型年化超额收益达16.3%，困境反转模型年化超额近18%，并推荐重点行业与个股，体现基本面量化投资的系统框架与实战价值[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]
本报告基于国盛金融工程团队最新研究，深入分析了基本面量化的宏观、中观及微观层面，重点介绍了顺周期行业配置模型在2023年7月实现超额6%的优异表现。报告结合宏观景气指数、行业盈利与估值情况，提出金融、消费及顺周期板块为核心配置方向，并研发了基于赔率-胜率的困境反转行业模型，实现年化超额收益逾10%。微观层面构建了行业配置、ETF配置及基于PB-ROE的选股模型，均展现稳健的超额回报能力。报告还详尽展示了各行业景气度与估值分位，支持顺周期板块的持续关注和金融消费的长期配置价值，风险提示模型可能存在失效的可能 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]
报告系统研究了宏观风险配置框架，重点比较了宏观纯因子组合、最小宏观风险暴露组合及宏观风险平价组合的表现。基于7类大类资产和4个宏观风险因子（经济增长、利率、通胀、信用），实证数据显示宏观风险平价策略在收益、回撤控制及夏普比率上均优于传统资产风险平价策略，超额收益源于更低的因子相关性及更高的潜在夏普率，且宏观风险均衡配置降低了组合的系统风险暴露 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]。
本报告针对固定月频换仓的低频基本面多因子换仓滞后问题，采用线性与非线性预测模型对财报月关键财务指标进行前瞻预测，提升因子IC表现。通过结合分析师预期与模型预测数据，实现在不提升换手率的前提下显著提升多因子组合业绩表现，年化收益从13.79%提升至16.25%，信息比率由2.481提高到2.764，体现了净利润等核心指标预测的重要性及预测数据的有效融合优势[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
本报告针对传统权益价值因子存在的分子分母匹配性差、杠杆影响和经营性与金融性活动未区分等缺陷，提出了去杠杆价值因子的改进方法。通过将经营性净资产引入分母并匹配对应经营性指标，极大提升了因子的IC值和选股能力，实现了多因子组合的超额收益提升 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
本报告从企业盈利增长角度出发，分解成长来源为投资回报率、新投资规模和投资效率提升。构建多维度成长因子体系，结合投资回报率、边际回报率、规模扩张及效率提升因子，构建成长增强策略。实证测试显示成长增强组合年化收益达11.54%，信息比1.97，显著优于单纯业绩增长因子，体现多维成长因子在提升投资组合表现中的重要作用 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
本文系统构造了超过4600个财务因子，采用多重检验方法排除数据挖掘影响，筛选出364个仍显著的alpha因子。通过统计检验和表现持续性分析验证了因子有效性，并结合应付职工薪酬、预收款项、应交税费和杠杆率变化等财务指标，挖掘出逻辑清晰且稳定的财务类因子，为寻找具有超额收益的因子提供重要参考 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
本报告系统研究了独立于低频基本面多因子模型的日间量价模型，采用遗传规划算法挖掘了约15万个公式树构建的因子，并最终筛选出127个两两正交且IR均大于5的有效因子。日间量价策略以高换手、日内换仓的方式运行，适合小规模、低成本运作。策略在不考虑规模限制下能实现年化收益超40%、信息比率超过6，但随着规模扩大至10亿及以上，策略表现迅速衰退，呈现明显的因子及交易拥挤。回测考虑了交易成本、冲击成本及滑点等高频交易细节，确保结果更为稳健。算法挖掘因子的效率随因子数量增加显著下降，硬件资源对策略挖掘重要性突出，模型迭代周期约半年以保持样本外有效性。整体为高频量价策略构建与实盘绩效的深度研究，为投资者提供了技术细节和操作指引 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5].
本报告围绕地产行业基本面量化分析，系统识别销售周期、价格周期、政策周期和利率周期四大核心周期及其代表指标，建立估值安全边际与清算价值模型，实现精准择时。同时，创新提出调整后PB估值因子，结合成长因子和行业集中度等选股因子，指导地产股的量化选股策略，验证了龙头集中度提升带来的超额收益，提供系统且有效的量化投资框架 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
本报告基于系统构建的“宏观-资产”关系框架，采用宏观状态匹配模型和宏观动态因子模型，量化验证宏观因子与行业及大类资产收益的显著关系。重点分析了电子、计算机、医药、汽车、建材和房地产六大行业的宏观驱动指标，结合长期历史数据和最新经济态势，提出当前宏观环境对各行业的配置观点。同时，构建了10年期国债利率动态因子模型，判断利率走势预期。报告指出，电子与建材行业当前态势偏利好，计算机和医药行业中性偏乐观，汽车行业处于复苏周期，房地产短期偏多、长期中性，[page::0][page::2][page::6][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]
本报告基于行业基本面量化体系，从盈利和估值两大维度，通过构建估值安全边际模型和核心盈利驱动因子，系统分析了金融、消费、周期、稳定等行业的当前估值水平和配置建议。金融行业中银行面临净息差和不良率双重利空建议低配，地产和保险均被严重低估建议超配；消费行业中家电高估建议低配，食品饮料估值偏高且盈利增速下行亦建议低配；周期类库存周期行业处于去库存阶段建议低配，农林牧渔中猪肉周期接近顶点建议规避；稳定行业中的股息率模型显示配置价值突出建议超配，为投资者提供系统的行业配置参考 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]
本报告系统分析了可转债的市场特征、配置价值、相较正股与利率债的估值指标与择时策略，并基于宏观和因子视角提出有效的可转债择券因子组合。通过隐含波动率等指标构建相对估值体系，设计出年化收益10.6%以上、夏普比率超1.2的绝对收益策略。同时，验证了正股成长、动量及转债价值因子在不同市场状态下的有效性，构建动态因子打分模型提升择券效果 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]
报告基于景气度-趋势-拥挤度框架，指出部分周期行业（如化工、有色、钢铁）进入强趋势低拥挤区，TMT板块拥挤度偏高需谨慎。推荐聚焦电子、新能源和有色等高景气强趋势行业，结合库存周期分析，判断处于主动去库存末期，沪深300盈利增速和PPI有企稳迹象。行业配置模型表现稳健，ETF组合累计超额收益显著，PB-ROE选股策略提升超额。宏观、中观和微观层面多维度量化体系支持配置建议，强调补库存预期和高切低策略相结合。风险提示模型依赖历史数据，可能因市场环境变化失效。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16]
本报告系统介绍了由KKR前首席风险官Attilio Meucci提出的熵池（Entropy Pooling）模型，作为对传统Black-Litterman模型的泛化扩展，熵池模型支持对任意风险因子和任意分布下的多样化观点进行整合，采用相对熵最小化方法实现后验分布更新，避免了过度减熵和主观假设。模型不仅具备解析解，且数值求解高效，能够全局调整资产风险分布，实现更精准的观点融合和资产配置。实证中，熵池模型明显提升了资产配置的收益与夏普率，且适用范围广泛，包括资产配置、压力测试、因子择时及衍生品定价等，未来有望成为主流的观点融合工具。[page::0][page::1][page::4][page::6][page::9][page::11]
报告系统梳理了基于赔率、胜率、趋势与拥挤度四种投资范式构建的资产配置策略，覆盖股票、债券、可转债等多资产类别。通过构建多资产赔率指标、宏观隐含因子驱动的胜率信号、时序动量的趋势信号及趋势-拥挤度的过滤体系，显著提升策略收益和风险调控能力。多策略综合应用实现年化收益7.6%-16.2%、夏普比率0.68-3.23，展示了大类资产组合系统化主动管理框架的可行性与优越性[page::0][page::3][page::6][page::10][page::11][page::13].
本报告针对A股行业动量策略间歇性失效现象，提出基于行业动量、行业拥挤度和行业景气度三大标尺的行业轮动策略，通过对三指标的量化研究与回测发现，三指标综合应用可以显著提升行业轮动的收益和稳定性，实现多头超额收益8.9%至10.1%，多空对冲收益最高达20.3%。报告还深入分析当前主要风格因子的动量、离散度和拥挤度状况，给予小盘和质量因子超配建议，价值因子标配，动量与成长因子低配的策略建议，为投资者提供了行业和风格配置的重要参考 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6][page::9][page::10].
