绝对收益策略基金业绩归因与评价
本报告系统分析了2019年至2021年绝对收益策略基金的收益风险表现、行业配置与选股能力，提出基于绝对收益目标与免择时特征的评价体系，并结合Brinson模型业绩归因，揭示选股能力为超额收益主要来源。滚动回测显示绩优基金在不同年份表现突出，报告还讨论了绝对收益基金与养老投资需求的契合及发展潜力 [page::0][page::4][page::7][page::13][page::22]
金融研报AI分析
华泰高股息率模型精选打新底仓规模测算：约 11 万亿元网下打新底仓规模测算模型介绍
本报告基于2016年下半年A股市场网下新股申购数据，构建了测算打新基金底仓规模的模型，估算全市场打新底仓规模约达11.4至11.5万亿元人民币。报告详细分析了不同法人类型及投资者类别的底仓市值分布，发现C类法人（非公募基金、社保、企业年金及保险）占比约40%，B类法人（企业年金及保险）占36%，A类法人（公募基金及社保基金）占24%。企业年金的平均底仓规模显著高于公募基金，是基金平均底仓的5.5倍，反映其在打新领域的重要地位。该模型通过沪深市场最高申购市值求和，采用两种申购数量估算方法确保数据稳健性，风险提示模型存在一定测算误差可能[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
未来已来：AI 量化选股模型概览兼谈人工智能量化多因子基金的特点
本报告系统介绍了基于人工智能尤其是机器学习方法（XGBoost与Stacking）构建量化多因子选股模型的方法、流程及测试结果。模型基于全A股池，区间涵盖2011年至2019年，回测显示XGBoost和集成模型Stacking均具有显著超额收益，Stacking表现优于单模型。报告还分析了人工智能量化多因子基金信达澳银量化多因子混合基金的产品特点及投资流程，强调了量化投资在数据处理、投资纪律、风险控制及多层级策略的优势，为投资者理解AI赋能量化投资提供了有力参考 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]
重剑无锋：低波动 Smart Beta
本报告系统分析了“低波动异象”在中美股市场的长期稳定Alpha效应，结合海外低波动Smart Beta ETF市场的产品结构和表现，阐释了低波动策略在抗风险中的核心地位及其市场发展状况。国内市场从2017年起快速发展低波动单因子及多因子Smart Beta产品，尤其红利低波多因子策略崛起。通过对沪深300、中证全指等股票池的波动率因子有效性、分层回测和行业偏好分析，报告进一步构建了低波+动量及价值+低波多因子策略，验证了其在收益和风险调整收益的提升效果，为投资者提供了优化量化因子策略的具体思路和应用建议[page::0][page::5][page::10][page::15][page::19][page::20][page::22][page::23]
人工智能系列之 65：解析 GPT 对量化投资的影响，顾短也兼长
本报告深入解析了GPT系列模型及其训练机制，系统介绍了生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、流模型及扩散模型在量化投资中的应用，探讨ChatGPT对量化投资带来的多维影响，包括潜在的文本生成辅助、代码编写能力及风险与机遇并存的资讯环境，最后介绍在中国内地如何使用ChatGPT，体现了当前量化投资领域对大模型技术融合的冷静认知及长远期待[page::0][page::2][page::11][page::19][page::25]。
周期量价信号判断市场或将重拾涨势
本报告综合运用波动率与换手率构建市场状态坐标系，结合周期滤波分析及价量择时指标，判断当前市场处于震荡市且未来具备充足反弹空间。量价择时回测显示，行业价量指标显著领先大盘趋势，近期已有多行业及板块发出多头信号，市场有望重整旗鼓。此外，通过景气度和行业拥挤度跟踪，推荐关注国防军工、有色金属、汽车、消费者服务及医药等高景气行业，警惕钢铁、房地产拥挤风险。资金面上，北向资金持续净流入以医药和银行为主，支持市场活跃与中期上涨趋势 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::7][page::9][page::12]
场内期权概览与组合策略实证
国内场内期权市场近年来快速发展，活跃的品种涵盖沪深300、上证50等主流宽基ETF及股指期权。本文系统梳理了期权机制、定价模型、合约分布及交易规则，深入实证分析了买卖权平价套利难度及几类组合策略（跨式、勒式、领式、备兑开仓）的风险收益特征和适用行情，指出备兑开仓适合震荡或微涨行情且平值期权表现最优，同时展期策略未显著提升收益，整体对期权组合应用具有指导价值 [page::0][page::4][page::5][page::7][page::16][page::19][page::24][page::25][page::29][page::31]
2025 年观点：海外风险资产预计上行至 2025Q1，明年推荐美元
本报告基于全球基钦周期及康波周期视角，系统分析全球股票、商品、债券与美元的周期状态与投资价值。判断海外风险资产上行趋势延续至2025年一季度，推荐美元资产，强调A股估值合理且上涨潜力高于海外。美债长期利率受康波下行影响中枢或上移，增长高通胀并存，投资需关注美国经济基本面和债务可持续性。全球商品处于上行末期，黄金具备长期配置价值。产业配置上建议持有红利底仓，适度超配成长，构建稳健哑铃型组合。风险提示周期规律可能失效及短期市场波动[page::0][page::5][page::6][page::10][page::14][page::21][page::30][page::36]
小微盘投资正当时，中证2000有望成为理想配置选择
报告聚焦中证2000指数，以其小微盘定位和差异化特色为核心，结合政策支持、经济和因子周期分析，指出其长期配置价值。指数自基日以来实现最高年化收益，同时伴随较高波动率与优异风险调整收益，且相关被动投资产品即将推出，为投资小微盘提供便利工具 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]。
回归法估计纯债基金久期
本文系统比较了相关系数法、回归法和机器学习法对纯债基金久期的测算效果，重点构建基于回归法的OLS、Lasso/Ridge、WLS、LAD及WLAD模型。研究发现，普通OLS存在整体高估问题，自动调整回归指数能有效改善测算精度；而WLS与加权LAD模型因稳定处理异常波动成为最佳方案，通过参数优化进一步提升测算准确率，最新模型测算基金久期误差的平均绝对误差低至0.61年，能够实现纯债基金久期的日频高精度跟踪测算，为债券基金风险管理提供重要工具[page::0][page::5][page::7][page::17][page::18][page::19]
基于 CSCV 框架计算三组量化研究案例的回测过拟合概率
本报告基于组合对称交叉验证（CSCV）框架，系统介绍回测过拟合概率（PBO）的计算方法，评估三类量化策略的过拟合风险。结果显示，机器学习多因子选股和交叉验证多因子选股模型的回测过拟合概率较低，XGBoost表现更优；而基于双均线择时的50ETF模型过拟合概率较高。报告详细阐述了PBO的定义、计算步骤和案例分析，结合多图表数据验证PBO的有效性，为量化策略回测风险管理提供理论与实证支持 [page::0][page::3][page::8][page::15]
未来半年，股票和商品有望依然是全球资产配置主要的超额收益来源
本报告基于康波周期视角，分析未来半年全球股票和商品资产处于周期上行阶段，具有较好的超额收益潜力，并重点推荐顺周期和必需消费行业。报告揭示全球经济正处于信息时代康波下行期，传统股债资产配置优势减弱，无息资产（商品和外汇）表现优于生息资产（股票和债券）。同时构建了全球资产配置模拟组合、月频行业轮动模型和绝对收益ETF组合，实现优异回报表现，为投资者提供系统性的资产配置策略建议 [page::0][page::3][page::6][page::9][page::13][page::17][page::20][page::22]
绝对收益型 ETF 轮动策略
本报告围绕绝对收益型ETF轮动策略，通过自上而下构建大类资产时序动量资产配置和行业主题ETF轮动策略，采用景气度、资金流和拥挤度三维因子提升收益。策略在2015年至今不同目标波动率下回测，最高年化收益达29.58%，夏普比率超过1.1，业绩稳健优于沪深300 [page::0][page::4][page::33][page::64]
基于宏观因子的资产配置策略简介
本报告构建了基于增长、通胀、信用、货币四个宏观因子的资产配置体系，结合动量与估值作为风控手段，并运用风险平价方法调节资产权重，实现国内股票、债券及商品市场的动态配置。HACRO-C1策略自2014年以来在5%目标波动率下回测年化收益率9.10%，夏普比率1.79。报告系统阐述了宏观因子的构建、经济周期分解及因子-资产映射关系，验证了因子在资产配置中的显著有效性，为长期稳健投资提供参考 [page::0][page::2][page::6][page::8][page::9]。
基钦周期的长度会缩短吗？主导市场牛熊的基钦周期的长度演变规律
本报告以小波变换等先进时频分析手段，系统研究了全球主要股票市场基钦周期长度的演变规律。发现成熟市场基钦周期稳定收敛于41-42个月，新兴市场周期波动较大但逐渐趋近成熟市场，中国市场基钦周期略长但有缩短趋势。联合谱估计及合成信号分析进一步验证了基钦周期长度的同步性增强，反映全球经济金融系统的内生周期规律稳定存在且趋于一致 [page::0][page::2][page::4][page::7][page::9][page::11][page::14][page::18][page::21]。
信息技术行业内多因子选股模型研究报告
本报告基于2005年至2012年信息技术行业数据，系统评估了36个选股因子的选股能力。筛选出价值因子（B/P、SR/P、CF/P）、股东因子（户均持股比例）表现最佳的多因子模型，构建的多头组合显著超越基准，年化收益率最高达40.39%，空头组合持续跑输基准。因子稳定性、信息比率和超额收益率均支持模型有效性，展现行业内量化选股优异表现[page::0][page::14][page::15][page::16]。
招商中证 1000 投资价值分析
报告系统分析了中证 1000 指数的结构特征、估值和行业分布，强调其作为分散风险工具的投资价值。招商中证 1000 指数增强基金凭借基本面多因子量化策略和双模型轮动策略，实现了年化超额收益14.11%，稳健跑赢基准指数，且风险指标优于中证 1000。基金精选成长、价值、盈利等因子，回测显示因子有效性显著，且持仓股票显示出高盈利能力、高成长性和低估值特征，为长期投资提供有力支持[page::0][page::9][page::16][page::19][page::21]。
基金业绩持续性的规律与策略构建——采用有效影响因子筛选出持续性较好的绩优基金
本报告基于海外及国内公募基金数据，深入研究了基金业绩的持续性特征及其影响因子。研究发现，基金业绩在半年频率上存在显著的持续性，且持续性受市场风格稳定性显著影响；价值风格、适中选股能力及夏普比率与基金业绩持续性正相关。基于这些有效因子构建的FOF策略组合在回测中表现优于大类基金指数，提供了筛选绩优基金的量化框架与实证支持 [page::0][page::4][page::6][page::14][page::19][page::20][page::22]
高通胀环境下的资产规律变化
报告基于美国1970年以来的数据分析高通胀环境下股债及商品资产的相关性和投资性价比变化，发现高通胀下股债更易正相关，股商易负相关；股票和债券的投资性价比下降，商品特别是能源投资性价比提升。结合周期理论，华泰金工推出HYCLE系列量化轮动策略，利用稳定周期性有效择时配置股债商资产，三种策略均表现出稳健回报和较好夏普比率，适合应对通胀波动和全球经济周期变化 [page::0][page::2][page::3][page::5][page::11][page::13][page::15][page::17][page::19]
中小板 ETF 的双均线策略——ETF 程序化交易之二
本报告针对中小板ETF，基于2009至2012年历史数据，系统评估了双均线策略及其加入量比与止损后的改进效果。结果显示，基础双均线策略年化收益26.78%，最大回撤24.92%；加入量比及止损策略后，年化收益提升至64.72%，最大回撤降至14.38%，且持有一年收益稳定超25%，具备较好保本特性，回撤超过8%时为较优买点。本策略适合程序化量化交易中风险收益平衡考量 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
