基于 Dual-Thrust 模型的 CTA 策略 9月份效果跟踪
本报告系统阐述了 Dual-Thrust 模型的构建原理和参数设置，基于2020年9月个别金融期货品种的1分钟数据回测，测算了该策略在IF、IH、IC品种上的收益及风险表现，结果显示策略整体盈利且存在一定回撤风险，表明Dual-Thrust模型在金融期货领域具备有效的趋势跟踪能力，但短期效应波动仍需关注 [page::0][page::1][page::2]。
金融研报AI分析
从重要股东增减持看后市
本报告基于自2009年以来上市公司重要股东的净增持数据，分析发现重要股东增减持行为与沪深300指数走势存在明显相关性，特别在市场拐点阶段表现突出。定义了“重要股东净增持强度”指标，该指标能够较好地提前或同步反映市场趋势拐点，当前指标维持中上水平，整体对后市持乐观态度。[page::0][page::1][page::2]
宽基域下的因子表现与运用探究之上证50指数篇 ——多因子分域研究系列（六）
本报告针对上证50指数成分股，采用15个维度共30个有效因子，深入测算分析因子在波动率、流动性、估值、成长、盈利质量等维度的表现，并基于筛选出的6个优质因子（营业收入增长率、EPS增长率、ROE、现金营业收入比率、经营活动现金流量净额增长率、固定资产周转率）构建Smart Beta策略。策略采用直接排序、直接加权、调整排序及调整加权四种加权方式，对比基准指数均获得显著超额收益，且调整法普遍表现优异，EPS增长率因子表现最佳，累计收益远超上证50指数，展现因子分域研究在宽基指数中的应用价值和投资潜力 [page::0][page::5][page::29][page::37][page::38]
基于 Dual-Thrust 模型的 CTA 策略 11月份效果跟踪
本报告基于Dual-Thrust模型构建期货市场CTA策略，详细介绍了模型原理和参数设置，通过2020年11月回测数据评估策略效果。回测显示11月在金融期货品种IH、IF表现较好，IC表现不佳，风险提示策略基于历史数据，未来有效性不保证[page::0][page::1][page::2]。
期权对标的市场的组合择时策略
本报告基于期权市场成交PCR、持仓PCR及波动率SKEW三个指标构建组合择时策略，通过统计分析和参数优化确定三大子策略的开仓和平仓逻辑。成交PCR反转逻辑强，持仓PCR趋势结合反转，SKEW指标则反应市场情绪波动。各子策略回测年化收益分别约为14%、11%、10%，组合策略年化收益达17%，夏普比率0.8，组合策略展现出高稳定性及良好互补性，且有效捕捉市场关键转折，尤其适用于50ETF标的，研究强调做空信号重要但在当前市场做空受限，单多头策略收益略减但赔率提升[page::0][page::3][page::8][page::18][page::22][page::26][page::27]
量化市场研判
本报告基于宏观经济PMI与PPI指标构建趋势判断因子，实证历史数据显示具有较强的月度市场走势预测能力。同时，报告精选和评估了多种基本面量化因子及其组合，分析了各指标在选股中的效用和回归权重，揭示多因子模型的广度灵活性与实用价值，为投资者提供有效的量化选股工具和市场短期走势判断视角[page::0][page::2][page::3][page::9]。
可转债估值与性质
本报告采用蒙特卡洛及莱维蒙特卡洛模型对中国市场多个可转债进行理论估值分析，结合传统溢价率法全面评估转债投资价值。通过深入解析转债的股性和债性指标、触发赎回概率及潜在年化收益，报告展示了各转债个券不同的风险收益特征和投资比较优势，为投资者提供科学的估值及风险管理工具 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7].
基于日历效应的基金投资策略研究 ——在 A 股ETF 及主动型基金中的应用
本报告基于A股主要指数及行业的日历效应，构建了行业ETF及主动股票型基金的轮动与配置策略。纯日历效应下行业ETF策略年化收益达18.48%，结合动量调整的混合策略进一步提升至20.99%，超越基准超额年化收益11.41%。主动型基金策略以8月份为关键持有期，年化收益达12.58%，超额收益显著，且夏普比率和信息比率均优于基准，为基金投资提供了系统量化依据和实践指导[page::0][page::7][page::8][page::13][page::16][page::19]
PMI 因子制造业行业轮动
本报告基于制造业PMI分项指数构建行业轮动因子，通过合成新的行业PMI方向指标，实证分析显示该策略在2008-2012年间，单向行业轮动累计收益57.56%，胜率达75.93%，远超同期沪深300指数表现。进一步采用股指期货对冲系统性风险，策略累计收益达到216.61%，最大回撤仅4.61%，表现稳健且投资性价比优异，验证了PMI因子在制造业行业轮动中的有效性和应用潜力 [page::0][page::1][page::8][page::9]
多因子量化选股系列之六——遗传规划的研究与应用
本报告基于遗传规划算法，挖掘和合成多因子量价指标，构建中证500指数增强策略。报告扩充时序函数集，以IC均值为适应度，训练得出15个有效遗传规划因子，合成因子表现优异，年化收益达17.84%，搭建指数增强模型，回测显示超额年化收益6.06%，夏普比率和Calmar比率均良好，验证了遗传规划在量化因子挖掘的有效性，为因子投资提供新思路[page::0][page::6][page::20][page::23][page::22]。
可转债估值与性质
本报告基于量化模型与蒙特卡洛模拟技术对市场可转债进行估值，分析当前转债市场估值合理性，通过指标和模型测算转债溢价及股性、债性特征，推荐具备投资价值个券，为投资决策提供科学依据 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5].
业内多因子选股模型构建之化工行业
本报告针对化工行业构建了包含盈利、市值、估值、交投、成长等12个关键因子的多因子选股模型。实证结果显示，排名靠前的10只股票组合累计收益超1580%，月度胜率72.3%，显著跑赢行业指数，尤其在2007年和2009年表现突出。报告深入分析了各因子信息系数、收益和胜率，验证多因子模型的有效性，为化工行业量化投资提供了系统方法论支持。[page::0][page::5][page::10][page::11]
支持向量机在股票择时中的应用——基于沪深300指数
本报告采用支持向量机方法对沪深300指数进行周度择时，选取12个关键特征，构建单向做多及双向多空策略。2020年测试期间，双向多空策略累计收益达17.51%，超越同期沪深300指数12.02%，最大回撤显著降低，策略表现稳健。模型对大幅下跌的预测准确性达较高水平，且未来择时预测显示卖出信号，提示风险控制的重要性[page::0][page::1][page::2][page::3]。
金融工程年度策略报告：市场趋势研判及相关投资策略
报告通过风险溢价、流动性风险、资金流向及市场情绪等多维量化指标综合分析，指出A股市场已处于重要底部区域，短期仍处空头区间但存在反弹潜力。欧美市场则呈结构性牛市特征。基于此，提出2013年上半年市场大概率宽幅震荡，波动区间1800~2250点，政策超预期时高点可达2450点。附带详尽多因子选股及行业Alpha策略实证，2012年多因子打分法策略累计超额收益5.74%，行业Alpha策略超额收益12.42%，以及情绪指数择时策略显示15.30%收益，充分体现量化因子在投资组合中的有效性和稳定性。[page::0][page::1][page::5][page::10][page::12][page::14][page::16]
可转债估值与性质
本报告基于蒙特卡洛模拟方法，结合传统溢价率估值，系统分析了中国市场可转债的估值水平与性质。数据显示，目前转债整体存在一定程度的高估，平均理论估值溢价率约2.5%-5.9%，转债价格与正股价格弹性显著，股性与债性指标表现分化。报告还通过投资优势象限图评估各转债的相对投资价值，为投资者提供了科学的转债估值参考及风险提示 [page::0][page::1][page::2][page::6].
个股资金流入策略
本报告通过资金流入数据构建个股选股组合，以单位流通市值资金净流入作为核心筛选标准，选出30只个股并持有一个月。2013年至2014年4月策略累计收益达111.92%，显著超过同期沪深300指数，实现超额收益120.1%。最新月份组合实现0.13%收益，较沪深300同期下降1.15%实现了1.28%的超额收益，个股表现差异显著，正邦科技涨幅达12.1%，新华都跌幅6.92%。该策略充分验证资金流入对个股价格推动作用，具备较强的实证支持和投资价值 [page::0][page::1][page::2][page::3]
2024 年中期策略之量化选股
2024年上半年量化基金市场规模略降至2660亿，主动型基金规模降幅最大，收益表现不及指数型和对冲型基金。报告利用国证风格指数，通过收益数据方法，发现价值风格、大盘价值风格优于成长和小盘风格。中证500和中证1000指数增强策略均实现显著超额收益，尤其价值相关估值因子贡献突出。政策利好红利股、宏观环境不确定及长期资金导入助推价值风格布局，建议下半年继续配置价值风格资产 [page::0][page::3][page::15][page::23][page::25]。
支持向量机在股票择时中的应用——基于沪深300指数
本报告运用支持向量机模型对沪深300指数进行周度择时，筛选12个关键指标，实现单向做多与双向多空策略显著超越基准指数。双向多空策略累计收益81.33%，最大回撤11.10%，表现优于指数。模型对大跌预测准确率高达100%，对上涨预测能力较弱。报告展示了策略自2020年以来和整体运行期（2018-2021）的优异表现，且最新预测显示未来一周建议卖出，体现模型动态适应市场风险管理能力 [page::0][page::1][page::2][page::3].
全球主要股指波动率与市场走势研究——基于EGARCH模型的实证分析
本报告基于AR(4)-EGARCH(1,1)模型，系统分析了全球主要股指包括欧美、亚洲及新兴市场的波动率与指数走势的关系，揭示资本市场波动率高峰对应市场拐点的规律。重点指出上证综指上涨伴随显著不稳定性，波动率达到0.02以上是熊转牛的必要条件，当前A股波动率不足，暂未出现大规模牛市拐点，研究为市场趋势研判提供理论依据与实证支持[page::0][page::8][page::24][page::27]。
基于 Dual-Thrust 模型的 CTA 策略 7月份效果跟踪
本报告围绕Dual-Thrust模型构建的CTA期货策略，详细阐述其原理与构建步骤，重点跟踪了2020年7月该策略在IF、IH、IC金融期货品种上的表现。7月份策略回测表现优异，IF、IH两品种分别实现14.37%和13.24%的收益率，最大回撤均不足2%，显示策略在金融期货市场中具备显著盈利能力和较低风险。[page::0][page::1][page::2]
