本报告基于股指期货的日内与周内效应，设计并验证了三因子隔夜收益增强策略及两类周内效应择时策略，最终构建复合策略显著提升收益表现。复合策略在IF与IC合约上分别实现超49%的年化收益率和超过3的夏普比率，且对交易成本与信号时点敏感性低，策略容量充足。策略表现受市场波动影响显著，2017年低波动年收益下滑，后续市场波动提升有望带来更好表现。[page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14]
本文定义并量化了盈利加速因子，基于标准化EPS同比变化度量季度盈利增速变化，发现盈利加速因子与股票收益正相关且对未来净利润增长具显著预测能力，尤其在大盘股及高增长股票集中表现优异。基于该因子构建的高增长股票组合年化收益高达34%以上，进一步引入小市值及估值剔除因子可增强成长性表现。实证结果支持盈利加速因子作为有效的量化选股工具，提高组合表现和超额收益。[page::0][page::4][page::5][page::13]
本报告基于2010年以来行业基本面和情绪面一致预期因子数据，系统分析其在中国市场行业轮动中的应用。研究发现预期基本面因子（PE/G、一致预期利润同比增速、一致预期ROE）表现优于情绪因子，构建的复合因子行业轮动策略多空头效应对称，年化多空收益超10%。在周期和非周期行业中，利润增速因子G在周期行业中效果尤为显著。情绪因子虽有辅助作用但稳定性较差，添加情绪因子整体策略表现略有下降。报告还对比了分版块和全行业轮动策略表现，提出了最新行业配置组合建议，并提示了模型风险 [page::0][page::4][page::6][page::7][page::12][page::15]。
本报告系统回顾了公募指数增强基金的发展历程、业绩表现及策略特征，基于Brinson模型与净值归因分析，揭示其主要超额收益来源是源自个股选择Alpha，且打新收益贡献显著，行业配置与资产配置效应有限。报告指出，随着市场轮动加剧，指数投资吸引力提升，常用量化因子有效性回升，有利于指数增强策略的持续发展 [page::0][page::6][page::20][page::25][page::28][page::29]。
本报告通过股东户数变动及户均持股变动两个维度，挖掘上市公司持股变动背后的投资者情绪信息。结果表明，户均持股变动指标具有较高的选股有效性，持续提升的持股集中度组合表现优于单期变动，且持股变动在行业敏感性及市场风格（大盘/小盘）上表现出显著差异，为投资者提供了有价值的投资指导意义 [page::1][page::4][page::13][page::16][page::18][page::22]。
本报告基于回归原理，构建债券基金仓位估测模型，结合中债国债、信用债、沪深300及中证转债指数等因子，尝试从净值视角估测债基四类资产仓位并结合持仓数据改进模型。实证显示针对性构造股票仓位因子显著提升权益类仓位估测准确度，但债券类因子优化有限，模型在债券仓位估测上偏差显著，需进一步完善债券因子构建。风险提示包括系统性风险、因子失效与模型误设风险[page::0][page::6][page::8][page::14]。
本报告基于海通多模型量化分析系统，结合GEYR股票债券周期模型、SWARCH宏观周期择时模型及短期拐点技术分析，对2012年6月中国股市趋势进行了系统研判。报告指出当前处于股票投资周期，但短期受货币紧缩影响市场趋弱，6月或将迎来破位下跌。拐点模型提示市场热度触底回升但仍谨慎，建议低仓位操作并关注行业配置，重点推荐水泥、钢铁、房地产和机械行业。整体策略体现了基于经济周期、货币政策和市场技术信号的多维度量化择时框架，为投资者提供操作指引。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]
本报告系统介绍了因子视角下资产配置的两种思路——基于线性变换的“mapping”模式和直接构造因子资产的“Smart Beta”模式，分析了两者的优缺点及适用范围。报告重点阐述了海外成熟权益市场中五类主流Smart Beta因子：市值、价值、低波动、质量和动量，并深入探讨因子暴露纯度与可投资性的权衡问题，展示了基于四因子与六因子组合的风险资产配置回测结果，指出在当前做空机制受限的市场环境下，多因子加权打分体系更为实用 [page::0][page::4][page::6][page::11][page::12]
本报告系统介绍了美国高频交易的市场环境、核心策略及技术基础。通过Flash Crash案例讲解高频交易在市场中的角色，阐述基于市场碎片化的做市策略和基于增量行情的趋势策略。重点说明高速挂单、特殊订单类型合规管理及增量行情在趋势信号提取中的重要作用。技术方面，报告详述了程序优化、硬件加速与地理位置优化等六大技术维度，强调速度和成本控制对策略效益的关键影响，为国内市场相关从业者提供深入参考和借鉴 [page::0][page::3][page::4][page::9][page::10][page::11][page::12].
本报告系统研究行业轮动中的动量、波动率和偏度因子，发现在港股通29个一级行业中动量现象显著，基于开盘与收盘价和最高最低价的波动率因子构造的多因子模型表现优异，结合前期绝对收益率可进一步提升多头组合收益，多因子行业轮动模型年化超额收益可达20%以上，为行业投资策略提供量化依据[page::0][page::4][page::6][page::9][page::11][page::12]。
本报告基于高频数据构建了主买占比、主买强度、净主买占比、净主买强度等主动买入因子，分析了因子在行业轮动策略中的有效性。研究发现，周频双周持有期的因子表现最佳，尤其是全天数据计算的净主买强度因子有效性显著，标准化处理可小幅提升IC但降低多空收益。市值加权因子中空头效应显著，尤其表现稳定，推荐以等权全天净主买强度和市值加权全天主买强度因子构建行业轮动组合。月频因子表现不佳，不建议使用。2015年为因子失效的特殊年份，但之后表现稳定持续有效，提示市场行为变化带来的风险。整体策略能够实现行业轮动，年化超额收益在5%-8%左右，最大回撤处于合理范围[page::0][page::4][page::6][page::14][page::15]
本报告精选2019年《The Journal of Portfolio Management》因子投资专题的十篇研究论文，结合海通量化团队解读，全面总结因子动量、因子组合与另类加权策略、防御性因子择时、多因子Smart Beta权衡、因子投资特征及策略实现等核心内容。报告强调因子时间序列动量的普遍存在及优越性，另类加权策略的因子驱动本质，以及防御性因子择时通过宏观信号降低组合风险。此外，多因子组合优化在收益与交易成本间取得平衡，且基于岭回归的对冲基金复制模型显著优于传统OLS模型，充分展现因子投资策略从理论到实践的多维度应用价值[page::0][page::4][page::6][page::8][page::11][page::16].
本报告以事件驱动策略为核心，系统讨论了业绩基准的选择对事件驱动策略评估的影响，包括宽基指数、相近因子特征组合、时间序列和横截面回归等方法。实证研究表明，沪深300指数样本股调整在2014年前存在显著超额收益，但近年来趋于消失；而高送转预测和潜伏业绩预增事件仍能带来稳健的风险调整超额收益。事件驱动策略与多因子模型结合，能够提升收益预测精度和组合表现，具有重要的投资指导意义[page::0][page::4][page::5][page::8][page::9][page::11][page::12]。
本报告围绕广发基金田文舟管理的广发龙头优选基金，详细分析其2019年以来的逆向投资策略，强调“七成底仓三成弹性”的行业配置思路和基于四大维度的个股精选标准。产品表现稳健，年化收益17.80%，风险控制较好，尤其在弱市表现防御能力突出。基金经理坚守大盘质量风格，偏好增长稳定的消费品及周期成长板块，逆向加仓业绩底部优质标的，提升投资确定性，为长期持有白马龙头策略的代表。[page::0][page::4][page::14]
报告基于2011年以来行业历史基本面因子和价格数据，系统研究其在行业轮动中的指导价值。重点推荐衍生ROE(TTM)、ROE(单季)、ROE增速三个因子，因其与行业收益相关性高且具较强多空区分能力。技术因子动量因子虽表现弱于基本面因子，但对复合因子有边际提升。周期板块因子表现更佳且稳定，非周期板块配置难度较大。结合三个预期因子、一个衍生历史因子和一个动量因子构建复合因子，IC加权策略年化超额收益达12.45%，相对于Wind全A指数超额收益达10.48%，复合因子策略风险调整表现良好，回撤有限，策略整体稳健且具备较好的市场适应性和收益弹性[page::0][page::4][page::6][page::7][page::12][page::14][page::15].
本报告系统总结了2016年中国50ETF期权市场的成交及持仓情况、波动率走势、Buy-Write策略表现以及套利机会，显示期权成交和持仓显著增长，波动率指数与市场呈明显反向关系，Buy-Write策略实现超额收益且波动缩小促其表现提升。报告还回顾了2016年重要市场制度改革，并展望2017年商品期权挂牌、组合保证金制度及新产品推出将推动市场活力[page::0][page::3][page::5][page::6][page::7][page::8]
本报告基于多因子组合，系统比较了等权、市值加权、方差倒数加权及因子相关加权的多种方式，评估了收益表现、换手率和资金容量互相权衡的影响。结果显示，连续倾斜的因子相关加权方法收益最佳，年化收益近50%，但换手率和资金容量均较低。通过设定资金容量下限，可提升策略容量但收益有所下降，且各加权方式表现相对稳定。研究亦在中证800成分股中验证了上述结论。策略风险主要来自因子有效性变化及统计规律失效 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::8][page::9][page::11][page::12]。
本报告构建了基于经济基本面模型的长期资产收益率预测体系，涵盖股票、债券及另类资产，结合产出增长率和通胀率等经济变量，预测至2050年的资产收益表现。通过均值-方差、跟踪误差优化及Black-Litterman模型，提出战略资产配置方案。结果显示，新兴市场和另类资产在未来配置中地位提升，且加入另类资产能有效改善组合风险收益特征，提升投资组合的夏普比率和信息比率 [page::0][page::4][page::15][page::16]
本报告基于海通证券研究所开发的MM-DCC多元波动率预测模型，结合市场和宏观经济数据，预测了2011年12月A股市场波动率及其结构。结果显示混频信息和CPI显著影响市场波动率，模型优于传统预测方法；市场系统性风险占比提升，个股风险占比下降，提示需重点关注系统性风险与机会 [page::0][page::1]。
本文基于分析师覆盖度和公司基本面相关性定义行业龙头股，发现龙头股预期EPS变动对其自身及无分析师覆盖股票收益具有显著预测能力，市场存在明显龙头股效应。构造调整后的预期EPS变动因子，提升多因子模型预测精度，月胜率达到76%，因子有效性及收益预测模型均显著增强[page::0][page::4][page::7][page::8][page::9][page::10]。
