本报告基于沪深 300 期权计算的历史波动率与 VIX 指数，研究了市场波动率对股票风格及行业因子未来收益的预测能力。结果显示，市场因子月度波动率与下期收益显著负相关，大部分风格因子收益与波动率负相关，同时行业间相关性分布均衡。VIX 指数与因子收益存在一定相关性，且以VIX与63日均线构建的市场风险状态划分，表明风险下行时市场因子表现优异，行业及风格因子收益表现分化，为量化择时提供了有效参考 [page::0][page::6][page::13][page::22]。
本文基于机器学习分类模型（包括逻辑回归、支持向量机、随机森林、集成分类器和人工神经网络）预测股票型和偏股型基金未来收益为正的概率，作为FOF基金组合的选股信号。研究结合了基金净值基特征、多维另类数据、CNE7因子暴露度和基金规模等72个特征变量。结果显示模型输出的预测概率与基金下季度收益率显著正相关，其中人工神经网络表现最佳，能学习到动量效应并实现一定超额收益。尽管如此，除人工神经网络外其它模型的超额收益不显著，动量策略仍具备较强竞争力。去除动量因子后，人工神经网络预测能力和超额收益大幅下降，进一步验证动量效应是基金投资的有效信号。后续研究建议通过特征降维和深度学习模型提升绩效 [page::0][page::3][page::11][page::24][page::31][page::34]
本报告基于全球及国内宏观因子构建资产因子体系，评估全球增长反弹和国内金融条件宽松态势，结合改进版普林格周期模型确认经济处于阶段六，建议重点配置债券，警惕黄金调整风险。风险平价模型展现稳健收益，久期择时策略推荐长久期债券持仓，股票市场因业绩超预期因子低于历史均值，精选结构性机会。本报告为投资配置提供多维度量化指导，兼顾股债商品多资产平衡 [page::0][page::3][page::6][page::10][page::11][page::12][page::16][page::17]
本报告介绍了基于openFE框架的基本面因子挖掘方法，通过对三大财务报表数据进行结构化排列组合，构建出约70万个合成因子，并采用两步筛选法选出表现优异的因子。实证显示动量、市值和行业因子最为重要，估值及成长因子表现较好，质量因子表现一般。基于精选因子构建的月频LGBM选股模型，在回测区间实现年化超额收益21%，夏普比率1.19，且策略在中证500和中证1000指数成分股中表现优异[page::0][page::3][page::6][page::8][page::11].
报告系统地研究了基于普林格周期和宏观变量的两类行业轮动建模方法，分别采用经济周期占优行业配置和宏观变量回归（及分类）模型进行行业预期收益预测。普林格周期方法在2023年样本外实现了11.3%的超额收益，而基于宏观变量回归模型通过逐步回归筛选变量，构建行业超额收益率预期因子，多头年化超额达到14.11%；分类模型采用逻辑回归+L1惩罚实现变量选择，多头年化超额收益13.53%。参数敏感度分析确定了最佳模型参数，回测显示稳定收益和较好风险控制能力。两种建模体系均在A股市场验证，实现行业轮动与配置优化的有力支持 [page::0][page::3][page::4][page::7][page::9][page::19][page::20][page::24]
本报告围绕SIR传染病模型展开，介绍SI、SIS及SIR三类经典传染病模型，通过模型的微分方程描述了感染、康复及移除过程，并结合具体参数进行了疫情传播的模拟预测。实证部分指出传染人数将在21天峰值后下降，较好地展示了疫情传播趋势。报告还警示模型参数估计及过拟合风险，强调模型作为疫情预测的辅助工具的局限性[page::0][page::6][page::12][page::19][page::21]。
本报告深入分析钢铁行业基本面和产业链结构，基于钢铁价格与利润价差构建量化择时策略，验证其对普钢和钢铁板块有效性，提出年化收益高于大盘表现的结论。重点指出钢价对行业ROE的高度相关性及下游房地产、基建投资对钢铁需求影响。[page::0][page::11][page::19][page::22][page::25]
报告总结了首批养老目标基金五周年的市场发展情况和收益表现，指出养老FOF数量从14只扩容至247只，规模增长至814亿元，整体收益稳健但存在业绩和规模分化，目标风险策略表现优于目标日期策略。未来养老FOF可通过丰富产品线、借鉴海外经验和加强投资者教育提升发展潜力，且行业头部基金公司规模占比超过六成 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::7]。
本报告系统回顾了沪深300、中证500、上证180和上证50等四大重要指数的成分股调整事件效应，发现纳入效应存在不同程度的正超额收益，而剔除效应则普遍显著为负，且影响持续时间较长。通过20次定期调整样本测算发现，其多空组合收益在不同指数和时间段表现不一，2020年12月上证50调整多空组合收益达10%以上。报告还基于指数编制规则预测了2021年6月的成分股调整名单，供投资者参考 [page::0][page::3][page::7]
本文系统研究了A股市场羊群效应，从机构抱团、政策影响、分析师推荐等多角度分析市场羊群成因，梳理CSSD、CSAD、beta集中度、LSV及行业动量增强五大量化模型。基于行业动量增强模型构建了行业动量策略，发现A股行业动量主要集中于短周期且弱羊群行业动量更强。进一步通过构建三类基于行业与个股小板块的alpha因子挖掘个股层面羊群效应增益，因子2表现最佳，月频IC均值达0.071，年化IR2.59，超额alpha约12.86%。该研究为A股股票量化选股提供了创新视角和有效因子构建方法 [page::0][page::6][page::9][page::14][page::18]
本报告系统梳理了2024年生效的《碳排放权交易管理暂行条例》及其对碳市场规范发展、交易机制丰富和数据质量管理的深化影响，基于自主测算模型，深入分析A股上市公司碳排放现状与行业差异，揭示碳排放披露率低且存在与国际标准的差距，重点行业碳排放量和同比变化趋势也被详细解读，为投资者理解碳资产风险与机遇提供了量化分析与政策视角[page::0][page::2][page::8][page::14][page::15][page::16]
本报告系统详尽地解读风险平价资产配置模型，涵盖其理论基础、发展历程、国内外应用及实证分析。通过对波动率计算频率与时长、权重求解方法的比较，揭示风险贡献的均衡对资产权重分配的影响，并强调嵌套风险平价对多资产类别配置的优势。实证结果表明，风险平价组合在多种经济环境下表现稳健，具备良好的风险调整收益能力，可有效对冲宏观风险，且与宏观对冲基金存在内在联系 [page::0][page::3][page::9][page::11][page::14][page::21][page::22]
报告跟踪全球宏观因子和资产因子表现，指出全球增长短期回升、金融条件持续趋缓，油供给收紧放缓。系统构建风险平价和普林格周期等多策略，实现债券、黄金及股票精选配置建议。中美债久期择时策略表现优异，股市基于业绩超预期择时精准，策略年化收益和夏普率均较稳健，为2024年资产配置提供明确方向。[page::0][page::3][page::6][page::10][page::12][page::15][page::16]
本报告基于行业指数及成分股量价数据，构建了6类拥挤度指标，通过相关性分析、多头回测及复合历史趋势测试筛选出有效拥挤指标。融合景气度与拥挤度，构建复合行业轮动策略，利用拥挤度信号规避高景气拥挤行业下跌风险，实现组合超额收益及回撤优化，验证了拥挤度指标在规避行业下行风险中的有效性[page::0][page::12][page::19][page::21]
本报告基于A股自下而上财务分析、行业基本面量化对比与多因子量化选股策略，预判2020Q2开始上市公司盈利能力拐点，推荐战略配置电子、医药、食品饮料、建材行业。通过陆股通资金流构建“净流入占比”因子实现指数增强，年化超额收益达8.69%。分析师预期修正因子及超预期幅度因子表现优异，组合年化超额收益最高达16.3%。结合机器学习XGBOOST算法，构建中证500指数增强模型，年化超额收益达10%。质量因子及质量+估值复合因子表现稳定，提升收益率与信息比率，为后续量化投资提供有力支持。[page::0][page::1][page::15][page::16][page::19][page::25][page::31][page::38]
本报告深入研究了LSTM深度学习模型在股指期货开盘价和收盘价涨跌趋势预测中的应用，实证证实其对开盘价预测准确率达80%，收盘价55%。基于此构建了交易策略，回测显示在沪深300、中证500及上证50股指期货中策略收益分别达到10.12%、10.68%和8.33%，明显优于同期股票表现。报告强调了模型训练细节、数据预处理及风险提示，为股指期货交易策略提供量化支持与实践指引 [page::0][page::5][page::6][page::8][page::9][page::10]
本报告系统分析了建材行业中水泥制造和玻璃制造两个子行业的基本面特征及其与价格的高相关性，构建基于水泥价格及玻璃成本价差的行业多空择时策略，历史回测显示年化收益分别达13.69%和15.04%，为行业投资提供量化择时工具与决策参考[page::0][page::33]。
本报告围绕2018年初全球股市急跌、中美经济基本面、通胀预期和美联储加息节奏的动态关系展开，结合多因子风险预算模型和投资时钟框架，深入分析美国经济数据、美元指数和长债利率反向走势及黄金避险特性未显现的原因，重点指出当前美国经济复苏有限、通胀驱动力核心在油价、农产品和猪肉价格，预测短期黄金将呈V型反转、原油持续震荡上行，强调市场情绪和周期转折点对资产价格的驱动作用，提出在核心通胀尚未达标情况下，估值回调主要系风险偏好变化，为全球资产配置提供量化基础的动态调整参考[page::0][page::3][page::6][page::8][page::10][page::13][page::14]。
本报告系统分析光伏行业的发展现状与产业链结构，利用300多个因子检验筛选出6个关键因子构建光伏行业指数增强策略。策略自2018年起实现绝对收益648%，年化57.69%，超额收益率313.52%，夏普比率达到1.27，表现优异。报告强调光伏行业的高成长性与估值优势，以及因子在行业内比市场表现更优的特点，为基于基本面量化选股提供了实操框架与有效投资路径 [page::0][page::2][page::6][page::11][page::13]
本报告构建了本地化RAG系统，融合大型语言模型与数亿条财经新闻，实现市场择时、行业轮动及组合策略。通过高效的文本检索、向量数据库存储及大模型生成，模型在上证综指多空择时、行业轮动和复合策略上均展现出超越基准的优异表现，mixtral模型年化Alpha最高达13.49%，行业轮动复合策略达到16.20%年化收益，最大回撤显著降低，体现了LLM在量化投资中的强大应用价值[page::0][page::17][page::18][page::20][page::22][page::23]
