本文通过HP滤波与傅里叶变换两步法，提取制造业PMI同比、PPI、库存、利润、货币和信贷六维经济数据的中周期核心周期（多为3-4年，信贷周期约7年），基于周期状态划分构建顺周期与投资时钟量化策略，覆盖股票择时、风格轮动、债券择时及股债配置，策略在2011年以来回测表现优异，年化收益普遍跑赢基准，且策略观点稳健一致，库存及增长通胀周期表现最佳。研究为基于经济中周期的大类资产配置决策提供理论与实证支持 [page::0][page::4][page::14][page::21][page::32][page::36]
本报告系统跟踪招商证券量化研究团队基于秩鼎ESG评分体系构建的沪深300、中证500和中证1000三大股票池ESG选股策略体系的表现。重点分析了正面筛选、负面剔除、行业增强、Smart Beta及基本面整合等策略，验证ESG评分通过提升盈利现金流、降低特质及系统性风险、降低资本成本三条路径对股票估值产生正向影响。2023年10月，各策略均实现显著超额收益，1000ESG Smart Beta策略表现最佳，相对基准超额收益达1.02%。报告强调ESG投资作为价值投资的重要途径，具备中长期超额收益潜力[page::0][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7]。
本文基于Jurado等经济不确定性指数，系统研究了不确定性β对股票未来收益的预测能力。结果显示，不确定性β与未来股票收益呈显著负相关，投资低不确定性β股票能获得约6%的年化超额回报。该因子在控制多因子后依旧显著，且不确定性溢价在经济衰退和高不确定性时期更高，且该因子同样适用于股票投资组合层面，具有较强的普适性和时变特征 [page::0][page::4][page::5][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11]
报告基于量化择时模型和市场情绪指标，分析内外部流动性边际放松与海外风险偏好的修复推动A股市场回暖。当前A股整体估值处历史低位，权益资产未来三年复合预期收益约10%。风格轮动策略建议超配成长和小盘价值，短期宜维持标配权益，动态跟踪盈利预期、流动性与风险偏好变化。量化择时策略回测展示显著正收益与适度风险水平，支持积极但审慎的投资态度[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
本文通过分析基金的上行捕获率与下行捕获率，探讨基金在不同市场环境下获取超额收益的持续能力，构建Skill指标（上行捕获率减下行捕获率）有效识别市场适应性强的基金，并揭示捕获率对基金未来资金流的显著影响，为基金投资者提供基于捕获率的择时和资产配置视角 [page::0][page::2][page::9][page::12]。
本报告系统介绍了TMT产业细分赛道的轮动策略，基于宏观数据、行业景气度及技术指标构建事件驱动量化信号，筛选有效指标后进行组合权重动态调仓，实现细分赛道轮动，显著超越等权基准组合表现，最大回撤和夏普比率均显著优化，为TMT行业配置提供稳健的量化轮动思路与策略框架[page::37][page::28][page::29]
2021年公募量化基金规模及数量持续增长，主动量化、指数增强及对冲型基金表现整体向好，主动量化基金三年年化收益达26.63%，指数增强基金普遍实现正超额收益，对冲基金相对稳定实现绝对收益。公募量化基金迎来业绩回暖，未来选股机会增多，赛道量化产品兴起，打新收益下降促使Alpha竞争加剧[page::0][page::3][page::6][page::10][page::15][page::18]。
本报告详细分析了光大保德信基金经理魏晓雪的投资风格和代表产品“光大新增长”的业绩表现。其投资框架注重中观行业配置，精选行业龙头和基本面变好估值低的个股，长期持股，仓位中高，行业覆盖28个板块且配置均衡。基金表现突出，任职以来超额收益191%，长期业绩稳健，最大回撤控制合理，适合长期持有。消费、科技和中游制造板块为主要收益来源，基金选股能力强，行业配置贡献显著，重仓股显著超越行业和大盘收益。[page::0][page::2][page::4][page::5][page::7]
本报告以定量模型对A股市场的趋势与风格进行观察。二季度市场显著回升，成长与消费板块表现优异，市场分化加剧。择时模型指出整体估值不高但分化明显，流动性及风险偏好评分偏低，短期仍维持震荡观点。风格上，大小盘配置建议均衡，行业推荐超配金融与消费板块。策略回测显示中长期择时和风格轮动均有较好表现，三年复合收益预期显著为正，权益资产具备配置价值[page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::7]。
本报告深度解析了前海开源基金经理邱杰及其管理的“前海开源再融资主题精选”基金，结合基金规模、资产配置、持仓集中度、换手率等指标详述基金风格，重点突出其价值成长投资策略及穿越牛熊的超额收益能力。基金持续跑赢沪深300且风控出色，逆境胜率高，行业配置以消费、TMT为核心，重仓股贡献业绩显著，彰显基金显著的选股和行业配置能力，为价值成长型投资提供参考 [page::0][page::7][page::8][page::12][page::14]。
本报告围绕沪深300指数的波动率预测效果评价，重点讨论了波动率作为隐藏变量带来的特殊性及损失函数选择问题。采用已实现波动率作为真实波动率的代表，比较了历史标准差、GARCH及含突变点GARCH三类模型的预测效果。通过引入稳健损失函数QL和MSE，以及Diebold-Mariano检验，解决了传统F检验方法不适用的问题，结果显示：选择QL损失函数时20日历史标准差效果最佳，选择MSE时GARCH模型表现优异。[page::0][page::2][page::4][page::9][page::12][page::13]
本报告主要探讨将基本面信息融入机器学习量价因子以改进因子表现。通过剔除行业、市值、Beta风险因子调整学习目标收益率，结合Alpha158数据和多频率量价信息，构建综合因子显著提升多头收益率并降低换手率。基于综合因子构建沪深300、中证500和中证1000周频指数增强策略，策略年化超额收益率显著，信息比率均超4，最大回撤较低，体现了基本面信息对机器学习因子的有效改善和策略稳定性提升 [page::0][page::4][page::6][page::11][page::18].
本报告基于中证1000小盘股池，系统验证了经典及增强PB-ROE策略与营收相似补涨策略的有效性。增强PB-ROE策略在2015-2023年区间年化收益达25.79%，营收相似补涨策略在2019-2023年区间年化收益达33.53%，均显著超额收益且风险控制良好，展示了主动投资结合量化因子的投资潜力[page::0][page::10][page::9]
本报告通过量化配置模型设计股债轮动、多资产灵活配置和多资产趋势跟踪三类投资组合，分别对应保守、稳健、积极不同风险偏好。2019年组合表现整体优于基准，股债轮动积极组合收益最高达19.23%。展望10月，量化择时模型对权益、债券及黄金资产观点均以中性为主。各组合策略配置信息及收益波动表现通过系列图表详述，提供多资产定量配置的实证跟踪和动态调整指导 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
本报告基于秩鼎ESG评分体系，构建并持续跟踪了沪深300、中证500和中证1000三大股票池的多维度ESG量化选股策略体系。策略涵盖正面筛选、负面剔除、行业增强、SmartBeta和基本面整合等方法，三大代表策略在2023年2月均实现显著超额收益，分别为2.70%、1.77%和1.82%。研究通过盈利现金流、风险及资本成本三条传导路径，验证了ESG评分对股票估值的正向影响。整体策略表现出良好的风险调整收益和稳健的选股能力，显示ESG因子在A股市场具备持续的Alpha挖掘潜力。[page::0][page::2][page::4][page::5][page::6]
报告从成长价值和大小盘两大维度定量观察当前A股市场风格配置，结合估值差异、成交占比及宏观流动性数据，提出价值和小盘板块具备配置优势。基于量化择时模型，预计A股未来三年复合年化收益约10%，建议中长期超配小盘价值风格；短期维度建议均衡配置成长、价值及大小盘风格。文中多幅图表展现了风格轮动模型表现、盈利走势以及择时模型收益，有效辅助投资决策。[page::0][page::1][page::3][page::5]
本报告基于公募基金经理行业轮动能力，构建多维度行业轮动策略。针对持仓数据不完整和披露滞后两大缺点，采用基于证监会行业分布约束的持仓补全法提升行业测算精准度，并筛选具备行业轮动能力的基金池。回测显示，基金池构建的季频策略年化收益达12.85%，超额收益显著，结合基金净值和Lasso模型优化后，月频策略年化收益提升至14.11%，回撤及波动更优，收益风险指标明显提升，表现优于行业等权与中证800指数 [page::0][page::3][page::7][page::13][page::15][page::18]
本报告系统回顾了A股历史上五次机构抱团及其瓦解期的市场表现，重点分析了抱团瓦解期板块收益分化、风格因子表现及公募基金配置变化。研究发现瓦解期抱团板块普遍跑输大盘，高贝塔和高营收能力个股在该阶段表现更佳，主动基金经理虽减仓抱团板块但高集中度基金仍承担较大亏损，投资者对高集中度基金减持幅度有限。报告最后推荐了符合低估值、高营收、高弹性标准的ETF产品组合，为基金投资者提供配置方案 [page::0][page::3][page::4][page::7][page::8][page::10][page::13][page::15][page::17]
本报告系统比较了科创板50指数与创业板50指数在编制方案、代表性、行业与市值分布、基本面及风险收益特征等方面的差异。科创板50指数在成分股上市时间及权重控制等方面更为严格，呈现小市值和更强研发投入的科技属性风格。创业板50指数在市值、收入及现金流等代表性指标上占优，近阶段盈利及成长能力表现优异。估值方面，科创板指数历史估值较低，预期估值则相反。整体收益风险比较显示，创业板50指数收益率、夏普比率明显优于科创板50指数，风险有所控制。报告为投资者理解两指数特性及差异提供重要参考 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14]
报告提出基于周频、日频和15分钟混合频率量价数据构建综合量价机器学习因子，创新采用残差增量学习和特征提升方法，显著提升因子表现。综合因子周频RankIC达13.15%，年化多头超额收益38.01%。构建沪深300、中证500、中证1000指数增强策略在多档换手率约束下均取得优异超额收益和信息比率，风险主要集中在小市值股票暴跌带来的尾部风险。[page::0][page::4][page::7][page::10][page::11][page::13][page::14][page::18]
