从基金持仓行为到股票关联网络
本报告基于基金共同持仓行为构建股票关联网络，提出关联网络牵引因子Traction20d以刻画股票涨跌间的牵引关系。实证结果显示，该因子在2013-2021年的回测中表现稳健，年化收益17.1%，年化IR 2.6，最大回撤6.06%，因子与常见因子相关性低，且在不同选股域均表现稳定，验证了基金共同持仓行为是股票关联性的主要来源，为多因子投资提供新的视角[page::0][page::8][page::9]。
金融研报AI分析
从涨跌停外溢行为到股票关联网络
本报告通过构建基于涨跌停情绪外溢的股票关联网络，提出了股票关联网络牵引因子Traction_LUD，并设计合成因子Traction_comb，展示其在A股市场中的显著择时能力与稳定的收益表现，具有较高的指标有效性和应用价值，为指数增强策略提供量化支持。[page::0][page::5][page::10]
红利增强 Plus 组合构建：价值优选续篇
本报告在价值Plus组合基础上，构建了红利Plus组合，通过构建优质低估池并结合高分红股票筛选出优质红利池，采用预期股息率与长端动量因子进行等权合成，优选50只股票。该组合历史年化收益19.47％，超额中证红利7.44％，表现优异且波动较低，且全年均实现正超额收益，适合追求价值及红利结合的投资策略 [page::0][page::2][page::6][page::7]
订单流系列：撤单行为规律初探
本文基于A股逐笔委托数据，系统研究撤单行为的市场微观结构特征，发现撤单率与流动性高度相关，并基于撤单的不同类型构建了三小将_TRI因子，通过早盘集合竞价阶段撤单数据筛选而成，多空收益显著提升至37.5%。同时引入毒流动性_TOX因子，利用高频撤单比例识别机构“有毒流动性”，两因子合成后有效提升盈利能力和稳定性。因子在不同市值和流动性风格下表现差异明显，提供了新的量化因子挖掘思路[page::0][page::2][page::8][page::12]。
机构资金行为画像（2023 年 3 月 19 日）
本报告通过对北上资金近一月的资金流向进行细致拆解，揭示外资银行和券商在行业、风格及指数配置上的分歧，尤其在大消费板块表现明显。同时，北上资金整体呈现小幅净流出，近一周有所回暖。报告还重点分析了知情交易者的流向异动，显示其情绪近期趋于谨慎，为市场提供择时参考 [page::0][page::2][page::4][page::5]。
行业泡沫膨胀与破裂的识别：以拥挤之名
本报告围绕行业泡沫膨胀与破裂的识别展开研究，系统测试了多项拥挤度代理变量在A股的适用性，发现传统的资产集中度和相对价值指标不适合A股高频行业轮动特性。研究选取配对相关性和换手率作为核心拥挤度指标，通过象限切分模型有效识别泡沫膨胀和破裂阶段，剔除拥挤行业后可提升行业轮动模型收益2个百分点，结合动量因子构建的量化策略年化收益率达到18.8%，最大回撤42.9%[page::0][page::3][page::14][page::15][page::16][page::17]。
券商金股的六维评价体系
本报告构建券商金股六大评价维度（收益水平、收益波动比、行业选择能力、个股超额能力、黑马能力、白马能力），系统分析30家券商金股组合表现，重点对券商K、券商Z、券商X三家绩优券商展开定量对比，并结合细分行业案例深度剖析其优质金股的结构与收益贡献。结果显示，券商金股整体热度持续升温，行业覆盖全面，且热门赛道权重较高。券商K在行业选择与个股超额能力上尤为突出，而券商Z和券商X则分别在白马和黑马能力上表现优异。重点行业金股如化工、采掘、医药生物等个股累计收益显著，呈现强劲盈利性和良好胜率。基于丰富的图表和年度数据，评估了券商金股的绩效优势及风险提示，为市场投资者提供系统的选股参考与标杆解读 [page::0][page::2][page::3][page::7][page::9]
深度学习赋能风格轮动与多策略融合
报告基于深度学习和强化学习技术，构建风格轮动及多策略融合框架，通过Transformer及SAC算法优选风格和股票组合，优化收益波动比，实证结果表明多策略融合显著提升组合表现，尤其Transformer优选100股票池年化收益35.99%、收益波动比1.47，展现较强选股能力和风格捕捉能力，为风格投资提供创新量化工具 [page::0][page::3][page::5][page::12]
缺口回补是近期潜在风险吗？
本报告基于上证指数2006年以来跳空缺口数据，深入分析跳空缺口回补的概率、回补时长分布以及连续跳空缺口对市场走势的影响。历史数据显示跳空缺口回补概率超90%，但回补周期呈哑铃型分布，短期和长期回补占主导。长期未回补向上跳空缺口未来上涨潜力大，连续向上跳空缺口后市场多为上涨。基于缺口构建的动量策略表现优于回补策略，提示缺口更适合作为动量而非反转因子参考 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7]。
KyFactor 特色因子体系与应用
本报告系统介绍了KyFactor特色因子体系，涵盖交易行为、资金流、基本面及关联网络等主要因子维度，因子在整体测试区间表现优异。合成因子的RankIC均值约为11.28%，多空对冲年化收益最高达42%。合成因子在小市值宽基指数中表现更佳，且通过约束优化实现指数增强策略，体现了较强的超额收益能力。2022年以来部分因子表现出现分化，报告提出了因子择时策略，动态调整因子组合提升投资表现。不同加权方式对收益影响显著，等权加权表现最佳。整体策略风险提示模型基于历史数据存在失效风险 [page::0][page::3][page::4][page::8][page::12][page::13][page::20]
业绩超预期 Plus 组合 2.0：基于预期调整的修正
本报告基于原超预期股票池1.0，通过分析师行为与交易行为的多维修正，构建修正超预期股票池2.0，并结合预期均值与离差变化阶段及估值因子筛选，构建提升版超预期Plus组合2.0。该组合覆盖超预期类、预期调整类及资金流类因子，年化收益40.46%，信息比率1.39，优于1.0版本。同时，超预期因子应用于行业层面，构建行业超预期因子，实现有效行业轮动能力，且通过对个股赋值的进一步优化提升IC均值至6.98%。[page::0][page::3][page::4][page::8][page::12][page::15][page::16][page::17]
北上资金 2022 年全方位回顾
本报告全面回顾了北上资金2022年全年的流入流出情况、行业和风格配置、指数及择时表现，重点构建并分析了合成选股因子的优异表现以及行业轮动模型的钝化现象。报告显示，2022年北上资金净流入创历年新低，主要增持有色金属、电力设备和银行等行业，偏好价值风格个股。基于北上资金构建的择时策略全年超额收益约30%。合成因子多空累计超额收益超14%，优化后组合在中证500实现约9%的增强收益。行业轮动绩效下滑，存在升级改造潜力 [page::0][page::3][page::4][page::7][page::9][page::10]。
从涨跌停效应到行业反转
本报告研究A股行业动量效应的持续反转现象，提出并改进了基于行业龙头股的ND因子及涨跌停股票的NL因子，二因子结构实现有效互补，合成DL因子表现优异，年化多空收益达9.62%，且超额收益稳定，覆盖不同市场环境，具备较强预测能力和实用价值[page::0][page::2][page::6][page::7]。
上游周期板块的择时模型
报告结合中高频产业跟踪数据，应用逻辑回归构建上游周期板块的月度涨跌择时模型。精选行业指标，涵盖化工、钢铁、有色、采掘与建筑材料五个行业，模型滚动预测效果显著。策略整体胜率64.6%，盈亏比1.37，较基准（买入持有）大幅提升，2021年表现特别优异，成功捕捉多次上涨波段。模型经参数稳定性检验，展示稳健预测能力，有助于有效把握上游周期板块行情的轮动机会，具备较强实用价值和推广潜力 [page::0][page::2][page::4][page::9][page::10]。
自选股与点击量：投资者关注度的选股能力
本报告基于同花顺大数据，构建了投资者关注度三大因子：个股点击量占比、新闻点击量占比及自选股占比，均表现出稳定的负向选股能力。个股点击量因子在中证1000股票池中表现优异，年化RankICIR达到-3.1。基于该因子提出的指数增强策略，通过剔除空头分组股票，实现了稳健的超额收益，且在中证1000指数中累积超额收益率约32%，最大回撤仅4.4%。整体投资者关注度因子与传统风格因子关联较低，具备独特的alpha信号特征，低资金用户行为对负向选股贡献更突出。优化求解增强模型进一步提升超额收益，但波动与回撤有所提升。风险提示：历史表现不代表未来，市场可能变化。[page::0][page::3][page::6][page::11][page::12][page::13]
北上资金行业配置的双轮驱动力
本报告基于北上资金在A股行业配置的交易行为构建历史偏好、定价权和边际变化三大因子，挖掘存量信息与增量信息的双轮驱动力机制。通过月度多空分组回测验证，持仓规模代表的历史偏好因子和净流入金额代表的边际变化因子分别对应存量与增量信息，二者合成因子在夏普比率、回撤和胜率上均获得提升，实现更优行业轮动超额收益表现。[page::0][page::5][page::11][page::14][page::15]
券商行业金股的 alpha 挖掘
本报告系统分析了券商行业金股的Alpha特征，发现行业金股组合显著优于基准及券商十大金股组合，基于分析师预期、振幅及小单资金流因子优化组合后，年化收益率提升至24.8%，收益波动比提升至1.05，同时以行业景气度进行行业优选进一步提升组合表现，揭示了因子+行业双维度的量化增强路径，为券商金股投资提供了量化策略支持[page::0][page::3][page::6][page::7][page::8]。
APM因子模型的进阶版——市场微观结构研究系列（5）
本文基于市场微观结构理论，针对原始APM因子在2019年表现回撤的问题，提出改进的APM因子模型。通过拆分股票日收益为隔夜与多时段组合，修正了原因子在2019年失效的上午收益性质反转问题，显著提升因子表现。改进模型在中证500成分股中效果最佳，并创新性结合W式切割方法构造的OVP因子表现优于传统AVP因子，整体回测显示年化收益率和信息比率大幅提升，最大回撤降低，体现了分时段收益因子在选股中的有效性和稳定性[page::0][page::3][page::5][page::6][page::8]。
从茅指数动力学研判抱团现状
报告基于茅指数成分股的动态关联性、流动性、资金流向和融资余额等多个维度，系统分析2021年春节后A股抱团现象的现状与演化趋势。通过动力学视角揭示抱团概念未瓦解且有所加强，贝塔值和波动风险提升，大单资金趋向谨慎，小单资金持续介入，分析师推荐减弱，流动性低位运行，同时上午时段行情对指数走势影响最大，提示反弹阻力位和市场风险点，为后续抱团持续性研判提供重要线索[page::0][page::2][page::4][page::5][page::6]。
从高频股价形态到追涨杀跌因子
报告基于高频分钟股价数据，构建尾盘追涨杀跌因子，通过余弦相似度衡量股价追涨杀跌特征，发现尾盘追涨因子负alpha显著且稳健，多空组合年化收益率25.3%、年化IR3.4，最大回撤7.6%。尾盘追涨因子在不同市值范围均表现良好，中证1000股票池表现最佳，与Barra因子估值负相关，波动率、流动性正相关。进一步构建尾盘追涨偏离因子与自回归系数因子，验证因子稳健性并开展指数增强测试，尾盘追涨因子周频调仓效果优良，体现策略适用性及实用价值 [page::0][page::3][page::6][page::7][page::8][page::10][page::13][page::16]
