天风金工吴先兴团队·海外文献推荐(第二十二期)
本报告汇总了两篇重要的海外金融文献，重点介绍了市场Beta估计的多种方法及其在资产定价中的核心价值，和中国A股市场多因子模型（价值、规模、动量、股利回报及波动率）的表现，揭示不同市场因子溢价的异质性，支持量化选股模型的理论基础与实证分析[page::0][page::1]
金融研报AI分析
天风金工吴先兴团队·海外文献推荐(第二十八期)
本报告精选两篇海外文献，聚焦估值因子风险溯源与基于波动率管理的投资组合构建。第一篇文献通过分解PB比率，发现估值策略收益主要由市值与内在价值比驱动，挑战了现金流及其它传统风险解释框架；第二篇文献论证在高波动时期降低组合风险能显著提升投资组合的alpha及夏普比率，对经典风险管理理念提出挑战，揭示经济衰退期减仓风险的重要性 [page::0][page::0][page::2]
天风 · 5月金股
本报告汇总了天风证券2025年5月重点金股推荐，覆盖非银、通信、电子、计算机、传媒、军工、化工、农业、家电、医药、轻纺教育、商社、食品饮料、建筑建材、环保公用、交通运输等多个行业，结合最新财务数据、盈利预测及风险提示，为投资者提供清晰的行业龙头布局策略。重点分析了多个企业盈利能力提升、订单充沛、市场份额扩大及创新业务带来的增长潜力，同时结合宏观政策、全球经济形势解读，提示相关风险因素[page::0][page::1][page::2][page::3][page::12]
双重调整的共同基金业绩评估
本报告基于Jeffrey A Busse等人的研究，提出了一种双重调整方法，在因子模型贝塔和股票特征两个维度同时控制基金业绩，发现传统单一调整不足以解释基金收益。双重调整后的业绩指标能更准确反映基金经理能力，并具有较强的未来业绩持续性和更高的夏普比率与信息比率，显著提升业绩评价的有效性[page::0][page::3][page::5]。
收益预期是如何形成的？ 截面上的趋势外推
本文基于Forcerank股票排序平台独特数据，系统研究了投资者如何依据股票历史收益形成未来收益的趋势外推预期，发现非专业投资者对近期收益赋予更高权重，尤其对负收益侧重更明显；同时一致预期排序与未来收益呈负相关，基于预期得分的交易策略取得显著正向风险调整收益 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::7]}
收益预测性：来自中美两国供应链的证据
本报告探讨了中美跨国供应链中客户企业对供应商企业股价的预测作用。基于2009-2015年数据，研究发现中国客户在上月表现的正负收益能够显著预测美国供应商未来股票收益，构建多空策略每月实现2.179%的异常收益，并在Fama-French五因子模型下依旧显著。利用PSM方法验证预测性来自真实供应链关系，逆向检验表明供应商收益对客户无预测力，证实了信息传播的不对称性和缓慢性对收益率具有显著影响。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]
市盈率 商业周期与股票市场择时
本文基于1871-2020年月度股市数据，研究了市盈率与未来股市表现的反向关系及其背后的市场基本面和投资者情绪因素。发现周期调整市盈率（CAPE）更能反映市场错误定价，而传统市盈率（PERC）更能反映基本面。研究显示基于市盈率的择时机会有限，但基于商业周期的择时策略能显著获利，尤其在经济衰退前后股价大幅波动形成明显套利机会[page::0][page::4][page::8][page::10][page::13]。
使用深度神经网络提升时间序列动量策略
报告介绍了深度动量网络（DMN）在时间序列动量策略中的应用，将传统的两步动量策略整合为深度神经网络直接输出头寸信号，尤其基于LSTM模型优化夏普比率，实证表明该策略显著优于基准并具有良好的风险调整收益表现。文中进一步探讨了交易成本影响及换手率正则化方法，有效缓解高交易成本环境下策略性能下滑问题，验证了LSTM结合换手率正则化在极端成本条件下的稳定性和优势[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
使用期权对公募基金的益处
基于美国SEC的106,357份N-SAR档案数据，本文首次实证发现公募基金使用期权可提升风险调整后收益，同时显著降低系统性风险，且基金主要通过对冲策略而非投机使用期权，期权的使用对基金业绩提升和风险控制具有直接影响，不会对金融系统构成风险。[page::1][page::5][page::6][page::8]
使用机器学习法推理基金配置
本报告提出了两种基于机器学习的方法——延伸线性克隆法（ELC）和顺序震荡选择法（SOS），用于推理基金的资产配置。SOS算法在标普500股票池和行业ETF的测试中，准确率显著优于ELC，准确率达88.2%至98.6%，且运行时间在8至15秒之间。报告详细介绍了算法构建步骤、性能评估指标（布尔分类准确率和马修斯相关系数MCC），并探讨了方法的适用条件与改进空间。实验显示SOS算法在推理基金持仓方面表现优异，有助于揭示基金调仓行为及资产粉饰 [page::0][page::1][page::2][page::3]
识别导致价值/成长溢价的预期偏差效应: 一种基本面分析方法
本文通过采用基于Piotroski FSCORE的基本面财务报表分析方法，揭示价值/成长溢价效应主要源于预期误差的修正。研究发现，价值与成长组合之间隐含的业绩预期不一致导致了显著的收益差异，FSCORE在识别财务状况变化及预测未来收益方面表现突出。预期不一致的公司，如财务基本面与估值隐含预期相悖的企业，股票表现差异更大。分析师预测误差、盈利公告窗口效应及动量反转现象均支持价值溢价是错误业绩预期的产物。此外，以动量为代理变量的策略也印证了财务基本面对收益预测的重要性，这为价值投资提供了量化基础和实证支持 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22]
时间序列因子择时与横截面因子配权的新方法
本文基于Brandt和Santa-Clara参数化组合策略（PPP），研究了全球20个代表性股票因子的时间序列择时与横截面配权，结果显示尽管因子择时与配权策略在无交易成本条件下表现出一定的超额收益，但高频的换手率带来的交易成本几乎消耗了这些超额收益。引入平滑策略、Black-Litterman收缩及交易成本惩罚后，因子择时策略的净超额收益有所保留，而因子配权策略效果显著减弱。研究提醒投资者关注动态因子分配的实施成本 [page::0][page::1][page::2][page::7][page::10][page::12][page::13]
什么时候基金管理技能更有价值？
本报告基于Dong和Doukas(2019)的研究，系统揭示了基金管理技能尤其在市场情绪高涨、股票市场高度分散及经济扩张期间的增值效应。研究采用选择性指标和增值基金技能度量，结合投资者情绪指数和股票错误定价，区分技能与运气贡献，发现高技能基金经理在市场噪声扰动显著时能够持续获取超额回报，且资金流入对绩效有抑制作用[page::0][page::5][page::10][page::14]
商品期货价值投资
本文基于Asness等人提出的商品期货价值投资因子，发现通用价值因子因对展期和动量因子存在显著负向暴露，导致收益不佳。通过因子中性化和行业中性化双重优化策略，成功剔除展期与动量风险敞口，使策略夏普比率从0.13提升至0.79，实现显著的经济与统计收益提升，验证了商品期货市场中价值投资的独立有效性 [page::1][page::6][page::9][page::10].
商品期货的特质动量
本报告首次系统性实证商品期货特质收益动量策略，发现基于特质收益的多头动量策略显著优于总收益动量策略，且收益稳健持久，年化收益达12.3%，夏普比率高达0.65，明显优于标普GSCI等被动指数。研究显示商品期货动量完全由多头组合驱动，空头组合无显著正收益。对冲压力与期限结构等系统因子为商品风险溢价重要来源，因子模拟组合的分析进一步支持了该观点。报告强调只做多的特质动量策略成本低且更具投资价值，对机构投资及主动管理具有重要启示 [page::0][page::1][page::7][page::9][page::12][page::14]
全球化风险溢价
本报告研究全球化如何体现在资产价格中，利用运输成本衡量美国公司全球化风险暴露，发现低运输成本行业的公司风险溢价高达7.8%，表明其现金流与投资者边际效用负相关。基于动态一般均衡贸易及资产定价模型，揭示全球化风险溢价来源于进口竞争导致低效企业被替代的风险，并验证小型企业风险溢价较大，且规模较大企业通过出口部分对冲风险，投资组合分析显示该风险溢价不包含于传统三因子风险模型内，具有显著的风险价格特征，为全球化背景下资产配置提供理论及实证支持 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
情绪交易与对冲基金收益
本文研究了对冲基金对投资者情绪波动的暴露（情绪beta）及其与基金收益的关系。通过对1994-2018年4073只美股对冲基金数据分析，发现高情绪beta基金的月度风险调整后超额收益显著高于低情绪beta基金，最高与最低组的alpha差值达0.59%。进一步的分析表明，该收益差异无法完全由情绪风险溢价解释，而与基金管理能力高度相关。约10%的对冲基金展现出情绪择时能力，该能力正向关联基金业绩，表明优秀基金能有效预测并利用投资者情绪波动实现超额收益 [page::0][page::3][page::5][page::6][page::8][page::9]
哪种趋势指标是你的朋友
本报告基于AQR等海外文献，系统分析了趋势追踪中两大核心指标：时间序列动量（TSMOM）与均线交叉（MACROSS），揭示其内在数学等价性及趋势签名图的多维分析方法，实证对比不同滤波器的收益特征，验证相关策略显著超额收益且高度相似，强调趋势策略本质一致，关键在风险管理与组合构建 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::5][page::6]
哪些选股因子具有行业配置能力？
本文从价值、质量、动量、低波动率和规模五大风格出发，实证评估21个选股因子的行业配置效率。结果显示，价值因子主要在行业内选股有效，质量因子、动量因子和低波动率因子部分因子因行业配置获得溢价，而规模因子仅行业内有效。此外，不同因子的行业配置影响显著，适度行业配置可提升收益并降低波动率。该研究为因子策略实施提供行业配置风险管理参考[page::0][page::2][page::3][page::6][page::12]
美国战后经济周期实证研究
本报告基于季度数据，通过Hodrick-Prescott滤波方法将战后美国经济时间序列分解为平滑增长趋势与周期性波动分量，分析其波动特性及与实际产出的协方差关系。研究指出，采用平滑参数λ=1600较合理，周期分量反映了快速变化因素，数据结果验证了理论框架。通过脉冲响应函数和自回归模型测算，不同经济变量与GNP表现出稳定的相关性和变异性特征，为理解经济结构变动与波动提供了实证基础 [page::1][page::2][page::3][page::8][page::9]
