本文基于David Feldman等2019年发表的研究，构建主动基金管理行业（AFMI）集中度对基金经理努力水平、基金费用、业绩及规模影响的理论模型。模型和实证结果均显示，AFMI集中度与努力水平、净Alpha和规模呈正相关，且规模及净Alpha对集中度呈凹性关系。集中度高促进努力提升及Alpha增长，费用增幅小于收益增加，净Alpha和行业规模均得到提升。此外，主动份额随集中度递增，跟踪误差关系不显著，表明努力侧重选股而非择时。基于美国1979-2014年基金数据和多重集中度指标，采用VAR和面板回归方法检验模型预测，结果稳健支持理论假设[page::0][page::1][page::6][page::7][page::8][page::13][page::14]
本文基于1998年至2020年间4551只美国债券基金的实证研究，揭示债券基金存在显著的定价过时问题，表现为基金收益的高度正自相关且持续时间长达数周，尤其显著于高收益和市政债券基金。这一现象源于债券市场流动性不足与基金估值自主裁量机制，导致基金资产净值不能及时反映市场实际价值。市场动荡时期定价滞后现象加剧，基金收益平滑动机增强，进而增加挤兑风险。部分投资者利用这一错误定价进行套利，导致长期持有者价值被稀释，年化稀释金额达12.2亿美元。基于上述定价过时构建的择时策略展现出2.81%的年化阿尔法收益，验证了套利机会的存在。风险提示：结论基于海外市场，可能不完全适用于中国市场。[page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::10][page::14][page::15]
本文基于资产集中度和相对估值两项指标，成功识别行业和因子泡沫的形成及破裂。作者运用这两项指标构建行业轮动和因子择时策略，实证结果显示，这些策略在美国及多个国际市场均表现优异，行业轮动策略实现年化超额收益4.2%，因子择时策略超额收益6.3%。研究揭示结合集中度与估值能够抓取泡沫初期上涨收益并规避抛售阶段亏损，为投资者提供有效的择时工具和风险管理思路 [page::0][page::4][page::5][page::7][page::8]
本文基于全球发达市场股票、商品及货币市场数据，研究拥挤度对另类风险溢价的影响，发现拥挤度对发散性溢价（如动量策略）具有负面影响，而对收敛性溢价（如价值策略）则呈正面促进作用。实证结果表明，高拥挤度下发散性策略未来表现较差，反之收敛性策略表现较优，提示投资者应区别对待拥挤效应。此外，报告还指出目标波动率管理对发散性策略有改善作用，但对收敛性策略影响有限 [page::0][page::6][page::7]
本报告基于2000-2016年美国共同基金数据，构建FEV指标衡量基金因子敞口变动，实证显示因子敞口变动与未来基金业绩呈显著负相关，表明基金经理主动调整风险因子敞口的择时行为总体无效，且部分基金经理任期长、费用高及换手率高的基金更倾向于积极管理，但此举反而导致业绩下降，资金流动和组合原有因子敞口波动均非主要驱动因素，为主动交易的结果，研究为基金业绩和经理人表现评价提供了新视角 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
本报告基于CR Harvey与Y Liu（2021）发表于《Journal of Financial Economics》的研究，对因子筛选方法提出改良，实现更鲁棒的因子选择。通过引入基于bootstrap的多重测试调整框架，有效剥离因子收益中的偶然成分，提升因子增益识别能力。实证以14个经典风险因子为例，应用预测回归和Fama-MacBeth回归框架，重点确认市场因子和投资因子的显著增量贡献，实现因子有效性排序。该方法具备广泛应用性，为量化投资因子研究提供重要工具和理论基础。[page::0][page::1][page::6][page::8]
本报告基于美国个人投资者经纪账户数据，利用行为金融指标和因子分析方法，揭示行为偏差如何影响基金投资决策和收益表现。研究总结了赌徒、聪明投资者、过度自信、狭隘框架和成熟投资者五类行为特征，发现行为偏好强烈的投资者偏好高费用、主动型基金且交易频繁，收益表现较差，而经验丰富的投资者更倾向低费用指数基金并获得较好收益。这为优化基金产品设计和投资者教育提供了重要参考。[page::0][page::6][page::16]
本报告基于Qiang Bu的研究，选用Baker-Wurgler情绪指数改进传统CAPM及Fama-French模型，实证检验投资者情绪对主动权益基金超额收益alpha的解释力。结果表明，加入情绪因子后，模型对基金收益的解释能力明显提升，且在极端市场环境中基金正alpha概率更高。进一步采用情绪指数分位数哑变量改善模型，发现情绪因子是基金正alpha的重要来源。报告对美国市场数据进行深度分析，并提出情绪波动对基金业绩波动及基金经理表现的影响启示 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
本文基于Jian Chen等2022年文章，构建了通过偏最小二乘、标度主成分分析及主成分分析方法提取的投资者综合关注度指数，实证检验该指数对未来美国股票市场超额收益的显著负向预测能力，且预测持续时间达1-2年。研究表明该指数比单一关注度指标具有更强的预测能力，并且其经济价值显著，能为均值方差投资组合带来较高的确定性等价收益和夏普比率。此外，投资者综合关注度与个人投资者净买入流动密切相关，暂时推动价格上涨后价格会趋于反转，这一机制有助于解释负回报的可预测性[page::0][page::5][page::6][page::7][page::11][page::13][page::15][page::17]。
报告系统介绍了基于市场法与基本面法两类碳风险测算方法，重点阐述了碳贝塔值的动态估计及其与碳强度指标的关联度较低。结合最小方差投资组合拓展，提出了包含碳风险的双因素资产配置模型，并通过实证展示了碳贝塔约束对组合权重及碳风险管理的重要影响，同时强调二者结合可提升资产配置效果 [page::0][page::4][page::5][page::7].
本报告基于Daniel、Hirshleifer、Subrahmanyam的投资者心理学模型，深入解析投资者过度自信与有偏自我归因如何导致证券市场信息反应的过度和不足现象，系统解释了短期动量和长期反转效应的内在机制。通过静态与动态信心模型及大量仿真，报告指出过度自信引发价格短期正相关和长期负相关的收益自相关性，揭示事件驱动收益可预测性及市场定价错误与公司融资行为的关联，为理解近期股市暴跌和投资者行为提供理论支持 [page::0][page::1][page::3][page::5][page::8][page::10]
本报告综述了两篇关于市场避险策略的核心研究，比较了风险事件发生前后各类策略的表现。文章分析了期权、动量、多因素因子、防御型股票、风险平价等多种避险手段的优劣，指出传统看跌期权策略短期保护强但长期成本高，动量及质量因子策略中长期更有效；多策略组合可提供更稳定的下跌保护效果；同时，最新研究认为短期迅速亏损组合反而有利于长期收益。报告基于美股及全球市场数据，结合新冠疫情表现，为投资者构建策略提供理论与实证依据 [page::0][page::1][page::7][page::8][page::12][page::13]
本报告基于G7国家1981-2010年股票数据，实证分析了市值、价值及动量风格投资组合的极端损失风险。研究显示，动量风格组合（UMD）较市值（SMB）和价值（HML）风格组合遭遇更高概率和更显著的极端亏损，且该风险在不同国家市场间高度相关且具有全球同步性，导致全球配置无法有效分散动量风格组合的极端损失风险，但对市值及价值风格组合存在一定的风险分散效果。这些结论对国内市场是否适用仍需本地化验证 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]
本文基于Wai Lee（2021）文献，建立了一个事前分析框架，系统剖析趋势追踪策略收益的组成，强调策略收益不仅来自趋势捕捉，还包含基础资产Beta。实证发现趋势强度和资产收益波动比对策略收益、Beta和Alpha具有重要影响，且跟踪误差是构建策略组合权重的有效工具。该研究对管理费用归因、策略组合配置及Beta识别均有指导意义，为构建弹性趋势策略提供理论支持[page::0][page::1][page::5][page::6][page::7]
本报告基于Jurado、Ludvigson和Ng的经济不确定性指数，探讨了股票收益对经济不确定性暴露（不确定性β）的定价效应。研究发现，厌恶不确定性的投资者要求额外补偿持有负不确定性β股票，愿为正不确定性β股票支付高价。单因子和多因子回归分析均表明不确定性β与未来股票收益显著负相关，且该溢价在经济衰退及高不确定期尤为显著，验证了不确定性溢价的时变特征。此外，不确定性β因子在单只股票与股票组合中均被显著定价，具有稳健的风险调整收益表现 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]。
本报告引入基于持仓的新方法识别共同基金与招募说明书基准的差异，发现多数基金招募说明书基准低估风险，导致相对业绩高估，并验证基准差异对基金业绩评估和资金流动的显著影响。使用积极份额基准（AS基准）更准确反映基金实际投资风格，有助于改善资产配置和业绩评价，且高积极份额且无基准差异的基金表现最佳。资金流动对招募说明书基准调整后绩效高度敏感，且非传统风险因子在基准选择中发挥重要作用，研究强化了共同基金经理具备一定投资技能的证据[page::0][page::3][page::5][page::6][page::14].
本报告基于隐马尔可夫模型（HMM）对全球资产配置策略进行了系统研究。通过实证10类和22类资产组合，比较了HMM策略、动量策略与传统资产配置基准的表现，发现HMM策略在收益率、夏普比率和回撤控制方面均优于其他策略，且具备更强的择时和选股能力。该策略基于隐状态识别市场阶段实现动态资产配置，采用滚动时间窗口训练模型，且在金融危机期间表现优异。报告进一步通过Jensen’s Alpha、Fama’s Net Selectivity、Treynor-Mazuy模型定量验证了HMM策略的资产选择和市场择时能力，显示其优于动量策略。报告强调未来引入宏观经济变量和更高频数据进行策略优化的方向 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::7][page::8]
本报告基于遗传算法，结合符号聚合近似（SAX）及扩展符号聚合近似（ESAX）方法，提出一种基于股票价格序列的分组股票投资组合（GSP）优化方法。通过设计适应度函数，利用现金股利率增加初始总体质量，实现组内价格序列相似性和投资组合收益率的平衡。实验基于台湾证券市场数据，结果显示该方法在投资回报率和组合相似性方面均优于传统方法，尤其SAX方法在回报率上表现较优，而ESAX则提升了组合的价格相似度。该策略为投资者提供可替代且更具操作性的股票组合选择方案，提升投资决策的科学性和实用性[page::0][page::8][page::9][page::14][page::15][page::16]
本报告基于新闻和社交媒体的情绪信号，比较三类情绪指标（情感、股票基本面和政治风险）在月度频率上的投资择时效果，发现基于新闻的股票基本面情绪信号具有更高的预测能力和更稳定的超额收益，而社交媒体信号并未明显提升择时效果，政治风险信号虽在近几年表现较好但波动较大。整体来看，新闻来源的情绪指标是最具前景的市场择时工具[page::1][page::5][page::6][page::7].
本报告基于经典均值方差资产配置模型，介绍了一种加入排序L1正则化惩罚的SLOPE模型。该模型克服了传统均值方差模型的波动性大、权重极端等缺陷，具备更好的稳定性与特征选择能力，且具有自动分组聚类相似风险收益特质资产的能力。实证回测显示，SLOPE在不同真实数据集上均表现出较低的组合波动率和较优风险调整收益，其扩展策略SLOPE-MV实现了高度分散化配置与低换手率，且提供了投资者更多灵活调整空间。整体而言，SLOPE模型在泛化和风险分散方面优于LASSO与RIDGE等常见正则化策略 [page::0][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9]
