本报告分析了2022年7月中证1000ETF大型新发及其对ETF市场的影响，重点揭示了中证1000ETF在成交额和市场份额方面的显著提升，伴随新上市的指数期权和期货显著改善了现货ETF的流动性，推动ETF市场格局向小盘股倾斜。报告还回顾了宽基、行业及主题类ETF的规模结构，强调中证1000ETF与纳指100ETF的份额增长持续，提供ETF投资参考和风险提示 [page::0][page::2][page::3][page::4]。
本文基于预期偏差理论，结合F-SCORE和BM比率构建策略，实证发现基本面预期与市场预期偏差是低估值股票超额收益的主要来源。通过美股及中证500样本，验证了以预期偏差为基础的多空对冲策略显著跑赢传统价值策略，年化收益超过22%，表明预期偏差修正带来的定价错误是价值溢价的核心原因[page::0][page::2][page::6][page::8][page::9]。
本文基于2000-2020年A股数据，运用11种机器学习模型比较其对股票收益的预测能力。神经网络模型表现最佳。研究发现，中国股市流动性因子和基本面因子是主要有效因子，动量因子作用有限，显著区别于美国市场。短期收益预测主要来自散户投机行为，长期则国有企业表现显著。机器学习构建的多头资产组合在考虑交易成本和涨跌幅限制后仍具稳健性，优于沪深300指数表现，特别在2015年市场崩盘期间表现突出，为中国股市本土化量化选股提供理论与实证支持 [page::0][page::2][page::4][page::9]
本报告基于市场微观结构理论和高频数据，运用知情交易概率模型构建微观因子，提出即期及滚动平均知情交易概率因子和残差因子作为Alpha因子。回测显示，这些因子在沪深300成分股池中具备良好预测能力，滚动平均处理提升了策略的稳定性和风险收益特征，残差因子验证了微观因子含有传统因子未覆盖的新信息，为低频量化策略提供创新因子来源 [page::1][page::12][page::14][page::17][page::22][page::25][page::28][page::29]。
本报告基于宏观经济复苏与流动性中性背景，指出中证500作为中盘蓝筹代表，盈利弹性强且估值处于历史低位，具备较高投资价值。机构抱团沪深300空间有限，预计未来增量资金更多流向中证500。南方中证500ETF规模居首，流动性良好，绩优稳健，适合长期关注投资 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::7]。
本报告围绕基于知情交易概率构建的微观因子及其残差因子展开研究，通过对2009年至2013年的沪深300成分股高频数据深度挖掘，构建了即期因子和滚动平均因子，发现滚动平均残差因子最优，显著捕获了传统因子无法覆盖的Alpha，且策略风险收益表现优异，换手率大幅下降，实现了稳定且有效的量化选股模型 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::8][page::10][page::12][page::13]。
本报告基于新能源汽车产业链上中下游11项关键指标构建综合景气指标，准确反映产业景气变化趋势，进而指导投资策略。策略回测2018年8月至2021年8月期间收益271.1%，显著超越Wind全A及新能源汽车指数，验证了景气指标在行业投研中的实用价值和领先性 [page::0][page::14][page::15][page::16]。
本报告基于煤炭行业供给、需求、库存及价格四大维度，结合主成分分析法构建煤炭行业综合景气指标体系。通过对产业链的深入梳理与指标筛选，形成有效的煤炭景气分析框架。以该框架构建的月度轮动策略回测显示，在2015年1月至2022年5月区间，该策略累计收益达293.1%，明显优于同期Wind全A和申万煤炭指数，策略具备显著超额收益能力，能够较好捕捉煤炭行业供需驱动行情的不同状态特征，具备较强的行业配置价值和实际运用意义。[page::0][page::2][page::3][page::10][page::11][page::12][page::13]
本报告基于Yin（2009）发表的论文，利用Grinold动态资产分析模型，构建了跨市场资产配置中换手率预算的最优化框架。研究发现，最优换手率预算随市场信息比率、信息流速度和风险厌恶水平上升而增加，但与交易成本水平呈负相关，并指出多市场模型中的换手率分配存在显著差异，对战术性资产配置具有重要指导意义。报告通过数值模拟验证了上述结论并揭示了模型的敏感性特征 [page::0][page::2][page::7][page::8]。
本报告通过分类基金持仓中的新进股票、曾经持有股票和现有持仓股票，采用多维度业绩度量及回归分析，揭示新进股票的收益与基金未来超额收益显著正相关，能有效反映基金主动管理能力。研究还发现新进股票持仓权重受收益、自身正向自相关及基金特征（规模小、年轻、成长型）显著影响，结果经多种稳健性检验确认，为主动管理基金优选和资产配置提供了新视角 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::8]
本报告系统探讨了Black-Litterman（B-L）模型的最新改进思路，重点覆盖非正态分布市场条件下风险度量的替代（采用SkewT分布和CVaR），应对投资者错误观点及交易成本影响的组合调仓平衡机制，以及将多因子模型融入传统B-L框架（ABL模型）以拓展应用范围。报告通过理论建模和数值分析，提出更加贴近实际市场环境和投资者操作习惯的资产配置方法，为量化资产管理提供新思路和工具[page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::9]。
报告基于滞销指标与货币缺口指标的差值构建风格差异指标，揭示库存周期与金融周期对创业板50与上证50风格表现的影响。当前指标创历史新高，表明成长风格吸引力持续高于价值风格，短期从创业板50全面切换至上证50可能性有限，建议关注风格再平衡机会 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::7]。
本报告深入研究了基于财务数据构建的成长趋势因子，明确因子构建逻辑与收益来源，验证了因子在不同市场环境与行业中的显著选股能力。通过构建多空组合回测展示成长趋势因子的超额收益和较高信息比率，同时分析了PEAD现象、分析师覆盖和行业配置对因子收益的影响，显示因子具有较好的区分度和广泛适用性，为有效选股和行业择时提供新思路 [page::1][page::5][page::8][page::10][page::13][page::17][page::19][page::21]
报告分析上周股指期货普涨，小盘指数涨幅超过大盘，期货价差走势表明整体投资者情绪回暖。期权市场隐含波动率下降，上证50ETF VIX指数大幅降低，黑天鹅指数显示尾部风险下降。融资融券规模整体持平，资金流向房地产、家电、通信等行业为主，整体市场风险预期显著降低，投资者情绪转暖，展望2023年市场表现乐观 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::7][page::8]
本报告利用利率期限结构中隐含的目标投资期限来刻画市场风险偏好，揭示其对风险资产配置的择时意义。通过久期拟合收益率曲线，提炼风险偏好变化信号，在历史样本中通过股票指数及CTA与对冲基金的资产轮动择时验证，相关策略显著降低波动率并提升超额收益，为风险偏好量化和资产配置提供新思路 [page::0][page::5][page::6][page::7][page::8]。
本报告总结了2022年11月11日大盘及ETF市场表现，受益于防疫政策放松及美国CPI低于预期，主要指数集体上涨，尤其是上证50上涨3.19%。顺周期ETF表现强劲，房地产ETF涨幅最高达10%。行业资金流向显示房地产、建筑材料和轻工制造板块资金净流入明显，医药板块资金出现小幅回撤，反映市场结构性机会明显。[page::0][page::2][page::3][page::4]
本报告以银行板块14只股票为样本，实证分析配对交易策略，重点探讨优选配对组方法及交易参数设定，比较相关系数法与协整法优劣，提出三组最优交易参数方案，并分析不同市场阶段对配对交易效果的影响，提供系统量化交易策略框架，为市场中性策略实施提供实操参考。[page::0][page::2][page::4][page::6][page::10][page::26][page::29]
本报告聚焦参考组合模式下国际主权基金CPPIB与NZSF的主动投资策略，通过业绩归因详细分析多元化与杠杆、投资选择及战略倾斜三类主动策略如何在对标长期风险偏好的参考组合基础上实现价值增值，揭示两基金主动策略的差异及结合方式，为国内长期资金主动投资提供借鉴与启示[page::0][page::2][page::5][page::10][page::16]。
本报告基于钢铁行业基本面量化因子构建，重点针对板材、长材、特钢三个子行业设计选股模型，实现了行业内稳定的超额收益增强。普钢行业选用盈利环比改善、管理费用率、BP估值因子，特钢行业结合成长性、盈利稳定性及费用控制因子，三者均通过因子回测验证，打造了综合选股因子。子行业选股策略在2014-2022年回测中累计收益达643%，叠加子行业轮动及一级行业择时后，策略收益提升至1822%，月度超额收益胜率从62%增至83%，展示出显著的超额 alpha 和稳健的风险控制能力 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::6][page::10][page::12][page::13][page::14][page::15]。
本报告基于Barra最新CNE6模型构建A股多因子风险模型，涵盖国家、行业和20个风格因子。采用带约束加权最小二乘法回归求解，获取因子收益及纯因子组合，系统测试了模型显著性、因子绩效与选股能力。实证发现多风格因子解释A股收益，有效支持组合风险管理和收益归因。[page::0][page::4][page::12][page::36][page::37]
