期权卖方投资策略初探 —期权研究系列报告之一
报告围绕上证50ETF期权卖方交易策略，从“卖彩票”策略和基于布林带的技术择时策略两方面构建期权卖方交易模型。基于布林带的期权策略回测表明，策略年化收益高达201.63%，夏普比率1.95，最大回撤35.47%，在考虑冲击成本后策略表现仍保持良好，显示期权卖方具有天然风险补偿优势，结合技术择时可实现显著超额收益[page::0][page::11][page::14][page::15][page::17]。
金融研报AI分析
因子正交与择时：基于分类模型的动态权重配置——多因子系列报告之十
报告针对2017年以来因子风格转变显著导致的多因子模型回撤，提出对因子进行对称正交化处理以降低共线性，并基于宏观经济和市场状态等变量通过分类模型（决策树、随机森林、支持向量机）预测因子收益方向，实现动态因子权重配置。实证显示对称正交显著提升外部变量对因子收益的解释能力，随机森林模型在样本外表现最佳，年化超额收益达20.8%，且预测准确率高于逻辑回归，支持向量机预测能力较强。报告对模型参数及回测结果进行了详细展示，为因子择时及动态配置提供了有效实证框架，有助于提升多因子投资组合的稳定性与收益表现 [page::0][page::4][page::7][page::15][page::19][page::20]
放量恰是入市时：成交量择时初探——技术择时系列报告之三
本报告首次系统性研究了成交量的时间序列排名指标，验证了放量趋势对未来指数上涨有显著预测能力，并基于此构建纯多头择时策略。该策略在沪深300、上证综指、中证500上均有稳定收益，结合价格分段行情和此前的RSRS择时信号后，策略收益和风险调整表现进一步优化，年化收益最高达21.7%，显著优于单一RSRS策略 [page::0][page::5][page::7][page::11][page::13][page::17][page::18][page::19]。
量化模型与宏观逻辑的碰撞——行业轮动系列研究之宏观篇
本报告结合量化模型与主观宏观逻辑，构建大类行业轮动策略。通过多维度聚类划分行业板块，并基于宏观、中观经济数据提炼政策-经济周期，利用动态聚类和周期模型相交叉验证，提升行业轮动配置精准度，实证显示交叉验证策略年化超额收益达8%以上，信息比率高达1.23，显著优于单一模型表现 [page::0][page::4][page::10][page::19][page::20]
基于动态宏观情境聚类的资产配置策略——资产配置定量研究系列之五
本报告提出基于国内10个宏观因子的动态宏观情境聚类方法，用层次聚类划分宏观状态，通过历史表现选取配置资产，并结合黑利特曼模型优化投资组合，实现年化8.86%、夏普率1.33的稳定收益，超越等权基准。研究显示宏观因子综合作用于资产收益，单因子效果有限，且有效的经济周期划分正被新的多因子聚类方法取代，动态调整配置策略提升收益稳定性与风险控制效果，为大类资产配置提供了量化框架和实证基础。[page::0][page::13][page::15][page::17][page::18]
量化投资策略的因子选股-2011年中期金融工程投资策略专题
本报告系统介绍了因子选股的流程，包括从投资想法到指标构建、股票评级、股票筛选、回溯测试及策略优化等环节，结合多个价值、成长、动量及可预测性模块的量化因子，从单指标和多因子组合角度检验因子有效性。基于2007年-2010年的回测，突出展示了EPE因子的优异表现，且综合模型QM和其优化版本QM_GA表现出较稳定的投资价值。报告还介绍了光大证券的月度和周度量化选股工具产品体系，提供用户自定义因子权重与行业筛选功能，为投资者提供量化选股服务 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::9][page::10][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::28][page::29][page::30][page::33][page::34][page::36]
主板发行注册制改革，打新策略如何应对？——量化打新系列报告之四
本报告基于证监会发布的主板发行注册制改革征求意见稿，借鉴双创板块市场化发行经验，预测主板新股最高价剔除比例下调将导致新股上市涨幅缩窄，并指出同一机构可申报三个不同报价对打新策略提出精细化要求。报告结合量化定价模型和新股涨幅预测，系统分析改革对打新收益影响，提出策略调整建议，为投资者应对改革提供理论与实操支持。[page::0][page::2][page::3][page::4]
基于 RSRS 策略改进的资产配置研究—FOF 专题系列报告之五
本报告将RSRS择时策略应用扩展到大类资产配置，并结合风险平价与因子策略构建多风险水平资产组合。实证显示，RSRS改进策略在提升年化收益（最高至22%）的同时显著降低了波动率和最大回撤，夏普比率亦明显提升，增强组合风险调整后表现。研究覆盖股票、债券及商品等资产类别，提供稳健、平衡、进取三种风险偏好组合，满足不同投资需求[page::0][page::4][page::8][page::13][page::14][page::15][page::16]
大股东减持频现，市场影响如何？——量化点评系列之一
本报告系统分析了2016年以来A股市场大股东减持事件的统计特征及对股价的影响，发现近期减持事件频发且规模创新高，实际控制人减持带来的股价负面影响最大且持续时间最长，而高管减持对市场影响有限，大小非股东是当前减持主力。公告当天股价通常显著承压，建议投资者关注公告首日的市场反应以规避风险 [page::0][page::3][page::6][page::7]。
金融工程量化文本——评词“两会”
本报告基于光大中文云文本挖掘系统，从近一个月含“两会”的文本资料中提炼出市场关注的主要热点领域，包括环保、基建、水利建设、地铁、文化传媒等，并结合相关龙头股票的历史热度与股价走势加以验证，为投资者提供事件驱动的投资标的参考[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
股指期货量化交易策略研究基于价差交易的高频统计套利 04：异步价差操控模型（2012-08-28）
本报告提出异步价差操控套利模型，通过跳价挂单和价差操控，实现股指期货当月与次月合约的异步成交，绕过同步套利难点。基于2010年4月至2012年6月498个交易日的高频数据回测，模型在考虑交易成本及无杠杆的条件下，累计收益达188.55%，年化收益率74.43%，年化Sharpe比率16.82，最大回撤仅0.28%，展现了优异的风险收益特征。模型核心在于六大模块设计，包括套利机会监控、挂撤单管理、异步价差计算、安全价位挂单、平仓及止损，保障交易执行和风险管理的有效性，同时对行情速度要求较低，具备进一步优化潜力。[page::0][page::2][page::3][page::7]
数量化投资：体系与策略综述
本报告系统阐述了量化投资的理论体系与策略研究，涵盖多因子模型构建与测试、文本挖掘与情绪指标、价差套利模型（EMA、协整、CUSCORE、异步价差操控）、技术指标策略（KDJ、ADX、AROON、BOLL、CCI等）及算法交易平台建设，结合大量实证回测，展现策略收益与风险表现，为数量化投资创新提供理论与实操框架 [page::0][page::13][page::45][page::110][page::136][page::161][page::165]
北交所打新策略框架——量化打新系列报告之五
本报告基于北交所自2021年开市以来的新股上市数据，深入剖析影响首日涨幅的多因子因素，包括发行价格、市值、行业赛道、基本面指标和市场情绪环境，并基于回归模型构建有效的破发预测工具。模型能达到81%的破发预测准确率，帮助投资者回避破发风险、提升打新收益。同时分析资金全额缴款冻结制度对打新策略的影响，提示打新资金成本需纳入决策考量，提出申购时机和资金管理建议。报告数据兼顾沪深新股对比，辅助投资者科学制定北交所量化打新策略[page::0][page::4][page::6][page::8][page::9][page::11][page::12][page::13][page::14].
期货&期权指数增强策略——衍生品研究系列报告之七
报告系统介绍了基于股指期货与期权的指数增强策略构建与测试。期货增强策略基于期货贴水收敛原理，在最优参数下年化超额收益超1.8%；期权增强策略采用备兑开仓策略，并对上证50ETF及其期权进行回测，年化超额收益约3.7%。将期货与期权结合构建的Future & Option指数增强策略实现了更高的年化超额收益9.03%，信息比率1.44，增强效果更稳健。期货受仓位限制贡献有限，期权产生较高但波动性稍大收益。策略收益在熊牛市不同环境下表现稳定且具备良好风险收益特征。[page::0][page::4][page::6][page::18][page::21][page::22][page::23]
光大投资时钟量化框架一2011年中期金融工程投资策略专题
本报告基于精细化投资时钟模型细分经济周期，结合宏观指标CPI与产出缺口分区，识别出四大核心时区的市场表现差异，制定时区对应最佳行业配置及量化选股策略。量化组合基于价值、成长、动量等22个因子，选出12只优质股票，实证回测显示组合以86.5%胜率战胜沪深300，期间累积收益达2736%，有效提升了择时和行业配置的投资绩效，为股票市场择时及行业轮动策略提供系统的量化框架 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::8][page::20].
量化选股之事件驱动
本报告系统介绍光大金工事件驱动量化研究体系，覆盖高管增持、员工持股、卖方推票三大核心事件，基于大量实证数据，展现事件驱动效应的显著性及稳定性。针对不同事件设计量化策略，回测结果显示年化收益率分别达到20.35%、34.01%和49.34%，信息比率均超过1.7，支持事件驱动策略的实用性和投资价值 [page::2][page::10][page::35][page::36].
基于指数重构的债券基金收益分解八因子模型—FOF 专题系列报告之六
本文针对我国开放式债券型基金，基于利率期限结构、信用风险、权益类及货币市场因素构建八因子收益分解模型，采用指数免疫策略重构因子，显著降低因子相关性。通过滚动回归剔除风险因子后，获得的alpha因子符合正态分布，验证了模型稳定性和alpha的可行性，为债券基金筛选和FOF组合优化提供理论依据与实证支持[page::0][page::11][page::13][page::15][page::16][page::18]。
创新基本面因子：财务数据间线性关系初窥——多因子系列报告之十四
报告构建了基于营业收入与营业成本线性关系残差的创新基本面因子RROC，通过OLS线性回归模型提取财务数据间的线性信息，有效预测股票未来表现。RROC因子在2009年至2018年间显示出稳健的预测能力和优异的风险调整收益，多空组合年化收益和夏普比率均表现突出。中性化处理剔除其他主流因子影响后，因子稳定性进一步提升，依然保持较好的收益和低风险。行业覆盖广泛但金融行业缺失。因子特征包括换手率较低、信息衰减慢，具备较好的市场容量和抗市场冲击能力。风险提示模型和历史数据存在失效风险。[page::0][page::8][page::10][page::14][page::20][page::21]
双击掘金：业绩趋势叠加技术形态——业绩链选股策略报告之二
本报告构建了“业绩趋势叠加技术形态”的选股策略，基于业绩增长速度与加速度筛选高成长股票池，再通过技术形态中的缠论买卖点提升选股效果。业绩趋势模型历史年化超额收益约12.3%，技术形态筛选带来约两倍贡献；策略整体年化超额收益达39.5%，信息比率高达3.65，月度胜率超83%。调仓频率与权重方式等回测结果显示，组合收益稳定且风险可控，且持仓股票主要集中于中证500中市值范围，适合中期投资。报告还对策略归因与风险进行了详细分析，为投资者提供了强有力的量化选股框架参考 [page::0][page::5][page::6][page::15][page::19]。
情绪指标底部企稳回升，积极看好后市
本报告基于大数据文本挖掘技术构建普通投资者情绪多空指标，运用布林通道线判断情绪极值形成择时信号。近期情绪指标接近历史低位并已回升，模型发出买入信号。模型自2010年以来表现良好，累计收益147%，信号正确率高达75%，有效捕捉市场大趋势，具备较强择时指导价值 [page::0][page::2][page::3][page::4]。
