本报告基于对行业中观因子的深度挖掘，提出动态滚动窗口回归模型改进行业景气轮动策略。放弃了传统的因子筛选与稀疏化方法，直接面向高维数据，纳入最新宏观及行业数据，提升模型预测精准度。以食品饮料行业为例，拆解影响景气的关键宏观信贷货币指标及行业产量因子，验证了模型的有效性。滚动回归策略年化收益达29.04%，信息比率1.54，明显优于静态模型及行业平均 [page::0][page::2][page::6][page::9][page::10][page::13][page::15]
本报告基于货币信用周期分析，结合宏观、中观、微观多维度因子，优化行业轮动模型。通过货币政策和信用状态划分周期，揭示其对行业及风格因子的显著影响。报告构建了估值、基本面景气、分析师预期、资金流和动量延续性等关键因子，结合周期对因子表现进行修正，显著提升行业模型回测表现，平均年化收益达23.94%，超额收益大幅提升。[page::0][page::3][page::4][page::6][page::15][page::31][page::32]
本报告基于杭州数行科技提供的移动大数据中的金融活动指数，构建覆盖中证1000指数成分股的量化选股策略。利用金融活动指数边际变化捕捉机构投资者调研热度，实证结果显示金融活动指数增长组表现优异，构建的多头组合年化收益显著超越基准。进一步结合多因子方法，构建的增强组合取得22%以上年化超额收益，信息比率达3.61，表现稳健。移动大数据丰富且高频，有效弥补传统机构调研数据的时效性和完整性限制，为选股策略提供新的数据支持与优化空间[page::2][page::6][page::15][page::16][page::17]
本报告系统展望2021年下半年金融工程策略，涵盖量化择时与风格研判、行业配置、量化因子及打新策略、基金市场分析。报告指出市场风格趋于均衡，价值投资机会显现，构建五因子行业模型效果优异，重点推荐钢铁、化工、电子等行业。量化策略环境改善，基金持股集中度高且打新收益依然可期。ETF市场快速成长，行业ETF投资者数量超越宽基，为策略产品布局提供新机遇。[page::0][page::1][page::15][page::16][page::18][page::19][page::20][page::23][page::28][page::30]
本报告提出基于卷积神经网络(CNN)的市场择时策略，通过对沪深300指数的14个技术指标进行特征提取和涨跌趋势分类，利用7:3数据划分模式进行模型训练和测试。模型在回测中表现出显著超额收益，年化收益率超过18%，夏普比率达到0.91，最大回撤16.13%，胜率72%，展现出良好的风险调整收益和分类预测能力。CNN模型的强大非线性表达和特征抽取能力有效提升了涨跌趋势预测的精度，实证结果证明该策略具备较高的有效性及应用价值。[page::0][page::14][page::15]
报告基于国泰基金权益ETF构建轮动组合，融合景气度变化、分析师预期、资金流入及微观交易结构因子，形成综合评分模型，动态调整持仓，2021年5月组合收益7.3%，累计超额收益达15.87%。模型突显盈利改善为核心驱动因素，估值影响较弱，北向资金流入及动量延续性均为有效辅助因子，6月推荐持仓重点覆盖化工、家电、医疗等行业龙头ETF [page::0][page::5][page::6][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::22]
本报告基于PB-ROE-Growth模型，分解A股市场收益来源为净资产增长、股息收入及估值变动三部分，结合货币供应、融资余额等指标评估估值扩张概率低，利好价值风格；增长贡献处于低位但有托底作用，整体盈利增速与GDP基本同步；股息收入指标表明市场或处于利润回报期尾声，成长股业绩兑现需时，价值风格占优概率较大，为A股风格轮动提供量化理论支持 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::9]
本报告基于近500万条2020年网下新股询价及获配数据，深入分析了参与数量增加、机构报价分歧、基金和社保基金报价准确度及入围率较高、基金公司入围率差异显著等行为特征，评估打新基金的表现与筛选条件，揭示1-3亿元资产规模、科创板入围率高于80%、获配比例超过8%的基金表现最佳，为投资者优化打新策略提供数据支持与风险提示 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::8][page::9]。
本报告以2010年至2023年2月的A股中信一级行业为研究对象，构建基于分析师预期变化的行业因子体系，包括分析师预期变化、市场信心、报告覆盖加速度、机构覆盖加速度、财务报表超预期与业绩预告超预期六大类因子。结合非扩展法和扩展法两种因子合成方式，构建分析师预期行业轮动策略，回测显示该策略年化收益超17%，显著优于行业等权基准，体现了分析师预期信息在行业轮动中的有效性和较强的超额收益能力[page::0][page::2][page::9][page::11]。
本报告将ESG投资问题视为多目标优化问题，基于均值-方差-ESG三目标模型，采用ε-约束法对上证超级大盘指数成份股进行优化。研究发现，收益、风险与ESG三目标互有矛盾，但可基于投资偏好权衡。结合ESG因子与传统多因子模型构建投资组合，实证显示沪深300、中证500及中证800的ESG组合均跑赢对应基准指数，且加权ESG得分超越基准，实现了收益与ESG的双赢目标[page::0][page::2][page::7][page::11][page::13]
本报告系统梳理了华夏基金在ETF领域的规模优势和丰富产品线，基于权益类ETF构建多因子轮动组合，结合北向资金流入、盈利边际改善等因子，设计出具有显著超额收益的ETF精选组合，并通过风险预算模型构建跨资产配置组合，实现多资产配置的风险收益优化，展示了华夏基金ETF在资产配置领域的应用价值与优势 [page::0][page::2][page::10][page::19][page::24].
本报告基于Black-Litterman（BL）模型，结合Barra多因子模型，提出利用BL模型确定多因子权重的方法。以因子收益率均值作为BL主观观点，因子收益率协方差作为信心水平，求解最优因子权重后进行合成选股。实证中证800指数成分股，BL-Barra多因子组合回测表现显著优于因子等权组合及基准指数，年化超额收益达12.29%，充分体现BL模型在因子配置中的信息融合优势[page::0][page::2][page::7][page::9][page::10]
本报告提出基于生成对抗网络（GAN）扩充小样本数据，并结合逻辑回归构建FSL-LR模型，实现对沪深300指数涨跌趋势的择时预测。通过多个技术指标选取及超参数调优，回测显示该策略显著提升夏普比率和收益率，降低最大回撤，验证了生成对抗网络的有效性和策略稳健性 [page::0][page::4][page::13][page::14][page::15]。
本报告定义并构建了基于分析师对未来盈利预测的盈利预期期限结构因子，包括利润增速（f1）及利润增速的加速度（f2），并基于这些因子计算动量（ff）以捕捉盈利预期的变化趋势。因子动量 ff 展现出较好收益和稳定性，多空年化收益达10.66%，最大回撤7.06%。结合传统分析师预期因子形成合成动量 ff，进一步提升了IC_IR至0.4774，多空年化收益提升至15.50%。在沪深300、中证500及中证800宽基指数内的选股回测展现了稳定的超额收益表现，年化超额收益范围为11.14%-12.59%，同时风险控制良好，最大回撤控制在5.12%-7.85%之间，为基于盈利预期的量化选股提供了有效工具。[page::0][page::2][page::5][page::7][page::8][page::9][page::10]
报告基于Black-Litterman与马尔科夫链模型结合构建行业轮动组合，2010-2021年组合累计涨幅345.11%，年化收益13.55%，显著跑赢同期中证全指，三季度重点行业为化工、电子、电气设备，四季度选取采掘、化工、公用事业行业，表现优异且实现超额收益，展示出模型有效的行业择时能力 [page::0][page::2][page::3]。
本报告构建并量化了机构持仓核心资产的抱团程度指标，基于基金净值与行业指数涨跌幅的回归拟合优度差异，反映市场抱团状态。结果显示当前抱团水平偏高但未超历史峰值，且抱团持续时间为近十年最长。核心资产影响力下降及非核心资产走势分化是抱团形成的重要原因，抱团程度具有均值回复特性但受核心资产影响力限制。该指标已通过与实际基金持仓数据验证匹配良好，为投资者判断市场风格分化提供了量化工具。[page::0][page::2][page::5][page::6][page::7]
本报告基于Wind数据和华西证券研究所的微盘股指数，系统分析了微盘股行情的收益来源、交易及组合属性，重点揭示了反转交易策略在微盘股中的稳定超额收益，以及微盘股组合估值成为主要驱动因素。报告还探讨了基金持仓、成交活跃度与融资余额等资金面指标，构建了微盘股相对强弱指标，表明当前微盘股处于相对走强的扩张阶段，为了解微盘股行情阶段及投资价值提供了量化依据[page::3][page::4][page::5][page::7][page::10][page::11][page::14][page::19]。
本报告构建并验证了基于逻辑回归的市场择时策略，以沪深300指数数据为标的，选取持仓收益率、5日平均收益率、夏普比率及成交量比率四个特征变量，通过不同训练模式调节逻辑回归阈值，实现高收益、高夏普率及低回撤率的择时策略，回测显示优于基准表现，有效辅助买卖决策 [page::0][page::8][page::12][page::13]。
本报告系统性介绍了南方基金基于多维量价因子构建ETF组合的策略框架，通过单因子测试确定了11个有效量价因子，涵盖动量、交易波动、换手率、多空对比、量价背离及量幅同向等维度。基于复合因子值月度筛选顶尖指数产品构建投资组合，总结了该组合自2014年以来年化收益达17.21%，且夏普率高达1.45，显著超过等权指数组合表现。报告还披露了当前重点ETF产品配置及其近期表现，验证策略有效性与实用性[page::0][page::6][page::9][page::10][page::12][page::13]。
报告结合Black-Litterman模型与分析师目标价形成主观观点，通过行业多空组合对沪深300及中证500成分股权重进行优化配置，实现显著超额收益。BL组合优于市值加权、等权及目标收益率直接排序法，且参数设定稳定，回测时间覆盖2010年至2021年5月期间，展示了模型在选股与权重配置上的实际效用 [page::0][page::7][page::10][page::13]。
