产业链视角下的 Alpha 传导研究
本报告基于产业链产品上下游关系与企业产品营收数据，创新构建传导动量因子、优势地位因子及其复合因子，用于刻画行业上下游传导Alpha效应。复合因子表现优异，年化收益率达9.2%，多空夏普比率2.17，且因子特异性强，适合股票量化选股。报告深入解析因子构建逻辑及回测结果，展示其在不同股票池的稳健表现，为产业链量化投资策略提供新视角与实证依据。[page::0][page::10][page::14][page::17]
金融研报AI分析
PB-ROE 视角下的预期盈利调整因子
报告基于PB-ROE经典投资框架，建立log PB与预期ROE线性关系，重点分析线性回归斜率beta系数对预期盈利调整因子有效性的影响。实证显示beta系数越高，因子表现越优异，且高ROE组和部分行业（如医药）中beta系数较高，预期盈利调整因子效果更佳。当前中证800 PB-ROE曲线陡峭创历史新高，是使用该因子的良好时机。[page::0][page::6][page::14]
个股多维度质量监控雷达构建
本报告构建基于规则推演与财务模型两大维度的个股质量监控体系，通过严格退市规则及财务风险指标量化，成功预测个股退市风险。预测准确率最高达75%，综合监控股票池年化收益率显著为负，反映其低风险甄别价值和负向alpha特征。[page::0][page::4][page::25]
乘风 AI 不断创新产品—Alpha 突出的中盘增强造就之路
长城中证500指数增强基金自成立以来表现优异，2023年实现4.01%收益率，超额收益11.03%，同类排名第一，夏普比率和信息比率突出。基金经理雷俊引入深度学习与机器学习因子挖掘系统，有效降低换手率和持仓集中度，增强策略容量和稳定性。基金持仓偏向中小市值、低波动股票，重仓电子、医药和基础化工行业，基于多因子模型与AI算法实现超额收益持续稳定。中证500指数作为标的，估值处于历史低位，市场环境向好，具有较高配置价值。指数增强策略兼顾beta收益与alpha提升，面对行业风格快速轮动优势显著，为投资者提供了稳健且弹性的量化投资方案。[page::0][page::2][page::3][page::4][page::10][page::11][page::13][page::14]
一键投资绿电主题
报告以国家双碳目标为背景，围绕绿电主题构建扩展绿电股票池，开发了兴证绿电指数并基于10个多维因子构建了精选策略。兴证绿电指数表现优于同类指数，精选策略自2015年起年化收益16.04%，超基准10.71%。报告结合产品与专利数据定量选股，展现了相似度算法在产业链深度挖掘中的应用价值[page::0][page::4][page::6][page::13][page::17]
价值成长表现平平，技术因子持续领先
本报告回顾了过去一周中国A股市场及行业指数表现，系统分析了股票量化因子的周度表现，指出价值和成长因子表现平平，技术因子表现持续强势，尤其是成交额、非流动性、偏度、小单资金流因子表现优异，建议短期内市场风格均衡配置。[page::2][page::6][page::8]
如何捕捉港股市场复苏机会？
本报告分析疫情后中国经济复苏及中美关系趋稳背景下，港股市场迎来复苏窗口，着重评估中证港股通50指数的基本面、估值、流动性及成分股表现，推荐通过华夏中证港股通50ETF实现港股龙头布局，展示指数及ETF的良好业绩并强调行业结构优势，为投资者提供港股投资参考[page::0][page::3][page::4][page::9][page::14][page::15]。
基本面量化系列之七：光伏产业链景气度模型构建
本报告基于基本面量化方法，构建了光伏产业链三维度景气度模型，涵盖量的爆发、价格风向及技术进步三大逻辑。通过选取装机规模、组件出口、逆变器出口和电池出口四个核心量维度指标，结合硅料价格构建综合景气信号，实现了2017-2021年61.18%的年化收益率和2.01的收益风险比，显著优于基准。同时，利用SAM产业链数据估算各环节单位净利，构建细分环节轮动策略，2021年至今选取单位净利变动前二等权持有的年化收益达到71.84%。最后提出基于市占率的个股推荐模型，进一步提升策略表现，稳健性强，适应市场变化 [page::0][page::13][page::19][page::29][page::33][page::37]
哪些绩优指数暂无产品跟踪？ SmartBeta 篇
本报告聚焦中国市场中尚无产品跟踪的绩优Smart Beta指数，筛选出40个有产品跟踪和约220个无产品跟踪的指数，发现后者表现并不逊色。详细分析了四个无产品跟踪的绩优Smart Beta指数（中证东方红优势成长、中小企业专利领先、创业板质量优势100、中华联合优质成长），其成长性与盈利能力均优于宽基指数，流动性良好。报告认为未来行业主题指数叠加Smart Beta因子将成增长点，Smart Beta基金可能对主动权益基金形成挑战。[page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::11][page::15][page::16][page::20][page::24]
投资〃宽角度：以静制动，以拖待变
本报告回顾了2015年4月A股市场表现，创业板强势上涨94.18%，显示成长股的稀缺性和优异成长能力。行业涨幅以建筑、传媒为首，周期行业相对疲弱。因子分析显示盈利预测调整因子和12个月动量因子表现突出，反映投资者火热情绪。兴业量化选股策略中RV策略表现稳健，4月上涨21.17%，居于同类前10%。报告建议投资者追求价值与成长的平衡配置，关注企业外延式增长机会，实施风格稳健的量化选股策略以应对市场波动。[page::0][page::2][page::5][page::7][page::9]
寻找共振：基金仓位实时变动、半年报业绩与行业轮动模型
本报告从基金持仓变动、中报业绩和行业轮动模型三个维度挖掘行业配置信号，发现机械设备、石油石化、电力设备、通信等行业配置比例提升，周期及通信板块景气度显著，结合残差动量、盈余惊喜和北向资金构建行业轮动模型，2022年累计收益显著超越基准，策略推荐煤炭、通信、有色金属等行业作为当前投资重点[page::0][page::2][page::5][page::6][page::12]
别人贪婪我恐惧，谨防回调 用期权来择时
本报告基于兴业期权择时指数，通过多个期权市场指标如CPR、CPVID、SKEW、VID等综合判断市场情绪，指出当前认购期权不再受过度追捧，黑天鹅指数升高，市场风险有所增加，预判后市或将震荡且存在回调风险。报告详细说明了各因子的涵义与计算方法，强调多指标合成的择时指数有效性，为短期市场走势提供科学参考 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6].
你接受基金经理访谈了吗？
本报告通过分析603篇基金经理访谈文本，利用TF-IDF算法提取关键词并采用层次聚类法刻画基金经理群像，揭示基金经理在不同时间、不同管理规模条件下的关注焦点及投资理念差异，展示了基金经理视角下的投资热点与策略类型分布，为基金研究提供了新视角和方法论支持[page::0][page::3][page::4][page::5][page::7][page::9][page::11][page::12]。
中证 1000 指数投资价值分析与投资策略
本报告系统分析了中证1000指数的市场表现及其独特投资价值。中证1000指数作为小盘股市场的代表，历年累计涨幅远超沪深300和中证500，且具备高成长性支撑的高估值特征。报告基于自适应均线构建大小盘轮动策略，显示包含中证1000的组合在收益、波动率和回撤方面均优于不含该指数的策略。同时，基于指数成分股涨跌比构建的择时策略在短期内实现超过95%的年化收益率。研究充分体现了中证1000指数在多因子和轮动策略中的核心作用，为中小盘股配置提供重要参考[page::0][page::2][page::8][page::9][page::12][page::13]。
宽客眼中的港股那些事儿系列四——质量因子研究
本报告构建并测试了31个质量因子，结果显示质量因子在港股中的整体选股有效性显著优于A股，其中12个因子表现尤为突出，尤其是与经营性现金流及主营业务收入相关的因子。例如，CFROA_TTM多空组合年化收益率达到11.3%，夏普率1.12，最大回撤15.8%。不同因子在行业间表现存在差异，信息技术和可选消费行业的选股效果尤佳，材料行业债务水平因子表现突出，这反映了港股市场成熟度及投资者结构的差异对因子有效性的影响。报告结合丰富的因子测试统计图表详细分析了各主要因子及行业表现，展示了质量因子在港股量化投资中的应用潜力，为未来因子组合构建提供了理论基础与实证支持[page::0][page::3][page::6][page::8][page::9][page::11][page::19][page::25][page::27]
基于 Logistic 回归的“高送转”预测模型
本报告采用Logistic回归方法构建“高送转”预测模型，系统分析影响“高送转”实施的关键财务和市场因素，并对2014年度实施该行为的上市公司进行概率预测。结果表明，“每股资本公积金”、“每股留存收益”、“平均股价”、“业绩预增”和“次新股”变量显著正向影响“高送转”，而“总股本”和“平均上市时间”则呈负向影响。模型总体预测准确率达77%，成功识别多只高送转概率超80%的重点股票，为投资者提供决策参考。[page::0][page::2][page::10][page::11][page::13]
基于期权定价视角的信用风险因子研究
本报告基于经典Black-Scholes-Merton期权定价模型，构造上市公司信用风险违约概率因子MPD。实证结果显示，信用风险最高的股票表现持续跑输市场，剔除该部分股票后组合表现显著增强，且随着股票市值下降增强效果更明显。同时，MPD因子对估值、反转和波动率等量化因子有良好分层区分能力，其空头端表现尤为关键，建议投资者规避信用风险高且因子得分低的股票以提升组合表现[page::0][page::4][page::6][page::8][page::15]。
指增 ETF 面面观
报告深度分析了首批指数增强ETF的行业配置和成分股特征，发现指增ETF偏好大盘风格、高动量、低估值和高流动性股票，持有的非成分股财务表现优于成分股。基于持仓构建的策略显示沪深300指增ETF非成分股组合收益显著优于基准指数。指增ETF与同机构指数增强基金在持仓和表现上存在较高相似度，表明指增ETF具备较好的增强能力和市场参考价值 [page::0][page::3][page::8][page::13][page::15][page::21]
权益基金经理的量化范式总结
报告对采用量化方法的主动权益基金经理进行系统分类，分为轻度、中度及重度结合量化三类，分别分析其投资风格、持仓特征及业绩表现。轻度结合量化基金经理主观性强，持仓集中且行业切换较低；中度结合量化基金经理利用量化进行股票池初筛，持股较分散且含较多冷门股；重度结合量化基金经理行业和个股高度分散，量化贯穿全流程。研究显示，采用量化方法有助于基金经理拓展能力圈，提高选股效率及风险控制能力，量化与主动研究的融合成为权益基金投资的重要趋势 [page::0][page::3][page::6][page::8][page::14][page::16][page::22][page::28]
借时得势--一窥信澳 HAI 团队
本报告系统回顾了公募量化的发展历程，提炼出未来公募量化发展的五大关键因素，并详述了信澳HAI量化团队的多元人才结构和“HI+AI”双轮驱动策略体系。信澳团队构建了丰富的“指数加”产品线，涵盖宽基、风格、固收和绝对收益产品，满足多样化需求。重点分析了旗下信澳宁隽智选A基金和信澳量化多因子A基金，前者自成立以来收益显著超越万得偏股混合指数8.33%，后者基于中证500指数，充分利用基本面量化选股，表现优异且持仓灵活分散，体现了强竞争力的指数增强策略效果。[page::0][page::2][page::5][page::8][page::11][page::18]
