从实体经济角度对股市未来长期收益进行预测
本报告基于1926-2000年美国股票市场历史数据，从实体经济角度构建多种收益分解模型，揭示股票长期收益主要来源于名义收益与股息支付，市盈率增长贡献有限，提出通过供给端模型预测未来股权风险溢价约为3.97个百分点，表明股票长期表现仍优于债券，股息支付率持续下降使单纯依赖股息测盈利能力成不足 [page::0][page::7][page::10]
金融研报AI分析
持股的创新偏好与共同基金业绩研究
本报告探讨了共同基金经理对技术创新的深刻理解，即主动技术相似性（ATS），是基金获得超额收益的关键来源。实证显示，提高基金持仓中股票间技术相似性的交易与未来正向超额收益显著相关，且ATS与传统基金特征及业绩因子大多正交，可与其他指标结合提升基金优选效果。此外，高ATS基金超额收益主要源自于使ATS增加的交易行为，验证了技术创新信息在基金经理中形成的信息优势 [page::0][page::1][page::3][page::5][page::6][page::9][page::10]
晨星债基风格箱构建方法论
本报告系统介绍了晨星债基风格箱的构建方法，基于利率敏感度和信贷质量两个维度划分债券基金风格。利率敏感度通过平均有效久期分区间实现，信贷质量则采用基于非线性违约率映射的信用评级加权法，提升了对组合风险的准确评估。报告还详细阐述了违约率凸函数的数学构建及债券组合的加权信用评级计算方法，为债基风险和收益分析提供了科学依据 [page::0][page::1][page::4][page::5]
不确定性、动量和盈利能力
本报告基于分析师盈利预期构建不确定性度量指标UNC，实证发现UNC能够解释动量与盈利相关因子（MOM、SUE、OP、ROE）的大部分收益，且这些因子的收益主要来源于市场下行阶段，表明基于动量和盈利的策略实质上隐含了对市场情绪的押注，对投资组合构建具有重要启示意义[page::0][page::1][page::2][page::4][page::5]
波动率与共同基金管理者能力
本文研究了共同基金历史收益波动率对未来超额收益的预测作用，发现低波动率基金显著优于高波动率基金，且波动率异象因子LVH可以消除基金经理能力评价中的误判。此外，Fama-French的盈利和投资因子也能修正这种异象带来的偏差，表明基金绩效主要由波动率异象驱动，非经理能力因素决定[page::0][page::1][page::2][page::6][page::7].
便宜不一定好：论高费率共同基金的优越表现
本文基于CRSP和Thomson Reuters数据，使用Fama-French五因子模型，发现在控制盈利能力和投资因子后，高费率共同基金表现明显优于低费率基金，且扣费后同样表现突出。高费率基金偏好投资增长率高、盈利能力低、股票发行量大的股票，这类股票在传统三、四因子模型下被误判为表现差。研究支持高费率基金经理通过收高额费用获取经济租金的理论，挑战了避免高费率基金的传统观点 [page::0][page::2][page::3][page::6][page::13]
2018至2020年的量化危机 被大盘成长逼入绝境
报告分析了2018-2020年全球成熟市场量化因子组合的表现，发现该期间价值因子显著回撤且难以被其他因子弥补，唯一优胜策略为投资超大盘且高估值成长股，动量和盈利因子表现虽优但实质隐含大盘成长暴露，小盘股整体弱势，持续时间长且影响深远，构成半个世纪以来罕见的量化危机挑战[page::2][page::3][page::11]
懒惰 的投资者 不可忽视的财报措辞变化
本文研究投资者对财务报告文本与数字信息的不同反应，发现公司财报措辞及结构的变化传递了未来经营的重要信号。通过构建做空变化股票、做多无变化股票的多空组合，未来12-18个月可实现7%左右年化超额收益。这种收益持续且无反转，说明市场对这些信息存在持续忽视。回归分析和事件研究均支持此结论，提示投资者应关注财报文本的细微变化以捕捉被市场低估的收益机会。[page::0][page::2][page::3][page::5]
行业指数如何择时：通过估值、流动性和拥挤度构建量化择时策略
报告结合行业估值、市场流动性和交易拥挤度三大维度，构建了量化择时策略体系。该模型通过历史分位数方法识别估值底部/顶部、流动性恐慌底部及交易拥挤风险，精准捕捉行业指数的买入和卖出信号。2011年以来，模型多空组合年化收益达18.59%，市场多空组合年化收益达20.54%，成功规避交易拥挤风险，提高回报和稳定性。策略在周期、金融、消费、医药等分板块表现差异显著，近期模型还能有效捕捉主要行业底部反弹及规避下跌风险 [page::0][page::2][page::6][page::16][page::31][page::34][page::35]
面向开放域的大模型智能体
本报告系统性剖析了大模型智能体的发展现状与技术挑战，提出智能体-人类-环境统一对齐准则，重点探讨代价敏感、领域增强与环境感知三大方向的创新方法及实验验证，推动开放域智能体技术迈向实用化 [page::2][page::6][page::12][page::62]
构建高收益高胜率基金组合：量化选基因子体系初探（下）
本文基于对中国公募基金的34个量化因子，采用排名法标准化处理后，测试了等权重、IC加权、多因子模型因子收益加权及单因子模型因子收益加权四种合成方法。结果表明，单因子模型因子收益加权合成因子效果最佳，2015-2025年多空组合收益率达11.47%，IC高达0.174，且选取前50只基金构建的组合年化收益率高达16.50%，相对偏股混合基金指数和沪深300超额收益分别为9.21%和12.43%，年度胜率均为91%，且组合能自适应市场风格切换，表现稳定优异 [page::0][page::2][page::6][page::7][page::12]
股票市场复盘机器人——AI赋能金融投研应用系列研究之一
本报告系统介绍了利用大模型技术构建的股票市场复盘机器人，围绕提示词设计、结构化数据整合与知识增强生成（RAG）三大技术升级路径，显著提升金融投研效率与复盘质量。通过对联网模型与本地模型的对比，验证了本地结构化数据输入优势，结合向量化数据库实现基于主题的高效语义检索，避免了模型幻觉问题。针对行业研究员、总量研究员和基金经理三类用户制定差异化定制方案，覆盖全球及A股市场表现、资金流向、宏观政策解读和重仓股分析，支持专业投研和决策 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::11][page::13]
【国盛金工 量价选股】 高频数据 $^+$ 离散化构建方式 在因子研究中的重要性
本报告系统论述了未来量价因子研究中高频数据与离散化构建方式的重要性。通过基于日频、分钟及逐笔数据的连续性与离散化因子簇批量生产及筛选，发现离散化因子尤其是逐笔离散因子，虽因子回测表现未必优于连续性因子，但在沪深300指数增强组合层面实现了超额年化收益提升超1%，显著提升组合收益与稳定性，验证了逐笔高频数据+离散化构建方式的核心价值 [page::0][page::1][page::20][page::21]。
国盛量化 | 锚定基准做超额收益 股票组合偏离度管理的几个方案
证监会发布推动公募基金高质量发展行动方案，强调基金经理需锚定基准创造超额收益。通过沪深300基金池历史数据发现，主动股基超额收益主要来源于个股alpha挖掘，风格层面亏损，行业层面贡献不明显。报告提出4种股票组合偏离度管理方案，包括核心卫星策略、行业中性化、风格中性化和多策略并行，均有效控制跟踪误差和业绩偏离度，部分方案支持用少量股票跟踪沪深300，兼顾实操性和收益表现，为主动权益基金管理提供了实用的超额收益实现路径。[page::0][page::3][page::5][page::14]
华泰金工 | 港股市场指数及ETF分类筛选 ETF智投系列研究之十
本报告详尽梳理港股市场发行的各类指数及ETF产品结构，分析港股市场行业分布、投资者结构及交易机制，深入解读内地投资者通过互联互通、ETF互联互通、基金互认、跨境理财通等多渠道投资港股的可行性和特点。报告汇总了内地上市的146只港股ETF产品分类及其跟踪指数，覆盖宽基、行业主题、策略型ETF，重点关注港股宽基指数结构、红利策略及科技、医药等行业主题ETF的表现特征和相关性，提供港股ETF投资及资产配置的重要参考依据[page::0][page::1][page::3][page::15][page::16][page::17][page::19][page::20][page::23][page::24][page::25].
AlphaForge：基于梯度下降的因子挖掘
报告介绍了AlphaForge公式化因子挖掘框架，该框架基于深度学习生成器和预测器构建，利用梯度下降优化因子表达式。实证测试显示，100个因子样本外IC均值4.24%，合成因子IC最高达13.85%，策略在全A及主要指数样本表现稳定，最大回撤有限，说明该方法有效提升因子收益和稳定性 [page::0][page::3][page::8][page::10][page::15]
基于ETF申赎的ETF轮动策略
本报告针对ETF一级申赎资金流数据，从ETF产品、跟踪指数和个股三维度构建资金流因子，发现金额较高的ETF后续表现存在反转特征。个股维度因子表现优于ETF和指数维度，月度换仓效果优于周度，资金流相对规模或成交额占比因子最为突出。剔除2024年宽基类ETF资金流后，收益表现边际改善，年化收益最高达15.3%。该策略基于量化模型回测，展现较强的ETF轮动应用潜力 [page::0][page::5][page::10][page::12][page::16][page::20]
【广发金工】DeepSeek定量解析基金季报行业观点及行业轮动策略构建
本报告基于DeepSeekV3大语言模型对约18000份主动型权益基金季报观点文本进行定量解析，构建14项行业观点指标，结合看多/看空比例及关注度，设计季频行业轮动策略。策略显示，从历史回测看结合看多看空比的复合指标在牛熊市阶段表现差异明显，筛选低关注低看多比例的组合整体表现优于市场平均水平。行业关注度和看多看空比例具备一定指示价值，且轮动策略跑赢同期行业指数平均水平，为投资提供参考依据 [page::0][page::16][page::19][page::20][page::21]。
神经常微分方程与液态神经网络
本报告系统介绍了基于神经常微分方程的连续时间网络模型及其在量化选股中的应用价值。重点分析了液态时间常数网络（LTC）、神经电路策略网络（NCP）和闭式连续时间神经网络（CFC）三类液态神经网络结构，展示其在保持选股表现的同时显著降低模型复杂度和显存消耗，并展现更强的稳健性和可解释性。实证结果表明，液态神经网络在多项指标上与传统循环神经网络GRU相当，且NCP结构通常能取得更优性能 [page::0][page::1][page::14][page::21]。
刘海粟美术作品展设计方案
本报告系统阐述了刘海粟美术作品展的设计理念与空间规划，通过对刘海粟不同创作阶段画风及其精神内核的研究，结合现代展示技术和材料，打造了功能分区合理、互动便捷的展览环境，体现了跨时代的艺术价值与设计创新，强调年轻群体的吸引力及交流互动 [page::2][page::3][page::6]。
