期货专栏分为如下几类，此处附上定义，方便大家查阅:

高频

该部分包含了高频数据低频化的因子应用，高频市场的微观结构，高频量化因子的使用测试，以及一些另类高频策略的内容。

CTA策略研究

该部分包含了市面上的各类CTA策略的情况。

其他

不属于上述几

摘要

这篇报告里我们使用 Fama-French 三因子模型的思路在 A 股市场做实证分析。我们基于该论文的三因子模型实证了 A 股市场在 2010年4月到 2022年 10月的情况。

Fama-French 三因子模型是量化金融领域十分经典的理论模型。

最早提出的CAPM模型无

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概览

• 时间序列和平稳性研究
• 配对交易研究
• 数据货币期货配对交易研究

(持续更新中)

时间序列数据

时间序列数据是单一变量按时间的先后次序产生的数据，是投资研究中最常见的一类数据。

如下为数字货币合约ETHUSDT的分钟行情数据，这是一个典型的时间序列数据

核心观点

乘势而起：市场新高趋势追踪

触及新高的个股、行业和板块可被视为市场的风向标。越来越多的研究表明动量、趋势跟踪策略的有效性。本报告旨在定期跟踪市场中创新高的个股及其分布，以追踪市场趋势、把握市场热点。

见微知著：利用创新高个股进行市场监测

截至2022年10月2

摘要

资产配置的本质是资产选择以及市场择时

资产配置就是在给定的预期收益条件下，期望组合风险最小；在给定期望组合风险条件下，期望投资收益最大。实现其目标主要包括资产选择和权重配置两部分。

隐马尔可夫模型的本质是对复杂数据进行降维，学习低维隐藏状态的转移进行预测

隐马尔

论文原名

《Graph Neural Networks for Asset Management》

论文作者

格雷瓜尔·帕克罗-定量研究

fr埃德蒙·莱兹米-定量研究

徐佳丽-定量研究

引言

孤立地分析一项资产是不可能的，没有考虑更广泛的市场前景。这一事实背后是联结词

我们是谁?

智能投资科学

我们是一家科技公司，致力于将我们的才能应用于金融领域。金融的世界为探索提供了丰富的土壤：海量的数据、快速的反馈和无穷的机遇。我们满腔热忱，致力于通过智能科技的应用塑造投资管理的未来。我们具有创造精神，并通过科技来实现创新。我们最重大的发现源于研究和

摘要

传统移动平均线(MA)的缺点

移动平均线(MA)是技术分析中常用的一类趋势跟踪指标，其可以在 一定程度上刻画股票价格或指数的变动方向。MA 的计算天数越多，平滑 性越好，但时滞带来的延迟影响也越严重。因此，在使用 MA 指标进行趋 势跟踪时，容易出现“跟不紧”甚至“跟不上”的

摘要

本篇报告中，我们将开创性的构建全新的多因子模型体系--短周期交易型多因子阿尔法选股体系。

通过交易型阿尔法策略的研究，我们发现在A股市场，与传统多因子模型所获取的股票价值阿尔法收益相比，交易型阿尔法收益的空间更大、收益稳定性也更强。

即便是最纯粹的价值投资者也不得不承认，交

本文导读

待测因子：传统的1个月反转等因子，以及改进的动量因子动量因子是一类非常重要的风格因子，本报告中我们选取了十三个具有代 表性的动量因子进行测试，包括 HAlpha（个股 60 个月收益与上证综指线 性回归的截矩项）， return_Nm（个股最近 N 个月的收益率，N

摘要

在市场上，对于资产、基金的分类一直是大家讨论的话题，根据业绩走势对于基金进行分类我们也曾有相关研究。研究资产的相关性一个重要的应用就是可以利用相似资产找到原资产中不可购买的一部分资产。本期琢璞系列我们推荐Chen, Chun-Hao, and Chih-Hung Yu（2017）的《A

摘要

盈余公告漂移（PEAD）又称盈余惯性，是一种违背“有效市场假说”的市场异象，由Ball 在1968 年发现并提出。未预期盈余较高的公司在未来一段时期内的市场回报会显著地高于那些未预期盈余较低的公司。本篇作为“琢璞”系列报告的第二十篇，我们为大家推荐了一篇非常值得一读的文献《Firm C

摘要

不论是在国内还是在海外，对于知情交易者的追踪向来是投资者关心的话题。在“琢璞”系列的第二篇中，我们详细介绍了用PIN方法来衡量市场中知情交易者存在的可能性（或者“指令流毒性”）。但是PIN方法存在的缺点也很明显，模型复杂，对算力和数据的要求高。2012年，原作者改进了对于知情交易者衡量

行为金融学表明市场的投机情绪会导致股票价格偏离基本面，许多投资者情绪指数已通过实证研究证明能够预测市场收益率。公司管理层与投资者一样也无法避免行为偏差，对公司产生偏离基本面的过度乐观或悲观情绪，进而导致市场出现非理性的反应，并且相较于投资者来说还拥有信息优势，然而管理层情绪对股票收益率的影响却鲜有研

摘要

申万研究所金融工程部在择时研究、CTA 开发中，技术指标一直是重要的研究方向。相较于经验性学习，申万金工在技术指标开发中具备“客观、全面和便捷”的系统性优势。需要 重点说明的是，“客观、全面和便捷”的三点优势绝非可有可无的细小改进和技术优势，而是直接 作用于技术指标使用的痛点，解决的是

指标介绍

蔡金摆动指标（Chaikin oscillator）：简称CHO

所需数据和参数：CHO(high,low,close,open,volume,fast,slow )

指标伪码：

VAR1:=(CLOSE-OPEN)/(HIGH-LOW)*V;

ACCUM:=SUM(VA

指标介绍

动向指标（Directional Movement Index）：简称：DMI

所需数据和参数：DMI(high,low,close,lag,thred )

指标伪码：

MTR:=EMA(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS

指标介绍

蔡金流量指标（Chaikin Money Flow）：简称：CMF

所需数据和参数：CMF (high,low,close,volume,nDay,threshold )

指标伪码：

MFV:=(2*CLOSE-LOW-HIGH)/(HIGH-LOW)*V;

CMF:S

指标介绍

梅斯线（Mass）：

所需数据和参数：Mass(high,low,smoothlength,summationlength,malength )

指标伪码：

MASSVAR0:=EMA(HIGH-LOW,SMOOTHLENGTH);

MASSVAR1:=EMA(MASSVA

指标介绍

岛形反转（Island Reversal）：简称IR

所需数据和参数：IR(close,high,low,nDay,pct )

指标伪码：

PASTHIGH:HHV(REF(HIGH,1),NDAY);

PASTLOW:LLV(REFV(LOW,1),NDAY);

IRD