量价组合构建高频因子往往可以带来信息增量量价组合构建因子构建过程相对复杂，和传统量价风格因子和高阶矩因子均有一定相关性，但相关性不高，往往可以带来新的信息增量。本文给出两种量价组合构建因子的案例，其中以价格轨迹变动改进的非流动性因子在剥离了规模因子的线性影响后，全A股范围内超额收益9.70%，信息比

研究结论

建信中证红利潜力指数对应的中证红利潜力指数（H30089.CSI），通过EPS、每股未分配利润、ROE等指标对股票进行综合排名，选取排名居前的50只股票组成样本股，旨在反映分红预期大、分红能力强的上市公司的整体表现。

中证红利潜力指数历史表现优异。自基日（2005/12/30）

本周市场小幅震荡，上证指数在回补缺口后出现震荡冲高，以小盘风格代表的中小板指表现相对强势。上周领跌的中小板指在本周呈现相对较大反弹，上周领涨的上证50在本周延续相对强势。行业主题，农林牧渔板块成为本周热点，此外上周强势的食品饮料本周延续强势。本周跌幅较大的为通信，而上周跌幅最大的电子等在本周呈现反弹

今年双周频调仓的GP_RF(“遗传规划+随机森林”模型)超额收益4.42%

今年以来双周频调仓的“遗传规划+随机森林”模型表现较好，换手率限制为60%的情况下，该模型上周超额收益为0.44%，最近一个月超额收益为2.82%，今年以来超额收益为4.42%。对于月频调仓的“遗传规划+随机森林”

抱团消费触发防御性反弹，持续时间有限。4月季报公布压力测试下，市场抱团医药、消费进行防御性配置，低估值个股短期有反弹行情，但下行趋势未变，时间不会超过2周，空间对应上证综指不会超过100点。

交易源于流动性需求，配置型资金持续流入。信息交易程度指标近两周持续下行，主力资金也处于观望状态，市场目前交

上周各类型基金指数小幅震荡，推荐成长板块和周期板块基金

截至2020年4月3日，基金市场共有6309只基金产品，其中混合型基金数量最多，货币型基金规模最大。上周（2020.03.30-2020.04.03）QDII基金表现最佳，涨幅0.42%。混合型、目标日期型、目标风险型三类FOF基金上

基金投资热点

近两周成立的主动权益基金数量为15只，规模为179.62亿元，认购情绪相对降温；近两周市场有一定的反弹，反弹力度并不大，主要行业集中在医药、食品饮料等防御性行业，因此相应的主题基金表现也较好；而科技类基金整体反弹力度较弱。

基金在行业板块上的分布

根据lasso算

xgboost模型模仿人类思考进行“补充式”学习模式

xgboost模型是一种强学习模型，其是由众多弱学习模型集成，其采用弱学习模型为CART，即分类与回归树。该模型重在拟合特征和标签间的非线性关系。组成该模型的众多弱学习器之间的关系是补充弥补的关系，弱学习器的训练有先后，每个新的弱学习器

研究结论

前言：本篇报告为东吴金工“波动率选股因子”系列研究的第二篇，受到学术界“股价波动与股票信息流”关系理论的启发，从“信息冲击”的角度出发，逐步构建了衡量“股票信息分布均匀度”的选股因子。

波动率与信息冲击：学术研究表明，股票价格的波动，与流入股票的信息流直接相关。借鉴前人研究经验，我们提

摘要

投资要点

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常

报告要点不同频率级别信息含量不同一般而言，频率越高数据信息含量越高，主要体现在两方面：切片数据细化带来量价波动的信息含量提升；逐步分解的盘面数据对于交易行为辨识度的提高。

区分积极买入与保守买入，构建买入情绪因子积极买入，投资者所下订单主动与盘口卖盘挂单成交；保守买入，投资者所下限价订单挂单等待

高频偏度因子。本周（特指2020.07.06-2020.07.10，下同）、7月及2020年的多空收益率分别为0.0%、-0.8%和11.1%。

下行波动占比因子。本周、7月及2020年的多空收益率分别为-0.3%、-1.2%和9.1%。

开盘后平均净委买变化率因子。本周、7月及2020年的多空

斥资21亿元收购科技金融服务公司。

1. 拉卡拉公告计划使用自有资金19.1亿元收购公司关联方考拉金科持有的广州众赢100%股权。
2. 拟使用自有资金人民币2.1亿元收购公司关联方考拉科技、孙陶然、联投企慧、公司非关联方西藏纳顺合计持有的深圳众赢100%股权。我们预计本次自有资金收购两家重量级公

投资要点

近1年多来，我国被动产品的规模大幅扩张，份额在偏股类产品中的占比已增长至38%。有意思的是，同时期，以指数增强为代表的alpha策略，表现却不尽如人意。那么，两者之间是否存在一定关联呢？本文从被动产品规模已占据半壁江山的美国市场出发，再回到正在成长期的中国被动产品，尝试探讨这一问题

美

整体来看，权益资产短期震荡回温，固收类资产持续稳健，波动率指数出现回落也表明市场对后续基本面的反弹较为有信心，我们认为后续权益市场或有短期反弹，但疫情的不确定性还有全球化的退化，仍中期需要保持警惕。我们维持上期观点，认为后续权益市场虽有短期反弹但仍需要保持警惕。上周（2020-03-27至2020-

调整加仓是当下主旋律。本周市场出现大幅调整，上证综指、上证50、沪深300及创业板的调整也都基本接近300点。当下我们认为，市场未来调整的幅度已经非常有限，但时间上略显不充分。我们上周曾经指出，有两种调整形式供投资者参考：一种是快调，调整时间一般在一周左右，这意味着市场未来是以空间换时间，市场接下来

基本面：疫情防控措施对国内经济的冲击已经体现且逐渐减弱

定义上市公司景气度为业绩预告中“预增”、“续盈”、“略增”和“扭亏”的整体占比，反映上市公司中业绩好转的比例；景气向上的公司占比自2017Q4持续下降到2019Q3，2019Q4景气度有所回升。周期定位方面，当前处于库存周期底部反转、

研究结论

前言：本篇报告为东吴金工动量因子系列研究的第二篇，延续并拓展了上一篇报告《成交量对动量因子的修正》的研究理念，按照交易者类型对成交量做了进一步细分，考察在不同交易者结构下，动量因子表现的强弱。

A股市场的交易者结构：按照挂单金额的大小，可以将交易者分为机构、大户、中户和散户。在A股市场

核心观点

目的

多因子模型体系包括alpha模型、风险模型、成本控制模型、组合优化模型。组合优化模型是最终将前三个模型整合为一体，得到最优结果。本期报告的主要目的是对组合优化模型进行详细的探讨，对不同的限制条件影响组合表现的规律性进行一定程度的揭示

lamda系数

lamda系数对组合表现的

大小盘轮动效应明显，把握轮动节奏能有效提升策略收益

2010年6月以来，以沪深300为代理变量的大盘指数和以创业板指为代理变量的小盘指数的相对强弱关系发生了多次切换，在过去十年时间，大盘占优、小盘占优、大小盘均衡三种状态之间发生了多次来回切换。假如能够完美捕捉每月大小盘相对强弱变化，在完美

因子投资周报旨在根据主观参与程度高低，为投资者提供不同主被动等级的因子投资解决方案及产品建议，以满足投资者对于因子投资的不同需求。周报按照主被动程度从高到低分为以下五个部分：因子择时建议，量化投资组合，Smart Beta量化配置方案，多因子复合指数，单因子指数。

风险模型因子收益统计：本周最为强

上周波动率因子表现出色，其余价量因子整体表现较好

上周波动率因子表现出色，在沪深300成份股票池的RankIC值超过10%，在中证500、中证1000成份股、全A股票池的RankIC值在20%左右。估值、反转、换手率、beta因子表现接近，在沪深300成份股票池表现平淡，在其余股票池表现较好。成长

投资要点：

本文主要针对朝阳永续、WIND两家数据供应商的分析师预测数据进行分析，比对数据源、加工一致预期数据的质量以及选股的有效性。

从数据源上来看，朝阳永续收纳的分析师报告篇数多于WIND，但两者之间的差距在逐步缩小，目前这个差异已经很小；从两个数据商覆盖的股票比例来看，朝阳永续覆盖比例始终

报告摘要：

传统多因子选股。在国内A股市场，传统的多因子量化选股模型得到了广泛的应用，在实际表现中，传统的多因子模型在过去几年中也表现出较为稳定的超额收益率。但随着传统多因子模型应用越来越广泛，历史长期有效的因子逐渐失效，对新因子的挖掘提出了迫切的需求。

新因子挖掘。传统的因子指标挖掘主要集中于

报告摘要：

机器学习是订单簿动态建模的前沿方法订单簿的动态建模，主要有两种方法，一种是经典的计量经济学方法，另一种是前沿的机器学习方法。机器学习通过对己知数据的学习，找到数据内在的相互依赖关系，从而对未知数据进行预测和判断，最终使得机器具有良好的推广能力。支持向量机(SVM,Support Vec