本文主要研究了影响反转因子的表现的因素，包括市场状态和宏观因素，从结果上来看，MKTILLIQ（市场资金敏感性）、MKTTO（市场换手率）、MKTVOL（市场波动率）和BAS（Bid-Ask Spread）这4个市场状态指标能够显著的预测下个月反转因子多空组合的表现。综合来看，这4个指标越低的时候，

传统多因子模型采用月频调仓，但实盘中提高调仓频率会带来两个好处：一是减小技术类alpha因子的IC衰减、二是提高风控频率降低风险。随着2016年底开始的技术类因子失效，前者的作用减弱，但后者的作用仍在

固定月频的调仓模式忽略了月中组合的风险敞口变化，所以有必要在月中实施风险监控，提升组合的调仓频率

价值投资不等于低估值投资，低估值股票可能是由于公司质地真的很烂，只考虑股票估值因素容易调入所谓的“估值陷阱”。所以价值投资一个必要过程是判断上市公司质地是否优良，再看公司质地是否配得上它的估值。我们这篇报告要解决的问题是如何用定量指标来衡量A股上市公司的质量优劣，验证一下A股是否真如一些市场偏见所言

本文回顾了组合优化的一般框架，讨论了组合优化中相关参数的意义和选择，包括交易成本惩罚与换手约束、风险惩罚系数与跟踪误差约束、权重上下限、风格因子暴露约束、股票数量约束，以及各约束之间的冲突等问

不同的风险水平对应着不同的预期收益，可以通过风险厌恶系数或者跟踪误差的调整实现不同的风险或收益水平，但是

本篇报告主要研究了研发营收比因子在各个行业内的效果，从单因子测试角度来看，研发营收比在高科技行业(医药、电子、通讯、计算机)都有一定的效果，但是在构建行业内增强组合后，发现因子在医药和计算机行业有比较明显的新alpha贡献，在另外两个行业内新增强组合与原组合表现基本不变

我们构建了中证500内和创

由于投资者对信息的反应具有滞后性，业绩公告超预期的股票后期有正向的异常收益，低于预期的股票后期有负向的异常收益，学界先后在全球不同市场均发现了盈利公告的价格漂移现象（PEAD）。

我们基于季节性随机游走模型预测的净利润和营业收入计算标准化的预期外净利润（SUE）和营业收入（SUR），用来度量业绩超

全球主要股票市场的大小盘风格差异较大。美国市场在上世纪八十年代前小市值股票溢价明显，但最近十年大小盘表现基本持平；欧洲市场近些年的大小盘风格也不显著，日本市场从09年开始小盘股持续走强，而其它亚太地区则是长期大盘股强势

市值效应在A股全市场和中证500成份股内都很强，在沪深300成份股内较弱，20

风险模型主要实现三个功能：估算协方差矩阵、控制风险暴露和组合绩效归因分析。后两者需要用到结构化的因子风险模型（例如BARRA、Axioma）；估算协方差矩阵可以用结构化因子模型，也可以采用纯统计方法

结构化因子模型的最大好处在于降维，既可以降低参数估计误差，也可以降低协方差相关计算的复杂度，大幅提

上篇报告我们提出的协方差矩阵谱分解近似方法可以兼顾统计模型的高效便捷和因子模型的组合优化提速，不过其中K值（保留的最大特征值数量）的设定比较偏经验，本报告通过数学推导给出了此方法近似误差上限的简洁表达式，并基于此动态调整K值，保证理论一致性，同时可以在不显著影响策略表现的条件下，实现组合优化过程的大

反转和市值因子的失效触发了国内对因子择时的研究需求。海外市场和A股类似，因子择时研究的兴起也是由2007.08的“量化危机”和2008年金融危机触发。危机后估值、动量和质量因子的效果明显下降。报告汇总讨论了AQR、BlackRock、GSAM等几家大机构有关因子择时的研究成果。有乐观者、有悲观者。但

本报告探讨如何找到有逻辑意义并且能够有效的区分个股的因子，且因子值对于个股未来收益有一定的预测能力；用数学的语言描述就是如何检验单因子和收益率之间是否有相关

我们对因子的检验基于两个维度：

1、计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间（通常为一个月）收益的相关性，也就是IC值（信息系数）。

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本报告探讨如何找到有逻辑意义并且能够有效的区分个股的因子，且因子值对于个股未来收益有一定的预测能力；用数学的语言描述就是如何检验单因子和收益率之间是否有相关性

我们对因子的检验基于两个维度：

1、计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间（通常为一个月）收益的相关性，也就是IC值（信息系数）。

本报告探讨如何找到有逻辑意义并且能够有效的区分个股的因子，且因子值对于个股未来收益有一定的预测能力；用数学的语言描述就是如何检验单因子和收益率之间是否有相关性

我们对因子的检验基于两个维度：

1、计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间（通常为一个月）收益的相关性，也就是IC值（信息系数）。

由于市场体制、投资者结构、投资者教育等多方面的原因A股市场投机性较强，既然不能改变A股投机的事实，我们不妨研究如何在投机市场中获利。我们将个股被投机的过程划分为4个周期，投机程度增强的周期一般伴随着股价的上涨，过度投机后投机程度减弱的周期一般伴随着股价的回落，因此，买入投机程度弱的股票卖出过度投机的

Smart Beta 产品近些年在海外市场规模增长迅速，它和主动量化、指数增强等alpha产品一样，收益来源于资产定价因子的风险溢价，不同之处在于获取因子暴露的方式，往往换手率较低。

我们把A股常用的指数增强策略用到了标普500指数上。用到的alpha因子中只有估值因子在标普500成分股内总体效果

未来盈利能力越强的企业，内在价值越高，但预期内的盈利能力已经反应在价格中，不能带来超额收益，相反，预期外的盈利能力才是盈利能力alpha的真实来源。

**Nissim和Penman(2001)从ROE出发，将净利润和股东权益完全拆分成经营活动部分和金融活动部分，提出了RNOA（净经营资产收益率）的

如果没有额外的信息或者大资金的强行介入、股票的日内交易特征应该处于较稳定状态，反之如果股票的日内价量特征很不稳定，那么该股票大概率有信息溢出或者被幕后大资金操控，而此时应该是考虑离场的时候了。

我们基于日内5分钟线计算了日内收益率的波动率、偏度、峰度和日内成交量的波动率、偏度、峰度和HHI指数共7

风险模型有三个功能：控制风险暴露、估计收益率协方差矩阵、绩效归因。不是所有功能都要用到风险因子，估计协方差矩阵可以采用纯统计方法，报告把这个领域最新学术成果和业界常用的因子模型在A股进行了实证对比

由于股票数量多，收益率样本数量少，样本协方差矩阵的估计误差比较大，导致其矩阵条件数（最大特征值除以最

量化策略回溯测试得到的“纸面收益”与实际交易“账面收益”最大差别在于交易成本控制，特别是对资金量大、换手率高的产品。在成交价格上加减一个固定比例的冲击成本的传统做法并不可行，它无法反应不同时点、不同股票、不同资金量造成冲击的差异。本报告基于A股主动买卖单数据，提供了一个可行的股票冲击成本模型，辅助投

这篇报告我们主要检验了Harvey(2016)文章中统计的从2002年以后显著且独立的技术类因子共16个。检验发现16个中的大多数因子在A股市场表现不佳，但其中分别是DOWNILLIQ，UPILLIQ，NCSKEW，DUVOL和IVmonthly这5个因子表现较好，rankIC的绝对值均大于0.05

研究结论

策略Alpha收益的定义取决于投资者控制了哪些风险，Alpha因子的ZSCORE可以通过多期横截面回归取平均的方式转化成预测收益率，输入后续的组合优化过程

在两个变量满足正态分布时，Pearson 和Spearman相关系数的数值很接近，但Spearman秩相关系数在做显著性检

这篇报告主要从多个维度切入来研究业绩预告在传统的多因子框架下的应用。业绩预告比业绩快报和定期财务报告的公布时间更早，对推测上市公司业绩还是很重要的。从2012年开始，A股上市公司业绩预告的数量大幅的提升，且发布的预告的上市公司数量也达到了1500家左右，今年截至到6月底，已经有2600多家上市公司发

本篇报告测试不同行业内大类因子的表现（2009.7-2018.11），并尝试对因子在不同行业表现差异的原因进行分析。比如市值因子在龙头变换率较高，小市值股票占比较高且规模集中度较低的行业中有更强的负向选股作用，也就是说在这些行业里小市值溢价更明显。比如BP因子在（无形资产+开发支出+商誉）比净资产较

分析师研报数据是相对独立的信息源，本报告基于朝阳永续的盈利预测、评级和目标价等研报明细数据，研究分析师预期相关的属性，一致预期加总方法以及相应的alpha因子，供投资者参考

由于分析师选择性发布报告等原因，分析师覆盖多的股票未来表现更好，但因子使用时需要做风险中性处理。分析师预期分歧比较大的公司更

对于大规模资金产品，30-50bp的冲击成本估算在某些市场环境下远远不够，我们上篇报告引入了Almgren(2005)的模型来估算冲击成本大小，并加入组合优化目标中，定量权衡组合alpha与冲击成本的利害关系

lmgren（2005）冲击模型采用的是幂函数非线性形式，导致数值求解组合优化问题耗时长