摘要

多因子模型：本周组合均跑赢基准

因子表现

估值因子、质量因子表现较好，动量因子有所回撤。组合表现：光大Alpha沪深300指数增强（沪深300内选股）组合本周下跌3.56% ，同期沪深300指数下跌4.39%，组合本周跑赢沪深300指数0.82个百分点。2020年1

**过去二十年间，投资者情绪（investor sentiment）常常被认为是造成金融资产价格极端波动的重要原因，但它对主动管理基金的业绩有何影响仍有待探究。本文介绍了Feng Dong和John A. Doukas于2018年发表在The Journal of Portfolio Managem

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第五十五篇，本期推荐的海外文献研究了因子动量和行业动量之间的关系。研究发现因子动量与行业动量的表现形式相似，但因子动量强于行业动量，而且因子动量完全包含了行业动量。换句话说，**因子动量是行业动量的原因，反之

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数据驱动模型在推断文本中事件的时间顺序方面展示了最先进的性能。然而，这些模型通常会忽略明确的时间信号，例如日期和时间窗口。 基于规则的方法可用于识别 这些时间表达式之间的时间联系 (timexes)，但它们无法捕获 timexes 与事件的交互，并且难以集成 与神经网络的分布式表示 净

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本文作为宏观对冲系列研究的第五篇，主要探讨了宏观预期数据的选择与应用。

宏观预期数据选择。宏观经济预期数据来源包括 Wind 和 Bloomberg。数据种类上看，Bloomberg 保留了预期数目、中值、均值、最大值、最小值，以及实际数据披露的日期、时间和修正值等重要要素，且预测精

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本文作为宏观对冲系列研究的第四篇，将宏观动量策略拓展到债券市场，用来判断利率方向、期限利差和信用利差的变化。 债券投资策略类型。债券投资收益主要包括票息收益和资本利得两部分，资本利得指的是投资者在二级市场中买卖债券获得的收益。债券投资策略可以分为被动型和主动型两大类。被动型策略包括指数

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宏观动量策略是一种以经济理论为基础的系统化投资策略，区别于趋势跟踪策略只使用资产的价量数据，宏观动量策略采用宏观基本面数据产生交易信号，与传统资产类别、趋势跟踪策略和其他风格溢价策略均具有较好的互补性。本文作为宏观对冲系列研究的第三篇，进一步深入研究了宏观动量策略在全球股票市场中的实证

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债券基金的仓位检测有广泛的市场需求以及重要的债基投资指导意义，本文试图基于当前可获得的外部数据搭建仓位估测模型，以期为投资者提供参考。

债券基金的仓位估测面临一系列困境。基金定量分析无外乎从两个角度入手：持仓分析与净值分析。首先，债券基金的持仓披露远不及权益基金透明，在每年的四次时滞

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期权作为现货的衍生产品，其交易情况暗含了投资者对市场的观点，期权交易日益活跃，可以从中获得有效且领先于现货市场的信息，兴业水晶球策略于2015年中推出，至今已有三年多样本外数据，其致力于挖掘期权市场中符合经济学逻辑且统计规律显著的因子，对期权标的现货（50ETF）进行短期的预测，无论是策

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指数成分股调整事件概述每年的6月和12月，中证指数公司会对重要A股指数的成分股进行调整。而随着指数成分股的调入调出，跟踪该指数的基金包括ETF基金、LOF基金等也会对基金的持仓做出相应的调整，从而有可能会对新调入或新调出的股票价格造成重大影响。本文以沪深300指数的成分股调整为例，来

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收益预测模型我们从规模、估值、成长、盈利、技术、流动性、波动等维度筛选出有效因子，对有效因子我们采用对称正交的处理方式来剔除因子之间的多重共线性，使得复合因子的选股能力带来了显著提升。此外，选股因子通常都有其合理的投资逻辑，当我们在窗口内滚动计算得到的预期因子权重配置方向和投资逻辑不一致

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银行委外实际上是一个自上而下的资产配置过程，涉及到宏观经济与基础市场研判、动态资产配置、受托人及基金产品筛选、组合再平衡等诸多环节，尤其是如何实现宏观配置与微观筛选的相互融合，是资产配置实践中极为重要但又被投资者忽略的一个重要问题。唯有实现两者的融合，才能破解宏观大类资产配置建议被束之

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传奇的大奖章基金

从1988年成立到2010年1月1日西蒙斯正式退休，大奖章基金的净年均收益率超过35%，远超标普500指数的年化收益率。并且，在市场波动较大的时候，比如2000年科技股灾和2008年的全球金融危机，大奖章基金表现反而更好，当年都获得了90%以上的业绩回报。

前言

学术论文，研究报告，纵观其有各种各样的问题。作为Quant，对这些原材料的甄别、提炼及加工，本身就是工作的一部分。研究需要有主线，策略需要有逻辑，沿着这条主线及逻辑，在不同的（甚至是不同领域的）论文去吸收新颖的方法及技巧，整合到自己的研究逻辑中。这才是Quant需要做的。

论文不可复

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指数/量化基金产品：主要关注多头产品，不同产品各有特点

总览公募基金市场，指数/量化型基金产品可分为两部分：追求相对收益的多头产品（指数、指数增强和量化基金）和绝对收益产品（量化+固收和量化对冲产品），本文关注多头产品。指数基金、指数增强基金和量化基金三种类型各有特点。在公募

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本文详细研究了目标风险基金的特征与业绩表现，并分析了该类型基金能否作为目标日期基金的一个可能的替代品。

目标风险基金（TargetRiskFunds，TRFs）又被称为生活方式基金（），其投资逻辑简单直接，目标就是在不同时间上保持资产组合的风险恒定。根据风险等级不同，目标风险基金通常

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本篇报告使用时间序列风格归因模型，基于基金净值数据对2017年市场中的全部量化类基金进行了风格描摹，尝试解释其收益的来源，分析不同年份、不同类型的量化基金之间的风格差异以及整体量化类基金在2017年的风格变化，并获得基金投资与权益组合管理的启示。

2017年主动量化型基金与指数量化型

摘要

互联网大数据与量化投资身处大数据时代，我们所面对的数据的维度在不断增加。传统的量化投资模型基于财务报表及市场价量信息构建因子，信息来源相似性较高导致模型趋同、交易拥堵。在互联网中，非传统金融数据（如舆情、搜索量、语文文本）不断积累，这其中就包括许多对投资有用的信息。

互联网舆情数据可

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证券行业的投资价值

券商板块作为重要的周期性板块，其行业本身具备明显的高Beta属性，在历次市场行情上行阶段均表现出明显的领涨特征。从历史表现看，在行情启动阶段乃至整个行情上行阶段，券商板块都具备显著的超额收益。 从市净率角度看，当前券商板块具备较高的安全边际，中长期看具备相

摘要

基金的相关研究一般基于基金的业绩或基金的持仓信息。然而由于基金持仓更加丰富的信息可以弥补时间序列上基金净值单一信息的缺失，近年来，越来越多的研究通过基金的持仓信息对基金的表现进行归因和预测。

在本篇报告中，我们根据基金的持仓信息构建了衡量基金择时和选股能力的指标，筛选出具有稳定显著择

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沪深 300 样本股调整实施时间分别是每年 6 月和 12 月的第二个星期五收盘后的下一交易日，本次调整时间 2018 年 6 月 11 日。

按照沪深 300 样本股的定期审核规则，并遵循 10%样本股调整数量限制、缓冲区规则以及对长期停牌与财务亏损股票的处理方式，我们对年 6 月

摘要

在HRT，做好工作意味着不断学习和提高。作为不断学习的一部分，HRT的研究员也持续关注学术研究——无论是为了跟上他们研究领域的最新发展，还是为了学习对我们工作有用的进展。我们经常被问到，阅读和应用最新成果是否是我们工作的重要组成部分。在实践中，我们很少能读到一篇论文就立即将其应用于我们

核心观点

本文提出了一种基于数据驱动的行业分类方法，该方法以不同的粒度级别将类似的公司聚集在一起；机器学习的技术可以从相关数据源中提取特征，并学习相关关系，从而识别出在样本外时期风险回报情况相似的公司。历史收益相关性、GICS分类、10-K报告、规模、动量、资产负债率等基本因子对企业相似性的

摘要

建议配置信用评分2.7分以上的债基目前时点，在信用风险增加的情况下，对于债券基金的配置来说，我们建议配置高信用评分的债券基金。 在我们的信用评分表中，我们建议配置信用评分2.7分以上的债基。

正文

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摘要

通信行业景气度研究。通信行业属于成长型行业，供需景气度则反映在行业的成长和产品的周期性上；通信行业对不同宏观环境的反应不同，具体反映在宏观景气度上；行业上市公司景气度则是行业景气最直观表现，同样也是行业宏观景气度及行业供需景气度的结果。 综上，采用供需景气度、行业上市公司景气度和宏观景气