研究要点

多因子模型是量化投资领域中最为经典、应用最为广泛的方法体系之一。本文使用改进后的截面回归法，在因子定价逻辑基础上对技术类、预期类、财务类因子的历史收益进行了考察，构建了多因子跟踪体系。

方法介绍

使用逐步回归法提取各类因子的纯收益。

（1）截面回归

研究结论

Alpha因子库的不断扩容，让投资者有处理因子共线性、增加因子信息利用效率的需求，快速发展的机器学习模型为我们提供了解决这个高维预测问题的可行方案。本报告里测试了包括Elastic Net，SVR，RandomForrest、GBRT、ANN在内的17个模型，比较其预测能力和传统

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摘要

指数增强型公募基金以量化方式为主，通过多因子模型能够有效控制风险指数增强型基金是主动投资和被动投资的有机结合，其目标是在控制跟踪误差的前提下追求稳定、持续超越基准指数的表现。我们整理了目前所有跟踪上证50、沪深300、中证500、中证1000指数的公募指数增强产品，共有36只，其中有3

结论

“入摩”经验显示，在消息公布后开始持有，持有时间长度不超过 120 个交易日，最大超常收益（Abnormal Return）在 16%左右。

研究要点

研究方法股票被纳入指数通常都会在随后的一个阶段带来股价的上涨，根据有效市场理论，这是个异像，因为有效假设下这种现象不会发生

核心观点

碳中和背景成就新能源发电超级赛道。碳中和行动正在逐渐成为全球势不可挡的议题，我国在2020年9月宣布了双碳目标，而可再生能源对化石能源的替代是双碳目标达成的重要抓手。根据国际能源署的预测，全球可再生能源扩张的基本面表现强劲，预计至2025年光伏和风电的装机量较2020年实现翻倍，而

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论文原名

Risk of Bitcoin Market: Volatility, Jumps, and Forecasts

论文作者

Junjie Hu-柏林洪堡大学

Weiyu Kuo-柏林洪堡大学商业与经济学院

Wolfgang Karl Härdle-柏林洪堡大学区块链研

摘要

主要观点

配置结论基本保持稳定，相较长期继续低配股票、提高债券久期 本文的资产配置策略主要是从战略性配置的角度出发，在各大类资产间进行长期的、整体性的规划，寻找不同资产价格变化的共同驱动力，将传统的大类资产层面配置转为宏观风险因子配置。构建从表层的大类资产向底层的宏观风险的穿

发布时间

2021 年 12 月

文档来源

美国国家经济研究院

作者

大卫·贝茨

简介

本文是对经验期权研究的概述，主要侧重于研究与定价股指期权相关的系统随机波动率和跳跃风险。论文审查来自时间序列分析、期权价格和期权价格演变的证据这些风险，并讨论所需的补偿。

技术实力，代表了量化投资机构的内在实力；自我驱动的技术迭代，将是长期保持行业竞争力的不二法门。

人工智能作为当前技术领域的重要分支，能以更高维的方式创造性地解决量化投资在应用领域的诸多复杂难题，为量化投资的跨越式发展提供跳板。与此同时，人工智能还给行业提出了新要求，即唯有紧握技术机遇，才可以在科技

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