摘要

深度学习介绍及应用案例

本篇报告将焦点放在深度学习上，介绍了深度学习的常用算法和在金融领域上可以运用的场景，并给出了两个具体的案例。

监督类方法介绍

监督的深度学习算法基于神经网络结构，这种系统一般由多个层堆叠组成特定神经网络，不同算法的差别来自层的组成结构及层与

摘要

无监督学习方法简介

本篇报告将进行无监督学习方法的介绍。无监督学习方法包括分布估计、因子分析、主成分分析、聚类分析、关联规则和Google PageRank算法等，本文主要就常用方法分成两类：聚类和降维进行介绍

降维方法的应用

实践中，将降维思想运用得炉火纯青的是

摘要

机器学习系列报告

本系列报告试图系统全面性的介绍各种不同的机器学习方法，并且结合具体的在投资研究领域应用实例、交易策略及code示例，说明其应用情景和实现方法。机器学习的方法可以分为以下几类：监督学习、无监督学习、深度学习及其他机器学习方法（例如强化学习），对应到具体的模型上

摘要

价值投资和成长投资是主动投资领域中两种核心的股票选择维度。

我们在前期报告《多因子量化选股系列专题研究—关于多因子模型构建方法实用性的理论探讨》中，对多因子模型方法论方面进行了一些务虚性的讨论，其中最主要的观点是认为，分组法是当前A股市场中最为实用的多因子模型构建方法。**本文

报告要点

因子有效性考察

此前，我们陆续发布了7篇单因子有效性考察报告，共对8大类78个因子的各个指标进行了有效性考察，本报告对前面分析过的各类指标进行汇总，便于各位投资者对各大因子的各指标进行比较。这些指标包括分层组合收益、独立性检验统计量、因子单期收益和累积收益、t统计量、波动量

摘要

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。

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报告摘要

本文对单因子测试下的多个指标进行了主观权衡与分析，先初步筛选出16个比较有影响力的因子。然后以最大化模型整体解释力为原则，进一步精选因子，在已有的数据和全A股的样本空间下，暂定选定4个因子进入模型。通过逐层增量信息解释方式，统计了各因子的增量信息对于超额收益的解释能力。最后提了三种适

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摘要

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

13家私募退出百亿俱乐部

据悉，截至8月29日，百亿级私募数量为109家。对比去年底的百亿级私募名单可以发现，嘉恳资产、赫富投资、申毅投资、呈瑞投资、宁波宁聚、煜德投资、思道科投资、和谐浩数投资、泛海投资和星阔投资等13家私募退出了百亿俱乐部。值得注意的是，这里面多家机构曾凭借亮眼业绩实现规

发布时间：2019年6月10日

研究团队：华泰金融工程

研究员：林晓明S0570516010001、陈烨S0570518080004

核心观点

本文通过原理分析和系统测试，介绍了遗传规划在选股因子挖掘中的应用 ====遗传规划是一种启发式的公式演化技术，通过模拟自然界中遗传进化的过程来

A股市场机构化与动量效应

• 近年来，无论是在公募基金重仓股票池还是在分析师关注度较高的股票池中，都呈现出明显的动量效应而非反转效应。随着A股机构化程度的提升，寻找A股市场中的动量效应具有重要的意义。
• 在全球资本市场中，动量效应广泛存在。发达市场、美国市场、亚太市场和欧洲市场中，

摘要

机构调研事件。通过上市公司的投资者调研公告，可以获知机构投资者的调研信息。统计发现，A股的机构调研事件以特定对象调研为主；参与调研的机构投资者集中在5家以内；多数调研公告会在调研事件发生后的一周内公告。

机构调研的股票特征。研究发现，机构投资者倾向于调研大市值，前期具有高涨幅、高换手

摘要

本文从分析师覆盖度以及基本面相关性的角度对行业龙头股进行定义，发现龙头股和无分析师覆盖的股票之间存在信息传导现象。龙头股预期基本面的改变会对无覆盖股票的二级市场价格产生影响，市场存在显著的龙头股效应。基于此，我们构造了调整后的预期EPS变动因子，发现该因子对股票收益具有稳健的预测能力，

摘要

自2018年以来，大小盘风格的波动极为剧烈。因此，预判大小盘风格对于获取稳健的投资业绩显得尤为重要。前期研究成果表明，利率水平的变化与市场波动率是两类较为有效的大小盘风格先行指标。因此，本文基于上述两类指标构建了量化模型，预测未来1个月大盘强于小盘的概率，从而辅助大小盘风格轮动。

摘要

沪深300调样过程中剔除股的均值回归现象分别统计历次剔除及纳入沪深300指数的个股在调样前260个交易日以及调样后500个交易日内的累积超额收益（基准:剔除银行股的沪深300等权指数），剔除成分股收益存在明显的均值回归现象，且超额收益持续稳定。

剔除成分股反转组的优化方法1、综合前后

摘要

日历效应简述及成因假说在不同的时间，收益、风险等指标往往存在系统性的差异，这就是所谓的日历效应。日历效应种类繁多并在多国市场中存在。Ariel(1987)发现上半月的收益通常为正，且上半个月收益好于下半月，这一效应被称为“月初效应”。

“上半月做多下半月做空”的简单实验“月初效应”与

摘要

指数调样短期效应成因假说及检测沪深300指数调仓日前后收益率序列的Wilcoxon检测结果表明，调入个股短期股价上涨及调出个股价格下跌的短期调样效应主要集中在调仓日前N天的时间窗口。

指数调整成分股的长期表现测试结果表明，1）沪深300指数上市之初的成分股组合持有至今，回报率高于沪深

摘要

HML因子中的细节

Fama和French标准的价值（B/P）度量方法是一个合理的、保守的选择，对这个领域起到了很好的作用。但这不是最好的选择。本文对B/P计算指标的时效性进行了研究，会对组合投资策略的有效性产生很大的影响，时效性越强的B/P在使用价值和动量对策略做风险调整和

报告摘要

推荐文献一：The lead–lag relationship between stock index and stock index futures: A thermal optimal path method【2018】

推荐理由

通过源于统计物理学的热最优路径(T

报告摘要

推荐文献一：Can the Market Multiply and Divide?Non-Proportional Thinking in Financial Markets【2018】

推荐理由

从一个简单的非比例思维模型出发，推论出当实际价格相对参考价格更低时

报告摘要

主要观点

推荐文献一：Is Economic Uncertainty Priced in the Cross-section of Stock Returns?【2017】

推荐理由

本论文从经济预测的不确定性出发，探讨了经济不确定性对于股价的解释能力

主要观点

推荐文献一：流言的背后:财经媒体的轰动效应【2015】

推荐理由

本文研究了这种动机如何影响当存在传闻时媒体报道并购的准确性。研究发现准确性受到新闻工作者的经验、教育、行业知识的影响。相反，不准确的新闻通常运用模棱两可的语言和用著名公司来吸引读者。投资者不能完全考