原文标题：Deep Residual Learning for Image Recognition

发布时间：2015年

作者：Kaiming He Xiangyu Zhang Shaoqing Ren Jian Sun Microsoft Research

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林晓明 S0570516010001 研究员SFC No. BPY421

黄晓彬 S0570516070001 研究员SFC No. BQW518

张泽 S0570520090004 研究员SFC No. BRB322

刘依苇 S05705210900

研报标题：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

发布时间：2021年

作者：Benjamin Sanchez-Lengeling、Emily Reif、Adam Pearce、Alexander B. Wiltschko

摘要

这

https://bigquant.com/wiki/doc/moxing-zhineng-celve-bRMaPi1PHU XGB

https://bigquant.com/wiki/doc/senlin-moxing-zhineng-celve-nhMNmqQg94 RAF

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原研报标题：Generative Adversarial Nets

发布时间：2018年

作者：Ian J. Goodfellow∗, Jean Pouget-Abadie† , Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair‡ ,

原研报标题：Transformer: Attention is all you need

发布时间：2017年

作者：Ashish Vaswani、 Noam Shazeer、 Niki Parma 、Jakob Uszkoreit、 Llion Jones 、Aidan N. Gomez、 Ł

原研报标题：<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>

发布时间：2018年

作者：Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton Lee Kristi

研报标题：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

研报作者：Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 、Geoffrey E. Hinton

简介

CNN 领域的经典之作， 作者训

策略案例

[https://bigquant.com/experimentshare/a4487be0f1a9468faadee1be471b7d26](https://bigquant.com/experimentshare/a4487be0f1a9468faadee1be471b7d

摘要

**回首2021年，在监管层的鼓励和引导下，众多优秀基金公司在金融产品创新方面不断进行尝试和突破，为市场投资者提供了多种多样的创新金融产品。2021年11月，招商证券定量与基金评价团队邀请到了国泰基金、汇添富基金、华宝基金和富国基金的四位嘉宾，就增强指数ETF、MSCI A50 ETF

2021世界人工智能大会于2021年7月8日至10日在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。

世界人工智能大会自2018年以来，已成功举办三届。2021世界人工智能大会由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会，以及上海市人民

摘要

数据频率与因子预测时间宽度存在天然隔阂，数据频率越高其时间序列自相关性便越低，所能预测的时间宽度通常越有限。因此信息的变频处理对于中高频数据中构建Alpha尤为关键。本篇报告中，我们希望探索中高频数据的通用化降频方式，进而我们通过“公式化”alpha达到批量构建长周期量价因子的目标。

摘要

SEC 更新 ETF 监管框架

2019年9月25日，美国证券交易委员会（SEC）通过了新的规则“6c-11”，又称为ETF新规。该规则允许大部分ETF在《1940年投资公司法》的框架下运作并直接上市，而无需花费额外的成本去申请豁免令，为ETF创建一个统一、透明和高效的监管框

摘要

首批跟踪A股的杠杆反向基金在香港上市

7月27日，南方东英和华夏基金（香港）在港分别发行沪深300×2倍杠杆基金和×-1倍反向基金。产品主要通过持有互换合约，实现每日固定杠杆倍数。A股杠反产品的出现在一定程度上填补了市场空白，将有助于满足投资者对A股市场对冲和风险管理工具的需

摘要

科创50与创50指数成分股均以科技板块为主，科创50编制方法更贴合国际主流。市值分布上科创50更具小盘特征，行业权重专注信息技术；创50则聚焦医药板块，市值覆盖度更高。科创50与创50相关性高，创50估值和夏普比率更高，而科创50盈利成长性更高，投资波动性更大。目前四只科创50ETF有

摘要

本文构建的指数增强基金系列指数涵盖了合同约定的增强基金和通过指标定位的“类增强”基金，致力于纳入超额收益多样化、可持续性强、稳定性高的较多样本；该指数定位为“Beta+”的配置基准，为追求超越市场基准指数收益的长线资金提供市场规律基础研究和配置基准工具。

**指数编制背景：权益比价占

摘要

我们全面梳理了目前市场上已有的科技类指数，从指数历史表现、编制方案和成分股分布等角度入手，深入地对各个科技类指数进行了剖析。同时，结合前期我们在专利数据因子研究中的成果，尝试将专利因子与现有科技类指数结合，并构造了新的融入专利因子信息的科技类指数编制方案。

**◆科技类指数各有特色，

摘要

本文参考麻省理工斯隆商学院于2020年1月发表的论文“A New Index of The Business Cycle”，以读书笔记的形式介绍一类新的经济周期指数。

经济周期通常由经济体系内部因素导致，是宏观经济学领域的重要研究内容。1920年，美国成立了国家经济研究局（N

摘要

ESG投资起源于社会责任投资，是环境、社会、公司治理投资理念的简称。可持续投资策略包括负面筛选、正面筛选、标准化筛选、ESG整合、可持续发展主题投资、股东参与。目前以负面筛选和ESG整合策略为主。

❑MSCI ESG评级体系：ESG评估大致分两步，一是对10个主题下37个关键

摘要

沪深300指数行业分布不均衡

指数增强一直是公募量化角力的主战场，尤其是沪深300指数增强产品，产品的数量和规模近几年来一直处于持续上涨的态势。沪深300成分股行业分布比较不均衡，非银金融和银行占很大的比重。对于沪深300增强策略，行业主动偏离显得尤为重要，如何对行业进行偏离

摘要

本文主要对剔除高频因子空头组合后的中证500指数增强策略进行回测分析。

剔除高频因子空头组合主要有两种思路，事前剔除与事后剔除。若有多个空头效应强的高频因子，则可以以因子复合或组合复合的方式，构建高频多因子空头组合，以同时利用这些因子的空头信息。

事后剔除的模型稳健性优于事前剔除。

摘要

历史分红特征从历史分红数据看，分红时间主要集中在5月、6月、7月和8月这四个月，且指数分红水平有逐年提高的趋势。过去五年里派息率最高的五个行业依次为纺织服装、食品饮料、钢铁、轻工制造和家电，而股息率最高的五个行业依次为银行、钢铁、煤炭、纺织服装和汽车。

指数分红预测方法指数分红预测方

摘要

1. 如何理解近期市场走势

四月以来，A股市场经历了一轮弱反弹，万得全A涨幅超7%，行业板块来看成长和消费涨幅靠前。我们认为投资者对二季度企业盈利改善的预期和全球市场避险情绪的减弱是推动近期市场反弹的重要因素。但展望后市，一方面二季度企业盈利修复空间存在不确定性，另一方面考虑

摘要

观点综述：本周虽然市场整体上涨，但根据历史统计A股存在“Sell in May”的日历效应，根据统计国防军工在5-9月的历史表现最好。5月份可能有调整，但整体还是维持“多看少动”的判断，建议维持原有的配臵。如遇调整，仓位重的人不要轻易减仓，轻仓的人可以加仓。

**A股资金跟踪