A股呈现明显的市值效应和行业效应，不少选股因子的alpha也大部分来源于此。如果采用因子的原始数据和股票收益率做相关性检验，选出的股票会明显受到市场风格因素的影响，我们有必要从因子原始数据中剥离这些因素，检验因子是否能贡献行业、风格因素之外的alpha，本报告用新的方法对估值、成长、技术、风险四类因

在本篇中，我们借鉴统计套利的思想，提出了价差偏离度的概念，试图捕捉股票相对其同类型股票的高估低估程度。价差偏离度因子本质上是一个相对意义上的反转因子，价差偏离度低，近期跑输其同类股票，股票相对处于低位，有向上回复的动力，有正的预期超额收益，价差偏离度越高，股票处于相对高位，后期有回调的压力

价差偏

研究结论

国内量化发展已有十余年，各家机构投资者的Alpha因子库也随之扩大，这时会面临两个问题：alpha信息源的重叠与因子间相关性处理。本报告将提供这两个问题的解决处理方法，

我们基于Fama-MacBeth回归设计了一套Alpha因子筛选流程，剔除信息重复的因子。在实证中，我们把11

前期的专题报告《投机、交易行为与股票收益（上）》中我们提出利用特质波动率、特异度、价格时滞、市值调整换手四个交易行为类指标可变相度量个股被投机的程度，进一步分析我们发现特异度、和市值调整换手两个指标几乎可以包含四个交易行为类指标的所有有效信

通过加总特异度、市值调整换手的信息得到一个的反应个股被投

多因子选股模型的整个投资流程包括alpha模型的构建，风险模型的构建，交易成本模型的构建，投资组合优化过程以及组合业绩的归因分析。从国内市场上已公开的量化模型看，采取的大多是打分法选股或者行业、市值分层构建组合，这种组合构建方式缺乏对风险和alpha的精确控制，最终组合可能偏离预定的投资目标

多因

主 要 结 论

中证指数公司修订沪深300指数样本空间

2021年11月19日，中证指数公司发布了《关于修订沪深300指数样本空间规则的公告》，公告显示，为适应证券市场发展变化的需要，经充分听取市场意见，并经指数专家委员会审议，中证指数有限公司决定修订沪深300指数

主 要 结 论

周指数增强组合表现

• 沪深300指数增强组合本周超额收益0.11%，本年超额收益7.22%。
• 中证500指数增强组合本周超额收益1.13%，本年超额收益8.35%
• 中证1000指数增强组合本周超额收益0%，本年超额收益6.16%。

报 告 摘 要

国信金工主动量化策略表现跟踪

• 本周，优秀基金业绩增强组合绝对收益-1.01%，相对普通股票型基金指数超额收益-1.43%。
• 本年，优秀基金业绩增强组合绝对收益16.07%，相对普通股票型基金指数超额收益5.57%。**今年以来，优秀基金业绩增

摘要

主要结论

决策树及Boosting思想是理解Xgboost算法不可或缺的部分Xgboost算法是Boosting（集成）算法的高效体现。集成学习方法是将多个学习模型组合，使得组成的模型具有更强的泛化能力。

另外，Xgboost的基模型一般选择均为CART分类回归树，其逻辑清

摘要

量化行业配置逻辑与模型化探索

基本面视角的配置思路与模型

技术面视角的配置思路与模型

机构投资行为视角的行业配置策略

自上而下构建多视角行业配置策略

正文

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摘要

在美中概股走势受贸易关系影响

近年来，随着美国对中概股监管要求的渐趋严格及做空机构的参与，在美中概股的表现弱于纳斯达克100指数；当中美贸易摩擦对中国企业的限制增大时，标普中概股50指数与纳斯达克100指数的相关性倾向于降低，与沪深300的相关性倾向于增强

**中概股回归A

摘要

大幅震荡后的市场判断

虽然近期市场出现明显震荡，但建议投资者不必过度悲观：一方面，从中长期来看基于我们对中证800未来三年复合收益的预测，中性水平下年化预期收益仍超过10%，伴随基本面的修复企业盈利状态逐步改善，将对未来市场的上涨打下坚实基础；另一方面，从短期波动率指

摘要

行业表现强度前五：建筑材料、农林牧渔、公用事业、轻工制造、家电

强度后五：通信、计算机、商业贸易、电子、非银金融

指数估值↓：上证指数、深证成指、中小板指、创业板指

行业估值相对PE较低：农林牧渔、地产、建筑装饰、建筑材料和采掘

相对PE较高：计算机、通信、休闲服务、有色、食品

摘要

择时：顺势而为，把握右侧确定性机会

因子选股：半年度复盘与展望

一月以来，市场延续去年四季度缓慢上涨格局；春节后，市场受疫情影响出现月度周期调整；三月末开始，市场情绪逐步修复，重新进入上涨区间。

从宽基指数年初至今收益率来看，创业板指领涨，年初至今收益率54.52%；上证50相对

摘要

上周（2020.07.06-2020.07.10）市场回顾。上周市场大幅上涨，上证50指数上涨6.10%，沪深300指数上涨7.55%，中证500指数上涨10.33%，创业板指上涨12.83%。

目前趋势模型显示市场处于上涨市，Wind全A指数处于20日均线之上。估值上看，全市场PE

摘要

行业表现强度前五：国防军工、商业贸易、计算机、有色金属、综合

强度后五：采掘、银行、家用电器、公用事业、建筑材料

指数估值↑：上证指数、深证成指、中小板指、创业板指

行业估值相对PE较低：农林牧渔、地产、建筑装饰、建筑材料和采掘

**相对PE较高

摘要

A股择时观点：资金情绪乐观，继续看好市场上行

本周市场宽基指数继续大幅上涨，其中创业板指周度上涨12.83%，跑赢其它宽基指数。上证综指、上证50周度上涨7.31%、6.10%。站在当前，我们对下周的市场运行判断较乐观。

1. 从市场情绪来看，本周市场情绪综合指数当前值为7

摘要

策略可行性

银行做为顺周期性行业，其业绩受宏观因素和货币政策的影响较大。同时因银行以信贷业务为主，从总量研究角度，影响银行利息净收入的资金规模、净息差因素均可以找到相关性较高的宏观经济数据。这就为银行行业择时提供了行业层面的逻辑支持。

总量研究方法

银行做为顺周期

摘要

无论是价量共振择时系统，还是趋势加速度共振择时系统，更多都偏向于防守，即跟踪上涨趋势然后尽早发现顶部的拐点，而不是试图在底部与上涨初期迅速跟进。

总而言之，成交量择时系统、趋势加速度择时系统能够做好较为优秀的防守，但是论进攻，只能说是中规中矩，相比防守而显逊色。

那么能否有这么一个

摘要

行业表现强度前五：食品饮料、通信、计算机、家用电器、电子

强度后五：非银金融、交通运输、银行、房地产、休闲服务

指数估值↑：上证综指、中小板指、创业板指、上证50、沪深300

行业估值相对PE较低：农林牧渔、地产、建筑装饰、建筑材料和采掘

相对PE较高：计算机、通信、休闲服务、

摘要

研究背景

一是公募量化对冲产品发行提速；二是股指期货贴水常态化，为对冲产品的收益带来很大的不确定性。

采用调整后的基差进行研究

股指期货基差可以拆解为两部分，第一部分来源于投资者对股指期货价格的高估或低估，主要由市场情绪所致；第二部分的主要影响因素包括无风险利率、

摘要

行业表现强度前五：电子、银行、休闲服务、非银金融、电气设备

强度后五：建筑装饰、纺服、农林牧渔、医药生物、轻工制造

指数估值↑：上证综指、中小板指、创业板指、上证50、沪深300

行业估值相对PE较低：商贸、建材、地产、建筑装饰、采掘

相对PE较高：计算机、有色、国防军工、通信

摘要

市场监控

消费和制造业估值继续上行，电子仍处中位数以下。市场估值：整体处历史较低水平，超大盘和中盘估值分位更低；行业估值：消费和制造业继续上行，电子仍处历史中位数以下；市场换手率：大盘指数活跃度下行，中小创活跃度上行；行业换手率：农林牧渔和食品饮料大幅上行，农林牧渔换手率处历

摘要

行业表现强度前五：休闲服务,农林牧渔,食品饮料,商业贸易,国防军工

强度后五：钢铁,电子,非银金融,纺织服装,采掘

指数估值↓：上证综指、中小板指、创业板指、上证50、沪深300。

行业估值相对PE较低：商贸、地产、建筑装饰、非银、采掘。

相对PE较高：计算机、有色、国防军工、

摘要

市场回顾（2020年4月13日—2020年4月17日）

行业表现强度前五：电气设备,电子,休闲服务,医药生物,计算机

强度后五：商业贸易,农林牧渔,通信,采掘,国防军工

指数估值↑：上证综指、中小板指、创业板指、上证50、沪深300

行业估值相对PE较低：商贸、建筑材料、地产、