本报告基于Lleo和Ziemba(2017)研究，系统检验了三种传统股灾预测模型——P/E、CAPE及BSEYD——在中国股市（上证综合指数与深证综合指数）中的应用效果。实证结果表明，P/E及其对数对两大指数的股灾预测均表现优异，准确率均接近或超过88%。相比之下，CAPE和BSEYD模型在上证指数中表现较弱，但在深证指数中准确率达100%。蒙特卡洛检验进一步验证了小样本偏差对结果的影响有限。市场结构差异及样本规模限制被提出作为模型表现差异的可能原因，为后续研究指明方向 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]
本报告介绍了一种基于基准效用函数的FOF组合优化方法，利用NORTA方法模拟非正态多变量收益分布，并通过蒙特卡洛近似求解最优资产配置，兼顾超越基准的概率和预期下行损失。实证以13个对冲基金指数为例，结果表明该方法在捕捉非正态风险特征和满足投资者偏好上优于传统均值-方差模型，为基金组合管理提供有效工具 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]。
本报告推荐两篇海外权威文献，深入解析价值投资的事实与误区，以及机器学习在资产定价中的应用。价值投资方面指出，多元化价值因子策略表现优异，并结合动量、盈利能力因素实现夏普比率提升，同时强调系统性价值投资与集中选股的互补性。机器学习方面通过对多种算法（广义线性模型、回归树、随机森林、神经网络等）的样本外绩效评估，发现神经网络和回归树在捕捉非线性因子交互作用中表现突出。多模型结果表明机器学习能显著提升股票收益预测精度，动量、流动性、波动性因子表现稳定。[page::0][page::1][page::10][page::14][page::15]
本报告结合中国独特的IPO审批制度研究IPO批准对现有股票的负向影响，发现IPO批文使高替代性股票价格显著下跌且无价格反转，支持市场供需预期影响假设。同时，报告深入分析了因子择时的多类别外生变量关系与时变相关性挑战，通过保守性择时模型验证了其在较长周期内的有效性，提示因子择时虽有缺陷，但仍具潜在价值，为量化投资策略提供理论参考[page::0][page::2][page::8]
本报告介绍了基于负债相关优化模型的目标日期基金下滑轨道资产配置策略，强调退休负债对细分股票和债券资产配置的影响，随着投资者年龄增长，配置逐步偏向通胀保护类资产如TIPS、商品及房地产等。同时，深入实证分析了工业用电量增长率对美国及国际股票市场的预测能力，发现工业用电量作为生产活动的高频代理变量，能有效预测未来股市超额收益，表现优于传统金融指标与产量缺口指标[page::0][page::6][page::12][page::16].
本报告精选两篇海外经典文献，一篇梳理了市值效应的事实与流言，揭示规模溢价显著性弱且多源于难以交易的微型股，且易受流动性和测量方式影响，另一篇提出基金经理能力随市场周期变化，在牛市中选股能力强、熊市中择时能力更强，且合成能力指标具备持续性并有效预测业绩，为投资策略和基金评价方法提供新视角 [page::0][page::1][page::2][page::14]
本文基于David P. Morton等学者的研究，系统性风格因子——价值、动量、Carry、和防御因子——不仅在股票市场中有效，其在固定收益尤其是政府债券和公司债券中同样表现突出，且多空组合均实现正夏普比率。固定收益风格投资具有低市场与股权风险相关性及较强的宏观经济环境稳定性，提供投资组合多元化及风险调整收益提升的潜力。此外，报告还重新评估毛利润总资产比（GP2A）作为盈利指标的收益率预测力，发现其预测优势主要源于使用总资产作为紧缩指数，反映了盈利能力与财务杠杆的复杂交互效应，为盈利指标的理性与非理性定价提供了新视角 [page::0][page::1][page::12][page::13][page::15][page::16]
本报告涵盖两个主题：首先，固定缴费型养老金计划的目标日期基金存在股票风险集中问题，趋势跟踪策略通过多样化资产和多时段趋势信号，有效降低回撤并提升长期风险调整收益，尤其在回撤期提供显著资产保护。其次，实证研究表明，经济不景气时期分析师的研究成果对股价影响更大，因投资者依赖度提升和分析师敬业度增强，分析师在不景气时期具有更高的产出价值与报告影响力 [page::0][page::1][page::2][page::7][page::8][page::9][page::10][page::13][page::17][page::18][page::19]
本报告围绕Clifford Asness和Andrea Frazzini 2013年发表的HML因子研究，深入分析了账面市价比（B/P）计算的时效性对价值投资策略有效性的影响。通过对比三种B/P计算方法，研究发现频繁更新价格（尤其是月度基于当前股价更新）能够更准确替代不可观测的真实B/P，有助于提升价值策略的风险调整收益。此外，报告对五类风险配置策略（等权重、等风险预算、等风险贡献、最小方差和最大分散化）进行了全面研究，彰显了低贝塔、小市值、价值和低特质波动率因子在策略解释中的作用，且防御型策略表现出更低波动率但较高换手率。研究结合全球多个市场数据，验证了及时更新估值指标及风险因子配置的重要性，为量化价值投资和风险策略提供了理论和实证支持。[page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::7][page::10][page::11][page::12]
本报告由天风证券金工团队吴先兴发布，主要推荐两篇海外金融文献：一是Barroso与Santa-Clara关于改进动量模型的研究，指出动量因子风险时变且高度可预测，通过风险管理显著提升夏普比率；二是Bender和Nielsen对利润质量的复盘研究，发现利润质量策略在2008年后表现显著反弹且具备阿尔法特征，特别在科技行业效果显著，表明利润质量非传统风险因子而是纯alpha因子[page::0][page::1][page::2]
本报告精选多篇海外金融量化策略文献，重点推荐市场择时策略中LEI策略表现最佳，结合基本面与技术面策略可提升投资绩效。此外，风险平价模型能有效提升指数在牛市的收益捕捉能力并具备防跌优势，为量化投资提供实证支持与参考 [page::0][page::1][page::2]。
本报告由天风证券吴先兴团队发布，汇总推荐了多篇海外金融文献，重点介绍了一种基于信息熵的组合分散度新指标“分散delta（DD）”，该指标利用高阶矩度量组合波动性，弥补了传统相关性矩阵仅反映资产间两两相关关系的不足。此外，报告介绍了一种创新的多因子战略资产配置方法，融合因子收益识别、稳健最优化、因子风险分析及仿真模拟，帮助提升长期投资收益与资产配置精准度 [page::0][page::1].
本期海外文献推荐聚焦规模效应与投资组合构建两个重要主题。通过比较VIX变化率与传统规模因子的影响，指出VIX变化率在解释股票报酬方面的优势；并强调在均值方差模型中对方差估计稳定性调整对投资组合构建的重要贡献，助力更有效的风险管理和投资决策 [page::0][page::2].
本报告精选了两篇海外金融工程领域研究文献，重点分析了短期机构交易的表现及因子绩效归因的调整方法。研究发现短期机构交易多亏损，股票持有时间短且收益率多为负值；因子回归分析中需解决外生性问题以提高收益解释准确性，为量化投资提供重要参考 [page::0][page::2]
本报告推荐了两篇具有创新性的海外金融工程文献。第一篇介绍了一种新颖的因子正交方法，能够公平处理所有因子并最大限度保持因子相似性，实现系统性风险的有效分解；第二篇则提出了基于条件的资产定价和alpha模型构建方法，突破了一刀切假设，通过多情景优化因子权重，实现主动管理的改进 [page::0]
本报告精选海外量化投资领域的两篇文献，重点介绍基于深度学习预测企业基本面数据信号所提升的因子投资模型表现，以及消费者评价对选股的超额收益贡献，验证了用多维数据源提升量化投资价值的有效性 [page::0].
本期海外文献推荐聚焦技术分析与市场情绪的相关性及风格投资的工匠阿尔法。研究表明，技术分析在市场情绪高涨时期能显著提升对冲基金超额收益且降低风险，而基本面分析在低情绪市场更有效，有助于制定情绪差异化轮动策略[page::0]。此外，风格投资中考虑多角度问题及Smart Beta的限制，提出了提升风格收益的工匠阿尔法方法[page::0]。
本报告介绍了两篇重要的海外金融学文献。第一篇文章探讨机构投资者的风格投资行为，发现机构投资者倾向于基于市值、估值/成长及行业风格维度进行资产配置，相关资本流入对个股未来收益具有显著预测作用；第二篇文章构建了票息、防御、动量和价值四类风格因子，有效解释美国公司债市场的收益特征，揭示因子超额收益来源于投资者行为偏差，为国内债券市场收益特征研究提供参考 [page::0].
本报告推荐两篇经典海外金融文献，介绍了量化投资中q-model因子模型的构建及其对多种市场异象的优异解释能力，同时探讨了如何有效衡量基金经理能力及其对资金流动和薪酬的影响，体现了对主动管理及量化因子运用的深刻洞见 [page::0][page::2].
本期海外文献推荐聚焦因子选择和目标日期基金设计：首先，介绍了Fama和French提出的资产定价模型因子选择方法，采用最大夏普比率平方作为评价标准，针对嵌套和非嵌套模型深入探讨因子构建差异，特别是盈利能力因子选择和多空溢价因子的对比；其次，分析目标日期基金的动态配置框架，强调其风险敞口随时间变化并对市场参数敏感，为长期投资者退休资产最大化提供理论支持[page::0][page::0].
