本文提出了一种基于深度神经网络的再保险（reinsurance）最优策略框架，通过在目标函数中将终端财富的期望效用与经改造的Gerber–Shiu惩罚（近似破产概率的替代损失）线性加权，实现在风险（破产概率）与效用（终端财富期望效用）之间的可调权衡；提出用连续的替代损失gγ替换指示函数以便采用经验风险最小化与SGD进行训练，并在Cramér–Lundberg+Ornstein–Uhlenbeck示例中展示了Pareto前沿、最优留存率曲线及时间变化暴露下的非线性最优策略行为，数值中最终选择γ=10并证明算法策略类能逼近最优值 [page::2][page::6][page::14]
本论文提出了Composite Time Change (CTC) 时间变换莱维模型 X_t = L_{U_{V_t}}，通过复合业务时钟将两类活动率 u_{V_t} 与 v_t 结合，从而在解析上自然解耦并同时拟合 SPX 与 VIX（及 VVIX）的隐含波动与波动率-波动（vol-of-vol）结构；论文给出特征函数、CTC-COS 高效欧式期权定价方法及对 VIX 衍生品的精确模拟方案，并在实证中显示 Composite JH 在联合标定上对比同类模型显著降低 RMSRE（in-sample 32.62% 对 Heston 的改善，Composite JH: RMSRE 0.0482），且在多段时间的 out-of-sample 测验中保持优势 [page::0][page::9][page::33].
本报告基于隔夜收益与日间收益的跨股相关性构建领先-滞后网络，采用定向谱聚类（d-LE-SC）识别Leader/Lagger并在滞后群组内构建多空组合，发现A股在次日（日间）层面存在可捕捉的信号，但在日度向周度/月度迁移时隔夜相关性预测能力下降，常规全天相关性因子表现更优；将若干低相关性的因子等权组合（corr_combined1）在月度/周度均显示出较好RANK_IC与多头年化收益（如月度RANK_IC≈8.13%，多头年化≈18.2%）为因子选股提供边际增量 [page::0][page::3][page::13].
本文提出将高维Conditional Autoencoder与基于预测不确定性的因子筛选相结合的可扩展框架：先由CAE抽取高维潜在因子（K可达50），再用三种预测器（IID-BS、Q-Boost、ZS-Chronos）估计因子的一步前瞻分位数以衡量不确定性，按不确定性升序保留最可预测的κ个因子并在因子空间构建切线组合，从而显著提升风险调整后收益并降低最大回撤；此外，基于性能加权的模型集合进一步优于单一模型，且自适应κ选择在实证（2000–2024）中展现稳定性与抗压能力 [page::1][page::3][page::6]
本文提出以“法则流形”（volatility law manifold）为核心的评估框架，定义度量（law-penalty、Graceful Failure Index）并给出Goodhart分解 r=r^M + r^⊥，证明了：（i）在学习的世界模型上，PPO类方法会被激励去增加“鬼套利”成分 r^⊥；（ii）增加软约束权重 λ 在结构上不可避免地以牺牲 P&L 为代价形成 law-strength 交易边界；（iii）在若干假设下，非约束的法则寻求 RL 无法在 P&L、law penalty 与 GFI 上同时 Pareto 支配简单的结构性基线（零对冲、Vol-Trend）[page::0][page::2][page::27].
本报告系统介绍财通金工多因子选股框架，并以“特质动量（Idiosyncratic/Residual Momentum, IMOM）”为例，比较其与传统动量的构造方法与实证表现。报告指出：IMOM 使用剔除风格因子后的特质收益构造（常用三步法，36 个月回归、取近 12 个月特质收益并按波动率标准化），在剔除与市值、换手率、波动率等风格相关影响后，选股能力显著增强且回撤更小；经正交化后 IMOM 多空组合年化收益/波动率与信息比率优于传统动量，且在多种市场情形下更稳健（如牛转熊时回撤更小）[page::17][page::18][page::22][page::24]。
本报告统计分析2018年以来险资在A股与港股的持仓变化，发现险资持有A股市值升至约15541亿元，持有港股市值扩张至约5221亿港元，且近年对港股配置显著提升、以金融业为主；今年以来在港股风格上减少对港股红利的配置、微幅增加港股科技配置，相关趋势由市值与行业配置图表直接展示以供判断与配置参考 [page::2][page::4]。
本周A股宽基指数普遍下行，大市值（规模）与低波动风格显著跑赢小市值与高波动股票；规模因子多空收益约3.30%，波动性与流动性因子表现显示低波与低流动性相对强势；招商量化构建的中性约束下指数增强组合在沪深300等标的上本周继续实现小幅超额或持平，方法论为市值/行业中性并最大化目标因子暴露，月度调仓并计入交易成本（双边0.3%）以衡量可实现超额 [page::0][page::3][page::14].
本周周报发布DTW相似性择时模型与外资择时模型最新信号，并给出两模型的样本外跟踪表现与回测指标，结论为A股震荡看多、偏向价值风格、继续看好机器人与电子行业；DTW样本外绝对收益显著，外资择时多头策略2024年以来回报优异且回撤较小，为策略应用提供实证支持 [page::0][page::4]
本周报告指出主动权益基金总仓位已连续数周回落至90%以下，同时大盘成长风格暴露持续上升，行业上中期配置向电子、有色与“反内卷”相关板块集中；在宽基与景气赛道同步回调、估值回归的背景下，研究团队认为逐步打开新的配置窗口并维持“哑铃型”配置建议 [page::0][page::1][page::4]。
本报告基于量化技术面与情绪-景气高频指标，判断科创50率先确认日线级别下跌，短线市场进入震荡调整并可能出现高低切换；中期来看多数主要指数周线级别仍处于上涨通道，景气度与情绪指标显示A股处于回升初期但短期情绪偏空，为择时与行业轮动提供参考 [page::0][page::4][page::5]
本报告基于卷积神经网络对图表化价量数据进行AI识别与行业映射，得出最新主题配置偏好为能源与高股息等板块，同时披露近期ETF资金流入与融资变化以评估市场情绪与风险偏好；报告亦提示量化模型并非万无一失（历史择时成功率约80%），需关注模型失效风险与结构性改变 [page::2][page::0][page::5]
报告指出日元与利差脱钩的根本在于日本长端利率更多由期限溢价与供需变化驱动（财政超预期发债、央行减持、寿险与银行净抛售），而非经济基本面走强；因此长债上行未必转化为日元升值，同时提示日元快速贬值下政府口头或实质干预风险，并给出美元、美元债和人民币的中短期区间预判与购汇建议 [page::0]
本周重点关注30年国债250002交易活跃度显著上升、成交量与笔数接近活跃券水平，250002与2500002利差迅速收敛，市场开始按活跃券定价；若明年续发，250002成为下一只活跃券概率增加，因此当前可关注老券与2500002/2500006利差收敛以及用国债期货（TL）替代老券的交易机会 [page::0]
本周作者延续谨慎择时观点，建议维持低仓位以等待市场企稳信号；主要理由包括：A股在基本面（10月经济数据走弱）、消息面（美股连跌及美联储言论）与技术面（未触底信号）三方面共振导致显著下跌；主板相对中小市值更具防御性，短期量化动量模型提示关注家电板块，整体以低仓位应对为主。[page::0][page::1]
本周榜单汇总了华西研究所多团队的重点行业与公司研报，覆盖算力与存储、国产芯片、存储设备、固收信贷变化、海外策略与军工等主题，旨在为专业机构客户快速定位最新研究热点与投研入口；报告同时附带销售联络与合规提示，便于获取完整报告与后续服务 [page::0][page::1][page::2][page::3]
本周宏观数据呈现“前高后低”特征：10月工业与需求端存在假期错月与基数效应，投资与信贷数据边际回落但政策窗口（地方债、政策性开发性金融工具）仍能在11-12月提供修复空间；债市需适应“货币慢发力”并以利差交易为短期主线，权益市场处于轮动与寻找主线阶段，中小市值+主题投资仍为核心思路 [page::1][page::2][page::3][page::15]。
国盛量化团队基于流动性、经济面、估值、资金、技术与拥挤度六大维度、21项指标构建[-1,1]的综合择时评分框架；本周估值性价比与拥挤度得分上升、宏观基本面不变、资金与趋势分数回落，综合打分由0.03上升至0.04（中性偏中性），提示短期市场倾向维持中性偏多但无显著趋势信号 [page::0].
本周报告跟踪公募中指数增强、主动量化与对冲基金的业绩分布与累计净值，结论显示在波动增大的市场环境下，指数增强产品（沪深300/中证500/中证1000等）总体维持较低波动与较高正超额概率，沪深300指增近一年的跟踪误差均值约3.09%，指数增强产品在短期（周/月）正超额比例较高但年度正超额比例分化，主动量化与对冲基金表现差异明显，整体结论见累计净值与散点分布图表 [page::8][page::5]
本周权益与期权市场呈现风险偏好收敛：整体成交额环比提升24.15%，但周内波动显著，周五成交暴增至184.81亿元（环比周四+97.04%），看跌期权成交增幅尤甚（中证100看跌涨162.31%），显示避险需求上升；期权情绪指标处于滚动百日低位但指引效用下降；历史上中证1000出现单日跌超3%后5日回暖概率约75%（16次样本中12次），因此报告建议以备兑/卖权防御作为周度防御主策略，关注隐含波动率的日内节奏以把握卖权备兑入场点 [page::0]
