资产配置回测系统介绍
本报告详细介绍了长江金工自主开发的资产配置回测系统，包括系统的技术架构、界面展示、参数设置及模型选择功能。系统支持多策略（固定比例、马科维茨、BL模型、风险平价）的回测，用户可上传资产收益数据、设定权重约束，并获得回测净值及权重结果。回测结果直观展现主要模型的净值走势，便于投资者进行资产配置效能评估与优化 [page::3][page::6][page::9][page::11][page::14]。
金融研报AI分析
长江金工基本面量化五维度模型应用之白色家电择时篇
本报告基于长江金工“五维度模型”系统分析白色家电行业，构建覆盖宏观、中观、资金流、行业比较和市场风格五大维度的核心指标库，实证筛选出显著指标并设计景气度择时模型，模型回测显示月度择时胜率达67.44%，年化超额收益5.87%，显著规避部分大幅回撤，体现较强择时能力。报告深入解读白色家电行业成熟期特征、产业链结构及政策影响，揭示地产周期、资金流及风格切换对白色家电估值和行情的多层次驱动作用，为投资者提供行业配置参考 [page::1][page::4][page::8][page::25][page::26][page::29]
盈利预期因子的构建及选股
本报告构建了基于分析师盈利预期的盈利预期因子，通过不同时间维度选股回测，发现四到五个月时间长度的因子表现最佳。经过股票池筛选和时间加权改进后，因子收益、稳定性显著提升，覆盖沪深300、中证500等不同板块均有效，且与传统因子相关性较低，具备良好的独立选股能力和超额收益潜力 [page::0][page::4][page::7][page::10][page::15][page::18][page::19]
个股流动性因子测试与组合构建
本报告系统研究了成交量、成交额、换手率及非流动性等流动性指标及其衍生指标的相关性与收益特征。通过截面相关性及多因子纯因子组合测试，验证了流动性因子的稳定超额收益能力。进一步优化构建了高流动性暴露的纯多头投资组合，历史年化超额收益达7.83%，信息比率1.63，并在不同市场状态下分析了因子表现差异，揭示流动性因子在熊市表现优于牛市，对市场波动率敏感度较低，为投资组合构建提供重要量化参考 [page::0][page::3][page::11][page::13][page::15][page::23].
如何应对超预期的市场？
本报告聚焦当前市场大势研判，详细分析上证50、沪深300和创业板指的技术走势及关键买点，指出指数虽面临密集成交区压力，但在20日均线未破前仍具反弹韧性；同时通过平台突破模型捕捉多个行业趋势股，重点涵盖交通运输、化学品、电新及汽车行业的价格突破信号和个股表现，体现出市场的结构性机会与风险并存 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
如何以 “集成学习” 的眼光看因子选股——多因子统计学习模型 （三）
本报告将传统多因子选股模型视作集成学习框架中的一种两级stacking集成模型，详细分析了IC及Rank IC计算的机器学习等价表示。通过替换线性弱学习器为多项式、分段线性等非线性弱学习器，提升了因子收益的非线性拟合能力，实现年化超额收益提升6.37%，IR达3以上，验证了因子收益的非线性化趋势。同时，报告展示滚动选择弱学习器及多级集成策略进一步增强模型鲁棒性与超额收益，18年末至今实现明显超额收益增长，因子选股模型迎来重要升级。[page::0][page::3][page::10][page::16][page::22]
事件类投资机会研究——分红送转研究系列——分红送转机会前移至“预披露日”
本文研究了上市公司分红送转预案中“预披露公告”的出现及其投资机会，发现近年来分红预披露公告数量显著增加，且超额收益机会已从预案公告日前移至预披露日前。预披露日前20个交易日超额收益高达9.43%，远超预案公告日前1.34%的收益。预披露公告后超额收益几乎消失，且分行业、公司规模、派息率及送转额度对超额收益无显著影响，提示投资者关注预披露公告时间窗口以获取潜在收益。[page::0][page::2][page::3][page::5][page::6][page::7]
长江金工市场监测
本报告依据多因子模型方法构建纯因子组合，监控风格因子表现，发现流动性、盈利质量与动量因子近期表现较优，建议重点关注盈利质量和动量因子。同时结合股指期货持仓比、成交积极性与基差溢价指标，市场情绪趋于乐观偏向积极 [page::2][page::3][page::6].
到中流击水：公募量化基金年度盘点 （下）
报告对2021年公募量化基金中股票多空、量化固收+、择时型及主题型基金进行了全方位盘点。股票多空基金规模453亿元，优质产品最大回撤<3%，收益率>6%。量化固收+基金共52只，规模423亿元，收益率多在10%以上，最大回撤低于2.5%。择时型基金表现相对较弱。主题型基金虽规模达1.9万亿，但量化产品占比仅1%，量化基金在医药、制造等板块表现优于被动基金，未来仍具增长空间。股票多空基金以IF期货主导对冲，年均贴水成本约5.3%。整体来看，量化固收+表现稳健，股票多空基金风险控制较优，主题型量化基金具备发展潜力[page::2][page::5][page::6][page::14][page::18][page::20]
资金流跟踪系列五：哪类投资者的行为主导了 ETF 份额变化？
本报告系统分析了2020年一季度公募基金份额及规模的变化，发现被动型产品尤其行业板块类表现活跃，主动型股票基金份额连续下滑；通过内外资重仓股及行业配置对比，医药、计算机等行业呈现增持趋势；ETF份额变化主要由机构投资者主导，不同类别ETF持有人结构差异明显，主题类以机构为主，行业类更吸引个人投资。报告结合北上资金和基金一季报数据，深入刻画基金资金流动特征与投资者结构，为理解市场资金流动提供重要参考 [page::0][page::5][page::10][page::12][page::15][page::21]。
2021年指数分红预测与基差监控工具
报告系统介绍了基于成分股分红数据的指数分红总量与分红进程的预测方法，结合2020年预测回顾与2021年最新预测数据，详细分析了主要股指期货基差的动态变化与风险管理应用，同时提供线上基差监控及自动化数据提取工具支持投资决策，并覆盖了行业分红特征和时间分布规律[page::1][page::4][page::19].
长江金工市场监测：建议关注 Beta 因子和动量因子
本报告基于多因子模型的纯因子组合构建方法，系统监控了包括Beta、动量、波动率等多种风格因子的历史表现，发现高Beta、低波动和高动量因子表现优异，建议重点关注Beta与动量因子。同时，通过股指期货持仓比、成交积极性及基差溢价等多维市场情绪指标，判断市场情绪持续回暖，整体市场氛围乐观，为相关量化选股及风格投资提供依据 [page::0][page::2][page::6]。
小盘风格延续，央国企红利占优
本报告跟踪2024年12月第1周A股市场行情，重点分析小盘风格的持续性及央国企红利策略表现。微盘股和中证2000走势强劲，红利资产表现紧随其后。央国企高分红组合表现优异，超额中证红利约1.31%，跑于主动型红利产品25%分位；医疗保健增强2.0组合表现相对平稳，位于医药产品35%分位。医药板块中，CXO和医疗器械反弹最为显著，体现了细分行业轮动特征。策略采用主动量化选股，结合行业和主题逻辑，有效捕捉市场热点和投资机会 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5][page::6]
行业定量透视：目前可均衡配置热门行业、低拥挤行业
报告分析了热门行业与低拥挤行业的长期轮动关系，重点介绍了低拥挤行业中的动量子策略和基本面子策略，两者均实现了显著超额收益，动量策略年化收益率约33%，基本面策略约21%，且都表现出低换手率和低波动的特征。2024年动量策略截止6月收益率达20.5%，基本面策略为6.5%，均优于Wind偏股混合基金指数。报告建议当前采取风格平衡配置以兼顾风险收益 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5]
高频因子 （十二)日内与日间
本报告系统探讨了高频数据在因子构建中的三种计算方式—整体法、日内法和日间法，重点分析不同计算方法对高频反转因子、波峰因子与量价相关性因子表现的影响。研究发现，当微观结构有信息增量时整体法表现最佳；而不同时间段价格变动呈现不同的动量与反转效应，隔日与日间时间段分割能有效提升因子表现。此外，基于高频日内反转因子构建的日内交易策略虽受交易成本影响较大，但能获得一定超额收益，为高频因子应用提供实证支持。[page::1][page::4][page::10][page::13][page::19]
负面 Alpha 研究 （二）——如何利用负面因子做指数增强？——风格因子篇
本报告基于2007年至2019年中证500成分股数据，系统测算了成长、质量、价值、波动率、流动性、反转、规模等风格因子的负面Alpha表现。结果显示各因子的空头组均具备显著稳定的负向超额收益，负面组合相较指数增强组合表现出明显负面Alpha。基于这些因子合成的复杂指数增强策略实现了年化13.72%的收益，超越中证500指数7.39%，并具备更优的回撤及信息比率，证明利用负面因子空头有效提升指数收益的可行性。[page::0][page::3][page::5][page::18][page::21][page::23]
不同技术指标的择时效果比较
本报告系统比较了单均线、双均线、MACD、KDJ和RSI五种常见技术指标在日线和周线维度下的择时效果，从参数敏感性、风险收益特征、胜率及择时稳定性进行严谨回测分析。结果显示MACD指标周线择时效果最佳且最稳健，单均线指标表现稳定且参数敏感，RSI对参数敏感性最高且效果波动大，KDJ择时效果较弱。综合来看，单均线指标综合表现较优，适宜选择19周和96日两组参数为最佳。[page::0][page::3][page::4][page::9][page::11][page::15]
金融工程丨深度报告 StyleStacking多因子模型：红海泛舟，Style中还能挖出Alpha吗？
本报告提出StyleStacking多因子模型，通过融合11种机器学习模型优化BarraCNE5十大风格因子，提升了因子预测能力和多空收益均衡性。设计大类因子合成4个机器学习大类因子，并采用Fama-Macbeth两步回归法输出最终收益预测值。回测显示，模型在行业和Barra中性化后仍有年化超额收益约26.65%，夏普比率1.36，显著优于传统Barra因子。实证分析体现该方法有效挖掘多因子非线性关系，提升风格因子Alpha收益能力，为量化选股提供新思路 [page::1][page::2][page::6][page::8][page::12][page::18][page::19][page::23]
量化择时之短期多因子模型
本报告提出将短期与中长期择时模型结合，使用多维度价格、流动性和风险偏好指标构建短期量化择时模型。通过对12个因素中筛选出的6个有效因子组合，回测结果显示该短期多因子模型具备57%的胜率和1.04的信息比率，结合月度长期模型的仓位调整，整体信息比率提升至1.6以上，显著提升择时效果，为股票市场量化择时提供了实证支撑 [page::0][page::2][page::5][page::7]。
刻舟求剑与刻剑求舟——减量市场走势猜想（十六）
本报告以中信证券涨停事件为触发，系统测算券商指数短期收益，发现事件后5至10日内收益显著，且券商在第一轮牛市中表现优异，后续牛市弹性减弱。同时结合近期市场走势和突破信号数据，推荐金融板块中的券商和地产及汽车行业短线操作，持有期建议控制在一周之内，辅助以具体个股突破案例及行业价格信号分析，为市场研判及行业配置提供策略参考[page::1][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]
