数据异常值处理：比较与实践
本报告详细比较了七种数据异常值处理方法，结合A股财务类和价量类因子实证，结果显示中位数去极值法和箱形图法更稳健。报告还介绍了基于分位数回归的稳健回归方法，有效规避极端值影响，辅助多因子模型构建及因子相关性分析可靠性提升[page::0][page::2][page::8][page::12][page::13]。
金融研报AI分析
分红对股指期货点位的影响
本报告基于2019年11月21日的成分股分红数据，对上证50、沪深300和中证500股指期货合约点位受分红影响的情况进行了详细评估。数据显示所有主要股指期货合约均处于贴水状态，分红对不同交割月份的期货合约点位影响明显，尤其是临近除息日合约，分红因素对期货价格的影响较大。基于净利润和分红率估算了成分股的分红明细，提升分红预测准确度，为投资者提供了精确的期货定价参考 [page::0][page::1][page::2][page::3]
恐慌情绪到了极点是否意味着短期已转危为安？
本报告聚焦2018年初50ETF及其期权市场的极端恐慌情绪，分析成交额PCR创历史高点、隐含波动率飙升及市场交易量暴增的现象，结合历史数据表明高PCR可能预示调整接近尾声，建议继续持有跨式或勒式期权组合，并适当买入看涨期权参与反弹行情 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::7]
利用 IH 基差与波动率溢价择时是否有效？
本报告系统研究了股指期货IH基差与期权隐含波动率溢价两类指标的择时效用。发现IH基差择时效果较好，波动率溢价单独使用表现较差，但结合两者构造的alpha指标择时效果显著提升，具备连续四年以上稳定表现。报告还回顾了近期市场情绪、波动率特征，并详细介绍了一系列技术分析策略及期权策略的回测表现，为衍生品类资产配置提供参考依据 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23].
危机即转机，静待市场企稳
本报告回顾了2020年2月3日疫情影响下A股市场的大幅下跌行情，分析历史大跌后市场多出现企稳表现，指出北上资金加速流入显示外资看好中国市场，同时衍生品期权交易活跃但股指期货流动性紧张。报告认为短期市场情绪将逐步释放，期权波动率高位运行，整体市场有望企稳 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::6][page::7]
2019 年 12 月 24 日 期权初上市，关注跨品种波动率套利
本报告分析了沪深300期权于2019年12月初上市后的交易情况，重点关注华泰柏瑞与嘉实沪深300ETF期权之间的跨品种波动率套利机会。数据显示首日期权交易额突破8亿元，流动性良好，且两只ETF看涨期权的隐含波动率曲线高度重合，出现明显波动率收敛趋势，形成套利空间。报告并列举了具体波动率套利监控模板与潜在套利方案，为投资者提供量化监测工具及风险提示 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]。
金融工程：市场波动率处于低位，情绪仍偏谨慎
本报告围绕2018年4月中下旬50ETF和其期权市场表现，结合波动率指标及交易情绪，指出当前波动率处于相对低位但市场情绪依然谨慎。期权交易量特别是认沽期权交易额显著增加，反映避险需求提升。报告同时跟踪多种期权交易策略的收益表现，包括看涨、看跌期权及套利策略，为投资者提供量化策略参考 [page::0][page::4][page::8][page::9][page::13]
计算隐含波动率：日历日还是交易日？
报告研究了隐含波动率计算中采用日历日与交易日两种方式的差异，实证结果表明两种计算方式对隐含波动率的影响较小，市场波动率下跌行情并非由于计算方法变化所致。同时，报告回顾了近期50ETF及期权市场的交易状况和波动率趋势，并详细介绍了多种基于50ETF期权的交易策略及其近期收益表现，为期权投资提供了参考依据。[page::0][page::4][page::5][page::6][page::11][page::15]
基本面动量策略在 A 股实证
本文基于多元回归法和预测组合法，构建了基本面动量因子（FIR）并在A股进行了实证检验，结果显示自2016年下半年起基本面动量策略表现稳定，取得显著超额收益。多元回归法表现优于预测组合法，EPS因子表现最佳，FIR因子整体优于原始基本面因子，展示了基本面因子动量在量化选股中的应用价值 [page::2][page::3][page::4][page::6][page::7]
随机波动率微笑模型及套利
本报告系统梳理了波动率的分类及特征，重点介绍了隐含波动率微笑的生成机理和基于三种随机波动率模型（Vanna-Volga、SABR、SVI）的隐含波动率微笑拟合方法。通过对中国50ETF期权的实证回测，发现波动率套利在看涨期权季月合约上表现最佳，其中Vanna-Volga模型在2015-2018年间稳健获利超过20%年化回报，证明其在波动率套利研究中的优势地位。报告还对波动率曲面构建及微笑模型的参数估计做了详细介绍，为期权定价和波动率套利策略提供理论和实操依据。[page::0][page::4][page::8][page::16][page::25]
趋势类技术指标在期权上的应用
本报告系统研究了趋势类技术指标在50ETF及其期权上的应用表现，使用SAR、均线、MACD、DMA、BBI、MTM、TRIX等多种指标构建期权CTA策略。实证显示，SAR和BBI指标表现最佳，尤其是SAR策略在期权市场上取得了超越现货CTA的显著收益。期权卖出策略通过时间价值和波动率择时明显提升绩效，期权策略Calmar比率高于现货策略概率达88%。此外，通过Greek分解揭示收益主要来自delta和vega，策略实现了时间价值的有效收益转换[page::0][page::24][page::25][page::28][page::32].
利用股指期货复制期权
本报告系统阐述了利用股指期货复制期权的两大核心策略：0-1简单复制与Delta动态复制，分析其优缺点及交易成本构成，论述了波动率对复制成本影响的重要性。并通过大量实证数据对BS模型定价、动态复制成本进行对比验证，辅以丰富期权市场行情及多策略回测成果，全面展示期权复制与交易策略运作原理及效果，为投资者理解期权定价与交易策略提供理论及实证支持 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26][page::27][page::28]
期指基差中的分红影响测算
本报告系统测算了沪深300、上证50和中证500指数成分股的分红点数及其对股指期货基差的影响，详细介绍了分红金额、净利润和除权除息日的预测方法，并披露了最新的分红进度和指数股息点指数走势，提供了分红对期指合约实际价差修正后的分析，为期指投资和套期保值策略提供重要参考 [page::0][page::2][page::6][page::8][page::10].
分红对股指期货点位的影响
报告基于2019年6月25日前成分股除权除息数据，分析分红对上证50、沪深300及中证500指数期货合约价差的影响。通过具体分红金额及点位差，对期货合约贴水或升水现象进行了定量预估，同时展示了2019年各指数含分红价差的时间序列变化，为投资者体现分红因素对期货价格的实际影响提供参考 [page::0][page::1][page::3][page::4]
外生因子系列研究报告（二）：三维情绪信号体系及策略构建
报告构建并验证了涵盖情绪温度、情绪预期和情绪浓度的三维市场情绪信号体系，创新性地结合道氏三重运动原理对股市情绪进行多层次判断，提出三维情绪择时策略，在沪深300 ETF的10年以上回测中表现优异，显著提高夏普比率，且有效控制回撤。情绪浓度指标可识别长期牛熊拐点，情绪温度和预期反映中短期市场波动，策略适用于宽基ETF投资及大类资产配置，极具实用投资价值[page::0][page::3][page::5][page::14][page::19][page::20]。
金工专题基本面量化及策略系列报告（一）：煤炭行业
报告基于煤炭行业供需关系核心，运用产地产量、港口及需求端库存、运输指数和下游需求等多维指标，通过时差匹配工具确定传导时间，构建煤炭景气度研究框架并制定基于库存周期、运输价格及下游需求的煤炭ETF投资策略。回测显示策略年化收益率23.24%，最大回撤24.07%，显著优于中证煤炭指数，为煤炭及相关资源、能源ETF投资提供量化参考 [page::0][page::4][page::5][page::9][page::16][page::17][page::20]
财富投资者情绪指数(FISI)择时模型构建
本报告借鉴EMSI方法，基于沪深300指数成份股日收益率与Beta系数的Spearman秩相关系数，构建了财富投资者情绪指数（FISI）择时模型。模型通过定义6种初始信号及均值回归检验，确定当FISI指标穿越零轴时发出多空信号。回测显示模型在2005-2015年间共发出109次信号，正确率超过50%，且正确信号带来显著收益，单次平均期望回报达2.28%。基于该模型构建的多策略和多空策略分别实现了12.22倍和23.82倍收益，多空策略收益更高但最大回撤也更大，整体择时效果良好，适合沪深300指数的趋势把握与风险管理 [page::0][page::5][page::6][page::7][page::8][page::12][page::13][page::14]
金工专题行业轮动系列 1：换手率的量能提示
本报告基于换手率均值与斜率两个因子的历史IC测试，揭示换手率均值因子正相关于未来收益，斜率因子呈现反转信号。结合成交量量能变化特点，构建了行业量能轮动策略。该策略通过筛选行业成交量“放量”与“缩量”情况，识别下行放量带来的潜在反弹机会和上行放量的警示信号，回测显示策略在2008年至2023年期间相较等权基准组合实现年化超额收益约4个百分点，且风险指标明显改善，踩中率达到60%。策略具备较强的行业轮动识别能力，为行业配置提供有效量能提示 [page::0][page::2][page::3][page::5][page::7][page::8][page::9][page::10]
外生因子系列研究报告（一）：股市流动性预测指标构建
本报告构建并验证了基于典型相关分析（CCA）的股市流动性预测系统。通过自适应滚动学习，从两千多项宏观指标中筛选与股市流动性代理指标（万得全A成交额与流通市值比值）高度相关的指标特征，输出未来60个交易日内的流动性预测值。模型预测值与实际值Spearman和Pearson相关性系数分别为0.56和0.44，能较好捕捉股市流动性趋势。历史回顾显示流动性趋势与经济及政策环境密切相关，且流动性预测对中长期行情判断有一定帮助，但不能单一用于行情判断，需结合情绪和经济信号使用 [page::0][page::3][page::6][page::10][page::11][page::13]
金工三维情绪模型 更新（20241023）
本报告基于金工三维情绪模型，通过情绪预期、情绪温度、情绪浓度三个维度分别反映市场短期预期、资金热度及资产相关性变化；最新数据显示情绪浓度下降至0.7693，情绪温度上升至0.5619，情绪预期下降至0.7356，提示市场存在较为复杂的情绪波动特征，为投资者理解市场情绪提供多频率视角支持 [page::0][page::4]。
