本报告基于高频交易数据构建三种大单因子，结合时点数据、滚动均值和突破算法，系统考察因子在行业轮动中的有效性。结果显示，行业整体法与简单平均法因子表现最佳，持有期越短因子信息比越高，推荐以10天以内持有期结合一级行业构建组合。10天换仓行业组合年化超额收益约10%，信息比超过1，最大回撤约15%。适当分散持仓行业数（4-5个）能有效控制风险，实现约11%的年化收益。[page::0][page::4][page::5][page::10][page::12][page::14]
本报告系统分析了中证A500指数的基本特点与投资价值，强调其在行业均衡、ESG剔除及互联互通等方面的优势，展现出高成长及高估值风格，彰显“核心资产”与“新质生产力”双轮驱动的特征。通过市场表现对比与收益分解，验证了其优异的风险收益特征和稳定的超额收益能力，为投资者提供了稳健且具潜力的标的参考[page::0][page::4][page::5][page::6][page::10][page::11]。
本报告系统介绍了基于Black-Scholes模型的Delta复制策略，采用沪深300指数期货复制保本型指数看涨结构化产品的设计与风险管理方法。通过2010年至2012年沪深300指数期货数据的实证检验，验证了期货复制策略的有效性及其成本构成，揭示了基差风险、Gamma风险和Vega风险对复制成本的重要影响，为柜台市场结构化产品的设计与风险控制提供理论与实证支持[page::0][page::9][page::14][page::16]
本文系统介绍了FoF管理中的量化方法，涵盖均值-方差、Black-Litterman和风险均衡三大资产配置模型，重点提出绩效评估比率（AR）用于基金经理筛选，结合风险均衡模型构建的FoF组合显著提升了收益风险比，其夏普比率和Calmar比率均高于市场基准，风险控制有效，展现出量化方法在FoF管理中的实际应用价值[page::0][page::3][page::5][page::6]。
本报告围绕高送转股票的预测与投资策略进行系统研究，基于每股资本公积和未分配利润构建潜在送转能力因子，结合股价、股本、解禁、上市时间及基金持股等因素，构建多因子预测模型，预测高送转股票的命中率达67%。研究发现股价/股本高的公司实施高送转意愿更强，市场偏好上市时间较短及未来半年存在解禁的股票。构建基于综合评分的投资组合后，11-12月的平均超额收益可以超过10%以上，特别是前10只股票的组合超额收益达16%以上，具有明显投资价值。本报告还提出了详细的组合权重分配方法以优化超额收益表现 [page::5][page::6][page::8][page::11][page::12][page::13][page::24][page::25][page::27][page::30]
本报告系统分析了科创板及科创50指数的市场结构、成长性和估值优势，强调了科创板作为新经济科技创新企业的主阵地，兼具成长与估值的投资价值。重点介绍鹏华科创50增强ETF，依托鹏华基金成熟的量化投研体系和经验丰富的基金经理，力争在有效跟踪指数基础上实现超额收益。报告充分说明量化投资在科创50中择优选股的优势，并结合丰富实证数据支持策略实施的可行性[page::0][page::4][page::11][page::14][page::16][page::18]。
本报告系统介绍了写期权的交易逻辑、要点、组合策略及风险管理，重点分析写出虚值、1-3个月到期期权的优势及风险，结合希腊字母展开期权敏感性分析，并详细阐述组合策略如备兑认购、垂直价差、勒束式及铁秃鹰期权，辅以美国市场实证数据及保证金政策解读，为投资者理解和运用写期权策略提供理论及实务指导 [page::0][page::3][page::4][page::6][page::8][page::12][page::14].
本报告从选股与择时两大Alpha来源切入，借助经典TM与HM择时模型拓展到风格择时，基于沪深市场812只权益型基金实证发现，具备显著市场择时能力的基金占15%-20%，但风格择时能力基金极少且跨期不稳定，市场择时能力受环境影响显著且具备一定跨期稳定性，为FOF择时能力评价提供数据支撑[page::0][page::4][page::14]
本文深化了债券基金的因子剥离模型，在此前四因子的基础上新增货币、利率曲线凸度和违约三个因子，构建七因子框架以提升对债券基金收益结构的解释能力。实证表明七因子体系虽对整体样本的R2提升有限，但对局部理财型债基的解释效果显著改善，实现了Alpha和AR的更纯净剥离，更准确区分基金经理能力。该模型有助于FOF择基筛选与组合风险管理，明确不同债基类别的风险暴露与收益来源，为多层级债基投资者及基金组合管理提供了有效量化工具与思路 [page::0][page::4][page::5][page::9][page::10][page::12][page::14][page::15]
本文系统研究了传统线性相关系数指标在选股因子有效性判别中的局限，提出基于因子取值分组的有效性强弱指数，并指出因子有效性更大程度体现在两端极值组合的高收益概率。基于极值理论，首次引入尾部相关系数度量因子与收益率的尾部相关性，实证显示尾部相关系数与线性相关系数提供不同且稳定的信息，能有效指导因子筛选和多因子选股模型构建 [page::0][page::3][page::4][page::6][page::7][page::8]。
本报告系统介绍了期权与股票、期货之间的多种套利方法，涵盖无风险套利、统计套利及事件驱动套利，并结合仿真交易数据验证了沪深300及个股期权的套利收益机会。研究显示，期权上市初期无风险套利和期权与期货套利机会较多，年化收益有望超过10%，但随着市场发展套利空间将逐渐收窄。统计套利策略利用隐含波动率差异，结合海外成熟市场经验，具备中长期可持续的套利潜力。事件驱动波动率套利以业绩公告为例，展示了显著的中国与韩国市场波动率变动及套利收益[page::1][page::14][page::22][page::27][page::32]。
本报告基于中国市场26个行业的毛利率数据，探讨行业内毛利率的均值回归现象及其对选股的影响。研究发现，除少数垄断及特殊行业外，行业内公司毛利率的领先优势能够长期保持，且毛利率与收益正相关的行业（如化工、建材、机械等）高毛利率股票表现优异。实证显示，基于毛利率构建的行业内选股策略具有显著的超额收益潜力，特别是在食品、化工等行业表现突出，建议在行业内选股时重点关注毛利率指标。[page::0][page::1][page::7][page::16][page::25]
本报告系统性研究反向剔除法在因子投资中的应用，通过对比多因子单组合与单因子多组合策略，结合A股中证800实证，发现因子暴露是一切收益表现的关键。基于反向剔除方法构建的增强型单因子多组合策略，能够显著提升因子暴露度及年化收益，且相比传统策略具备更高透明度和风险调整收益水平，价值+盈利+增长组合年化超额收益达13.52%，信息比率达2.51[page::0][page::4][page::13]
本报告研究了在中证500指数增强策略中应用高频因子剔除空头股票的两大方法——事前剔除与事后剔除，并对因子复合与组合复合两种多因子构建方式进行比较。实证表明，组合复合事后剔除方法效果最佳，可实现年化超额收益提升1%以上且参数稳健性高。该方法在不同成分股约束下均有效，且不仅提升收益，也降低最大回撤和改善夏普率，展示了利用高频因子空头效应提升指数增强策略的实用路径 [page::0][page::4][page::10][page::14]
本报告基于多模型量化择时框架，对2011年11月股市走势进行分析。通过GEYR马尔科夫状态转换模型确认长期股票投资周期，采用基于M2环比增速的SWARCH趋势预测模型预测短期市场或下跌。同时，海通拐点模型为短期战术择时工具，已发出买入信号，提示反弹行情可期；投资者应密切关注卖出信号以规避风险。量化择时模型历年表现验证效果较好，综合宏观经济与技术面信息为股市仓位调整提供精准指导 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4]。
本文对比分析了基于多类别深度学习模型训练得到的选股因子的周度选股能力，涵盖卷积类、Transformer 类及线性类模型，发现卷积类模型（尤其是 BiATCN 与 TCN）表现最佳。通过因子集成提升超额收益，中证500和中证1000的AI增强组合年化超额收益显著提高，稳健性增强。风险提示包括市场系统性风险和因子失效风险 [page::0][page::4][page::12][page::14]
本报告分析价值成长（GARP）风格基金的历史表现，定义并构建相应的量化因子与基金指数，提出指数增强组合与优选组合，实现了对价值成长型基金的有效跟踪与超额收益。2013-2023年，价值成长风格年化收益达15.7%，价值成长型基金指数年化收益12.6%。基于多因子优化构建的指数增强组合年化收益22.7%，超额收益9.8%，优选组合年化收益38.6%，累计增长超240%，月胜率最高达67.5%。同时，报告揭示业绩优异的基金普遍行业、个股集中度较高，行业内选股能力稳定，强调量化策略通过因子叠加和优化权重实现收益提升，并指出模型误设与因子失效风险 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::8][page::11][page::12][page::13].
报告通过历次宽松货币环境下大盘与小盘、价值与成长风格指数的超额收益表现，分析风格资产的演变及轮动特征。结果显示，宽松后小盘及成长风格表现优于大盘及价值，且Smart beta组合中成长、小盘风格组合超额收益显著。研究为风格资产配置提供实证依据[page::2][page::3][page::12][page::13]
本报告系统研究了价量波动幅度（股价振幅与换手率波幅）与未来股票收益的关系，发现股价振幅因子与股票收益显著正相关，且在传统技术因子失效的低涨幅低换手率低波动率样本中表现尤为突出；换手率波幅因子则与收益显著负相关。相关因子在多因子模型中能有效提升预测能力，因子有效性受观察期和持有期影响明显，持有期超过3个月后股价振幅因子选股效果减弱 [page::0][page::4][page::5][page::8][page::10][page::11]。
本报告基于2010年6月M2增速真实数据，更新使用SWARCH模型的市场月度涨跌预测，结果显示7月市场仍将下跌，体现货币政策未出现重大变动。通过对M2同比增速敏感性分析，明确18.5%的增速对应仍为市场下跌预期，体现货币政策走向与市场反应的紧密关系[page::0]。
