资本利得突出量的多频率测算
本报告基于行为金融理论，从处置效应与前景理论出发，构建并实证了资本利得突出量（CGO）因子。利用低频和高频数据，系统测算CGO因子的IC、收益表现及稳定性，发现高频CGO因子在沪深300股票池表现更优，行业市值中性化提升因子收益。研究显示CGO因子相关性较小，信息含量独立，具备稳定的选股能力和较高的多空收益率。风险提示包括策略失效和历史回测局限。[page::0][page::9][page::15][page::26]
金融研报AI分析
基于时域分形的相似性匹配日内低频交易（SMT）策略
本报告基于“历史可以重复”假设，利用Lyapunov指数证明沪深300指数高频收益率序列具有分形性质，验证了策略逻辑。构建了基于历史相似性匹配的日内低频交易策略SMT，并通过沪深300指数及股指期货的多周期回测，发现在降低交易频率及引入动态止损机制后，策略最大回撤和收益状况显著改善，最终低频SMT策略实现了86.68%的累积收益率和4.47%的最大回撤，适合非高频程序化交易的机构投资者操作，具有较好的扩展性和隐蔽性[page::0][page::10][page::11][page::12][page::14][page::15][page::16]。
金融工程：更关注反弹驱动力多样性——A股量化择时研究报告
本报告基于广发证券发展研究中心的量化模型及多维市场数据，系统分析了A股市场结构表现、行业表现、市场情绪、基金仓位及宏观因子等多方面指标，结合GFTD和LLT择时模型的历史表现，研判四季度A股走势保持乐观态势，认为市场估值整体处于底部，风险溢价处于高位，成交活跃度与融资余额指标支持短期反弹的可能，同时提醒量化模型存在失效风险，需控制投资风险 [page::0][page::3][page::14][page::21][page::22].
2025年度量化策略 企稳向上，关注成长风格
本报告基于宏观信用通胀周期与微观估值、风险溢价、情绪指标等多维视角，研判2025年A股市场将迎来慢牛行情。结合PPI筑底回升阶段分析，重点推荐小市值成长及消费板块，同时关注估值性价比较高的创业板指、中证1000指数及相关行业配置机会。报告还通过资金流向及日历效应指导配置节奏，助力构建稳健投资组合 [page::0][page::6][page::13][page::16][page::25]
暴涨记忆犹新 炒新思路解析
报告基于2014年首批48家IPO股票表现，系统分析新股首月的收益率特征及影响因素。发现计算机、电气设备、机械设备等新兴行业表现优异，休闲服务、轻工制造等行业也被市场热捧，传统行业表现较弱。首日换手率与首月收益率呈显著负相关（-0.5152），流通市值较小的股票首月收益率更高（相关系数-0.41），首发估值（市盈率）和首月收益之间亦呈负相关，表明低估值小市值的新股更受青睐。基于此，建议投资者重点关注相关行业中小市值、低估值且首日换手率适中的标的，以优化炒新策略 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::6]
探寻西蒙斯投资之道：基于HMM 模型的周择时策略研究
本报告基于隐马尔科夫模型（HMM）构建技术量化的股票周择时策略。通过对沪深300指数日收益率及高频资金流动指标的特征提取，建立涨跌两类和涨跌平三类股票波动分类模型，实证分析显示两类模型预测准确率达60.87%，三类模型达47.37%，均优于随机概率。构建的择时交易策略在2007-2010年回测期内实现收益显著超越指数基准，表明HMM模型在股市模式识别与择时具有较强应用潜力[page::0][page::3][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15]。
港股通淘金 ，Alpha 因子何处 寻？ ——量化港股策略研究之一
报告构建基于港股通标的的多因子选股体系，在全面风格因子测评基础上，筛选出12个有效因子，分别构造了风格均衡和风格趋势两种多因子策略。实证显示港股通市场存在显著的动量效应和低估值效应，风格趋势策略显著优于均衡策略，经过多空和恒指对冲后均获得较高的年化收益率和信息比，最大回撤可控，展示了港股多因子alpha获取的潜力，为投资港股提供了量化选股的策略框架 [page::0][page::3][page::8][page::16][page::21][page::25]
海量 Level 2 数据因子挖掘系列（一）：多维度解耦的 94 个大小单因子
本报告基于Level 2逐笔订单数据，从订单大小角度构建了93个大小单因子，并通过时间和订单维度多维解耦提炼出有效因子。精选因子组合在2020-2023年全市场及各大板块均实现优异表现，多头年化收益最高达36.61%，夏普比率超过2，显著超越基准指数。报告详细展示了因子构建方法、分时段和订单属性解耦技术，以及多维因子组合的回测结果，为量化选股提供了新的数据和方法视角。[page::0][page::5][page::6][page::8][page::9][page::12][page::14][page::20][page::21][page::30]
金融工程 多因素叠加，关注建材煤炭等周期行业
本报告构建多维度行业轮动与宽基指数配置策略，结合宏观事件、景气度、相对估值、资金流及盈利预测等多因子，综合量化建模筛选行业和指数配置，重点推荐建材、煤炭、有色、休闲及电气设备等周期行业，并在宽基指数配置上侧重上证50，结合丰富的历史回测验证策略有效性 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::23][page::24][page::26].
基于基金精选的 FOF 组合策略
本报告基于战略资产配置（SAA）框架，结合基金分类与多因子选基方法构建FOF组合。通过对股票型、混合型及债券型基金的分类与因子有效性测试，选取不同因子组合筛选基金，结合不同风险风格下的资产权重进行配置。多因子FOF组合在不同风险风格下均表现出较市场平均水平的超额收益，表明因子选基方法有效提升FOF组合表现 [page::0][page::3][page::5][page::11][page::13][page::16].
CTA 产品及策略 2018 年一季度回顾与展望
本报告系统回顾了2018年第一季度国内CTA产品发行、市场波动及策略表现，涵盖股指期货、国债期货与大宗商品三大类资产。报告指出CTA新产品发行减少，股指、国债期货波动率提升为策略带来机遇，趋势跟踪等策略表现优异；同时商品整体调整且波动率偏低，但黑色、有色及两粕品种波动较高，趋势策略具备成长潜力。跨品种套利策略及日内趋势策略在国债期货中表现良好，短中期均可关注多样化CTA策略布局 [page::0][page::3][page::6][page::10][page::14][page::20][page::21]。
2021 量化年度策略：蛰伏等，静候良机
本报告回顾2020年A股量化风格表现，指出大盘成长和创业板表现优异，动量效应明显，价值风格失效。结合日历效应、分化度、资金流向及宏观事件，预测2021年1月风格将短期切换，重点关注反转与估值风格。推荐基于沪深300成分股构建的绩优蓝筹趋势策略，历年回测信息比1.2，年化超额收益14.5%。风险提示策略可能在市场波动中失效。[page::0][page::3][page::8][page::10][page::17]
牛市中跑赢正股的转债有哪些特征-量化可转债研究之七
本报告系统研究牛市中可转债相较正股的表现，发现股性强且转股溢价率较低是转债跑赢正股的核心特征。同时，低价、低剩余规模、低隐含波动率、公告不赎回及低评级等卫星因子能够提升转债组合稳健性，为转债投资者配置提供量化依据[page::0][page::3][page::14]。
多维视角下的超预期增强策略
报告构建了基于业绩预告、快报及定期报告融合的SUE因子，验证了A股中显著的PEAD效应，并通过盈余跳空因子JAR确认超预期事件。在此基础上，结合北向资金流入、公告跳空、连续超预期剔除、行业优选及收益连续增长等多维度因子，构建超预期增强策略和精选组合，实现2013年以来年化39.73%的收益率，超额33.09%，显示出强选股能力和优异的风险调整绩效，为成长风格量化管理提供了有效路径。[page::0][page::3][page::6][page::9][page::17][page::21]
因子极值获超额收益，7 月关注电子等 ——行业轮动策略报告
本报告系统回顾了四大行业轮动策略——相似性匹配、羊群效应、因子极值及宏观事件驱动的策略表现，重点分析因子极值策略在6月实现超额收益1.6%。7月推荐重点关注电子、食品饮料等行业，因子极值策略表明电子行业短期上涨动量强劲。报告详述策略历史回测及最新推荐行业组合，辅以大量图表数据支持，系统评估行业轮动机会及风险 [page::0][page::4][page::17][page::22][page::28][page::30]。
50ETF 期权市场观察
本报告详细回顾了50ETF期权市场上一周的价格波动、成交量、持仓量及波动率变化，重点分析了期权择时策略的构建和表现，推荐远月宽跨式组合获取波动率收益，并展示了期权套利机会的监测情况，为投资者提供系统的交易及风险参考 [page::0][page::3][page::7][page::10][page::12][page::13][page::20]。
趋强避弱 商品 期货套利策略 ——跨期套利策略研究 之三
本报告聚焦商品期货跨期套利策略，基于价差的窄幅震荡特征，设计移动均值回归策略并加以偏度峰度修正，采用买强卖弱的“趋强避弱”思想，实现价差反转捕捉。实证分析显示该策略在沪铜、沪锌、沪铝、螺纹钢及橡胶期货均表现优异，累计收益显著，胜率高，且风险总体较低，但风险集中体现在价差异常波动及趋势市中，尤其橡胶期货最大回撤超过20%，强调止损机制必要性和趋势性套利研发价值 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::7][page::9][page::14]
宏观趋势下的行业轮动策略
本文构建了基于宏观趋势的行业轮动量化模型，利用约54个宏观指标和1100多行业指标，通过趋势判断与统计检验筛选对行业收益显著影响的指标，形成12000类宏观事件，实现了2007年至2022年超13%的年化收益。策略通过对行业月度打分并选取排名前五进行等权配置，展现出较强的稳定性和实用性，并推荐医药、汽车、农林牧渔等行业作为当下优选。[page::0][page::3][page::4][page::15][page::16]
人工智能算法应用：基亍条件随机场的周频择时策略
本报告基于条件随机场（CRF）模型构建周频股市择时策略，结合涨跌幅、涨跌幅波动率及收盘价连涨连跌序列等多重量化指标，通过链式线性图模型估计参数，实证沪深300、上证综指及深证成指三大指数样本内外回测结果均表现稳健，年化收益率13%-14%，显著优于基准指数表现，且回撤显著减少，适当考虑交易成本后依然保持较好收益和风险调整水平，验证了机器学习在量化择时中的有效性[page::24][page::25][page::26][page::24][page::25][page::26][page::28]。
股指期货基差择时方法研究
本报告基于调整后的沪深300、中证500和上证50股指期货基差，提出现货动量法、均值回复法和周期分析法三种择时方法。结合三种方法建立多维度基差择时模型，通过月度频率信号等权配置实现对基差变动的预测，回测显示沪深300基差择时年化收益达74.9点，实际对冲组合年化增强0.88%。研究表明基差择时可有效提升量化对冲产品收益，但模型有统计性质，存在不确定性风险 [page::0][page::3][page::5][page::7][page::10][page::12][page::13]
