分析师调研带来的投资机会——事件驱动策略量化研究系列专题之三
本报告基于对大型券商发布的调研报告后股价超额收益的量化研究，发现大型券商调研具有显著的投资价值，尤其是单独调研和与中小券商联合调研的股票组合表现更佳。基于动态资金规划构建的投资组合实现年化超额收益8.94%，剔除部分行业后年化超额收益提升至13.64%[page::0][page::2][page::4][page::6][page::7]。
金融研报AI分析
基于遗传算法的 期指日内交易 系统
本报告系统阐述基于遗传算法优化的期指日内突破策略构建方法，利用沪深300指数期货2分钟数据回测，策略累计收益130%，胜率52%，赔率1.34，具备稳定且相对较高的收益表现。报告详细介绍了突破反转模式逻辑、遗传算法参数优化过程及策略实证效果，策略年化收益达46%、38%、25%，并保持稳定的胜率和赔率，展现出良好的样本外表现和风险控制能力 [page::0][page::3][page::6][page::8][page::9][page::14]
为价值发现提供线索——爬虫与大数据在投研场景的应用
本报告介绍了广发证券金融工程在投研中应用网络爬虫与大数据技术，涵盖数据采集、文本挖掘及舆情分析等多个环节。通过大数据辅助投资决策，实现对市场热点、个股动态、行业趋势及消费行为的监测与研究，具体包括基于搜索引擎指数的量化择时、中观产业电商数据分析、房价大数据监测及企业招聘数据洞察，最终实现人机结合的投研支持系统，为资产管理未来发展提供重要支撑[page::0][page::5][page::7][page::10][page::16][page::23][page::27]。
ETF及创新型产品观察
本报告系统分析了2021年12月底至年末ETF及创新型基金产品的发行动态、规模变化及市场表现。报告显示，ETF整体规模增长293亿元，股票型与QDII型ETF规模大幅增加，货币市场型ETF有所缩水，主题ETF中碳中和、区块链和养老产业等领域受关注度显著提升。基金管理人层面，华夏、易方达和华泰柏瑞等为主导。权益类、债券类、商品类、QDII及货币ETF均有详细表现与规模数据统计，主动权益基金发行亦显活跃。报告包含多张图表揭示市场细节及具体产品表现，为投资者提供了全面的基金产品市场状况分析和风险提示[page::0][page::9][page::10][page::11][page::24]。
人工智能在量化投资领域的实践与展望
本报告系统介绍了广发证券金融工程团队在量化投资领域应用人工智能与大数据技术的研究实践，涵盖团队构建、研究体系、AI与大数据技术框架、多个量化选股、择时和CTA交易策略的设计与实证，以及智能投顾发展现状和未来展望。重点展示了深度学习在Alpha因子挖掘、隐马尔科夫模型与反事实遗憾最小化算法在择时策略构建、EMDT与遗传规划等CTA策略的应用，及基于舆情数据驱动的行业轮动和资产配置策略的有效性，相关策略多年回测均表现良好，彰显了AI方法的投资潜力与实用价值 [page::3][page::11][page::14][page::23][page::25][page::27][page::29][page::30][page::36][page::41][page::43][page::44]
在深度报告中挖 掘事件驱动投资机 会 事件驱动策略量化研究系列专题之七
本报告基于2010年至2013年期间深度报告的发布数据，研究事件驱动策略的量化投资机会。研究发现优秀与未知评级的深度报告在发布后持有40个交易日具备显著超额收益，且知名分析师及大型券商分析师发布的深度报告表现更优。通过动态资金规划方法构建的股票组合取得累计超额收益97.77%，年化超额收益18.53%，显著优于沪深300指数[page::0][page::18]。
月份效应下的行业配置策略与逻辑
本报告基于2000年至2014年申万二级行业数据，分析了我国股票市场存在显著的行业月度效应。不同月份，不同行业表现出超额收益率及高胜率，如1月化学原料、2月物流及贸易、3月酒店等，相关行业的月度超额收益胜率普遍高于73%，平均超额收益率最高达0.24%。报告结合行业基本面探讨了主要行业月度效应的内在逻辑，并建议投资者在行业配置时可考虑月度效应作为辅助决策依据，但强调历史数据不能保证未来效果，提示投资风险。[page::0][page::4][page::5][page::6][page::27]
2024 年中期量化策略 - 风格分化，关注价值风格趋势
本报告通过宏观信用通胀周期和估值、风险溢价、情绪等多视角量化分析，展望2024年下半年A股可能迎来慢牛回升。重点关注价值风格板块，提倡围绕红利指数和周期类行业构建配置策略。报告同时结合资金面北上资金流入与日历效应，为下半年风格与行业轮动提供具体建议。[page::0][page::6][page::12][page::15][page::20]
基于多期限的选股策略研究 ——多因子 Alpha 系列报告之（三十四）
本文通过构建基于多期限移动均线的多因子模型，同时捕捉短期反转、中期动量与长期反转效应，设计了基于周度调仓的多因子选股策略。实证应用于全市场及中证500、中证800指数成分股，策略多空对冲年化收益率最高达29.58%，信息比率超2.5，且改进后LLT低延迟趋势因子因更好刻画价格趋势，表现优于传统均线因子，提升了收益和信息比率，回测结果稳健且换手率适中，显示多期限因子在中国A股市场具备较强选股能力[page::0][page::5][page::8][page::13][page::16][page::24]。
多周期机器学习选股模型
本报告构建了短线、中线和长线三种基于不同训练周期的机器学习选股模型（基于XGBoost），通过因子IC筛选适应不同预测窗口的选股因子。实证发现短线模型适合高频调仓，长线模型适合低频调仓，多模型集成策略显著提升收益表现，周频调仓下年化超额收益38.97%，夏普比率3.89，且集成策略降低换手率，策略表现稳定且领先基准[page::0][page::3][page::4][page::21][page::23]。
原油择时系统及原油在 FOF 中的配置
本报告构建基于宏观经济、供需及风险资产价格因子的xgboost机器学习模型，进行季度频率的原油价格涨跌幅预测，自2010年以来多空择时策略年化收益达18.75%。报告还分析了国内商品型基金及FOF对原油的配置现状，指出当前原油具备短期配置价值，但长期价格偏高，提供了投资风险提示[page::0][page::6][page::8][page::19]
金融工程：风险溢价补偿上升 A 股量化择时研究报告
本报告聚焦2024年5月底A股市场表现及情绪指标，深入分析结构表现、行业表现、估值趋势及风险溢价状况。当前市场广泛处于较低估值分位，风险溢价保持在较高水平，显示潜在的风险补偿提升。报告详细跟踪基金仓位、ETF资金流、期权市场态势及北向资金流向，并结合宏观因子事件对市场影响的实证分析，提供多维视角洞察市场趋势，支持量化择时判断，指出当前宽松周期仍将维持，权益市场有望迎来上行弹性。[page::0][page::3][page::5][page::14][page::20]
行业轮动策略：资金流策略表现佳，关注电气设备等
本报告构建了包含宏观事件驱动、行业景气度、因子极值、资金流和日历效应在内的多层次行业轮动策略框架。2020年策略累计模拟超额收益达23.8%，资金流策略尤其表现突出。报告重点关注资金流入及资产负债率创新低等多因子信号对电气设备等制造业的正面推动，同时推荐家用电器、食品饮料等消费类板块，提出综合策略对2010年至今回测表现良好，为投资者提供系统化行业轮动指导 [page::0][page::4][page::29].
个股分化加大，关注风格切换 —2019 年二季度量化风格展望
报告回顾2019年一季度A股风格表现，小盘股活跃显著，二季度重点关注盈利、质量与价值风格，预计中大盘蓝筹估值修复空间更大。资金面来看，北上资金和融资资金持续流入中大盘蓝筹股。基于日历效应、分化度、资金流向、盈利预测、估值及宏观事件多角度研判，推荐构建绩优蓝筹风格趋势策略，策略自2017年以来实现12.02%超额年化收益。市场风格切换加大，需关注主流风格及盈利因子ROE等风格因子配置 [page::0][page::3][page::9][page::12][page::16][page::17]
多策略获超额收益，继续关注医药生物 ——行业轮动策略报告
报告通过相似性匹配、羊群效应、因子极值和宏观事件驱动四种量化行业轮动策略，结合资金流向和因子创新高比例，持续获得超额收益。其中因子极值策略8月累计超额收益达2.6%，宏观事件驱动策略达2.2%。多策略一致推荐关注医药生物板块，且北上资金显著流入该行业，因存货周转率等因子创新高比例高达近99%。报告系统梳理历史回测和策略表现，给出分年度绩效与最新行业配置建议，突出医药生物、电子、食品饮料等优选行业 [page::0][page::4][page::24][page::33]
顺势而为，价值蓝筹仍有配臵空间！四季度量化风格展望
报告回顾三季度A股市场风格表现，指出价值蓝筹虽短期回调但中长期趋势依旧强劲，建议四季度重点超配低估值大中盘蓝筹，规避高换手个股风险。报告详细分析了风格因子IC及Hurst趋势指标，强调四季度风格切换及趋势持续性，辅以沪深300、中证500和中证800多因子策略回测，展示均衡风格策略优异的年化超额收益和风险控制表现，为量化投资提供扎实策略指引[page::0][page::3][page::5][page::6][page::12][page::13].
2019 年量化中期策略
报告回顾2019年上半年市场及风格表现，指出一季度小盘股表现强劲，二季度盈利成长风格回归，资金流显示大小盘分歧。下半年择时看流动性改善及盈利回升，关注三季度股价反转风格和四季度价值风格回归，资金青睐高盈利低估组合。结合多因子风格和宏观事件，建议关注价值、反转及盈利成长因子，2019年下半年A股市场仍具备投资机会 [page::0][page::3][page::5][page::8][page::11][page::17][page::20][page::22].
基于低换手主动型基金的绩优选股策略
本报告基于低换手率公募基金持仓，构建绩优基金股票池，筛选出有效的基本面多因子因子（盈利、成长、一致预期），并采用综合因子构建选股策略。2012年以来，策略年化收益29.2%，超额偏股基金指数13.9%，具备较好稳定的超额收益能力与选股alpha表现 [page::0][page::24][page::25]。
金融工程：轮动反弹时间
本报告围绕2022年2月中旬A股市场结构表现、行业估值及市场情绪展开量化择时研究。通过GFTD与LLT模型对沪深300及创业板指数进行多空择时，指出当前各指数整体处于看跌信号阶段，成长股前期大跌后近期反弹，技术面显示可能构筑震荡底部。报告还总结了日历效应、ETF资金流向等市场情绪指标，为投资提供择时参考与风险提示 [page::0][page::3][page::5][page::13][page::18]。
主动量化型基金研究：筛选方法、业绩特征及产品优选
本报告系统梳理主动量化型基金的筛选方法，分析其业绩特征、适应市场环境及投资策略，发现风格、板块及龙头股配置差异是收益差异主要来源，主动量化基金在特定市场环境表现优异。基于风格、板块剥离超额收益稳定性的筛选指标构建基金组合，历史回测显示该组合显著跑赢整体主动量化基金及主动型权益基金，超额收益主要来源于风格和板块的剥离表现 [page::0][page::8][page::11][page::22][page::25]。
