报告系统介绍了主动型股票基金风格的两种定量刻画方法——基于历史业绩的业绩法和基于持仓的持仓法，并基于Fama-French模型和组合持仓数据结合构建基金风格暴露水平估算方法。通过风格划分，对基金进行精选，构建了小盘成长型、大盘价值型精选基金组合及指数增强基金组合，均取得了显著优于市场及同类基金的超额收益。针对持仓集中度不高导致的样本不全问题，结合业绩回归结果优化风格暴露估算，显著降低误差，实现风格刻画的准确性提升。[page::0][page::7][page::8][page::19][page::20][page::27][page::29][page::32]
本报告基于宏观经济周期划分深入研究股票市场中的Alpha因子风格轮动规律，通过构建静态及动态多因子策略模型对比，验证了因子在不同经济周期阶段表现的显著差异。动态多因子策略在复苏、滞胀及衰退期表现优于静态策略，实现了信息比率1.533和21%的年化收益率，表明结合宏观周期调整因子权重可显著提升策略表现[page::0][page::7][page::8][page::14][page::20][page::21]。
本报告系统分析了“固收+”产品的定义与类别，重点区分量化与非量化“固收+”基金，梳理量化策略四要素（大类资产配置、债券配置、行业及风格配置、因子选股），并通过基于风险溢价、技术指标、风格动量等量化方法构建策略组合，展示了自2012年起9.14%的年化收益和1.88的收益风险比的量化“固收+”模型效果 [page::0][page::5][page::8][page::13][page::19][page::20]。
本报告基于量化择时模型（GFTD与LLT）及日历效应分析，结合市场结构、行业估值和宏观因子，揭示A股市场在2021年4月底至5月初的调整态势，指出5至6月市场上涨概率历史偏低，宏观因子指向景气度与流动性下行压制权益估值，同时量化模型择时信号整体看空，主流ETF净流出且北向资金净流入有限，预示短期市场维持谨慎态势 [page::0][page::3][page::5][page::17][page::19][page::21]
本报告通过构建基于移动平均线（MA）和低延迟趋势线（LLT）的多期限动量与反转因子，利用2010年以来沪深A股数据验证了因子的显著选股能力。多期限因子在全市场及创业板表现尤为突出，IC和Rank IC均显示了良好的区分效果。基于因子的多空对冲策略年化收益率高达28.76%（全市场）与33.12%（创业板），夏普比率分别为2.146和1.814，风险收益表现优异。LLT因子相比普通均线因子在中大市值指数成份股中表现更佳，显示出更强的市场敏感度和选股能力[page::0][page::8][page::13][page::22][page::36]。
本报告全面回顾2020年4月A股市场风格表现，结合资金流、盈利预测、估值和宏观事件，指出盈利风格持续修复，价值风格失效，价量风格由反转切换至动量风格。基于多维度指标和资金流动，推荐5月关注高盈利和股价反转风格，同时介绍绩优蓝筹风格趋势策略，回测表现优异，年化超额收益达13.1%。报告强调策略风险并结合历史和当前的市场动态进行系统解读，为投资者提供风格配置指导。[page::0][page::3][page::11][page::15][page::21]
报告系统介绍了融券打新的业务模式，分析了融券市场现状与融券成本，详细测算了2020年不同账户规模下的网下打新收益，展示融券卖出可扩充申购规模从而显著提升打新收益率。报告重点阐述了融券打新对冲的关键在于买卖同步，以及融券标的的选择标准，包括剔除卖一挂单过大、报价稀疏及券源不稳定的股票。最终筛选出了一份优质融券标的池以辅助实践操作，有效降低融券成本并稳定绝对收益 [page::0][page::3][page::4][page::10][page::11][page::12][page::13]。
本报告基于分层聚类与多维动态动量信号构建多资产资产配置策略。通过结合长期反转与短期动量指标，运用中介速度与多维状态对沪深300及多资产组合进行择时，有效提升收益与收益风险比，同时降低最大回撤。分层聚类优化指数组合权重分配，发现聚类数为5组时效果最佳。多维状态与中介速度策略均显著优于单一资产基准及等权组合，展现策略在多资产配置中的应用潜力与稳定性 [page::0][page::3][page::13]
本报告点评了上交所发布的《关于征求优化大宗交易机制有关措施意见的函》，重点分析了交易时段增加、交易门槛放宽、涨跌幅限制放松及申报类型增加四项优化措施对大宗交易市场的影响。特别指出，交易门槛的显著放宽有望提升成交量，促进“大宗交易-融券卖空”的套利模式扩展，且涨跌幅放宽对价值投资者构成利好，预期折价率将扩大，整体将利于市场活跃度提升与套利空间扩大 [page::0][page::1][page::2]。
本报告提出将互联网舆情数据引入经典Black-Litterman模型，构建大类资产配置新模型。通过构造舆情因子并结合传统因子，采用多元线性回归预测资产预期收益率，辅以贝叶斯资产配置方法提升资产配置效果。2013至2017年历史回测年化收益16.18%，夏普比率1.02，模型最新配置建议覆盖权益、债券、商品及现金资产，体现互联网数据对资产配置的较强辅助作用[page::0][page::4][page::9][page::16][page::17][page::18][page::19]。
本报告基于历史数据和多维度风格因子分析，聚焦两会期间小盘股票行情，发现盈利与质量风格表现突出，股价动量风格减弱，资金流向趋中盘；报告结合日历效应、资金流、盈利预测及宏观事件推荐关注小盘盈利质量风格，并提出绩优蓝筹趋势策略实现稳健超额收益 [page::0][page::3][page::11][page::15][page::22]。
报告回顾2021年4月市场表现，创业板及成长风格指数涨幅领先，长期动量和盈利风格表现优异，价值风格失效。基于日历效应、分化度、资金流向和宏观事件，预计5月市场风格延续长期动量，偏好价值与盈利风格。基于沪深300的绩优蓝筹风格趋势策略显示年化超额收益16.5%，信息比1.18，具备较好风险调整收益特征。市场风险仍存，策略需动态调整以应对波动性。[page::0][page::3][page::9][page::17][page::18][page::19]
本报告基于对经典TD幅度膨胀指标的回顾与改进，提出广发TD幅度膨胀指标，结合中国A股显著的动量效应，将趋势反转判断调整为趋势追踪策略，取得了显著提升。实证显示该指标在沪深300等主要指数多空及纯多择时策略中表现优异，样本外年化收益率超过23%，预测准确率超过50%，策略对动量累积和趋势形成的把握较为准确，但在震荡市环境下收益表现仍有提升空间 [page::0][page::3][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9][page::12][page::18]。
报告回顾了2018年前三季度A股市场风格表现，强调价值投资主导地位与基本面的重要性。量化分析表明，四季度仍适合布局绩优蓝筹价值股，并结合日历效应、资金流向及宏观事件提出低估值、高质量、股价反转为核心风格配置建议。绩优蓝筹风格趋势策略在沪深300成分股取得良好超额收益，年化近20%、信息比率高达1.92。综合各类数据和多维度因子表现，报告认可四季度仍以价值蓝筹为核心的基本面修复趋势为主线 [page::0][page::3][page::8][page::11][page::18][page::19]
本报告系统研究了基于深度学习股价预测因子的指数增强策略构建，通过组合优化控制跟踪误差与交易成本，实现了在中证1000、中证500和沪深300指数上的稳定超额收益。报告详细展示了不同指数增强策略的年化超额收益率、换手率调节方法及业绩归因，强调深度学习模型能够挖掘因子非线性信息，带来显著Alpha收益贡献，并提出换手率的优化方案和多期业绩归因方法，为指数增强产品的策略设计提供理论和实证支持 [page::0][page::3][page::8][page::27]。
本报告基于朝阳永续一致预期数据，结合事件驱动视角，构建多因子选股和行业配置策略。选取盈利预测、估值、市场情绪及机构分歧四大类指标，结合八大事件特征，构建多指标混合选股模型。回测显示，混合指标策略在大盘股票和非周期行业表现优异，年化超额收益稳定且最大回撤控制良好，13年超额收益达40%，验证数据质量提升对策略有效性的重要性。策略适用范围广，创新性地利用分析师一致预期数据实现量化投资，具备较高的投资参考价值。[page::0][page::5][page::13][page::34][page::37][page::45]
本报告系统构建了基于宏观事件驱动、行业景气度和量化因子极值的行业轮动策略框架，历经多年回测均展现稳健超额收益表现。最新监测显示资金流向由成长板块转向低估值板块，重点推荐钢铁、食品饮料、建筑材料、电气设备及银行等行业，因子极值策略强调房地产、机械设备和纺织服装的投资价值。全方位策略融合反映市场风格轮动规律，为行业配置提供量化指导 [page::0][page::4][page::6][page::12][page::16][page::20].
报告回顾2020年10月中国股市风格表现，指出小盘风格优于大盘，动量效应显著。11月展望基于日历效应、资金流向、风格分化度和估值水平，预计绩优蓝筹及价值风格延续。结合宏观事件触发，推荐关注高盈利低估值风格组合。提出基于沪深300的绩优蓝筹风格趋势策略，近年回测表现优异，年化超额收益15.8%，最大回撤17.4%。策略核心在因子加权和动态风格跟踪，配合资金流及宏观指标辅助判断。[page::0][page::3][page::8][page::12][page::16][page::17]
本报告系统研究了A股市场中三种经典羊群效应模型（Beta集中度模型、CSAD模型、CSSD模型）的策略构建与实证效果，构建基于行业轮动的多模型混合选股策略，发现混合策略年化收益最高达50.39%，并稳定获得超额收益。策略结合行业龙头股及个股收益偏离指标，适应不同市场环境，提升投资组合的超额表现与稳定性，为投资者捕捉羊群效应带来的超额收益提供了实证支持和操作框架 [page::0][page::31][page::32]。
本报告系统梳理并跟踪了四大行业轮动量化策略：相似性匹配、羊群效应、因子极值和宏观事件驱动。各策略从不同维度捕捉行业轮动信号，历史表现均显示具备一定超额收益和较高胜率。特别推荐因子极值策略聚焦医药生物板块，结合存货周转率等因子信号，提示下阶段可关注医药、电子、农林牧渔等领域。多策略综合应用助力行业择时，量化选股，伴随持续监测宏观事件、资金流等关键指标，为投资者提供系统化行业配置建议 [page::0][page::4][page::17][page::22][page::25][page::33]。
