【华西固收】产业园REITs领涨，张江集团拟再增持
本报告聚焦2025年7月中证REITs市场表现，产业园REITs表现相对强势，张江集团拟增持华安张江产业园REIT份额以示信心，一级市场扩募项目亦取得进展，结合市场风险偏好和估值调整分析行情与策略建议，为投资者提供专业指引[page::0][page::1]。
金融研报AI分析
【华西宏观】从零开始学转债
本报告系统介绍可转换公司债券（转债）的基本概念、条款及定价思路，强调转债股债双重属性的重要性，提出以正股价格与转债价格的相关性和弹性划分转债股性，针对不同股债属性提出差异化的投资策略，涵盖纯债底仓和低价配置策略，旨在为投资者在收益荒环境下提供稳健且多元的投资选择。[page::0][page::1]
华西最强声 0723 | 反内卷：行业差异与资产影响；产业园REITs领涨，张江集团拟再增持
本报告集结多领域深度研究，涵盖转债基本特征与定价、产业园REITs行情分析以及“反内卷”政策对行业产能、资产配置的影响，还包含新能源、人工智能及有色金属等行业动态与上市公司业绩展望。详细解读了转债股债属性判定、REITs板块表现差异及二级市场走势，以及新能源汽车与AI技术驱动的成长机遇，为投资者提供全方位综合分析视角 [page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::9][page::10]
模式识别之状态匹配——基于隐马尔可夫模型的行业轮动策略
本报告基于隐马尔可夫模型（HMM）理论，构建行业轮动策略，通过计算当前行业状态序列与历史显著上涨/下跌状态序列的相似度，预测未来行业上涨概率，实证显示2022-2023年样本内累计超额收益分别超过7%和9%，胜率高达79%以上，样本外2024年前8个月超额收益达到10.75%，策略鲁棒性强，主要挑选石油石化、煤炭、家电等行业构建投资组合，风险可控[page::0][page::7][page::14][page::17][page::21]
金融工程2025年度策略：模式识别之集中度匹配基于拥挤交易的行业轮动策略
本文构建基于行业收益波动关联性的集中度因子，结合历史会重演理论预测行业未来上涨概率，形成基于拥挤交易的行业轮动策略。样本内（2021-2023年）策略累计超额收益最高达39.8%，最大回撤控制在4.5%以内，样本外2024年前11个月年化超额收益12.24%，回撤3.39%，胜率76%。行业择时表现稳定且盈利能力突出，策略在样本内外均显示较好的风险收益表现和较强鲁棒性，实证验证集中度匹配对行业轮动策略构建的有效性 [page::0][page::9][page::13][page::15][page::16][page::20]。
市场权重股占优，基金仓位或探底回升
本报告从资金、交易和预期三个维度监测A股市场状态，权重股相对占优，公募基金仓位连续回升且募集规模有所回暖，行业间收益分化减弱且有轻微反转，市场预期净利润增速多数微调，为投资者把握短期市场提供参考 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::7][page::9][page::10]
嘉实低价策略（001577）基金投资价值分析
本报告对嘉实低价策略基金的基本情况、历史收益、风险状况及风险调整后收益进行全面分析。嘉实低价策略基金自2015年成立以来累计收益达到125.03%，年化收益为12.89%，显著优于沪深300全收益指数和基金基准指数。风险分析显示，该基金的波动率略高于基准但最大回撤低于沪深300指数。CAPM回归表明该基金具有显著的正向詹森阿尔法（8.89%），风险调整收益指标（夏普比率0.56等）也优于相关指数，体现出较好的风险收益特征[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::9][page::10][page::11]。
基于LSV 模型的公募基金羊群效应及交易特征研究
本报告基于LSV模型，研究了2014-2022年中国公募基金的羊群效应，发现公募基金羊群效应显著（平均13.7%），且买入行为羊群效应强于卖出，市场上涨时羊群效应更强。公募基金买入概率与同期市场收益负相关，偏好成长股、估值较低、换手率高且成交金额较低的小市值股票，交易行为对股票收益影响显著。报告结合丰富因子分组热力图和趋势图，详尽展示了各因子对羊群效应的具体影响规律 [page::0][page::12][page::14][page::15][page::16][page::18][page::20][page::22][page::24][page::26][page::28][page::30]。
金融工程 2024 年度策略：模式识别之形态匹配基于动态时间弯曲算法的行业轮动策略研究
本报告基于动态时间弯曲算法（DTW）构建行业轮动策略，通过计算当前行业形态与历史显著上涨或下跌形态的相似度，预测行业未来上涨概率，从而实现行业优选配置。DTW相较传统相关系数法和欧氏距离在样本内及样本外均表现更优，样本外年化收益率达9.68%，最大回撤仅3.5%，显著提升行业轮动策略的超额收益和稳定性。关键行业如有色金属、非银行金融多次入选并保持优异表现，换手率适中，模型实用性强且风险可控[page::0][page::14][page::17][page::22]
股指期货带来的获利机会之六——有多少 K 线可以重来（二）蜡烛图形态与布林线
本报告围绕将蜡烛图形态与布林线指标结合，用于中国股指期货交易的震荡与趋势策略构建。策略利用布林线过滤蜡烛图信号，实现震荡市与趋势市的策略切换。回测结果显示，2010年12月15日至2012年7月18日，单张合约收益达到95.9万元，最大回撤9.1万元，胜率约43.5%。报告详细剖析了布林线在震荡市与趋势市的表现差异，指出蜡烛图形态有助于避免布林线经典用法的误操作，并分析了隔夜跳空、波动变化带来的风险。总的来看，结合蜡烛图形态的布林线策略在股指期货中短期顶底判断方面较为有效 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::9]。
基于因子 spread 的因子估值体系与因子轮动策略
报告基于因子投资中的跷跷板理论，将因子收益拆分为因子 strength 和因子 spread 两部分，提出利用因子 spread 构建因子估值体系和因子轮动策略。通过构建 History_Spread 和 Dspread 两个指标，预测因子未来收益，并以市值、流动性、反转、估值四大因子为样本，验证了因子 spread 对未来收益的解释能力。基于此，设计四选三与四选二因子轮动策略，实证结果显示轮动策略相较传统多因子等权策略显著超额收益，最高年化超额回报达9.87%，并提出最新因子配置建议，为投资决策提供理论和实证支持。[page::0][page::3][page::10][page::13][page::15][page::17]
选股模型——因子体系 （一）：从因子确定到 Alpha和风险的界定
本报告系统梳理了多因子选股模型中的风格因子构建、归类与解释能力，明确将因子划分为Alpha因子、Smart Beta因子和风险因子，并通过统计检验与纯因子收益分析确认了各因子对个股收益的作用及稳定性。报告指出近年来多因子策略收益的衰减源于市场个股分化降低和估值空间收窄，并通过大量数据表格和图表详细论证了因子相关性及收益表现差异，为优化多因子策略体系提供了实证依据[page::0][page::15][page::17][page::19][page::20]。
量化基金半年度回顾（2022H1）
本报告总结了2022年上半年量化基金规模、数量及业绩表现，重点分析了指数增强基金的主流地位及其跟踪的主要指数。报告显示，量化基金整体规模约3598亿元，指数增强基金占48%。2022H1整体行情下，指数增强基金在沪深300、中证500、中证1000等多个指数中均实现超额收益，体现了量化增强的价值；多空对冲基金在极端行情下成功提供下跌保护，收益稳定在1.5%-2%。报告还详细列举了新发基金、收益排名及各基金重仓股配置情况，为投资者提供量化基金投资策略参考 [page::1][page::2][page::5][page::6][page::19].
指数增强系列 （四） 沪深300增强基金 是否存在共同的核心选股池
本报告针对沪深300增强基金中的共同核心选股池进行了系统分析。通过对45只产品，规模超550亿元的数据统计，发现超额收益率普遍为正，约93%的基金实现了超额收益，同时基金的跟踪误差平均维持在4%左右。核心选股池较为分散，50%以上基金共同超配超1%的股票仅约20只，缺乏高度一致性。典型高频超配品种集中在消费、金融和新能源行业。报告揭示了增强基金各自选股策略的多样性及核心池股票具备一定的超额收益能力，为增强基金投资策略提供参考依据 [page::1][page::5][page::6][page::15][page::18]。
指数样本股调整的事件效应与6月份样本股调整预测
报告基于2010年以来沪深300和中证500指数的样本调整数据，系统分析了样本股调入和调出的事件效应，指出调入股在公告日至实施日期间表现出显著正向超额收益，调出股则呈显著负向超额收益，且剔除交叉调入调出样本后，事件效应更显著。此外，预测了2022年6月份沪深300和中证500指数的样本调整标的，重点标出了28只沪深300调入股和50只中证500调入股，为投资者提供事件驱动交易参考。[page::3][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]
长江金工专题报告： 择时买卖点选取与行业非定期轮动
本报告基于自上而下选股思路，利用20日均线作为择时判别标准，通过延迟交易和乖离率控制买卖频率，实现择时年化收益达28.08%。结合行业动量效应，构建非定期调仓行业轮动策略，灵活调整持仓，年化收益最高可达41.30%。进而叠加市值因子构建股票组合，完成择时、行业轮动与选股的三维度叠加，仓位控制下年化收益达50.84%，最大回撤控制在30.49%以内，为构建高效风险可控的量化投资策略提供了理论依据和实证支持[page::0][page::4][page::11][page::16][page::17]
能否通过量化手段挖掘军工基金持仓信息中的 alpha
本报告以“守正出奇”策略为核心，结合军工主题基金持仓信息，采用跟随前10大重仓和基于净值回归估计产业链配置权重两种量化手段挖掘军工主题基金中的alpha表现。报告揭示该策略自2018年以来年化收益19%左右，超被动基金10%以上，且能与业绩领先的主动基金媲美。同时，军工子策略在沪深300和中证500的指数增强策略中带来约2%的边际增量，为投资者提供了稳定的超额收益来源[page::2][page::5][page::19]。
量化选股 金融工程(专题报告) 分风格加强沪深 300 和中证 500
本报告通过分风格因子构建方法，分别对沪深300和中证500指数进行量化选股增强。结果显示，小盘股因子在两个指数的增强效果均优于大盘股，尤其在中证500中信息比率最高达到3.99，且行业中性化处理提升组合表现并降低回撤。针对沪深300，结合大小盘组合及金融地产标配进一步提升了信息比率，平衡了流动性和收益风险。组合回测覆盖2009年至2013年，揭示了不同市场风格下的因子表现差异及阶段性回撤特点，为指数增强策略设计提供重要参考 [page::0][page::2][page::3][page::7][page::10][page::11].
[黯Ta淡bl的e_明Tit珠le？] 从长江反转系列指数看 A 股反转风格近期阶段性走强
本报告推出市场首个刻画A股反转效应的风格指数系列——长江反转系列指数，涵盖全市场、规模分层及行业中性三大维度，基于科学指数构建规则，剔除短期动量效应影响并采用成交量加权，精准捕捉阶段性反转机会。长江反转指数及规模反转指数在历史上实现显著超额收益且波动率较高，行业中性反转指数风险更低但收益稳定。历史数据显示反转效应在2016年前长期占优，之后被动量效应取代，近期反转再次阶段性活跃，市场波动率和换手率上升时反转风格表现更佳，小盘股反转显著，个人投资者主导的行情反转效应增强，为投资者提供风格轮动视角参考 [page::2][page::4][page::7][page::8][page::12][page::18][page::19][page::20][page::21]
股指期货实用交易策略
本报告推出四个股指期货实用日内交易策略：十五分钟K线的破位交易策略、一分钟K线的持仓量反转策略、套保移仓增强策略及交割日下月合约反转策略。破位交易策略聚焦趋势行情，历史累计收益较高；持仓量反转策略结合量价关系判断走势衰竭，交易信号较少但稳定；套保移仓增强策略分析移仓期价差及流动性，指导套保者移仓时点选择；交割日策略基于历史交割日行情波动特征，发现多有大V反转，拐点多出现在午盘前后，具备较高投机价值[page::0][page::2][page::7][page::13][page::14][page::15]。
