本报告基于定向增发股解禁事件，提出了系统的事件驱动对冲策略，通过在解禁日前5天卖空个股并买入HS300ETF对冲系统性风险，历史6年胜率超过60%，平均单次收益约1.2%，加入投资者类型和增发价因素后胜率提升至87.5%，极端风险显著降低。报告还结合多个典型案例验证策略有效性并对过早融券、券源不足及板块热点风险进行了详细风险分析[page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]。
本报告聚焦财务质量、价量和分析师预期类18个因子的单因子有效性分析，采用更严格度量方法及市场环境区分，发现权益乘数、评级调整等因子在不同股票池及市场阶段表现稳健，有价量因子显著体现动量与反转效应，财务因子有效性随财报公布时间延长而衰减，为构建多因子选股模型提供关键参考 [page::0][page::29][page::30][page::27][page::28]。
本报告基于2003至2013年A股牛股与熊股的表现，系统分析了盈利能力（ROE）、成长性（扣非净利润增长率）、估值（PE）与市值四个核心指标的共性特征及其演变规律，指出牛股多具备高当年ROE、高扣非净利润增速及低forward PE特征，而熊股则普遍低ROE、低增速及高估值；同时，ROE和成长性指标较估值指标在区分牛熊股中稳定性和显著性更强，且强调当年利润指标的有效性远高于滞后指标。报告还揭示了大盘股与小盘股表现风格的变化及风格转折节点，最终提出选股过程中应理性参考forward PE，警惕trailing PE的滞后性，且对个股投资者来说宜关注基本面指标而非盲目追逐市场风格。若干关键图表如ROE bull-bear spread演变图生动展现了指标特征的时间趋势，为投资者提供实证决策支持[page::0][page::27][page::28][page::30][page::31].
本报告系统研究了影响公司债收益率截面的核心风险因子，基于个债指标构建了下行风险因子(DRF)、信用风险因子(CRF)、流动性风险因子(LRF)和反转因子(REV)，其在预测公司债收益率差异上表现优异且无法被传统市场因子解释。报告显示公司债收益率分布非正态，VaR作为下行风险度量，构建的多空组合年化收益高达11.88%，且在控制其他因子后仍具显著预测力。此外，四因子模型优于传统因子模型，提示投资者关注债券在DRF、CRF及LRF上的风险暴露，尽管中国评级体系尚存在缺陷，因子模型的跨市场应用仍需加强研究[page::0][page::2][page::6][page::9][page::12].
本报告围绕价格的量化划分与分段结构，从涨跌幅分段、空间β及其上下行差异、波段延伸性、基于MACD指标的价格分段规则等多个角度系统研究价格走势特征，提出了多级价格结构的10维量化向量监测框架，为投资策略构建提供理论及实证支持 [page::1][page::5][page::8][page::15][page::21]
报告回顾了2022年11月28日至12月2日市场行情，上周主要宽基指数全部上涨，创业板指涨幅最大达3.2%，行业涨跌分化明显。组合收益率分解显示行业贡献最大，因子收益中波动率、贝塔和流动性因子表现较好，而动量与市值因子表现较弱。指数增强公募产品中，沪深300和中证500指数增强基金在近季度均实现超额收益，兴全沪深300LOF和华泰柏瑞中证500A表现突出。Smart Beta单因子和复合因子组合均展现正收益，价值低波和红利低波组合表现稳健。指数风险预测表明创业板及中证1000波动率较高，整体风险水平维持稳定[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]
本报告分析了当前股指期货市场的期现套利价差与成交持仓状况，指出沪深300和中证500期货呈现震荡走势，期现基差整体处于贴水状态；融资融券市场规模小幅回升但交易活跃度下降；期权市场上证50ETF成交量上涨，隐含波动率整体下降，波动率指数暂时暂停发布，为投资者提供期货与期权市场的最新行情及量化分析指标参考 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::7][page::12]。
本报告基于业绩快报构建PEAD（盈余公告价格漂移）选股策略，通过筛选预期风险较高的股票（卖方覆盖少、上市时间短）与业绩双高增长的组合，实证检验显示策略在公告后20个交易日内能获得显著超额收益，最高达7%以上且波动可控。加入均线卖出规则辅助，显著降低个股极端亏损并提升稳定性。2014年样本外检验验证策略有效性，为A股量化选股提供实用路径。[page::0][page::2][page::5][page::10][page::14]
本报告系统梳理FOF投资框架，重点分析资产配置基础上管理人和策略（MOM）研究的特点与差异，深入剖析财富管理行业转型、国内外投顾发展历程，以及股票多头、量化选股、宏观对冲、CTA、固收+及期权等产品策略的收益来源、配置思路和策略优势，为FOF投资提供框架指导和实用建议[page::0][page::1][page::4][page::14][page::16][page::18][page::20][page::22][page::24]
本报告基于2021年12月22日市场表现，分析指数震荡企稳及行业轮动格局，指出房地产行业短期筹码结构恶化，传媒电子行业领涨，高标投机风险加大。业绩预增数据显示基础化工及电子行业表现较好，机构调研集中于新能源及计算机行业，个股加加食品、洁美科技等受关注。报告强调投机情绪褪去后的轮动机会，建议次日操作以低吸为主，规避追高风险。[page::0][page::2][page::3][page::4]
本报告聚焦国企改革主题量化精选策略，基于相似匹配模型精选投资标的，策略在过去一年跑赢沪深300近60%，且跑赢国企改革组合约30%。该策略表现稳健，夏普比率高、最大回撤较小，体现出较好的风险调整收益能力。组合覆盖国企改革重点行业，反映了改革进程中的投资机遇及市场结构变化，为主题投资提供了有效量化框架 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::5]。
本报告基于文献《Cross-stock momentum and factor momentum》介绍了一种基于Principal Portfolios方法构建的股票间动量，实证显示该方法能够显著产生Alpha收益且与因子动量收益独立存在。报告进一步分解股票间动量为对称项与非对称项，两者均能产生显著收益，非对称项的影响尤为突出。此外，因子动量本身或受股票间非对称联系影响，行业动量则由大市值个股主导，可能放大非对称项误差。基于PP构建的预测矩阵具有较高时变性，相关性迅速衰减，揭示股票间联系动态特征，为量化套利策略提供新视角与方法 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]
本报告基于中证指数最新编制规则，结合沪深300和中证500指数的定期调整流程，预测2020年6月调整成份股名单，并运用冲击成本模型测算调入调出股票的冲击成本。结果显示，沪深300调入股中如亿联网络、安图生物等自由流通市值较小，短期潜在收益较高；调出股如铜陵有色、攀钢钒钛等冲击成本较大，建议规避。中证500调入股中永泰能源、中华企业、中天金融等冲击成本较高，适合事件驱动类策略优先关注。整体调仓将带来显著冲击成本与短期投资机会。[page::0][page::2][page::8][page::11]
本报告基于我国A股市场大小盘风格轮动的显著特征，构建了包含CPI同比环比、PPI同比环比、工业增加值同比环比、市场市盈率的logit预测模型，样本外胜率达到68.57%。模型支持风格轮动投资，年化收益达到31.3%，配对交易年化收益为14.5%。研究发现大小盘风格的轮动与宏观经济周期密切相关，上升初期优势小盘，成熟期转向大盘。报告详细分析了各变量对风格的影响及策略回测效果，为投资者风格轮动择时提供量化工具和实证依据 [page::0][page::6][page::7]
报告详细研究了风险控制指数和目标风险指数在海内外市场的表现，证实这两类指数通过动态调整资产配置，较好地控制了波动率拖累和下行风险，明显提高了夏普比率。标普500风险控制指数和多个不同波动率水平的沪深300风险控制指数均表现优异，特别适合机构养老资金等需要风险预算的投资者。目标风险指数通过优化资产类别权重，实现风险约束下beta最大化，且国内实证显示夏普比率明显优于市场组合，具备推广价值[page::1][page::7][page::12][page::19][page::26][page::27][page::29]。
本报告系统研究了基于股指期货的OBPI（期权基础投资组合保险）保本策略在A股市场的应用，重点比较了以现货、期货作为风险资产及调仓资产的多种OBPI策略表现。实证分析显示，OBPI策略适用于单边上涨、单边下跌及先涨后跌行情，期货调仓型OBPI策略表现最佳，原因主要在于其展期成本极低，而纯期货风险资产策略因展期成本较高表现最差。报告还分析了保本率、隐含波动率及交易成本对OBPI策略业绩的影响，发现策略对隐含波动率敏感度有限，且期货展期成本是表现不佳的关键因素。最终建议投资者优先采用以现货为风险资产、期货为调仓工具的OBPI策略，以优化保本基金收益与风险的平衡[page::0][page::3][page::11][page::12][page::18][page::20][page::22]。
本报告系统分析中证500等权重指数及招商中证500等权重指增产品投资价值。通过等权重加权实现指数自带再平衡，凸显中小盘股票贡献，且具有较高长期回报及分散风险优势。招商指增产品采用80%指数投资组合加20%积极管理策略，运用多因子量化增强模型进行选股，取得显著超额收益，风格偏向小盘成长，行业配置兼具资产配置和选股收益，且流动性优于指数。策略独特性强，与同类产品收益相关性低，回测表现稳健，适合中小盘复苏行情配置[page::0][page::5][page::12][page::16][page::17][page::24]
本报告基于市场微观结构理论，通过量钟和知情交易概率模型挖掘高频数据，构建基于知情交易概率的Alpha因子。利用沪深300指数成分股数据，建立多空选股策略，采用12个月滚动平均知情交易概率作为Alpha因子，回测显示组合累计收益142.01%，夏普比率2.04，回撤11.73%，验证了模型的有效性和稳定性，为量化投资提供了非传统数据源的新思路 [page::0][page::2][page::5][page::10][page::11]
本报告基于中证指数公司最新编制规则，预测了2019年12月沪深300及中证500两大指数成分股调整名单。分析涵盖样本筛选流程、调入调出股票名单及其变动原因，并基于冲击成本模型计算成分股调整带来的交易成本，最后筛选出冲击成本较高的个股及潜在短期投资机会和风险。报告指出，沪深300调入泰格医药、晨光文具、韦尔股份等冲击成本高，潜在收益大，调出小商品城等股票风险较大；中证500调入永泰能源、星宇股份等个股机会明显，调出太原重工等风险较高[page::0][page::1][page::3][page::6][page::8]。
本报告基于分解模型，提出将日内高频波动率拆解为日度波动率、日内确定性趋势和日内随机项，通过两步估计方法提高高频波动率预测精度。采用美国市场上2721只股票的实证数据验证，发现联合估计参数能提升预测准确性和稳定性。国内部分以上证50 ETF数据为例，结果证明该模型优于无随机项模型及直接高频GARCH模型，展示了模型在国内市场的有效性和实用价值 [page::0][page::2][page::5][page::7][page::9][page::10][page::11]
