本报告基于华创金工构建的短期价量共振、中期推波助澜和长期动量摆动三大择时模型，结合公募基金行业仓位数据，进行行业轮动与选股策略研究。结果显示短中长期择时指标共振看多，股票型基金仓位高企但有所下降，重点推荐电力设备及新能源、医药、家电、建材、交通运输等行业。报告构建包括业绩超预期、大师策略、形态识别等多角度选股策略，验证其显著超额收益，覆盖量化因子与策略回测，结合图表展示模型回测效果和行业仓位演变，详尽展现量化行业轮动信号及选股方法 [page::0][page::4][page::5][page::9][page::14][page::15][page::23]
本报告基于沪深300指数样本股调整事件，利用近一年行情数据预测2020年6月调入调出股票名单。通过历史事件研究验证调入样本股在公告日前及公告后均表现出显著正超额收益，调出股票反之，验证了事件驱动策略的有效性。报告详细列示了2019年6月和12月调样股的预测准确率及收益统计，并结合调整规则和影响机制分析指数调样的市场效应，为投资者及指数基金提供重要参考 [page::0][page::1][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]
报告基于事件研究方法，系统分析沪深300指数样本股的调入及调出效应，结合市值与行业因素校正异常收益，发现调入股在公告日前10个交易日出现明显正收益，调出股则呈现基准日前下跌趋势，调入调出效应均受行业和市值影响，最终提供了2019年中期调整名单预测，为市场调整事件的解读与预判提供数据支撑[page::0][page::8][page::10][page::12]。
报告围绕端到端深度学习GRU模型的泛化性问题，基于样本加权(GroupDRO)与风格约束两种改进方法，显著提升模型在中证全指股票池因子测试和1000指数增强中的稳健性与超额收益表现。GRU DRO模型10日RankIC达14.3，超额年化收益率提高4%，最大回撤从-21%降至-16%；风格约束模型在一定区间显著改善风格暴露，表现亦优于基线[page::0][page::4][page::19]。
本报告基于行为金融有限注意力理论，利用龙虎榜机构席位资金的极端净流入与净流出行为，揭示了沪深300指数未来收益的非线性V型分布特征，构建了相应的多空择时模型，实现年化收益21.06%、夏普比率0.938，模型回测表现优异，显示机构席位异常资金行为对市场择时具有重要价值 [page::0][page::1][page::7][page::8].
本报告重点研究了基于多时序深度学习模型集成的量价因子在A股选股和ETF轮动上的应用。通过GRU、PatchTST、Transformer、TSMixer与ModernTCN模型的融合，构建Ensemble_factor，显著提升了IC均值与稳定性。该集成因子在全A、宽基指数、风格池及基金重仓股均表现出优秀的因子区分度和分组收益能力，并基于该因子实现选股及ETF轮动策略，长期超额收益显著，ETF轮动策略年化收益率达11.7%（宽基类）和16%（行业主题类），均优于沪深300基准，展现出人工智能在量化投资领域的有效应用与潜力，为投资者提供了创新量化工具及方法论 [page::0][page::5][page::10][page::12][page::20][page::27][page::29]
本文基于万得全A指数成分股的涨跌停板比率构造推波助澜比率指标，结合价量共振择时方法，设计出灵敏的市场择时系统。该系统体现了抄底与逃顶的逻辑，回测显示年化收益15.39%，最大回撤24.88%，夏普比率0.946，胜率58%，盈亏比2.86，平均多头持有期约3周。系统参数稳定性良好，能较好把握部分市场顶底行情，为A股大盘择时提供有效模型参考 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::8]
报告构建评价基金行业轮动能力的新指标，验证其稳定的收益预测能力，并基于该指标对行业轮动策略基金池进行动态筛选，显著提升策略年化收益34.61%、夏普率21%。该指标对FOF选基具有实用价值，策略回测覆盖2011年至2018年8月 [page::0][page::3][page::10][page::12][page::13]
本报告系统分析了动量因子在A股选股及行业轮动上的表现，发现动量因子在个股层面表现为反转效应，而在一级行业层面表现出显著的正向动量效应。通过“长短共振”思想，将1个月与12个月动量因子合成，显著提升行业动量因子表现，应用于一级和二级行业均有效，合成因子年化收益超额基准组合5%，换手率适中，为构建行业轮动量化策略提供理论和实证依据 [page::0][page::5][page::9][page::12][page::20][page::23]
本报告基于复杂网络理论构建股票市场网络，以最小生成树方法计算股票的度中心度、接近中心度和中介中心度三种中心度因子，发现接近中心度因子表现最佳，尤其是在22交易日时间跨度下，全A样本年化多空收益达到24.24%，IC均值为0.043。研究还从风险因子相关性及定性角度分析该因子收益来源，指出高接近中心度股票更具市场信息传递效率和关注度，有望带来超额收益。风险提示历史表现不代表未来收益 [page::0][page::1][page::6][page::12][page::16][page::17][page::19]
本报告基于朝阳永续数据，系统研究分析师推荐信号的超额收益特征，揭示推荐前存在显著超额收益及推荐后动量反转现象，特别强调多篇分析师报告覆盖的股票展现更强的动量效应。并构建分析师关注度因子AAT，通过时间加权评分有效补充一致预期评级信号ASC，合成信号在中证500表现优异，实现约12.85%的年化收益及1.4的信息比，且最大回撤明显降低，展现了信号之间互补性和投资应用价值 [page::0][page::3][page::5][page::10][page::12][page::13].
本报告基于公募基金行业仓位数据，创新采用二次规划算法分解基金收益测算行业配置，构建仓位动量驱动的行业轮动策略，显著提升策略的预测能力和超额收益率，回测显示多头年化相对收益达12.51%，夏普率1.52，且策略具备良好鲁棒性与实用价值[page::0][page::8][page::16].
本报告系统分析了公募主动型量化基金的现状与业绩表现，指出主动型量化基金收益及夏普比率优于多数传统基金类别。重点推荐以中证1000指数为代表的中小盘股票投资价值，因其行业分散度高、市值结构偏小盘且估值较低，适合长期超额收益。以博时智选量化多因子产品为例，结合机器学习自动挖掘因子和技术形态买卖点，提高组合弹性与收益能力，规避拥挤赛道风险，具有较强配置价值和成长潜力 [page::0][page::3][page::6][page::9][page::10]。
本报告基于不同市场阶段的货币-信用-盈利周期，提出成长型、价值型与动量型多策略组合构建方案。重点推荐高股息与高自由现金流底仓组合，兼顾基金重仓及十倍股策略以期应对弱复苏及市场震荡格局。多个量化因子筛选相关优质股票池并定期调仓，策略搭配覆盖不同市场风格下的风险与收益表现，为投资者提供结构化配置思路与风险提示 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::42]。
本报告系统总结2023年二季度主要宽基指数及基金表现，梳理多周期择时模型（短期价量共振、中期推波助澜、长期动量摆动等）和行业轮动策略的回测与实绩。重点介绍智能算法择时模型及经典量化选股策略（如CANSLIM、惠特尼乔治）表现，并基于基金仓位数据构建的行业轮动模型实现超额收益，重点推荐2023年三季度看好的计算机、传媒、通信三行业，为投资者提供决策参考 [page::0][page::5][page::7][page::28][page::31]。
本报告围绕2020年12月沪深300指数样本股调整进行预测，基于事件研究框架分析样本股调入调出的价格效应和成交量效应，结合历年沪深300调仓收益跟踪数据，验证预测模型有效性，提供调入、调出名单的投资机会和风险提示[page::0][page::1][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::5]
本报告对传统股息率因子进行了改进，改进后的股息率因子IC均值由3.3%提升至4.1%，IC大于0占比从66.2%增加至78.2%，年化IC_IR从1.763提升至2.57，显示明显提升效果。研究发现国企分类下股息率因子表现最好，连续分红5年的参数IC表现优于其他配置。基于改进的股息率因子构建的红利选股策略，在2012年至2022年间年化收益达到21.3%，最大回撤42.1%，同时引入股息率选股策略改进了CANSLIM 3.0策略，年化收益率达28.1%，策略阿尔法22.4%，风险调整后收益显著优于市场基准[page::0][page::24][page::26][page::36][page::34].
本报告基于价量共振模型、动量摆动模型、推波助澜模型及低波之刃模型，融合多周期择时信息，构建了综合兵器V2择时模型。相比V1，V2增强了中长期模型多样性，回测显示沪深300年化收益44.59%、最大回撤15.54%，中证500年化收益50.24%，显著提升了收益与风险控制效果。全方向模型（多头、空头及综合）均优于V1，展现出较强的择时能力与稳定性，为市场择时提供了多维度参考 [page::0][page::1][page::4][page::5]
本报告基于事件研究方法系统分析了降准对指数、行业、风格、债券市场及量化因子收益率的影响。研究发现，降准后创业板指和中证1000表现最佳，市场偏好小盘成长风格，债券收益率下降。因子方面，市值、流动性、盈利及成长因子表现突出，表明降准短期利好小盘低流动性、高盈利成长股 [page::0][page::5][page::6][page::7][page::8]。
本文基于港股恒生指数构建了一种成交额倒波幅量化择时策略，通过引入成交额与恒指波幅指数的比值指标，捕捉趋势信号，从而实现对市场的有效择时。该模型不仅在恒生指数和恒生中国企业指数上均获得显著超越基准的年化收益，胜率均超过50%，且风险控制表现稳健。研究显示，相较传统均线穿越策略，该指标具备更强的价格领先性和趋势识别能力，为港股量化择时提供了新思路 [page::0][page::4][page::6][page::11][page::12]。
