报告梳理了在中证500指数增强基金日益增长且多因子选股模型边际收益递减的背景下，如何通过引入主动量化选股组合实现更优指数增强策略。选取多因子基本面复合因子与超预期精选组合为子策略，采用风险预算方法基于两组合滚动信息比平方动态配置权重，最大化复合组合信息比。复合组合表现稳定，年化超额收益达29.97%，信息比达4.5，回撤与跟踪误差略增，实现风险调整收益的显著提升，彰显主动量化选股策略对传统指数增强模型的有效补充和优化作用 [page::0][page::9][page::11][page::16][page::19]。
本报告系统研究了CanSlim选股法在沪深300指数增强中的应用效果。通过构建行业中性及行业中性市值中性组合，实证显示后者在超额收益率、信息比率(IR)、跟踪误差(TE)等指标均优于前者，年化超额收益率达18.8%，年化IR为2.81，显著提升了指数增强效果。业绩归因分析表明成长因子为主要收益驱动力，且组合具备较高的胜率和较低的回撤风险。报告建议适当提升交易频率并结合市场趋势因子优化策略，重点风险为市场大幅回调尾期的回撤风险[page::0][page::3][page::7][page::9][page::10]。
本报告围绕国信资金强弱指标（GSMS）策略的反转失效区域展开研究，统计05年至10年9个失效区域及对应投资组合表现，分析了失效区域期间的市场外部政策冲击及内部特征，如价量波动骤降、大盘股表现优异等因素。通过构建GSMS价量删选及结合有效资金强弱指标（EMS）择时策略的三只模拟基金，回测结果显示价量删选&EMS基金收益远超沪深300，具有较低波动率和极高夏普比率，体现出高效的风险调整收益[page::0][page::4][page::5][page::7][page::8][page::11][page::12]。
本文系统研究股指期货开盘动量效应及基于该效应的CTA交易策略，结合风险控制（反向信号止损、吊灯止损）及杠杆资金管理（ATR资金管理与波动率调整），策略在沪深300、中证500、上证50等股指期货上的费后年化收益率达25.79%，夏普率1.77，最大回撤7.66%，表现稳健且交易成本敏感性低 [page::0][page::4][page::20][page::24]。
本报告采用核密度估计方法对股票组合因子分布进行非参数估计，通过Jeffreys-Kullback-Leibler 变体L测度量化组合与基准分布差异，提出基于因子分布的权重循环调整方法实现因子中性策略。实证表明该策略有效降低因子风险暴露，且优于传统市值加权方式，并通过因子区分度归因证实其风险控制效果。交易模拟结果展示了策略实际运行性能，为多因子投资组合构建与风险管理提供了实用技术工具 [page::0][page::4][page::5][page::8][page::11][page::15][page::16][page::17][page::19].
本报告围绕可转债的定价展开，采用二叉树模型解决路径依赖和复杂条款问题，重点扩展信用风险和修正条款的定价方法，结合国电转债实证，揭示股价、波动率与信用利差对转债价值的影响，帮助投资者理解市场价格变化 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
本报告提出了基于时间序列关键点提取的自动支撑线和压力线绘制方法，并分析了支撑线和压力线组合特征与后期收益的关系。通过对中证800历史成份股的实证，验证了形态特征与未来收益率的相关性，为量化选股策略提供支持 [page::4][page::6][page::14][page::15][page::19]。
本报告基于2005至2017年中国A股行业数据，提出三种行业配置应用于量化alpha及绝对收益策略的方法，包括排雷法筛选行业负alpha组合、基于行业历史波动率进行高波动避险及利用RPS指标规避弱势行业。研究显示，排雷法行业负alpha组合年化收益为-1.8%，正alpha组合达19.1%；引入波动率筛选提高绝对收益策略年化收益至30.5%，显著降低回撤；RPS指标应用同样提升收益并降低熊市回撤。此外，将策略扩展至申万二级行业，提升了超额收益及风险控制，体现行业配置在量化投资中的重要价值和实际可操作性 [page::0][page::3][page::5][page::7][page::8][page::9]
本报告通过对中信一级29个行业指数的月度收益动量与成交额反转因子进行研究，结合两因子综合得分策略构建行业多空组合，回测显示该模型自2005年以来月度胜率达64.7%，看多组合年化收益28.3%，看空组合年化收益9.1%，年化收益差17.6%，显著优于单因子表现，验证了成交额对行业动量配置的重要调节作用，为量化行业轮动策略提供了实证支持和投资参考 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]。
本报告基于OBV能量潮指标与MACD技术，通过对中证800成分股的量化研究，构建了OBVMACD选股模型。该模型在2005年至2012年间多次交易，平均单次收益2.41%，胜率47.73%，盈亏比1.845，表现出良好的择时能力。模型策略累计收益达到3.78倍，年化收益18.08%，夏普比率0.90，显著优于指数基准，且通过中证800对冲后夏普比率超过1。报告还分析了该指标的三个主要缺陷，并提出了结合成交量和价格趋势观察点改进方向[page::0][page::4][page::10][page::11][page::13]
本报告基于均线角度定义超跌个股，通过统计超跌个股的数量及其相对市场表现，量化市场情绪指标。实证表明超跌个股在A股市场短期存在55%左右的反转胜率，且在市场底部区域超跌个股集中爆发且不反弹为明确见底信号。报告逐年分析2008年至2013年期间相关指标的择时效果，验证该方法对市场短期走势有较好预测能力，尤其近期数据提示需看多短期市场 [page::0][page::4][page::6][page::9][page::12][page::13]
报告聚焦港股投资，基于分析师盈利预测构建推荐股票池，并通过基本面和技术面因子对股票池进行精选。分析表明，构建的港股量化精选组合自2010年以来年化超额收益达22.26%，信息比率1.57，显著战胜恒生指数，因子包括分析师上调幅度、净上调比例、经营性现金流、资产收益率、盈余公告超额收益及250日最高价距离，提升组合收益与风险调整表现 [page::0][page::4][page::14][page::21][page::23][page::26]
报告基于CAPM框架，构建国信投资者情绪指数GSISI，通过测算28个行业周收益率与其Beta系数的Spearman秩相关系数，设计了一套高准确率的沪深300择时模型。GSISI择时模型历经多个市场周期，累计收益率达3536%，年化复合收益率约45%，最大回撤11.23%，表现出优异的趋势辨识和全天候择时能力 [page::0][page::3][page::6][page::7][page::9]
本报告基于CAPM框架，构建了中国版“兴登堡凶兆”择时模型，通过协同性指标测度A股市场系统风险占比，用以捕捉大盘择时信号。实证显示协同性指标低于0.30时，沪深300指数往往出现震荡走弱或暴跌，信号触发后跌幅平均达7.35%，持续周期约22个交易日。协同性指标超过0.50常对应大盘见底，模型具备良好择时效果，适合A股大盘风险预警[page::0][page::3][page::6][page::7][page::8][page::9]。
本报告基于2005-2013年中信一级29个行业收益数据，采用动态滚动回归分解行业收益为市场联动的β收益和独立的α收益两部分。详细分析了四类行业：α主导型（医药、电子等）、α-β双轮驱动型（汽车、建材）、高β主导型（非银金融、有色金属）和低β主导型（石油石化、电力等），揭示各行业收益来源与波动特征，为投资者行业配臵和风险管理提供深入参考[page::0][page::1][page::5][page::15]
本报告基于技术分析中的MACD指标理论，利用交易性数据构建行业MACD指标进行行业配置，实证显示该策略能显著提升配置收益率且波动率适中。基于成分股数据构建的行业MACD指标的效果优于行业指数数据，策略通过选择排名靠前和靠后的行业进行配置，获得了超过基准的超额收益和较高的夏普比率，换仓频率合理，表现稳定。[page::0][page::5][page::10][page::21][page::23]
本报告深入研究了中国A股市场成交量作为风险因子和收益因子的应用价值。基于Fama-French三因子模型，我们构建了包含成交额的五因子风险模型，显著提升了对股票截面平均收益率的解释度。同时，基于9个成交量相关显著因子的多因子策略回测显示多头组合表现稳健超越市场，风险平价权重的组合有效降低回撤，表明成交量因子在风险管理和量化投资中均有重要作用[page::0][page::1][page::6][page::14][page::15]。
本报告系统介绍了VIX指数的发展历史、计算方法及其在市场中的应用价值，展示了VIX指数作为市场波动率预期指标的预测能力及其对股票市场和期权市场的影响。同时，报告基于中国沪深300股指期权仿真数据，采用CBOE标准计算方法成功编制了国信VIX指数GSVX，结果显示其具有一定的预测性和与标的指数负相关的特征，为后续市场风险监控和交易策略提供了有效工具 [page::0][page::3][page::6][page::15]。
报告基于宏观经济与行业轮动框架，结合投入产出表和财务数据，构建产业结构与估值结构定量分析模型，系统揭示经济周期、行业轮动、财务指标与估值水平的关系，进而指导行业配置与量化择时策略。图示经济驱动力指数及行业诱发依存度体现消费、投资、出口三驱动力的动态轮动，为组合构建提供量化基础 [page::0][page::1][page::10][page::14][page::18][page::19]
本报告系统构建了基于因子贡献度的多因子打分模型，结合沪深300成分股，通过多因子半衰期选股策略实现对Top组合的动态持仓调整。在此基础上，报告设计利用股指期货对多因子选股组合进行Beta风险管理的流程，纳入样本内与样本外真实期货数据进行双重验证。结果显示，多因子策略在沪深300股票池中取得显著超额收益，且结合股指期货的风险管理可有效分离Alpha和Beta，提升组合风险控制能力 [page::0][page::3][page::8][page::10][page::12]
