2025年6月重点指数调样会带来哪些投资机会
本报告基于2020年以来重点A股指数调样的深入分析，评估调样对被调入股票带来的显著正面价格影响，特别关注跟踪规模大、定期调样的指数。通过综合多个指数调样对股票的影响系数，量化预测2025年6月调样带来的投资机会，重点推荐沪农商行等个股，报告还详细梳理了样本指数规模及权重规则，为投资者选择具有超额收益潜力的标的提供数据支持[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]。
金融研报AI分析
上月规模、Beta和波动率因子表现较优
本报告基于Wind全A及主要股票池，系统分析了规模、Beta、波动率等因子的近期表现与长期回测结果，发现规模因子在Wind全A股票池表现最优，Beta因子和波动率因子在中证500股票池效果突出，结合多头超额收益和因子IC值验证了其稳定性和有效性，详细的因子处理、回测和分层分析方法进一步支持结论，旨在为量化选股策略提供实证参考 [page::0][page::1][page::2][page::3].
盈利偏度和估值偏度因子
本报告系统分析了盈利偏度和估值偏度两个基本面因子对股票未来收益的预测能力。盈利偏度因子表现正向选股能力，尤以营业利润率偏度因子效果最佳，年化超额收益达2.87%。估值偏度因子则呈负向预测，如POP偏度因子年化超额收益3.64%，且因子在不同市值分层及行业内表现稳定，且同传统Barra因子相关性低，具备良好信息增量[page::0][page::1][page::5][page::6]
国泰海通 · 晨报0604｜策略、海外科技、化妆品、机械、交运
本晨报综合分析了全球外资流向变化，指出外资流出现美股、流入中国资产的趋势，同时详细阐述了AI社交网络的发展前景及其对社交巨头的积极影响；化妆品板块呈现国货崛起和产品创新加速的态势；机械板块重点关注机器人产业的发展与上海具身智能大会的最新动态；交运板块则关注OPEC+增产对油运需求的提振，为投资者提供了多角度的行业动态及策略建议 [page::0][page::1][page::2][page::3]。
国泰海通｜交运：关税政策影响持续，布局大宗增产周期 交运行业2025年中期策略之【航运行业】
本报告分析交运行业2025年中期景气周期，指出关税政策持续影响航运市场，集运联盟重组带来分化，油运受益于原油增产周期及油价回落形成景气回升，干散货受铁矿增产利好预计逐步复苏。总体维持油运板块增持评级，关注逆向布局机会。[page::0]
国泰海通｜批零社服：新消费持续高景气，强政策推动大机会 社会服务及商贸零售2025年中期投资策略
本报告聚焦社会服务及商贸零售行业2025年中期投资策略，强调新消费领域持续高景气，重点分析高中教育人口红利、情绪与体验消费加速发展、AI商业化推广及新零售渠道变革等方面的驱动力。同时提出潜在风险，包括居民消费能力疲软及消费出海风险，为投资提供政策导向和行业趋势判断参考。[page::0]
国泰海通｜家电：格局重塑构建龙头新优势 家电行业2025年中期策略
报告分析了2025年家电行业格局重塑，重点指出龙头企业通过价格战及市场整合提升行业集中度，外销方面龙头品牌产能布局和供应链韧性成为抗风险优势。新消费趋势推动高颜值设计和AI智能化进阶。投资建议看好龙头份额提升及商业模式转型机遇，风险关注政策节奏和成本波动影响企业盈利[page::0]
潮起东方，新质领航 国泰海通证券2025中期策略会
本报告为国泰海通证券2025年中期策略会的会议议程及主题概览，全面涵盖宏观经济展望、行业发展趋势及市场资产配置策略，涵盖人工智能、固收、消费、科技、医疗、海外投资等多个领域，旨在为投资者提供2025年中期的投资框架与趋势洞察，推动资本市场参与者深度理解全球及中国经济新常态下的投资机会与风险 [page::0][page::1][page::8][page::9][page::10][page::12].
直播 · 君弘｜国泰海通证券2025中期策略会 一 现场直击
本内容为国泰海通证券2025年中期策略会现场直播预告，介绍会议时间、议程亮点及互动形式，重点强调投资者如何把握下半年大国博弈加剧、全球产业链重构带来的投资机会。直播覆盖宏观、策略、量化及固定收益领域，旨在助力投资者优化资产配置和投资决策。[page::0][page::2]
国泰海通证券2025中期策略会 总量分会场独家全程直播
本报告为国泰海通证券发布的2025年中期策略会总量分会场直播内容，重点分享年中投资策略与最新研究观点，旨在为签约客户提供专业的投资服务解读，包含市场趋势与总量视角的观点梳理。[page::0][page::2]
潮起东方，新质领航 国泰海通证券2025中期策略会
本报告为国泰海通证券2025年中期策略会内容整理，聚焦中国及全球宏观经济趋势与资本市场展望，结合股票市场的核心投资机会，提出新质发展下的配置建议，旨在为投资者提供中长期资产配置策略指引，涵盖行业景气、政策影响及经济结构转型等关键要素。[page::0][page::2]
一站全览｜ 潮起东方，新质领航 国泰海通证券2025中期策略会
本中期策略会报告聚焦2025年宏观经济展望与资本市场配置，分析东方市场新兴动能的崛起及结构性投资机会，深入探讨行业景气与新质增长路径，为投资者提供系统性的资产配置建议和风险提示[page::0][page::2]。
遗传规划300增强表现优异，中观景气度确认上行 周报2025年5月30日
本周国联证券量化策略整体表现优异，期权增强策略和成长中性策略超额收益分别达0.71%、0.72%。中观景气度指数确认上行，渔业、传媒、玻璃玻纤行业景气度显著提升。基于遗传规划构建的沪深300增强组合本周实现超额0.77%，今年以来超额18.91%，夏普率1.01。行业轮动策略配置种植业、银行、非银金融、酒店餐饮、水泥等板块表现较好，双剔除策略年化超额收益达12.22%。多维度择时模型给出明确多头信号，宏观环境Logit预测值显著提升。资金面两融资金持续净流入，行业风格因子中质量因子表现较优。[page::0][page::2][page::5][page::7][page::13][page::14][page::17]
6月资产配置展望 内外环境仍不明朗，关注资产内部配置结构
本报告全面分析2025年6月中国资产配置展望，指出A股中期看好但短期情绪偏弱、小微盘风险提高，债券利率有中长期下降空间，转债定价趋于合理且重组政策带来新投资机会。黄金避险需求持续，但中长期估值较高，不同股票风格下黄金对冲效果存在差异。险资稳步加仓权益，外资资金回流提振市场信心。策略组合表现稳健，关注结构性机会与风险管理 [page::0][page::1][page::4][page::6][page::11][page::15][page::18][page::21]
ETF发展新方向：资产选择与配置策略路径探索
本报告分享嘉实基金尚可关于ETF迈向资产配置主导时代的思考，深入解读ETF及Smart Beta策略的发展演进，强调资产配置及交易型策略的结合，展示基于ETF的多类投资策略，包括长期绝对收益的资产配置、交易信号驱动的灵活择时、弹性相对收益和稳健增强策略，并结合市场微观结构变化和机构投资者需求探讨未来ETF发展方向，为投资者构建工业化资产配置路径提供参考。[page::1][page::3][page::4][page::5]
如何基于个股股价跳跃行为做择时？
报告创新构建跳跃不平衡指标，区分隐含跳跃与暴露跳跃，验证这些指标对市场收益的显著预测能力。隐含跳跃幅度不平衡指标结合跳跃不平衡离散度形成的复合指标，择时效果最佳，年化收益达16.5%，夏普比超1。基于该指标构建的择时策略对沪深市场 ETF及成长指数表现稳健，展现出较强的套利价值与风险控制能力 [page::0][page::4][page::6][page::8][page::9][page::11][page::13]
Volatility: A Dead Ringer for Downside Risk
本文通过分析MSCI数据库中47个国家及65个行业的风险指标，实证证明波动率作为风险衡量工具，虽然缺乏直观含义，但与多种直接衡量下行风险的指标（如半偏差、平均亏损、预期亏损、VaR等）存在较高相关性，证明波动率能够有效反映投资者关注的下行风险，从而解释其在金融领域的普遍应用及广泛认可[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6]。
Optimal Dynamic Fees in Automated Market Makers
本论文研究了自动化做市商（AMM）中动态最优费用的确定，通过建立随机控制模型推导出了常数函数做市商中的最佳费用结构。研究发现AMM存在两种费率制度：一方面设置较高费用以惩罚套利者，另一方面降低费用以增加价格波动性吸引噪声交易者。动态费用可用库存线性函数及对外部价格变动的敏感度良好近似，实现了费用结构的动态优化，提升了AMM的收益和市场表现 [page::0][page::1][page::2][page::7][page::12][page::15].
TaxAgent: How Large Language Model Designs Fiscal Policy
本研究提出TaxAgent框架，结合大型语言模型（LLMs）与基于代理的宏观经济模拟，实现动态、自适应的税收政策设计。通过模拟异质家庭行为和迭代税率调整，TaxAgent在平衡经济平等与生产力方面显著优于Saez最优税制、美国联邦所得税及自由市场体系，展示了AI驱动财政政策创新的潜力与实用性 [page::0][page::3][page::4]。
Deep Learning Enhanced Multivariate GARCH
本文提出了一种基于LSTM神经网络增强BEKK模型的多变量波动率建模框架LSTM-BEKK，结合了BEKK模型的经济计量结构与深度学习的非线性动态捕获能力。该模型能有效解决传统多变量GARCH模型在高维资产中参数爆炸和非线性关系捕获不足的问题。实证结果显示，LSTM-BEKK在不同国家股市大规模资产组合的离线预测中均优于传统BEKK及DCC模型，且在构建全球最小方差组合时显著降低了组合波动率和最大回撤，展现了其在现代风险管理和投资组合优化中的广泛适用性和优势。[page::0][page::2][page::35]
