算法交易—均值方差算法模型
本报告系统介绍了基于均值-方差框架的算法交易模型，建立股票价格及冲击成本的随机过程模型，推导出包含风险厌恶系数的最优交易路径解析解，并通过有效边界分析权衡期望损失和成交价波动风险，进一步结合实例参数展示了模型实际应用效果与拆单策略的风险收益特征，为优化大额交易拆单方案提供理论支持与量化工具 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::8]。
金融研报AI分析
普通投资者多空指标底部上穿下轨线，观点转为乐观
本报告基于普通投资者对市场情绪的文本挖掘，构建了多空指标并结合布林通道实现择时。指标近期底部企稳并上穿下轨，短期情绪趋稳转乐观，模型自2010年以来回测收益高达72%。该模型通过买卖信号体现出良好的择时效果，为投资者提供有效的市场情绪量化参考 [page::0][page::1][page::2]。
机器学习：开拓金融量化新前沿——机器学习系列报告之一
本报告系统探讨了机器学习在金融领域的现状与潜力，指出其在金融服务上已有应用突破，而金融投资领域仍待验证，特别结合量化投资阐述了机器学习研究的重要性。报告通过三个示例，展示不同数据结构对算法性能的影响、利用特征重要性解析“黑箱”模型，以及基于生成数据评估择时策略的过拟合风险，揭示机器学习合理运用的关键路径，为未来量化研究提供方向参考 [page::0][page::4][page::5][page::10][page::12][page::14][page::18][page::19]
光大证券市场活跃度指数 EMAX，静待活跃度的上升
本报告基于高频5分钟数据，通过回归模型构建了光大证券A股市场活跃度指数EMAX，科学刻画市场价量配合关系，反映市场活跃程度及投资者情绪。EMAX指数领先市场见顶和见底约三个月，依据EMAX信号的交易策略自2003年来累积收益率超300%。当前EMAX处于低位，市场虽反弹但活跃度尚未显著提升，建议等待活跃度突破确认后的买入时机，确保收益确定性 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::6][page::8]
券商总部持续加仓——股票大数据操盘手册（2014-06-19）
本报告基于券商总部持续加仓背景下，综合运用多元情绪择时、概念炒作热度、行业配置模型及因子选股方法，形成对当前股市行情的短期及中长期判断。数据和图表表明投资者情绪趋好，概念热度回升，行业配置偏多公用事业、机械、医药生物等，因子因关注度和市值表现最佳，强势股形态领先大盘波动，股指期货持仓集中度模型信号偏多，显示短期股市整体回暖迹象，为投资者提供系统量化参考[page::0][page::4][page::6][page::8][page::9][page::13][page::16]。
ESG 投资与 ESG 因子策略—— 多因子系列报告之二十七
本报告系统分析了ESG投资在海外及A股的现状，重点测试了商道融绿提供的ESG细分及综合因子在沪深300和中证500的选股效果，证明ESG尤其是公司治理因子具有显著的“排雷”能力和一定多头超额收益，同时ESG得分与盈利能力、股息率正相关且能显著降低个股尾部风险，展望随着信息披露机制完善，ESG因子在A股投资中的有效性将进一步提升[page::0][page::5][page::12][page::18][page::21]。
光大投资时钟：触发式策略篇
本报告基于中美宏观经济环境，从经济增长、通胀、流动性三个维度构建宏观因子，结合五种量化大类资产配置模型，并提出触发式资产配置策略。通过历史回测，触发式策略在近10年内显著跑赢等权重配置，尤其是触发式风险平价模型和宏观因子风险平价模型，均实现较高年化收益与稳定的风险控制。此外，报告结合2023年最新数据，提供了12月的资产配置建议，风险提示指出宏观变量的不确定性可能带来模型失效风险，为投资者提供系统且动态的资产配置参考 [page::0][page::3][page::6][page::7][page::9]
VIX 及其衍生品
本报告系统介绍了VIX指数及其衍生品体系，包括VIX期货、期权和ETP产品，分析了其市场意义和交易特征，并重点介绍了日历价差策略的构建与风险敞口管理，为波动率交易提供专业参考 [page::0][page::3][page::5][page::12][page::14][page::18]。
情绪择时再显威力，实盘完胜保持两年——大数据操盘手册（2014-08-27）
本报告基于光大中文云系统的互联网文本挖掘与情绪识别技术，构建了多元情绪择时指标和关注度因子，结合事件套利、行业配置和技术形态分析，形成一套实用的量化择时和选股策略。报告显示普通投资者情绪择时指标保持100%胜率，多维度概念关注度和行业配置模型为投资决策提供方向，因子分析揭示关注度、市值等因子表现稳定，股指期货持仓集中度模型提供短线多头信号，个股技术面出现风险迹象，提示阶段性调整风险。游资参与指数上升预示短线个股行情机会。整体策略结合多因子轮动和情绪信号，已实现长期稳定超额收益 [page::0][page::4][page::5][page::7][page::8][page::10][page::13][page::15][page::16]
科技关联因子：专利数据再挖掘——多因子系列报告之三十三
本报告基于专利数据库构建科技关联度指标，进一步挖掘专利数据中有效的科技动量因子和领先因子。通过结合专利分类间的关联度，构造改进的科技动量领先因子Improved_Tech_Mean_Rev_fmgb_5Y，该因子IC均值达2.55%，多头年化超额收益达10.61%，稳定性和收益表现均优于原始因子。剥离主流风格因子后，因子依然保持显著alpha信息，显示出较强的独立有效性和长期稳定性，为基于专利数据的量化选股提供了新的思路和工具[page::0][page::6][page::17][page::18][page::19]
光大文本挖掘研究回顾二
本报告回顾光大证券基于互联网文本数据挖掘构建的普通投资者情绪指标及其量化择时策略，证明该策略自2012年9月以来样本外胜率达到100%，有效捕捉市场情绪波动。报告详细介绍了基于大数据、中文云系统和多空指标体系的互联网数据采集、情感分析、关键词及语义网络分析技术，构建了涵盖普通投资者和机构投资者情绪的多层次指标体系，为市场择时提供量化支持 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::27][page::31][page::36]
RSRS择时、 行业轮动&选股
本报告系统阐述基于RSRS指标的市场择时、行业轮动及股票选股策略构建与验证。RSRS通过回归分析最高价与最低价，结合斜率和决定系数量化阻力支撑强度，实现市场趋势捕捉。择时策略多频率测试显示高频择时收益更优但胜率与回撤劣化，不同行情下频率选择有差异。行业轮动策略显著跑赢全行业等权基准，年化收益约30%，胜率达83%。选股策略区分大盘小盘，体现不同方向，成交量与涨跌幅协同改善择时效果，多空组合表现出色。参数敏感性调查并给出最佳区间，有助于实务操作优化 [page::2][page::6][page::10][page::21][page::27][page::31]
抽丝剥茧解缠论——技术形态选股系列报告之三
本报告系统梳理并解析缠论技术形态体系的结构关系与操作方法，涵盖分型、笔、线段、中枢及走势，深入定义三类买卖点并通过A股日线数据实证分析验证买卖点的有效性，结论显示第一类买卖点表现最优，胜率及盈亏比均领先其他类别，且不同市场环境中买卖点表现差异明显，实证结果印证缠论体系方法论的优越性，为技术选股提供科学依据 [page::0][page::4][page::16][page::19][page::21]
再论估值因子：因子重构 or 收益预判？——多因子系列报告之二十九
本报告针对2019年估值因子大幅回撤问题，提出两方面应对路径：一是通过历史分位数和时序z_score两个方法对经典BP估值因子进行改造，显著提升了因子预测能力和多空收益的稳定性；二是基于基本面视角，结合宏观利率、货币政策、资金流向与市场情绪等多类指标构造中期估值因子收益预判模型，当前对估值因子未来表现较为乐观，模型胜率达62.05%。此外，外资流入与估值因子负相关，优质股估值扩张是因子失效关键原因。[page::0][page::4][page::11][page::15][page::23]
量化资产配置与 FOF 投资 —— FOF 专题系列报告之三
本报告系统研究了FOF投资中的资产配置和基金选择，分析了FOF产品特征及发展背景，重点对等权模型、目标风险模型、风险平价模型、风险预算模型四种量化资产配置策略进行了实证比较。目标风险模型能有效控制波动率并取得较高收益，风险平价模型注重风险分散但收益有限，风险预算模型灵活调整风险贡献率以构建不同风险组合，实证显示各种模型有各自优势，适用于不同风险承受能力的投资者。[page::0][page::4][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::20]
再论动量因子——多因子系列报告之二十二
本报告基于2006年至2019年A股市场数据，深入剖析常用动量因子的反转特征，提出四种动量因子改造方法：结合均线构建趋势动量、剥离流动性因素的提纯动量、风格中性残差动量和基于改造K线的动量因子。研究显示，提纯动量因子多空年化收益提升近5个百分点，残差动量因子稳定性提升，成交额等分K线动量因子多头表现优异，显著优化选股效果和因子稳定性 [page::0][page::4][page::5][page::10][page::11][page::13][page::16][page::18]
经典量化择时策略系列二 宏观因子模型的择时效应
本报告基于宏观经济因子构建量化择时策略，采用逐步回归法筛选重要宏观指标，基于样本内因子组合进行样本外择时测试，结果显示策略年化收益率44.5%，夏普比1.78，最大回撤约20%，显著优于沪深300指数，具备强系统风险规避能力和实用价值 [page::0][page::4][page::9][page::10][page::11]。
见微知著：成交量占比高频因子解析—多因子系列报告之五
本报告基于高频市场微观结构理论，提出集合竞价阶段成交量占比的高频选股因子OCVP及其复合因子OBCVP。OCVP因子及结合收盘前5分钟成交量占比的复合因子OBCVP表现出较强的负相关性和显著的选股能力，单因子年化收益率约19.6%，复合因子年化收益率达23%以上，夏普比率超过3。中性化处理后仍保持较强预测力，说明因子独特的市场关注度信息价值，为构建有效高频因子提供了新思路[page::0][page::4][page::6][page::15][page::16][page::17][page::20]。
牛市启动在预期最差时刻
本报告基于光大证券构建的互联网情报分析体系，通过情绪多空指标及通胀和增长忧虑指数的量化研究，判定当前为投资者情绪最低、宏观预期最差的时刻，预示新一轮牛市即将启动。情绪指标显示市场短期将见底回升，通胀担忧已见顶回落，增长忧虑虽高但上行空间极有限，整体具备较强的投资价值和市场弹性 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]。
基于业绩趋势的行业轮动模型
本报告基于业绩增长速度与加速度的双维度业绩趋势模型，结合行业整体法和中位数法刻画行业业绩，实现对高增长行业的有效筛选和预测。该模型在中信三级行业中表现突出，能在业绩发布当季末捕捉到明显超额收益，并有效避开业绩反转风险。叠加动量和RSRS技术指标对高增长行业进行进一步精选，提升策略稳定性和收益表现，最终行业轮动模型年化收益达32.7%，信息比率1.89，月度胜率67.0%[page::0][page::4][page::5][page::7][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20]
