本报告提出基于国内10个宏观因子的动态宏观情境聚类方法，用层次聚类划分宏观状态，通过历史表现选取配置资产，并结合黑利特曼模型优化投资组合，实现年化8.86%、夏普率1.33的稳定收益，超越等权基准。研究显示宏观因子综合作用于资产收益，单因子效果有限，且有效的经济周期划分正被新的多因子聚类方法取代，动态调整配置策略提升收益稳定性与风险控制效果，为大类资产配置提供了量化框架和实证基础。[page::0][page::13][page::15][page::17][page::18]
本报告系统介绍了因子选股的流程，包括从投资想法到指标构建、股票评级、股票筛选、回溯测试及策略优化等环节，结合多个价值、成长、动量及可预测性模块的量化因子，从单指标和多因子组合角度检验因子有效性。基于2007年-2010年的回测，突出展示了EPE因子的优异表现，且综合模型QM和其优化版本QM_GA表现出较稳定的投资价值。报告还介绍了光大证券的月度和周度量化选股工具产品体系，提供用户自定义因子权重与行业筛选功能，为投资者提供量化选股服务 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::9][page::10][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::28][page::29][page::30][page::33][page::34][page::36]
本报告基于证监会发布的主板发行注册制改革征求意见稿，借鉴双创板块市场化发行经验，预测主板新股最高价剔除比例下调将导致新股上市涨幅缩窄，并指出同一机构可申报三个不同报价对打新策略提出精细化要求。报告结合量化定价模型和新股涨幅预测，系统分析改革对打新收益影响，提出策略调整建议，为投资者应对改革提供理论与实操支持。[page::0][page::2][page::3][page::4]
本报告将RSRS择时策略应用扩展到大类资产配置，并结合风险平价与因子策略构建多风险水平资产组合。实证显示，RSRS改进策略在提升年化收益（最高至22%）的同时显著降低了波动率和最大回撤，夏普比率亦明显提升，增强组合风险调整后表现。研究覆盖股票、债券及商品等资产类别，提供稳健、平衡、进取三种风险偏好组合，满足不同投资需求[page::0][page::4][page::8][page::13][page::14][page::15][page::16]
本报告系统分析了2016年以来A股市场大股东减持事件的统计特征及对股价的影响，发现近期减持事件频发且规模创新高，实际控制人减持带来的股价负面影响最大且持续时间最长，而高管减持对市场影响有限，大小非股东是当前减持主力。公告当天股价通常显著承压，建议投资者关注公告首日的市场反应以规避风险 [page::0][page::3][page::6][page::7]。
本报告基于光大中文云文本挖掘系统，从近一个月含“两会”的文本资料中提炼出市场关注的主要热点领域，包括环保、基建、水利建设、地铁、文化传媒等，并结合相关龙头股票的历史热度与股价走势加以验证，为投资者提供事件驱动的投资标的参考[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
本报告提出异步价差操控套利模型，通过跳价挂单和价差操控，实现股指期货当月与次月合约的异步成交，绕过同步套利难点。基于2010年4月至2012年6月498个交易日的高频数据回测，模型在考虑交易成本及无杠杆的条件下，累计收益达188.55%，年化收益率74.43%，年化Sharpe比率16.82，最大回撤仅0.28%，展现了优异的风险收益特征。模型核心在于六大模块设计，包括套利机会监控、挂撤单管理、异步价差计算、安全价位挂单、平仓及止损，保障交易执行和风险管理的有效性，同时对行情速度要求较低，具备进一步优化潜力。[page::0][page::2][page::3][page::7]
本报告系统阐述了量化投资的理论体系与策略研究，涵盖多因子模型构建与测试、文本挖掘与情绪指标、价差套利模型（EMA、协整、CUSCORE、异步价差操控）、技术指标策略（KDJ、ADX、AROON、BOLL、CCI等）及算法交易平台建设，结合大量实证回测，展现策略收益与风险表现，为数量化投资创新提供理论与实操框架 [page::0][page::13][page::45][page::110][page::136][page::161][page::165]
本报告基于北交所自2021年开市以来的新股上市数据，深入剖析影响首日涨幅的多因子因素，包括发行价格、市值、行业赛道、基本面指标和市场情绪环境，并基于回归模型构建有效的破发预测工具。模型能达到81%的破发预测准确率，帮助投资者回避破发风险、提升打新收益。同时分析资金全额缴款冻结制度对打新策略的影响，提示打新资金成本需纳入决策考量，提出申购时机和资金管理建议。报告数据兼顾沪深新股对比，辅助投资者科学制定北交所量化打新策略[page::0][page::4][page::6][page::8][page::9][page::11][page::12][page::13][page::14].
报告系统介绍了基于股指期货与期权的指数增强策略构建与测试。期货增强策略基于期货贴水收敛原理，在最优参数下年化超额收益超1.8%；期权增强策略采用备兑开仓策略，并对上证50ETF及其期权进行回测，年化超额收益约3.7%。将期货与期权结合构建的Future & Option指数增强策略实现了更高的年化超额收益9.03%，信息比率1.44，增强效果更稳健。期货受仓位限制贡献有限，期权产生较高但波动性稍大收益。策略收益在熊牛市不同环境下表现稳定且具备良好风险收益特征。[page::0][page::4][page::6][page::18][page::21][page::22][page::23]
本报告基于精细化投资时钟模型细分经济周期，结合宏观指标CPI与产出缺口分区，识别出四大核心时区的市场表现差异，制定时区对应最佳行业配置及量化选股策略。量化组合基于价值、成长、动量等22个因子，选出12只优质股票，实证回测显示组合以86.5%胜率战胜沪深300，期间累积收益达2736%，有效提升了择时和行业配置的投资绩效，为股票市场择时及行业轮动策略提供系统的量化框架 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::8][page::20].
本报告系统介绍光大金工事件驱动量化研究体系，覆盖高管增持、员工持股、卖方推票三大核心事件，基于大量实证数据，展现事件驱动效应的显著性及稳定性。针对不同事件设计量化策略，回测结果显示年化收益率分别达到20.35%、34.01%和49.34%，信息比率均超过1.7，支持事件驱动策略的实用性和投资价值 [page::2][page::10][page::35][page::36].
本文针对我国开放式债券型基金，基于利率期限结构、信用风险、权益类及货币市场因素构建八因子收益分解模型，采用指数免疫策略重构因子，显著降低因子相关性。通过滚动回归剔除风险因子后，获得的alpha因子符合正态分布，验证了模型稳定性和alpha的可行性，为债券基金筛选和FOF组合优化提供理论依据与实证支持[page::0][page::11][page::13][page::15][page::16][page::18]。
报告构建了基于营业收入与营业成本线性关系残差的创新基本面因子RROC，通过OLS线性回归模型提取财务数据间的线性信息，有效预测股票未来表现。RROC因子在2009年至2018年间显示出稳健的预测能力和优异的风险调整收益，多空组合年化收益和夏普比率均表现突出。中性化处理剔除其他主流因子影响后，因子稳定性进一步提升，依然保持较好的收益和低风险。行业覆盖广泛但金融行业缺失。因子特征包括换手率较低、信息衰减慢，具备较好的市场容量和抗市场冲击能力。风险提示模型和历史数据存在失效风险。[page::0][page::8][page::10][page::14][page::20][page::21]
本报告构建了“业绩趋势叠加技术形态”的选股策略，基于业绩增长速度与加速度筛选高成长股票池，再通过技术形态中的缠论买卖点提升选股效果。业绩趋势模型历史年化超额收益约12.3%，技术形态筛选带来约两倍贡献；策略整体年化超额收益达39.5%，信息比率高达3.65，月度胜率超83%。调仓频率与权重方式等回测结果显示，组合收益稳定且风险可控，且持仓股票主要集中于中证500中市值范围，适合中期投资。报告还对策略归因与风险进行了详细分析，为投资者提供了强有力的量化选股框架参考 [page::0][page::5][page::6][page::15][page::19]。
本报告基于大数据文本挖掘技术构建普通投资者情绪多空指标，运用布林通道线判断情绪极值形成择时信号。近期情绪指标接近历史低位并已回升，模型发出买入信号。模型自2010年以来表现良好，累计收益147%，信号正确率高达75%，有效捕捉市场大趋势，具备较强择时指导价值 [page::0][page::2][page::3][page::4]。
本报告基于2007年1月至2012年5月A股市场，采用统一标准化方法，对质量类因子进行系统测试。研究涵盖因子的预测能力和收益能力两方面，重点通过IC均值、标准差、收益率分布和胜率等指标评估因子的有效性。报告详细分析了因子在不同市场阶段、行业、风格及成分股中的表现，识别出多个具备稳定预测能力和良好历史表现的质量因子。并系统展示了每个因子的分组收益、IC分布、衰减、买入信号反转及最大回撤等风险收益特征，为多因子模型构建提供参考[page::0][page::1][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26][page::27][page::28][page::29][page::30][page::31][page::32][page::33][page::34][page::35][page::36][page::37][page::38][page::39][page::40][page::41][page::42][page::43][page::44][page::45][page::46][page::47][page::48][page::49][page::50][page::51][page::52][page::53][page::54][page::55][page::56][page::57][page::58][page::59][page::60][page::61][page::62][page::63][page::64][page::65][page::66][page::67][page::68][page::69][page::70][page::71][page::72][page::73][page::74][page::75][page::76][page::77][page::78][page::79][page::80][page::81][page::82][page::83][page::84][page::85][page::86][page::87][page::88][page::89][page::90][page::91][page::92][page::93][page::94][page::95][page::96][page::97][page::98][page::99][page::100][page::101][page::102]
本报告通过六大投资能力因子（行业轮动、行业配置、个股选择、隐形交易、顺境投资、逆境投资）刻画主动权益基金的能力圈，结合行业与个股集中度分类，构建多因子组合策略，实现显著超额收益及较高信息比率。报告揭示不同类型基金适用不同能力因子组合，行业分散个股集中组合表现最优，底仓+风口组合搭配策略实用，为FOF精选基金提供量化依据 [page::0][page::5][page::14][page::15][page::23]
本报告基于2007年至2012年A股市场，系统测试动量类因子在不同市场阶段、风格、行业及成分股的有效性。采用IC均值、标准差及T检验评估因子预测能力，同时结合组合收益率、胜率、换手率及回撤综合评价收益能力。研究发现因子Success、Price_12M、PM_1D及Volume_1M在多维度表现突出，适用范围广泛。各行业及风格测试结果显示，动量因子对大盘股及特定行业表现更优。单因子详细测试揭示了动量因子收益分布、IC衰减及买入信号反转特征，有效辅助量化投资组合构建 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26][page::27][page::28][page::29][page::30][page::31][page::32][page::33][page::34][page::35][page::36][page::37][page::38][page::39][page::40][page::41][page::42][page::43][page::44][page::45][page::46][page::47][page::48][page::49][page::50][page::51][page::52][page::53][page::54][page::55][page::56][page::57][page::58][page::59][page::60][page::61]
本报告系统梳理了美国、欧洲、日本及中国Smart Beta ETF的发展现状和产品结构，揭示中国市场规模虽小依然具备发展潜力，特别强调机构需求不足是中国规模受限关键，提出结合中国市场特征创新Smart Beta ETF策略的建议，为国内ETF发展提供政策指引和参考 [page::0][page::3][page::5][page::14][page::17]
