本报告基于455个交易日的上证50ETF期权市场数据，采用SVI模型对局部波动率进行拟合，较BS模型显著提升期权定价准确性和动态对冲效果，且能有效排除跨期套利问题。实证显示SVI模型样本内定价误差及动态对冲误差均显著优于传统BS模型，随着标的市场活跃度提升，SVI模型优势扩大，证明其在期权定价与风险管理中的应用价值和前景广阔。此外，报告详细介绍SVI模型参数刻画、优化算法及实证步骤，附以丰富图表验证关键结论，亦说明了商品期货期权适用性限制。[page::0][page::3][page::16][page::21]
本报告基于成熟的股票多因子，深入测算私募基金产品业绩的持续性，并提出通过参数化线性回归指标和非参数化列联表指标增强一年动量选基因子。研究发现，量化私募基金存在明显的动量效应和业绩持续性，可通过半年调仓周期构建选基组合，显著提升FOF组合收益和稳定性，特别在1000指增选基域下增强效应最为显著 [page::0][page::4][page::5][page::10][page::15][page::16][page::17][page::21]。
本报告构建多元资产因子风格模型，结合周期共振与因子回归分析中国10年期国债、螺纹钢、沪铜、COMEX黄金和美元指数的因子配置策略。五类资产因子胜率均超过60%，组合胜率超70%，且最大回撤明显改善，凸显因子风格配置的稳健性和良好可解释性，为多元资产量化配置提供新范式[page::0][page::12][page::37]。
本报告基于整合信息分解框架ΦID系统地量化分析股债之间的高阶相互作用，通过计算协同信息序列捕捉股债的系统协同性变化，并利用斜率变化识别变盘点实施择时测试。实证显示，股债协同信息的择时胜率最高超过60%，沪深300和十年国债的波动周期存在差异，测试结果支持高阶非线性相互作用在金融择时中的应用价值[page::0][page::10][page::11][page::17][page::18]。
本报告围绕股指期货及期权的动态量化对冲策略，提出基于择时的期权领口与期货结合的动态对冲方案，旨在实现对冲负beta、保留正beta的目标。回测区间2016年至2020年一季度显示该策略显著降低了波动率和回撤，同时具备超额收益能力，对中国市场大幅波动环境具有良好的适应性和风险保护作用。报告还针对不同市场行情及风险偏好提出了灵活对冲建议，体现了期权、期货协同动态运用的优势。[page::0][page::3][page::7][page::10][page::17]
本报告基于PTA产业链数据，采用单因子筛选与大类因子降维两种方法构建量化择时策略。结果表明，多因子合成信号等权方式实现年化收益29.65%，夏普比率1.38，表现优异；大类因子降维方法则收益较低但交易更为稳健。报告详细梳理了价格、需求、宏观景气等多维指标的择时效果，并分析两种方法的优劣，为期货投资者提供实证与策略参考[page::0][page::3][page::4][page::11][page::13][page::14]。
本报告详细跟踪和评估了2017年以来国内主要商品期货的CTA量化策略，包括Dual Thrust、ATR、RBreaker三大日内策略及产业链套利、跨期套利等多策略表现。结合大量策略历史净值走势和指标统计，深度剖析了各策略的收益、夏普率、最大回撤、胜率等关键绩效指标，ATR策略橡胶表现突出，年化收益53.53%，最大回撤仅11.71%；HMM择时策略焦炭年初以来收益高达444.67%。全方位展现了商品期货CTA策略的盈利能力与风险特征，为期货量化投资提供实证支持和策略参考 [page::0][page::4][page::5][page::11][page::13][page::17][page::19][page::22]
本报告构建了基于国债期货对冲压力指数的信用债久期轮动中性策略，通过结合信用债久期轮动和国债期货对冲，以信用利差与基差成本作为调控信号，实现收益风险比显著优化。策略覆盖2015年至2023年，年化收益约4.55%，最大回撤仅1.28%，显著优于基准指数，并通过牛熊市信用利差拆分进一步优化对冲比率控制组合风险，具备投资实用性和风险缓释能力 [page::0][page::3][page::4][page::7][page::9]
本报告深入复盘了自2015年以来多个重大市场事件中的期权波动率策略表现，重点分析跨式策略、反套利价差及裸期权策略在事件驱动下的收益及风险特征。研究发现，日历事件多采用跨式策略提前布局效果较好，而突发事件中，裸期权多头策略显著对冲下行风险且收益突出。波动率曲面倾斜变化是反套利价差策略实际应用中的主要风险。报告还揭示了国内期权市场波动率与美国CBOE VIX指数的联动及其择时价值，为未来事件驱动策略布局提供实操参考[page::0][page::5][page::18][page::23][page::38][page::44][page::47][page::49]
报告基于量化模型回顾上半年市场走势，准确率达78%，预测下半年市场将延续上涨趋势，预计行业轮动集中于电子、农林牧渔、计算机等领域，并提出个股筛选框架，辅以财务指标、机构持仓及事件驱动综合评分，为投资策略提供量化依据[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]。
本报告系统分析了50ETF期权市场的持仓结构、成交量、认沽认购比率及其与标的价格的关系，结合历史波动率及隐含波动率期限结构和skew曲线，揭示期权市场的风险偏好及价格压力位。同时推荐了基于牛熊市价差的期权交易策略，12月策略收益率达9.43%[page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]。
报告回顾了2020年一季度市场的N型走势及小盘股表现优于大盘股的趋势，验证了量化预测模型的有效性，预测上证指数全年低点将在二季度5月出现。行业轮动分析指出短期重点关注医药生物、食品饮料等行业，中长期重点关注科技及蓝筹股，提出了具体量化个股筛选框架，结合空间与择时模型进行市场预测，为投资者提供动态布局建议[page::0][page::2][page::5][page::6][page::7].
报告回顾2021年上半年A股和大宗商品表现，创业板涨幅优于其他宽基指数，大宗商品整体上涨显著，股债市场表现趋于均衡；展望下半年市场，预计A股震荡攀升，大宗商品仍保持结构性机会，特别关注黄金资产的滞涨阶段配置价值，风险主要来自政策环境不确定性 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]。
本报告详细介绍基于深交所沪深300ETF股票期权的期权对冲策略，重点讲述等量对冲方法及其凸性效应和希腊字母三维特性，结合2021-2023年历史回测数据对比期权对冲与300ETF现货收益表现，结果显示期权对冲策略在年化收益率、风险和回撤方面表现优异，适合中小规模资金进行风险管理，但需注重期权风险复杂性及高杠杆风险[page::0][page::6][page::7].
本报告详尽分析了深证100指数成分股结构、行业权重、市盈率估值及历史波动率，发现前20大权重股市值均超千亿，权重最大的行业为电力设备，市盈率处于历史中位数偏上，短期波动率高于上证50指数，期权合约设计与其他ETF期权类似，适合不同行情下的多空策略操作，为期权投资者提供系统的风险提示与标的分析 [page::0][page::2][page::3][page::5][page::6][page::9]。
报告提出“引力中枢”创新研究，融合基本面估值与技术面中枢理念，通过计算不同价格区段停留时间构建“引力中枢”以反映市场一致认同的价值，并利用其指导短期交易，解决了传统基本面估值难以指导短期操作和技术面“中枢”理解分歧的问题。应用案例显示该方法可在趋势及震荡行情中有效辅助买卖决策，提升交易效率，但参数优化和实盘测试仍待完善 [page::0][page::7][page::8][page::9]
本报告系统分析了2024年上半年两融市场的整体表现及细分行业资金流向，指出两融余额较去年略有下降，资金活跃度下降且偏短线操作，行业融资净买入额多为负值，投资偏好集中在少数行业。通过构建基于六大类因子的行业热度与风险模型，研判行业热度与风险状况，发现热度高的行业普遍风险偏低，提供行业配置和风险管理的重要参考依据 [page::0][page::2][page::3][page::5][page::9][page::10][page::12]。
本报告通过量化方法对K线的趋势相似度与形态相似度进行结合，筛选出高相似度的K线形态，重点实证检验了沪深300指数及部分个股中反转形态（双重顶M形态、双重底W形态）和持续形态（红三兵、绿三兵、矩形）的预测能力，结果显示这些形态在不同时间窗口内对未来价格涨跌方向存在显著的统计意义，为技术分析的量化应用提供支持 [page::0][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9]
本报告总结2020年A股市场表现，强调年内小盘及成长、消费风格占优，归母净利润及营收同比增速在二、三季度恢复。通过多种量化模型验证市场走势，预测2021年上半年行业轮动看好化工、有色、煤炭等板块，结合宏观指标戴维斯双击策略及引力中枢模型辅助判断市场风险与趋势变化，为中风险偏好投资者提供参考 [page::0][page::2][page::4][page::6][page::8]。
本报告深度解析美股投资大师威廉•欧奈尔的CAN SLIM选股法则，结合基本面、技术面和资金面构建量化选股策略。关键在于先通过M1-M2剪刀差指标判断市场趋势，再结合各因子筛选个股。基于2018年-2021年期间的回测，策略实现年化收益高达49.77%，显著跑赢基准且夏普达到1.69，最大回撤在26.73%以内。策略覆盖多行业，持仓以日常消费、信息技术、材料等为主。同时，报告对股价底部形态进行技术面解析，强调形态识别的概率性质。该量化策略在实际应用中具有显著的超额收益和风险控制效果，值得关注与研究 [page::0][page::4][page::5][page::6]
