本报告基于银行行业的核心业绩因子——资产规模、净息差和不良率，从宏观经济角度构建了相关预测模型，进一步设计了结合净息差与不良率的配置时钟模型，实现银行行业的量化择时与选股。通过分析不良率与经济周期关系及净息差因子与传统因子的互补性，提出在经济变差时优选不良率低的银行股，并结合净息差因子优化组合，显著提升夏普比率和控制最大回撤，为银行投资策略提供量化支撑与风险提示。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5]
本报告基于生命周期理论，构建了成长股生命周期四个阶段的划分方法，并详细分析了成长期与成熟期成长股的股价驱动因素和选股策略。以TMT行业为研究对象，通过经营、投资、筹资现金流净流量定量划分不同阶段，验证了划分的合理性。明确指出成长期成长股应以盈利增速为核心、适度放松估值要求，成熟期成长股则应以估值合理性为核心，盈利增速次之。报告进一步提出分阶段的选股基础策略及改进方案，结合估值、盈利质量、ROIC-WACC等指标，分别实现成长期和成熟期股票的较优选股组合，综合策略年化收益达25%，显著优于TMT基准的7% [page::0][page::1][page::5][page::8][page::12][page::13]
报告针对2024年指数增强基金超额收益回撤问题，提出基于深度学习构建8维短周期量价风险因子，剥离alpha信号后实现纯粹风险刻画，有效解释股票周度截面收益变动。约束该风险因子后，宽基指数增强组合（中证500、中证1000）在保证收益的前提下显著降低波动和回撤，改善风险表现，尤其在2024年回撤幅度大幅缩小，验证了深度量价风控体系的有效性 [page::0][page::1][page::6][page::9][page::12]
本报告基于非经常性政府补助、其他收益和递延收益三个财务报表科目，构建政府补助因子govt，发现在2011年以来股价表现中因子具备稳健的正向选股能力，多空组合年化收益达16.1%，多头超额收益8.3%。政府补助对上市企业盈利有显著提升作用，且公告信息虽无明显冲击，但长期利好表现稳健。基于govt因子构建的中小市值股票多头组合，2014年以来年化收益26.6%，显著跑赢宽基指数。govt因子在科技、医药、高端制造行业表现优异，相关行业研发投入较高，补助信息成为优质成长信号的重要来源之一。[page::0][page::1][page::4][page::7][page::11][page::12][page::14][page::16]
报告围绕当前国债利率中枢持续下移、波动区间变窄及传统宏观基本面方法失效的挑战，提出基于“7天逆回购利率+固定期限利差”的利率中枢估计方法，构建统计学利率走廊，并设计包含均值回复、短期动量和长期动量的三因子利率随机过程模型，结合蒙特卡洛模拟实现多期限利率债收益预测和久期择时策略。新模型较旧模型更准确捕捉利率变化，实现显著提升的收益风险表现和对策略的应用价值，为投资者提供持续的择时指导[page::0][page::3][page::5][page::8][page::10][page::14].
本报告围绕可转债资产替代策略与多因子策略展开，构建了偏债型转债信用债替代策略及多因子选债框架，围绕信用债与转债收益分解、转债Beta择时策略、转债多因子因子有效性进行了深入研究。通过YTM差值和容忍度构造高性价比转债池，实现绝对收益增强，同时提取转债估值因子和正股动量因子构建相对收益策略。进取型因子打分策略实现年化超额收益15.2%，稳健的分域中性策略年化超额收益7.6%。债券端策略结合波动率控制进一步优化收益风险比 [page::0][page::1][page::5][page::6][page::8][page::12][page::16][page::17][page::18]
本文基于完全拆解法研究了具备赎回保护期的可赎回可转债定价模型（CCB模型）。CCB模型相较传统Black-Scholes模型及数值法，具有更高定价准确性和运算效率。利用CCB模型构建了可转债定价偏离因子及择时指标，结合相对估值实现精准选债和分域择时。进一步设计了基于CCB模型的可转债套利策略，采用正股及期货对冲策略实现稳定的绝对收益。实证结果显示，定价偏离因子收益率高达20.6%，赔率择时增强策略年化收益达25.0%，套利策略收益则在12%-15%左右，策略回撤和波动均较低，展现了模型的实用价值和优越性 [page::0][page::10][page::12][page::18][page::20][page::21]
本报告基于国盛金融工程团队最新研究，构建了包含发行人赎回意愿差异的CCBA定价模型，利用赎回保护期的概率分布调整传统CCB模型，显著提升了可转债定价的准确性。报告还基于历史公告数据，通过Logistic回归建立赎回概率期限结构，结合转债行业、评级、规模等因素细分赎回保护期概率，实现个券动态定价。此外，基于CCBA定价偏离因子构建的平衡转债增强策略自2020年以来年化超额收益达10.6%，信息比率2.60，并进一步提出结合信用债YTM差与CCBA估值偏离的择时策略，2008年以来年化收益提升至9.26%。研究揭示赎回意愿下降是近年来转债估值提升的重要原因，模型在相对估值和绝对定价上均表现优异，为转债投资和宏观资产配置提供了量化支持。[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]
本报告基于Bloomberg宏观一致预期高质量数据，提出宏观预期差的标准化计算方法，结合政策事件法和市场利率法定义中美货币政策预期差，构建宏观经济预期差指数，并设计多资产预期差交易策略，实现对宏观趋势的力度和方向判断，提升资产配置效能 [page::0][page::2][page::5][page::6][page::12][page::14][page::16][page::18]
报告全面剖析了DCF模型的原理、A股实证及其局限性，提出三种反向DCF模型反推隐含增长率和业绩兑现期。进一步揭示价值板块（银行、建筑、地产）低估值陷阱背后的估值锚点差异，以及成长板块长期成长股和阶段成长股估值的逻辑与波动节奏，结合丰富数据和图表深度解析估值异象的成因 [page::0][page::5][page::7][page::9][page::12][page::15][page::18][page::22]
报告基于公募主动权益基金季度重仓持股数据，构建跨期跟随效应因子（IFF）与跨期领先效应因子（IFL）刻画基金的从众行为特征。依据这两个因子将基金划分为领先者、跟随者、独行者和潜力者四类，发现独行者和领先者的选股能力优于跟随者，且独行者长期收益领先。进而结合Sharpe比率对基金进行业绩二分，进一步细化了基金池，形成了效果显著的FOF策略，其中成功独行者50组合年化收益达14.19%，成功领先者50组合年化收益达12.65%。基于领先者和独行者的个股及行业模仿策略亦体现出良好投资价值。此外，IFF因子为负向选基因子，IFL因子为正向选基因子，但IFF因子在公募抱团加强时期选基效果会失效。报告为FOF构建及基金评价提供了新的量化视角 [page::0][page::13][page::15][page::16][page::17]
报告系统研究成长股估值波动的内在逻辑，提出拔估值、业绩消化估值和杀估值三个阶段模型，并基于单季度净利润增速、估值、分析师预期构建阶段判定流程，实现成长股阶段的定量划分。结合1366只成长股样本及四大典型案例，验证该模型的普适性与有效性；回测显示阶段1组合年化收益最高，达到22%，通过引入分析师覆盖度和盈利上调行为，精选版本年化收益提升至27%，持仓更集中且策略稳定超越基准指数[page::0][page::13][page::16][page::19][page::20]
本报告围绕股东回报率指标构建，提出超越传统股息率的综合因子体系，强调自由现金流分配中现金分红、股份回购及债务偿还的重要性。基于A股股东回报结构的行业特点和资金流向，构建了包含净回购率和债务偿还率因子的股东回报组合，显著优于传统高股息策略，实现年化收益20%，夏普比率0.95，且提供股债混合配置以实现稳健“固收+”收益 [page::0][page::8][page::14][page::15]
本报告通过“AH股溢价率方法”和“财务困境方法”两种量化手段，定量测算了A股壳价值。发现AH股溢价率与股票总市值倒数存在线性正相关关系，可将壳价值分解为系统性溢价和固定壳价值两部分。两种方法测算的壳价值时间序列高度一致，验证了模型的有效性，为壳价值的定期监测与量化分析提供了科学依据 [page::0][page::1][page::2]。
本报告基于景气度-趋势-拥挤度框架系统性分析当前行业轮动及配置机会，指出2025年至今该框架行业轮动模型相对Wind全A指数超额收益稳定。TMT板块估值及拥挤度偏高，需谨慎；电子、有色、汽车等成长板块处于高景气强趋势低拥挤状态，适宜关注补库存机遇。宏观层面或处主动去库存末期，消费板块估值合理，大金融具备绝对收益价值，地产估值较低且政策支持明显。详尽量化策略模型展现行业配置与选股策略优异表现，为投资指引提供重要依据 [page::0][page::2][page::3][page::7][page::14][page::15]
本报告系统构建了利率债供需分析框架与债券收益分解模型，设计基于MM模型的利率久期择时策略，并验证其在不同久期债券及真实债券组合中的有效性。久期择时策略在降低最大回撤同时提升收益能力，基于VaR优化进一步稳定风险，嵌入资产配置中能显著提高风险平价策略表现，动态组合中实现年化收益9.3%、夏普比率2.23，展示了久期择时策略在利率债资产配置中的核心价值[page::0][page::2][page::4][page::6][page::9]。
本报告系统搭建了一年期尺度的可转债长期收益预测框架，拆解转债收益为平价收益、期权估值收益和债底收益三部分，分别基于正股收益率预测、蒙特卡洛路径模拟隐含波动率预测及信用利差均值回复构建预测模型。针对平衡型与偏债型转债，基于收益预测筛选构建了稳健的固收+策略，回测自2018年起取得年化7.7%的收益，风险水平显著低于中证转债指数，适合机构投资者配置参考[page::0][page::2][page::3][page::4][page::7][page::8][page::9].
本报告结合业务逻辑与量化回测方法，构建并验证了基于规则库的财务风险识别模型。通过分析历史违规样本，设计了包含16个单规则的规则库，覆盖约73%的财务风险案例，且在样本外展示稳定的负异常收益，体现规则库的有效性和较强的泛化能力。但模型主要是基于历史手法构建，无法预测创新型风险手法，具有一定的跟踪局限性[page::0][page::1][page::4][page::5][page::6].
本报告基于宏观经济“经济增长＋通货膨胀＋债务杠杆”框架，通过ANOVA方差检验、择时策略检验和拟合优度检验等方法，对400余个宏观指标构建了国债利率先行指标体系，并采用动态因子模型，实现对10年期国债收益率的有效预测，择时胜率超70%。报告进一步将利率预测模型成果应用于概率优化资产配置，提升组合年化收益2.5%，最大回撤降低2.79%，验证了基于宏观先行指标的利率预测及配置优化的可行性和有效性 [page::0][page::1][page::4][page::6][page::8][page::9]
本报告系统梳理了黄金作为高级别保底信用资产的本质属性及其商品、货币、避险三大维度的14条逻辑。提出并构建了三大黄金估值模型：长期的供需平衡模型（Quarum）、中期的黄金-通胀误差修正模型（ECM）及短期的黄金动态因子模型（DFM），分别覆盖年度、季度和月度预测。研究显示实际利率与美元汇率是黄金价格最重要的短期驱动因素，而央行扩表和通胀预期对黄金中长期影响显著。通过引入黄金月度预测信号，资产配置策略年化收益提升至9.31%，夏普比率提升至1.22，显著优化了收益与风险表现。报告为投资者提供了宏观角度下的黄金估值及量化交易策略参考。[page::0][page::15][page::20][page::32][page::33]
