量化选股基于卡尔曼滤波的仓位预测选股策略
本报告基于卡尔曼滤波模型对公募基金日频持仓和调仓行为进行动态估计，推出三类量化选股策略（拟合数值、次数和个数比例策略），并在不同基金类型及行业划分情景下进行回测。结果显示，组合型基金及分行业策略中个数比例策略表现最优，年化超额收益稳定在约9%以上。策略适应性强，能捕捉基金资金流向，提供稳定α收益机会，并对策略换手率、市值分布等特征进行了详细分析[page::0][page::12][page::27][page::33][page::38].
金融研报AI分析
股权激励的选股策略（20140528-20140610）
本报告围绕2014年5月底至6月初股权激励选股策略的实施效果，展示该策略本期绝对收益1.64%，相对沪深300指数超额收益2.02%。通过精选业绩增速高、估值合理且行业景气的激励股票池，策略表现优于大盘。报告详细阐述了股权激励对公司业绩持续增长的促进作用及相关选股标准，重点突出业绩加速且行权价格折价的股票，呈现了典型标的如旋极信息和奥飞动漫的显著价格上涨表现，为股权激励方向的量化选股提供了实践参考[page::0][page::2][page::3][page::4]。
基于技术面指标分位数的行业轮动策略
本报告提出利用行业指数滚动收益率分位数构建技术面动量因子，显著提升传统动量策略的稳定性。策略通过按分位数排序行业，构建动量领先的行业组合，显著实现年化超额收益12.84%。基于该行业组合挑选行业占比最高的基金，也获得了10.12%的年化超额收益。策略在控制路径依赖和增强稳定性方面效果突出，适合行业及基金轮动配置 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::6]。
多因子报告之二：因子测试和多因子策略 1.0
本报告系统测试了近十年A股市场多类因子，包括估值、成长、经营质量、规模、量价及波动因子。通过因子收益、t值、IC及IR等多指标，多维度筛选并剔除多重共线性因子，最终构建7因子多因子模型。模型回测区间2011-2020年，年化收益19.4%，超额收益14.6%，表现稳健。未来计划引入宏观择时因子优化模型表现 [page::0][page::5][page::28][page::31]
指数择时及行业配置
报告围绕基于权重行业的指数择时策略和基于市场拐点的行业配置策略展开。权重行业择时策略通过行业动量和权重排名捕捉指数走势信号，沪深300和中证500等发出看多信号，策略表现优于基准。基于拐点的行业配置策略实现了对行业表现更精准的时点把握，近期推荐行业组合超额收益约2.1%。整体策略显示出良好的市场预判能力及显著的超额收益表现，为投资者提供有效的行业轮动择时工具 [page::0][page::2][page::4][page::5]。
量化专题研究—成长股反弹策略
本报告提出一种针对成长股的量化反弹策略，筛选符合中长期强势、近期股价大幅回调、机构业绩预期乐观且估值合理的股票，设置止损控制风险，以期捕捉跌后继续上涨带来的超额收益，为投资者提供科学的选股依据和组合调整建议[page::0][page::2][page::3][page::4]。
山西证券2014年低估值高成长非周期组合
本报告基于量化选股方法，构建“低估值高成长非周期”股票组合，筛选标准包括所属非周期行业、市盈率低于20且相对行业60%、前三季度净利润增长正向、以及未来一年净利润增速预期超过20%。历史回测(2005-2013年)显示，该组合年化超额收益达30.52%，年度胜率88.89%，且能规避大盘暴跌风险，如2008年空仓避免重挫。组合主要覆盖可选消费、医疗保健、信息技术等行业。报告还罗列了组合标的及年份业绩表现，展示出良好的投资潜力和风险控制能力 [page::0][page::2][page::3][page::6]。
股权激励选股策略组合（20140812-20140909）
本报告针对股权激励选股策略在2014年期间的表现进行了系统追踪，通过选股标准和策略实施细则实现了绝对收益8.06%，较沪深300指数超额4.32%。报告详细梳理股权激励对公司业绩促进的逻辑，强调成功实施率达80%，结合业绩增速、PEG指标及行业景气度进行股票池构建，覆盖多个行业个股。股权激励信息短期影响市场预期，长期促进业绩增长，策略风险集中于激励方案终止和业绩未达标风险 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::6]。
指数择时及行业配置
报告围绕基于权重行业的指数择时及基于行业拐点的配置策略展开。权重行业择时策略基于沪深300等指数权重行业涨跌，长期跑赢基准指数，策略表现稳定。基于拐点的行业配置策略，通过划分市场状态提升动量效果，8月推荐组合超额收益达2.8%。行业轮动逻辑明显，组合风险得到有效控制 [page::0][page::2][page::4][page::5]。
多因子模型：基于行业相关性因子的指数增强策略
本报告深入分析了传统多因子模型在行业因子处理上的不足，提出基于主成分分析（PCA）和差值因子的指数增强策略。PCA策略有效降维并捕捉行业相关性，提升中小盘股票池中超额收益表现；市值差值因子进一步强化了个股相对于大盘及行业的独立表现，显著提升了策略收益且适用面更广。回测结果显示，差值因子策略在多个股票池均表现稳定优异，尤其在中证500实现长期超额收益，综合提升了多因子模型的稳定性与适应性。风险提示模型存在失效风险，投资者需审慎参考[page::0][page::5][page::9][page::10][page::17][page::18][page::20][page::23]
指数择时及行业配置策略跟踪 因动量效应持续走弱需等待
本报告对权重行业择时及基于行业拐点的行业配置策略进行了详细分析。报告指出，权重行业择时策略能够稳定获得超额收益，沪深300等指数策略均表现出看多信号。基于市场拐点的行业配置策略提升收益的稳定性，推荐9月重点配置通信、传媒等行业组合，但短期表现略有回调。整体策略揭示行业动量减弱，需等待新的动量信号确认 [page::0][page::2][page::4][page::5]。
基于一致预期的超额预期量化选股模型 深度报告
本报告基于分析师一致预期数据，构建以年报及季度业绩超预期为核心选股因子的量化投资模型。该模型以A股市场为标的，设定盈利预测家数、净利润与营业收入增长超预期比例等严格条件，采取季度换仓的等权重策略，回测结果显示策略累计收益343.13%，相对沪深300超额收益达139.92%，年度胜率高达88.89%，表明基于超预期事件的选股模型具有显著的超额收益能力和较高的稳定性。同时，报告指出未来可通过剔除金融和房地产行业进一步提升策略表现，风险提示亦明确指出投资有不确定性[page::0][page::3][page::4][page::6]。
多因子模型股票打分、权重配置及股票池——多因子模型系列报告之二
本报告基于多因子模型选股策略，采用净资产收益率ROE、年换手率、总资产周转率和每股净资产增长率四个有效因子，对中证800成分股按行业分类进行打分并构建股票池。回测期间（2013-11-01至2014-02-28），投资组合实现约7.2%的绝对收益，显著跑赢同期沪深300指数的-8.64%收益，超额收益达15.84%。报告还附带了两个交易策略的跟踪回测结果，验证其正期望收益特性，体现量化选股及程序化交易体系框架的完整性和实用性 [page::0][page::1][page::3][page::7][page::9][page::10]
量化择时深度报告 基于五个纬度量化择时框架的构建
本报告构建了基于宏观经济、流动性、企业盈利、投资者情绪和分析师一致预期五个纬度的量化择时框架，采用简单加权得分法分类市场看多及看空状态。2005年以来回测显示，其综合累计收益率达196.57%，显著超越同期沪深300指数的133.28%，年化超额收益7.45%。各指标胜率在55%-70%之间，投资者情绪指标表现最佳，胜率达70%+，有效捕捉市场趋势，为大盘择时提供量化支持。报告详细给出择时策略仓位配置以及历史月度回测结果数据，证明该方法的有效性和稳健性 [page::0][page::2][page::7].
大类资产量化配置之一：经济时钟结合 BL 模型大类资产配置
报告针对中国经济周期划分，比较了传统美林时钟与基于傅里叶级数拟合的纯GDP波动划分方法，发现后者更适合中国市场且对应大类资产表现规律明显。采用Black-Litterman模型结合经济周期划分，融入历史数据和分析师观点，优化资产配置权重。回测显示，该方法相比传统均值-方差模型和主观配置组合，风险调整收益更优，夏普比率最高，表明经济周期结合BL模型的配置方案更具实用价值与有效性[page::0][page::8][page::12][page::17][page::18][page::19]。
沪深300成分股的多因子模型有效因子选择框架构建
本报告基于沪深300成分股构建多因子选股模型，系统分类并测试价值、波动率、流动性、成长、规模、债务、动量等因子，筛选出50个有效因子用于优化组合构建。通过Fama-French排序法和胜率、信息比、t检验等指标，识别高质量因子，并逐步剔除冗余，从而形成多因子模型框架，为量化选股提供科学依据 [page::0][page::6][page::12][page::21]
量化选股：价格形态系列
本报告基于缠论技术分析系统，将价格形态量化方法应用于缠论中“笔”的识别，系统揭示了上证指数多个级别和周期的笔划分及周期特性。通过多个时间周期的笔识别，捕捉指数震荡周期及走势，提示2014年下半年行情可能转弱。附录展示基于缠论的交易策略回测，收益率达24.50%，夏普比率2.34，验证了缠论量化方法的实用性和有效性[page::0][page::6][page::12]。
机器学习量化模型基于神经网络的模型框架
本文构建基于深度循环神经网络的行业ETF轮动交易策略框架，融合历史价格、成交量及宏观因子预测未来价格涨幅，在动态权重调整和蒙特卡洛dropout置信度测量辅助下，实现了波段交易收益优化。回测期间策略累计超额收益显著提高，2024年上半年超额收益达24.23%。未来研究拟引入行业特定因子与强化学习技术，进一步提升模型表现和适应性[page::0][page::3][page::5][page::13][page::15]。
基于回归法的多因子选股模型
本报告构建了一个基于回归法的60因子多因子选股模型，利用2004年至2011年A股市场数据进行验证，模型具备良好的区分股票能力。表现最佳的组合月均回报率达2.85%，信息比率为0.87，累计收益达到5.4倍。实证结果显示低估值、小市值股票长期表现优异。该模型仍需完善风险控制和非线性建模等方面 [page::0][page::3][page::5][page::6]
行业全视角雷达简介及应用
本报告构建行业全视角雷达框架，结合趋势强度、周期位置优势、拥挤度、赚钱效应、北向资金流入、估值优势及盈利预测等8大关键指标，对电力设备、煤炭、军工、汽车和房地产等行业进行多维度对比与跟踪，通过多周期均线指标及成交金额分位监控行业趋势和风险，为行业轮动和择时提供量化支持。[page::0][page::2][page::5][page::11]
