本报告基于组合对称交叉验证（CSCV）框架，系统介绍回测过拟合概率（PBO）的计算方法，评估三类量化策略的过拟合风险。结果显示，机器学习多因子选股和交叉验证多因子选股模型的回测过拟合概率较低，XGBoost表现更优；而基于双均线择时的50ETF模型过拟合概率较高。报告详细阐述了PBO的定义、计算步骤和案例分析，结合多图表数据验证PBO的有效性，为量化策略回测风险管理提供理论与实证支持 [page::0][page::3][page::8][page::15]
本报告基于康波周期视角，分析未来半年全球股票和商品资产处于周期上行阶段，具有较好的超额收益潜力，并重点推荐顺周期和必需消费行业。报告揭示全球经济正处于信息时代康波下行期，传统股债资产配置优势减弱，无息资产（商品和外汇）表现优于生息资产（股票和债券）。同时构建了全球资产配置模拟组合、月频行业轮动模型和绝对收益ETF组合，实现优异回报表现，为投资者提供系统性的资产配置策略建议 [page::0][page::3][page::6][page::9][page::13][page::17][page::20][page::22]
本报告围绕绝对收益型ETF轮动策略，通过自上而下构建大类资产时序动量资产配置和行业主题ETF轮动策略，采用景气度、资金流和拥挤度三维因子提升收益。策略在2015年至今不同目标波动率下回测，最高年化收益达29.58%，夏普比率超过1.1，业绩稳健优于沪深300 [page::0][page::4][page::33][page::64]
本报告构建了基于增长、通胀、信用、货币四个宏观因子的资产配置体系，结合动量与估值作为风控手段，并运用风险平价方法调节资产权重，实现国内股票、债券及商品市场的动态配置。HACRO-C1策略自2014年以来在5%目标波动率下回测年化收益率9.10%，夏普比率1.79。报告系统阐述了宏观因子的构建、经济周期分解及因子-资产映射关系，验证了因子在资产配置中的显著有效性，为长期稳健投资提供参考 [page::0][page::2][page::6][page::8][page::9]。
本报告以小波变换等先进时频分析手段，系统研究了全球主要股票市场基钦周期长度的演变规律。发现成熟市场基钦周期稳定收敛于41-42个月，新兴市场周期波动较大但逐渐趋近成熟市场，中国市场基钦周期略长但有缩短趋势。联合谱估计及合成信号分析进一步验证了基钦周期长度的同步性增强，反映全球经济金融系统的内生周期规律稳定存在且趋于一致 [page::0][page::2][page::4][page::7][page::9][page::11][page::14][page::18][page::21]。
本报告基于2005年至2012年信息技术行业数据，系统评估了36个选股因子的选股能力。筛选出价值因子（B/P、SR/P、CF/P）、股东因子（户均持股比例）表现最佳的多因子模型，构建的多头组合显著超越基准，年化收益率最高达40.39%，空头组合持续跑输基准。因子稳定性、信息比率和超额收益率均支持模型有效性，展现行业内量化选股优异表现[page::0][page::14][page::15][page::16]。
报告系统分析了中证 1000 指数的结构特征、估值和行业分布，强调其作为分散风险工具的投资价值。招商中证 1000 指数增强基金凭借基本面多因子量化策略和双模型轮动策略，实现了年化超额收益14.11%，稳健跑赢基准指数，且风险指标优于中证 1000。基金精选成长、价值、盈利等因子，回测显示因子有效性显著，且持仓股票显示出高盈利能力、高成长性和低估值特征，为长期投资提供有力支持[page::0][page::9][page::16][page::19][page::21]。
本报告基于海外及国内公募基金数据，深入研究了基金业绩的持续性特征及其影响因子。研究发现，基金业绩在半年频率上存在显著的持续性，且持续性受市场风格稳定性显著影响；价值风格、适中选股能力及夏普比率与基金业绩持续性正相关。基于这些有效因子构建的FOF策略组合在回测中表现优于大类基金指数，提供了筛选绩优基金的量化框架与实证支持 [page::0][page::4][page::6][page::14][page::19][page::20][page::22]
报告基于美国1970年以来的数据分析高通胀环境下股债及商品资产的相关性和投资性价比变化，发现高通胀下股债更易正相关，股商易负相关；股票和债券的投资性价比下降，商品特别是能源投资性价比提升。结合周期理论，华泰金工推出HYCLE系列量化轮动策略，利用稳定周期性有效择时配置股债商资产，三种策略均表现出稳健回报和较好夏普比率，适合应对通胀波动和全球经济周期变化 [page::0][page::2][page::3][page::5][page::11][page::13][page::15][page::17][page::19]
本报告针对中小板ETF，基于2009至2012年历史数据，系统评估了双均线策略及其加入量比与止损后的改进效果。结果显示，基础双均线策略年化收益26.78%，最大回撤24.92%；加入量比及止损策略后，年化收益提升至64.72%，最大回撤降至14.38%，且持有一年收益稳定超25%，具备较好保本特性，回撤超过8%时为较优买点。本策略适合程序化量化交易中风险收益平衡考量 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7]
本文基于高频和低频量价数据构建选股模型，利用27个高频因子及多任务深度学习模型进行因子合成，形成全频段融合因子，实现对中证500及中证1000指数增强。全频段融合因子在2017-2023年回测中，表现出更优异的RankIC均值(11.47%)及年化超额收益(32.25%)，对应指数增强组合信息比率超3，显示显著选股alpha能力和实际应用价值[page::0][page::5][page::20][page::23]。
本报告基于阵列信号处理中的多重信号分类（MUSIC）算法，系统性研究金融经济市场存在的三大共同周期（42个月、100个月、200个月）。结合傅里叶变换频谱分析和多维信号空间谱估计，报告揭示了全球主要股票、债券、宏观经济指标、商品价格等序列具有显著一致的三大周期性波动，通过多项实证检验和仿真分析验证MUSIC算法对复杂经济系统周期测度的有效性和适用性，并提出基于三周期的“周期三因子模型”，为资产配置、择时、风险管理提供理论支持和应用框架。[page::0][page::6][page::12][page::31][page::48]
本报告通过结合华泰三周期滤波和Simple-Nowcasting的Howcast模型，实现对中国PPI同比的高频Nowcasting，构建高频生产端通胀因子。该因子能较好填补指标缺失并较准确预测PPI走势（R²达81.2%），呈现月内更丰富信息。利用该因子设计通胀敏感型行业轮动策略，选取上游周期利好行业（煤炭、钢铁、有色、石油石化）和通胀利空行业（传媒、通信、计算机、消费者服务），采用双均线指标形成趋势信号。回测表明，该轮动策略自2014年至今年化超额收益达11.53%，2023年以来高频因子策略累计收益达45.38%，显著跑赢基准和对照策略，验证高频因子在量化行业轮动中的价值。多项参数敏感性分析支持策略稳健性[page::0][page::13][page::17][page::18].
报告创新构建扩散指数替代主成分分析提取宏观经济周期状态，识别宏观周期6种状态及其对全球大类资产（月度）收益的映射。结果表明股票和商品在周期上行阶段表现优异，债券和外汇则在周期下行阶段表现较强。国内行业板块受宏观周期影响显示差异，顺周期资源类表现更佳。滚动预测验证周期映射稳定性，为宏观周期驱动的资产配置提供了新的视角和工具 [page::0][page::6][page::13][page::15][page::17][page::22]
本报告基于全球主要市场股票、债券及商品资产，构建短期低波、中期动量、长期周期三类风格风险溢价策略，通过风险平价组合实现多元风险溢价的配置。实证显示，多资产多风格组合在收益稳健性和风险控制上显著优于传统等权资产配置组合，且波动率控制进一步提升了组合表现，夏普比率最高达1.78，最大回撤大幅降低[page::0][page::6][page::10][page::11][page::12][page::13][page::15]。
本报告系统梳理了全球及中国人工智能产业发展现状和投资逻辑，重点分析了中证人工智能主题指数的编制规则、成分股结构及行业分布，揭示指数在成长性和估值上的优势，同时详细介绍了国内首只跟踪该指数的平安中证人工智能ETF，为投资者提供了人工智能产业投资的工具选择和资产配置建议。[page::0][page::6][page::8][page::10][page::15][page::16][page::17]
本报告基于2009-2011年A股一季报业绩低于市场一致预期事件，采用事件研究法分析相关市场效应，发现业绩低于预期后尤其一季报披露期表现出显著负绝对收益，构建了两套筛选标准优化融券卖出策略，理论上收益分别可达14.01%和13.60%。报告系统梳理了业绩同比增长、机构持股比例、小盘股等关键因子对收益率的影响，为融券投资提供参考 [page::0][page::2][page::3][page::8][page::9] 。
本报告深入剖析风险平价模型的核心逻辑，强调风险应理解为宏观风险暴露而非单纯资产波动率，比较了考虑与不考虑资产协方差的两种风险平价构建方法的逻辑与实证差异，指出考虑相关性的组合表现更稳健且风险贡献更均衡；同时，详细分析了杠杆调整机制中的波动率控制技术及其时滞问题，揭示风险平价模型风险资产仓位在实际杠杆调整下并不低，模型呈现“进可攻、退可守”特性，为投资者理解与应用风险平价提供了重要参考依据 [page::0][page::4][page::6][page::7][page::13][page::15][page::16][page::17]
报告研究A股市场存在显著且稳定的低开现象，年化低开收益稳定为负，且波动率远低于日内收益，提出半仓T0策略通过每日开盘买入、收盘卖出部分仓位以捕捉超额收益。研究表明该策略在指数、ETF及部分个股上均有较好表现，手续费控制适度下仍具备较高的超额收益潜力，股指期货无低开现象但存在高开收益。低开现象主要受限于A股T+1交易机制及投资者结构所致，ETF及个股均显著存在该特征，行业广泛覆盖，行业间差异有限[page::0][page::4][page::11][page::16][page::19][page::26][page::31]
本报告基于多智能体GPT因子工厂框架，扩展至基本面与高频量价因子挖掘。高频因子表现优异，周度IC均值0.020，年化超额收益率达31.32%；基本面因子效果尚可，IC均值0.011。因子相关性普遍偏低，兼具逻辑合规与低相关性。应用于指数增强策略，在中证1000等多指数下均展示了稳健的业绩表现，彰显大模型在因子挖掘领域的实用价值。[page::0][page::3][page::25]
