基于中泰时钟的FOF投资策略
报告提出基于中泰时钟的FOF投资策略，通过宏观经济维度划分股债配置周期，并结合风格轮动模型挑选基金经理，构建多维度量化评估工具避免追逐短期业绩明星，多重风险预算实现组合权重动态调整，最终回测显示该策略在2012-2017年期间年化收益达到10.5%，稳健增长，体现了策略的有效性和实用性 [page::0][page::6][page::9][page::11].
金融研报AI分析
优选稳健 alpha 基金— 基于多因子的业绩预测模型
本报告基于多因子模型，通过剥离基金股票收益计算alpha，运用基金过往alpha及规模因子构建业绩预测模型，验证基金经理业绩具有可持续性，并实现基金组合的显著超额收益。模拟组合相对基准指数年化超额约7%，显示方法的有效性与实用性[page::0][page::11][page::14][page::19]。
“均线” 才是绝对收益利器？ “ICU 均线” 下的择时策略
本报告介绍了一种基于稳健回归方法的“ICU均线”指标，用于构建绝对收益类中短线择时策略。该策略以沪深300指数为标的，采取价格上穿5日ICU均线买入、下穿卖出的简单规则，历史回测显示年化收益约14%，夏普比率达1.7，最大回撤控制在8%左右。相比传统均线，ICU均线更稳健地处理异常值和极端波动，提升趋势跟踪的准确性和响应速度，为CTA量化策略提供有效工具[page::0][page::2][page::3][page::9][page::11]。
如何高频探测基金行业配置动向？——追踪“聪明资金”系列二
本报告针对主动权益基金行业配置动态，基于基金持仓数据重构适合基金的行业收益指数，通过线性优化模型高频探测基金行业仓位，优化拟合参数lambda与window以提升预测准确度。研究发现重编指数更贴合基金持仓特性，探测结果显示基金行业配置高度集中且存在显著变动趋势，对行业仓位变化的预测准确率约75%。相关关键图表展现了模型拟合效果及行业仓位动态，为理解基金资金配置提供实证工具与方法 [page::0][page::7][page::10][page::15][page::21][page::22]
精准把握“春节效应”
本报告基于2000-2020年A股数据严谨验证了春节效应的存在，明确其在节前5个交易日至节后5个交易日的时间区间。研究发现，节前效应明显强于节后效应[page::0][page::4]。通过Fama五因子回归与加权最小二乘法分析，不同行业春节效应差异显著，其中有色金属、综合、医药生物等行业的节前效应最强，农林牧渔行业节后效应较强[page::5][page::6]。春节效应期间，这些行业的累积收益和年化收益均领先市场平均水平，夏普比率极高，彰显重要投资价值[page::7][page::8]。个股层面分析表明，春节效应期间流通市值较小和换手率较高的股票获得更大超额收益，且行业中部分行业表现出对低估值股票的偏好，情绪因素被认为是春节效应的主要驱动力[page::9][page::10][page::11]。
人工智能画 “趋势线” 看图艺术 $+$ 智能技术
本报告基于霍夫变换的图像识别技术，提出通过人工智能算法绘制技术分析中的趋势线，实现从K线图的点映射到趋势线的自动识别，提升趋势判断的客观性和准确性。实证分析显示该算法能较好地捕捉市场趋势信号，辅助投资者有效判断大盘及行业走势，证明了技术分析在股票市场中的适用性和有效性 [page::0][page::3][page::11][page::14][page::15][page::17]。
中小盘量化选股
本报告系统回顾并更新了基于多因子模型的中小盘量化选股策略，结合交易、波动、估值、盈利等多类因子动态调整权重，以适应市场变化。报告通过回测显示该策略实现了年化超额收益20%，Sharpe比率3以上，且组合稳定战胜基准。最新一期组合增加了规模因子权重，且业绩优于基准，凸显策略的有效性和对小盘股超跌反弹的布局能力。[page::0][page::2][page::3][page::7]
齐鲁买入评级量化优选组合
本报告推出“齐鲁买入评级量化优选组合”，结合量化模型与分析师买入评级数据，构建三种子策略筛选股票，分别聚焦评级上调低活跃度、小市值股票情绪筛选、大市值股票成长性，回测显示三种策略均在持有期内实现显著超额收益，组合适合稳健型投资者 [page::0][page::2][page::5][page::7]。
从 VIX 到 VRP— 方差风险溢价与股市预测
本报告系统梳理了方差风险溢价（VRP）的理论基础、计算方法及其实证意义。通过证明中性测度下的波动方差可用VIX平方表达，结合高频数据估计真实方差，构造了基于上证50ETF期权的VRP指标。实证显示，VRP显著预测股市未来收益，尤其对1个月后走势具较强预测力，具备良好择时作用，为股市风险情绪与收益关系的研究提供了新视角 [page::0][page::4][page::9][page::12][page::15]。
股票组合多空配对策略
本报告介绍基于多因子模型构建的股票组合多空配对策略，通过对融资融券标的股票进行多因子打分排序，构建多头和空头组合进行配对交易，历史回测显示在考虑交易成本和融券利息后，策略获得年化收益22.7%，夏普比率2.13，且超过60%的超额收益来源于卖空部分，显示了策略的稳健与有效性。量化因子涵盖估值、动量、规模、盈利、成长、分析师预期、波动和交易等多维度，并采用动态权重优化方法提升选股能力和风险控制 [page::0][page::2][page::3][page::4]
寻找关注度拐点，获益冷门股效应量化视角下的行为金融学研究系列之一
本文基于行为金融学视角，研究市场关注度从冷门到热点的拐点及其投资价值。通过构建证券分析师研报覆盖、基金重仓股调整和市场换手率三类关注度指标，分别获得超额年化收益率10.3%、6.2%和7.8%。三者综合构建全关注度指标，进一步提升了收益与胜率，回测年化超额收益达16.9%。报告系统阐述了三类信号的构建、过滤流程、持有期建议及组合回测效果，理论结合实证，强调多维度整合能更准确捕捉关注度拐点，挖掘冷门股投资机会[page::0][page::3][page::5][page::7][page::9][page::11][page::13][page::14]。
QDII&沪港深基金境外资产择时能力与业绩归因全解析
本报告详细梳理了全市场QDII基金的分类、持仓特征及主动权益型QDII基金的业绩表现和风险情况。重点研究了沪港深配置型基金的资产配置积极性、左侧择时能力、换仓有效性及多资产业绩归因。研究发现投资于亚洲和全球的QDII基金夏普比率较高，持股集中度与基金波动存在明显相关性，沪港深基金中部分基金在A股和港股资产左侧择时能力突出且换仓效率较高，且通过Morningstar多资产归因框架揭示了策略层面的成功因素，为投资者提供了跨境基金择时与配置的深入解析和参考。[page::2][page::8][page::16][page::18][page::26][page::39]
“财经新闻”挖掘与“股票策略”构建——FarmPredict 机器学习框架
报告基于范剑青提出的FarmPredict机器学习框架，结合基金行业仓位探测构建基金重仓股的量价因子增强选股策略。策略月度换仓，每月选20只股票，2019年至2023年回测年化收益率53.53%，Sharpe 1.78，最大回撤26.62%，显著优于基准。选股模型采用alpha101量价因子，基于PCA降维与Lasso回归构建，结合行业仓位变动降低风险。回测期间策略表现稳健，年度与月度收益表现突出，基金行业仓位探测和量价因子特征提取是策略核心 [page::0][page::7][page::8][page::10][page::11][page::12]
基于隐式alpha与海龟交易法则的稳健ETF轮动策略研究
本报告基于隐式alpha模型构建ETF轮动策略，结合海龟交易法则的止损机制，提出稳健ETF轮动方案。该策略在保持年化收益约13.5%的同时，有效降低最大回撤和波动率，夏普比率提升至0.91，表现优于传统海龟交易及纯隐式alpha策略，显示出较强的风险控制能力和稳健性 [page::0][page::7]。
中小盘量化选股
本报告基于中小盘股票池构建多因子量化选股模型，综合估值、动量、规模、盈利、成长、分析师预期、波动和交易等因子动态加权构建股票组合，实现优于基准组合的稳定超额收益。历史回测显示，组合年化超额收益约20%，Sharpe比率超过3。组合行业分布较为分散，重点集中在机械设备和交通运输板块，反映量化模型选股能力和市场投机特性兼具[page::0][page::2][page::7]。
掘金次新股
本报告详细分析了新股上市初期的短期波动及次新股的中长期投资价值，指出新股上市存在连续涨停、估值偏高及波动性较大问题，且破板后需约1年时间消化估值，半年恢复正常波动。基于次新股上市满1年且未满2年定义投资池，选取扣非净利增速TTM超过5%的股票构建组合，发现该策略自2010年以来年化收益率高达30.57%，远超沪深300等基准，且成长及消费行业次新股表现最佳，金融及周期板块次新股表现较差，为中长期选股提供了有力因子支持和行业指引 [page::0][page::3][page::5][page::6][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]。
有效挑选优秀基金，通过辨别 “运气” 实力”
本报告围绕基金经理业绩评价难点，提出基于基金收益的多基金截面残差重抽样方法构造“真实力”指标，该指标克服了传统alpha估计的不确定性和风格差异，能够较好预测基金未来收益。报告详细介绍了算法原理与计算步骤，结合Fama五因子模型，利用Bootstrap方法提升统计推断准确性，并通过多个时期实证显示“真实力”指标与基金未来收益存在显著正相关关系，为基金优选提供了有效工具 [page::0][page::3][page::8][page::9][page::10]
市场有望触底，超配高景气右侧行业
报告分析当前A股市场资金面和风格信号，指出资金面悲观但触底反弹可能性增大。行业景气度分化明显，建议优选光伏、农业、煤炭等景气度改善且股价处于右侧的行业，构建行业轮动组合实现超额收益；组合截至9月累计超额收益约21%。风格切换信号消失，短期价值行业占优，规模成长分化趋于收敛 [page::0][page::4][page::8][page::15][page::16]
抽丝剥茧：透视行业和风格，重构 A 股量化分析框架 2018 年量化投资策略报告
报告基于行业和风格两大主线，解析A股2017年起市场特征颠覆性变化，系统剥离壳价值影响，构建包含五大行业板块与大小盘风格的新量化框架。通过逐步回归及聚类方法，明确行业回报归因于Beta、大小盘风格、周期性和业绩表现四大维度。发现小盘股超额收益主要由壳价值驱动，微型股（50亿以下）贡献最大，而非内生成长。提出基于壳价值控制与行业特色因子的多因子模型构建思路。此外，基于宏观环境和板块轮动展望2018年重点布局成长型及消费龙头股 [page::0][page::4][page::6][page::7][page::11][page::14][page::17][page::22][page::24]
【中泰金工】主动权益基金行业仓位高频探测（2021-12-31）
本报告基于中泰金融工程基金行业仓位探测模型，系统性追踪2021年12月31日前后主动权益基金在28个申万一级行业的仓位结构及其动态变化，涵盖全市场及不同类型和规模的主动权益基金。报告揭示电气设备、食品饮料、电子、化工、国防军工、医药生物为主动仓位较高行业，不同基金类型及规模基金行业偏好差异显著，同时分析行业仓位的历史趋势及近期主动增减仓情况，揭示基金经理配置动向及热门行业轮动风险，为投资者把握行业配置动态和趋势提供量化参考 [page::0][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]
