2024 年 07 月 07 日 模型维持上期偏多观点， 圆金融工程定期报告 目上期我们认为市场整体处于偏多状态,应在均衡配置的基础上保持 偏积极心态。事后来看，市场走势虽有点一波三折，但在下跌过程中 并未放量,而周五则有小幅反弹之意,算是基本符合预期。 杨勇 SAC 执业证书编 证券研究报告 分析师 S1450518010002 angyong1@essence.com.cn 目本期观点: 模型维持上期偏多观点 味着下周走势至少有值得期待的地方。 从纯定量的全天候择时模型角度看, 近期连续发出了三次看多信号, 而且当前整体的高频温度计仍然较低,这或许能提升我们对模型偏多 信号的信心和预期。 在板块结构上,我们的四轮驱动模型继续维持均衡配置的观点。如果 未来市场开始有放量上涨迹象,可以适当增配新质生产力方向的相关 板块。 风险提示：根据历史信息及数据构建的模型在市场变化时可能失效。 全天候择时模型仍然偏多 2024-06-30 阻碍反弹的或非技术而因素 2024-06-23 大盘上周五探底回升,收盘落在 2922 这一 20 年年度均线上方,两周 见底有望 2024-06-16 之内再次守住了这一关键位置。在 ...

量化因子与构建方式 宏观环境因子 - **因子名称**: 宏观环境因子 - **因子构建思路**: 从货币流动性、长端利率、汇率、信用、国内经济增长、海外主要经济体等六个角度刻画宏观运行状态[31][32] - **因子的公式**: $$ \text{Logistic回归模型} = \text{宏观变量滞后一期} + \text{DIF值} - \text{EMA均值} $$ 公式说明：宏观变量滞后一期，求DIF值，12期EMA均值减去26期EMA均值[35][36] - **文章对因子的评价**: Logit回归结果与未来指数60个交易日上涨或下跌的逻辑相关性非常高，但对趋势强度几乎无预测能力[45] 中观景气因子 - **因子名称**: 中观景气因子 - **因子构建思路**: 采用中观高频数据刻画，特点是领先性且数据真实性较高[47] - **因子的公式**: $$ \text{中观景气指数} = \text{PCA合成大类因子} + \text{回归目标为上证指数的归属母公司股东的净利润} $$ 公式说明：拼接所有因子数据，按季度采样，用PCA合成大类因子，回归目标为上证指数的归属母公司股东的净利润(同比增长率)[50] - **文章对因子的评价**: 中观高频景气度指数与A股盈利趋势变化契合，并且具备领先预测性[50] 微观结构因子 - **因子名称**: 微观结构因子 - **因子构建思路**: 用当前市盈率与市净率在过去5年中所处分位数的均值来度量权益市场估值水平[66] - **因子的公式**: $$ \text{微观结构因子} = \text{估值水平} + \text{风险溢价} + \text{波动率} + \text{流动性} $$ 公式说明：将风险溢价度量指标求相反数，之后四因子等权相加，得到内生结构维度的左侧预测指标[103] - **文章对因子的评价**: 当前A股内生结构分位在0.27左右，自2021年Q4以来持续下行，目前已处于低估状态[103] 基差因子 - **因子名称**: 基差因子 - **因子构建思路**: 基于高频中证500涨跌与基差涨跌日相关系数进行择时研究，进行信号的IC矩阵统计后，然后查看分档收益[144] - **因子的公式**: $$ \text{年化基差率} = \frac{\text{次月期货} - \text{当月期货}}{\text{现货}} \times 12 $$ 公式说明：该值为负数即为负基差，也叫期货贴水；该值为正即为正基差，也叫期货升水[142] - **文章对因子的评价**: 基差因子可以很好地补充三维度择时信号在市场拐点时预测不及时的缺点[6] 因子的具体指标值 宏观环境因子 - **估值水平**: 中证全指0.122，沪深300 0.196，中证500 0.182，中证1000 0.147[104][105] - **风险溢价**: 中证全指0.034，沪深300 0.151，中证500 0.102，中证1000 0.050[104][105] - **波动率**: 中证全指0.078，沪深300 0.263，中证500 0.479，中证1000 0.638[104][105] - **流动性**: 中证全指0.062，沪深300 0.294，中证500 0.372，中证1000 0.396[104][105] 中观景气因子 - **20日收益率均值**: 景气&上行2.51%，景气&下行-3.42%，萧条&上行-0.34%，萧条&下行2.13%[121] - **20日胜率**: 景气&上行61.50%，景气&下行34.43%，萧条&上行51.99%，萧条&下行61.49%[121] - **60日收益率均值**: 景气&上行6.67%，景气&下行-6.98%，萧条&上行-0.36%，萧条&下行7.05%[121] - **60日胜率**: 景气&上行59.78%，景气&下行29.16%，萧条&上行44.20%，萧条&下行58.24%[121] 微观结构因子 - **20日收益率均值**: x<0.2 0.0182，x>0.8 0.0182[119] - **20日胜率**: x<0.2 8.59%，x>0.8 60.70%[119] - **60日收益率均值**: x<0.2 -0.0034，x>0.8 0.0182[119] - **60日胜率**: x<0.2 45.26%，x>0.8 75.62%[119] 基差因子 - **IC矩阵**: all_ma1d 3.46%，all_ma5d -2.58%，all_ma10d 0.65%，all_ma20d 4.04%，all_ma60d -0.29%[144][145] - **分档次均收益**: 1.50%，1.00%，0.50%，0.00%，-0.50%，-1.00%，-1.50%，-2.00%[147][148][149][150][151][152][153][154]

Finitia 2024 年 07 月 04 日 金融工程研究团队 魏建榕(首席分析师) 证书编号： S0790519120001 张 翔(分析师) 证书编号： S0790520110001 傅开波 (分析师) 证书编号： S0790520090003 高 属 (分析师) 证书编号： S0790520090002 苏俊泰（分析师） 证书编号： S0790522020001 胡亮勇 (分析师) 证书编号： S0790522030001 王志秦（分析师） 证书编号： S0790522070003 盛少成(分析师) 证书编号： S0790523060003 苏 良(分析师) 证书编号： S0790523060004 何申昊 (研究员) 证书编号： S0790122080094 陈威（研究员） 证书编号： S0790123070027 蒋韬(研究员) 顾产品月报系列 (7)》-2024.7.3 《2024 年 7 月转债配置：继续看好偏股 低佔风格转债—持债配置月报》 -2024.7.3 金融工程定期 魏建榕（分析师） 高鹏 (分析师) 盛少成（分析师） weijianrong@kysec.cn gaopeng@ky ...

证券研究报告 机器学习量化模型 基于神经网络的模型框架 主题报告 2024 年 7 月 2 日 山证金工团队 分析师: 黎鹏 执业登记编码: S0760523020001 邮箱：lipeng@sxzq.com 研究助理: 崔豪轩 邮箱: cuihaoxuan@sxzq.com 投资要点: 神经网络框架搭建: 本文构建了深度学习网络模型基础框架,旨在利用模型对权益市场的未 A 来价格的上涨概率进行预测,并根据模型结果指导摆动交易决策。研究过程 中,模型通过设定自定义损失函数等方法提高模型准确度,模型迭代升级效 率以及实现动态权重分配。 模型框架与波段交易: A 通过结合模型预测结果和波段交易策略,尝试在获取高精度预测的同 时,利用波段交易策略的灵活性和适应性来调整投资决策,从而在不同的市 场环境中实现更优的收益表现。 回测结果 策略组合在回测期间内的平均年化收益率为 4.26%，在 2018 年与 2023 a 年间表现较差,部分年间并未跑赢大盘指数:2024年截止 6月初,模型取得 24.23%的超额收益。 风险提示:报告内容根据公开数据整理得出,结论基于历史价格信息和统计规 律,但二级市场受各种即时性政策以 ...

行生无限未来 金工策略周报 东证衍生品研究院金融工程组 2024年7月1日 王冬黎 金融工程首席分析师(国债期货) 从业资格号: F3032817 投资咨询号: Z0014348 Email: dongli. wang@orientfutures. com 谢怡伦 金融工程分析师(期权&基本面量化) 联系人 徐凡 从业资格号: F03091687 金融工程分析师(FoF) 投资咨询号: Z0019902 从业资格号: F03107676 Email: fan. xu@orientfutures. Email: yilun. xie@orientfutures. com 金融工程首席分析师(商品CTA) 李晓辉 从业资格号: F03120233 投资咨询号: Z0019676 Email: Xiaohui. Ii01@orientfutures.com 常海晴 从业资格号: F03087441 投资咨询号: Z0019497 Email: haiqing.chang@orientfutures.com 联系人 范沁璇 金融工程分析师(资产配置) 从业资格号: F03111965 Email: qinxuan. ...

金工大类资产配置周报 报告日期: 2024 年 06 月 30 日 ★市场回顾 宽基指数方面,本周涨跌幅排名前五的宽基指数及其涨跌幅分 别为日经 225(2.6%)、大盘价值(0.8%)、纳斯达克综指(0.2%)， 标普 500(-0.1%),道琼斯工业平均(-0.1%);本周涨跌幅排名后 五的宽基指数及其涨跌幅分别为科创 50(-6.1%)，小盘成长 (-4.2%)，中盘成长(-3.7%)，中证 1000(-3.2%)，中证 500(-3.1%); 本月涨跌幅排名前五的宽基指数及其涨跌幅分别为纳斯达克 综指(6.0%)，标普 500(3.5%)，日经 225(2.8%)，道琼斯工业平均 (1.1%),中证 REITs(收盘)(-0.5%);本月涨跌幅排名后五的宽基 指数及其涨跌幅分别为中证 2000(-9.2%),小盘成长(-8.7%),中 证 1000(-8.6%)，北证 50(-8.1%)，小盘价值(-8.0%)。 行业指数方面,本周涨跌幅排名前五的行业指数及其涨跌幅分 别为银行(2.0%)，公用事业(1.0%)，石油石化(0.9%)，国防军工 (-0.4%),传媒(-1.0%);本周涨跌幅排名后五的行 ...

开源证券 2024 年 07 月 01 日 券商金股解析月报（2024年7月) | --- | --- | --- | |------------------------------------------|------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 金融工程研究团队 | | | | 魏建榕（首席分析师） | | 魏建榕（分析师）高鹏 (分析师) | | 证书编号： S0790519120001 | | weijianrong@kysec.cngaopeng@kysec.cn | | | | 证书编号：S0790519120001证书编号：S0790520090002 | | 张 翔(分析师)证书编号：S0790 ...

证券研究报告 · 金融工程 · 金工定期报告 金工定期报告 20240701 预期高股息组合跟踪-20240628 投资要点 ■ 预期高股息組合:东吴金工团队采用两阶段构建预期股息率指标,第一 阶段根据年报公告利润分配情况计算股息率,第二阶段利用历史分红与 基本面指标预测并计算股息率。进一步用两个短期影响股息率的重要因 素 -- 反转因子与盈利因子辅助筛选,利用在沪深 300 成份股中优选,构 建预期高股息组合。组合每期持仓股票 30 只，每月底调仓一次。 ■ 预期高股息组合 6月表现回顾:预期高股息组合在 2024年 6月持仓股 票的平均收益为 -1.28%,其基准沪深 300 指数 6 月涨跌幅为-3.30%, 组合跑赢沪深 300 指数 2.02%。 ■ 2024年7月组合最新持仓明细: | --- | --- | --- | --- | --- | |-------|-------|-----------|----------|--------------| | 序号 | | 股票代码 | 股集简称 | 中万一级行业 | | l | | 000800.SZ | 一汽解放 | 汽车 | | 2 | | ...

量化模型与构建方式 1. 量能择时模型 - **模型名称**：量能择时模型 - **模型构建思路**：通过量能信号判断市场趋势，提供买卖建议 - **模型具体构建过程**： - 计算各宽基指数的量能信号 - 根据量能信号判断市场趋势，给出看多或谨慎的择时观点 - **模型评价**：该模型通过量能信号捕捉市场趋势，适用于短期市场判断[49][50] 2. 沪深300上涨家数占比情绪指标 - **模型名称**：沪深300上涨家数占比情绪指标 - **模型构建思路**：通过计算沪深300指数成分股的上涨家数占比，判断市场情绪 - **模型具体构建过程**： - 计算公式：沪深300指数N日上涨家数占比 = 沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比 - 通过两次不同窗口期的平滑处理，捕捉指标变动情况 - 当短期平滑线大于长期平滑线时，看多市场；反之，看空市场 - **模型评价**：该指标能够较快捕捉上涨机会，但在市场过热阶段可能会错失部分收益，对下跌市场的判断存在缺陷[51][52][68] 3. 均线情绪指标 - **模型名称**：均线情绪指标 - **模型构建思路**：通过计算沪深300收盘价的八均线数值，判断市场趋势 - **模型具体构建过程**： - 计算沪深300收盘价的八均线数值，均线参数为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233 - 计算当日沪深300指数收盘价大于八均线指标值的数量 - 当前价格大于八均线指标值的数量超过5时，看多沪深300指数 - **模型评价**：该指标通过均线系统判断市场趋势，适用于中长期市场判断[82][90] 模型的回测效果 量能择时模型 - **沪深300**，择时观点：看多[49][50] 沪深300上涨家数占比情绪指标 - **沪深300**，择时观点：中性[51][52][68] 均线情绪指标 - **沪深300**，择时观点：非景气区间[82][90] 量化因子与构建方式 1. 横截面波动率因子 - **因子名称**：横截面波动率因子 - **因子的构建思路**：通过计算各指数的横截面波动率，判断短期Alpha环境 - **因子具体构建过程**： - 计算各指数的横截面波动率 - 统计各指数横截面波动率的历史分位点 - **因子评价**：该因子能够反映短期Alpha环境的变化，适用于短期市场判断[95][104] 2. 时间序列波动率因子 - **因子名称**：时间序列波动率因子 - **因子的构建思路**：通过计算各指数成分股的时间序列波动率，判断短期Alpha环境 - **因子具体构建过程**： - 计算各指数成分股的时间序列波动率 - 统计各指数时间序列波动率的历史分位点 - **因子评价**：该因子能够反映短期Alpha环境的变化，适用于短期市场判断[105][116] 因子的回测效果 横截面波动率因子 - **沪深300**，近一季度平均值：1.84%，近一季度平均值占近两年分位：45.25%[104] - **中证500**，近一季度平均值：1.97%，近一季度平均值占近两年分位：50.00%[104] - **中证1000**，近一季度平均值：2.24%，近一季度平均值占近两年分位：64.14%[104] 时间序列波动率因子 - **沪深300**，近一季度平均值：0.55%，近一季度平均值占近两年分位：41.53%[116] - **中证500**，近一季度平均值：0.58%，近一季度平均值占近两年分位：48.41%[116] - **中证1000**，近一季度平均值：0.62%，近一季度平均值占近两年分位：58.17%[116]

股债配置观点 - 权益风险预算提升，股票仓位保持积极[12] - 根据主动风险预算配置建议，7月权益风险预算权重小幅上调，最新权益仓位为19.89%[60] 市场流动性 - 市场流动性: M2-M1 剪刀差为 11.2%[43] 行业轮动观点 - 行业轮动观点显示，7月看多电子、军工、纺服等行业[97] - 大科技板块中，电子和通信行业涨幅较高，而大制造板块中的国防军工和交通运输表现较差[165] - 电子通信和公用事业石油石化银行行业在6月份涨幅较高，分别为3.03%和2.71%[170] - 2024年7月行业配置推荐包括电子、国防军工、机械设备、有色金属、石油石化、电力设备等行业[171] ETF产品推荐 - 电子ETF消费电子龙头ETF和国防军工ETF等ETF产品值得关注[172] - 军工ETF易方达和国防军工ETF等ETF产品在行业轮动中表现突出[173] - 碳中和ETF基金和电池ETF等ETF产品也值得关注[174] - 2021年7月至2021年12月，碳中和ETF基金表现稳定，收益率在0.85%至2.24%之间[176] FOF组合和主动权益基金投资策略 - "配置+选基" FOF 组合在6月份的收益为-2.89%[1] - 主动权益基金投资策略包括投资标签、策略标签和特征标签，涵盖了均衡策略、交易策略、主题投资、成长策略等多种分类[1]