量化模型与构建方式 1. 模型名称：红利增强组合 - **模型构建思路**：通过选择高红利股票并进行组合优化，以期跑赢中证红利全收益指数[2] - **模型具体构建过程**： 1. 选取红利质量较高的股票 2. 进行组合优化，降低波动性 3. 通过动态调整，增强组合的收益表现 - **模型评价**：红利增强组合在上周表现优异，均跑赢中证红利全收益指数[2] 2. 模型名称：医疗保健增强2.0组合 - **模型构建思路**：通过优化医疗保健板块的股票组合，以期跑赢医疗保健指数[2] - **模型具体构建过程**： 1. 选取医疗保健板块中的优质股票 2. 进行组合优化，提升收益表现 3. 动态调整组合，适应市场变化 - **模型评价**：医疗保健增强2.0组合在上周表现优异，跑赢医疗保健指数[2] 模型的回测效果 红利增强组合 - **跑赢中证红利全收益指数**[2] 医疗保健增强2.0组合 - **跑赢医疗保健指数**[2] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：红利低波因子 - **因子的构建思路**：通过选择低波动性且高红利的股票，构建低风险高收益的投资组合[2] - **因子具体构建过程**： 1. 选取红利较高的股票 2. 计算这些股票的波动性 3. 选择波动性较低的股票进行组合 - **因子评价**：红利低波因子在上周表现出一定的稳定性和收益性[2] 2. 因子名称：央企红利因子 - **因子的构建思路**：通过选择央企中红利较高的股票，构建稳定的高收益组合[2] - **因子具体构建过程**： 1. 选取央企股票 2. 计算这些股票的红利率 3. 选择红利率较高的股票进行组合 - **因子评价**：央企红利因子在上周表现出显著的优势[2] 因子的回测效果 红利低波因子 - **表现出一定的稳定性和收益性**[2] 央企红利因子 - **表现出显著的优势**[2]

- 量化因子与构建方式 - 行业景气度因子：基于景气度、超预期和动量等"边际思维"模型，优先配置景气度、超预期和动量边际改善的行业板块[11] - 行业估值趋势因子：基于行业估值和交易拥挤度等顶部择时避险模型，规避估值趋势或微观结构恶化导致的指数下行风险[11] - 公告后1日异常收益因子：通过因子IC与分组测试筛选出的备选因子之一，多头组合超额年化收益率为9.41%[11] - 过去91天预测净利率-FY2环比3月变动因子：通过因子IC与分组测试筛选出的备选因子之一，多头组合超额年化收益率为9.34%[11] - 行业残差动量因子：通过因子IC与分组测试筛选出的备选因子之一，多头组合超额年化收益率为7.77%[11] - PBPE与PB估值因子：估值趋势模型选择的因子之一，多空组合年化收益率为12.68%[11] - 收益率波动率因子：拥挤度模型选择的因子之一，模型超额年化收益率为6.29%[11] - 量价相关系数因子：拥挤度模型选择的因子之一，模型超额年化收益率为6.29%[11] - 客户议价力环比增量因子：复合模型选择的因子之一[11] - 公告后跳空幅度因子：复合模型选择的因子之一[11] - 因子的回测效果 - 多头组合年化收益率：行业轮动复合模型为16.68%，相对市场基准超额年化收益率为11.36%，SHARP比率为0.65，最大回撤为51.13%[11] - 多头组合年化收益率：应用估值和拥挤度的行业轮动复合模型为30.72%，相对市场基准的超额年化收益率为26.64%，SHARP比率为1.74，最大回撤为19.16%[11]

国投安信期货 SDIC ESSENCE FUTURS 趋势度下降情绪谨慎 2024/6/25 国投安信期货研究院 金融工程组 商品CTA从4月趋势性做多责金属和有 色之后主要进入截面套利阶段,无明 显时序多空信号。至6月空头仓位小幅 를 们 CTA 甲 醇 矿 铁 | --- | --- | |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------| | 增加，截面强弱排序变化较为频繁。 | | | 能源板块低位抬升之后，与化工的差 | | | 异持续扩大。农产品下调至偏空区间后企稳回升,基本金属较上个月继续下降,目前已处在中性偏空区间。具体来看,有色板块,以铜为代表的持 | 黑色板块有色板块0.05能化板块-0. 02 | | 仓量整体大幅下降，一定程度上体现 | 农产品板块0.13 | | 了之前市场过度交易预期的表现。铝动量边际逐步减 ...

证券研究报告 | 公募基金周报 多元场景下，搭建公募基金投资组合工具 公募基金工具化组合跟踪周报（2024.06.21) 分析师:李亭函 分析师登记编码：S0890519080001 电话: 021-20321017 邮箱: litinghan@cnhbstock.com 研究助理:黄浩 邮箱:huanghao@cnhbstock.com 销售服务电话: 021-20515355 相关研究报告 1、《境内首批沙特 ETF 获批,其投资价 值几何—ETF 策略周报》2024-06-24 2、《多元场景下，搭建公募基金投资组 合工具—公募基金工具化组合跟踪周报 (2024.06.14)》 2024-06-18 3、《港股紅利指数盘点: 样本权重&授 资比较篇—ETF 策略周报》2024-06-17 4、《把握债市机会，挖掘利率债指数产 品中的佼佼者—公募基金周度观察》 2024-06-12 5、《多元场景下，搭建公募基金投资组 合工具—公募基金工具化组合跟踪周报 (2024.06.07)》 2024-06-12 投资要点 凹权益市场日新月异，行业逻辑在不断转变，热门题材概念层出不穷，对主动 权益基金的传统价值成长 ...

专业研究 · 创造价值 2024年6月23日 股指衍生品 政策未超预期，股指持续震荡 核心观点 股 指 期货:政策未超预期，股指震荡回调 本周股指均震荡下跌。19 日-20 日陆家嘴论坛,央行、证监会 公布的政策未超预期。20 日,LPR 利率持平,符合市场预期。从政 策面来看,政策面基调仍是以托底需求为主,在美联储维持高利率 的情况下,政策仍看重"化解风险"和"结构转型",后续政策面 不会大规模刺激,股指上行动能有所减弱。国内宏观经济需求端复 苏偏慢,房地产表现低迷,居民收入预期下行,政策面托底有余, 但推升动能不足。未来需要关注 7月的三中全会在政策面的超预期 表现。另外,海外美联储降息预期不断后延,抑制A股估值修复预 期,可以关注北向资金的流入节奏。总的来说,短期内预计股指以 区间震荡为主。 ETF 期权与股指期权:50与 300 相关期权,适宜卖出宽跨式 由于上证 50与沪深 300的估值水平和业绩预期相对较强,短期 内上下波动空间有限。可以以震荡区间的支撑位、压力位为执行价 构建卖出宽跨式策略,比如 9 月上证 50 的 2400-2600卖出宽跨,沪 深 300 的 3500-3700 卖出宽跨式 ...

【 信达证券 Research and Development Center 观望情绪浓厚，宽基 ETF 周净流入再超百亿 量化市场追踪周报 (2024W24) 2024 年 6 月 23 日 | --- | --- | |-----------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 证券研究报告 | 量化市场追踪周报(2024W24):观望情绪浓厚，宽 | | 金工研究 | 基 ETF 周净流入再超百亿 | | 金工定期报告 | | | 于明明 金融工程与金融产品 | | | 首席分析师 | | | 执业编号 ...

量化因子与构建方式 动量因子 - **因子名称**: 动量因子 - **因子构建思路**: 通过计算股票在过去一段时间内的收益率，选取收益率较高的股票作为投资标的 - **因子的公式**: $ \text{mom\_1y\_1m} = \frac{\text{收益率}_{1年} - \text{收益率}_{1个月}}{\text{收益率}_{1个月}} $ [298] - **文章对因子的评价**: 动量因子上周表现较好[296][297] - **因子的具体指标值**: - 近一周多头超额: 1.34% - 近一个月多头超额: 3.68% - 近一年多头超额: 4.19%[298] 净利润同比因子 - **因子名称**: 净利润同比因子 - **因子构建思路**: 通过计算股票净利润同比增长率，选取净利润增长较快的股票作为投资标的 - **因子的公式**: $ \text{yoy\_np\_q\_adv} = \frac{\text{净利润}_{本季度} - \text{净利润}_{去年同期}}{\text{净利润}_{去年同期}} $ [299] - **文章对因子的评价**: 净利润同比因子表现较好[296][297] - **因子的具体指标值**: - 近一周多头超额: 0.92% - 近一个月多头超额: 0.89% - 近一年多头超额: -1.30%[299] 研发销售收入占比因子 - **因子名称**: 研发销售收入占比因子 - **因子构建思路**: 通过计算公司研发费用占销售收入的比例，选取研发投入较高的公司作为投资标的 - **因子的公式**: $ \text{tot\_rd\_ttm\_to\_sales} = \frac{\text{研发费用}_{TTM}}{\text{销售收入}_{TTM}} $ [300] - **文章对因子的评价**: 小市值下研发销售收入占比因子表现较好[296][299] - **因子的具体指标值**: - 沪深300: 2.82% - 中证500: 3.40% - 中证1000: 3.92% - 国证2000: 4.28%[300] 因子的回测效果 近一周多头超额 - 动量因子: 1.34% - 净利润同比因子: 0.92% - 研发销售收入占比因子: 2.82%[298][299][300] 近一个月多头超额 - 动量因子: 3.68% - 净利润同比因子: 0.89% - 研发销售收入占比因子: 3.40%[298][299][300] 近一年多头超额 - 动量因子: 4.19% - 净利润同比因子: -1.30% - 研发销售收入占比因子: 3.92%[298][299][300]

量化因子与构建方式 - **全天候择时模型** - 构建思路：全天候择时模型用于反映市场多空趋势力量[10] - 评价：上周的最后一天，虽然全天候择时模型并未触发新的信号，但反映市场多空趋势力量的综合因子指标已从再前一周的低位开始回升，这或许意味着市场整体的多头力量已经至少有企稳迹象[10] - **四轮驱动行业轮动模型** - 构建思路：四轮驱动模型结合市场风险偏好，建议保持均衡配置，规避基本面逻辑瑕疵较为明显以及短期涨幅过大的板块[10] - 评价：结合四轮驱动模型的既有规则以及当前的市场风险偏好，本期建议保持均衡配置，规避基本面逻辑瑕疵较为明显以及短期涨幅过大的板块[10] 因子的回测效果 - **综合因子指标** - 评价：综合因子指标已从再前一周的低位开始回升，这或许意味着市场整体的多头力量已经至少有企稳迹象[10] 因子的具体指标值 - **综合因子指标** - 指标值：未具体提及 其他相关内容 - **市场判断** - 评价：上周的最后一天，虽然全天候择时模型并未触发新的信号，但反映市场多空趋势力量的综合因子指标已从再前一周的低位开始回升，这或许意味着市场整体的多头力量已经至少有企稳迹象[10] - 评价：结合四轮驱动模型的既有规则以及当前的市场风险偏好，本期建议保持均衡配置，规避基本面逻辑瑕疵较为明显以及短期涨幅过大的板块[10]

证 展 所 数: 【金工周报】（20240617-20240621 ) 择时信号短期回暖,后市如何走? & 本周回顾 本周市场普遍下跌,上证指数单周下跌 1.14%,创业板指单周下跌 1.98%。 A 股模型: 短期:成交量模型中性。低波动率模型中性。特征龙虎榜机构模型看空。特征 成交量模型看空。智能沪深 300 模型看多,智能中证 500 模型看多。 中期:涨跌停模型中性。月历效应模型中性。 长期:动量模型所有指数看多。 综合：A 股综合兵器 V3 模型看空。A 股综合国证 2000 模型看空。 港股模型: 中期:成交额倒波幅模型看多。 本周行业指数普遍下跌,涨幅前五的行业为:通信、电子、建筑、石油石化、 汽车,跌幅前五的行业为:房地产、消费者服务、传媒、商贸零售、综合金融。 从资金流向角度来说,所有行业主力资金净流出,其中电子、计算机、机械、 电力设备及新能源、医药主力资金净流出居前。 本周股票型基金总仓位为 94.86%，相较于上周减少了 150 个 bps，混合型基金 总仓位 91.61%,相较于上周增加了 106个 bps。 本周电子与家电获得最大机构加仓,食品饮料与石油石化获得最大机构减仓。 本周 ...

量化因子与构建方式 1. 全时段追涨杀跌因子 - **因子名称**：全时段追涨杀跌因子 - **因子的构建思路**：通过分钟涨跌幅的自相关性衡量股价追涨杀跌的形态特征[19][30] - **因子具体构建过程**： 1. 选取过去20个交易日的1分钟频率交易数据[48] 2. 分别计算时点t的当前分钟超额收益和下一分钟t+1的超额收益，分别记作$R_t$和$R_{t+1}$[49] 3. 计算$R_t$与$R_{t+1}$之间的余弦相似度，作为追涨杀跌因子值[49] 4. 公式：$\rho = \frac{\sum_{t=1}^{n-1}R_t R_{t+1}}{\sqrt{\sum_{t=1}^{n-1}R_t^2 \sum_{t=1}^{n-1}R_{t+1}^2}}$[54] - **因子评价**：选择超额收益的因子效果明显优于选择绝对收益的因子效果[54] 2. 尾盘追涨因子 - **因子名称**：尾盘追涨因子 - **因子的构建思路**：通过日内不同时段的数据构建追涨因子，发现尾盘追涨因子负alpha更强[21][89] - **因子具体构建过程**： 1. 选取过去20个交易日每日尾盘90分钟（13:31-15:00）的1分钟频率交易数据[116] 2. 计算各时点的超额收益，选取超额收益为正的时点t[127] 3. 分别计算时点t的当前分钟超额收益（>0）和下一分钟超额收益，分别记作$R_t$和$R_{t+1}$[127] 4. 计算$R_t$与$R_{t+1}$之间的余弦相似度，作为尾盘追涨因子值[127] - **因子评价**：因子分组表现分化且单调性良好，多头收益贡献显著[127] 3. 尾盘追涨偏离因子 - **因子名称**：尾盘追涨偏离因子 - **因子的构建思路**：将尾盘追涨因子与全时段追涨因子作差，衡量个股尾盘时段与全时段追涨特征差异[22][334] - **因子具体构建过程**： 1. 计算尾盘追涨因子与全时段追涨因子的差值，作为尾盘追涨偏离因子值[22][334] - **因子评价**：因子表现稳健，相关性水平相较于尾盘追涨因子有所降低[343] 4. 尾盘追涨自回归系数因子 - **因子名称**：尾盘追涨自回归系数因子 - **因子的构建思路**：将尾盘追涨因子构建步骤中的余弦相似度指标变换为自回归的斜率项作为因子值[23][375] - **因子具体构建过程**： 1. 选取尾盘30分钟超额追涨自回归斜率项作为尾盘自回归系数因子[375] - **因子评价**：因子表现与余弦相似度指标类似，相关性显著[387] 因子的回测效果 全时段追涨杀跌因子 - **多空年化收益率**：20.13%[88] - **多空年化波动率**：8.13%[88] - **多空年化IR**：2.48[88] - **多空最大回撤**：13.74%[88] - **多空月胜率**：72.95%[88] - **多头年化收益率**：16.38%[88] - **多头年化波动率**：26.63%[88] - **多头年化IR**：0.62[88] 尾盘追涨因子 - **多空年化收益率**：25.3%[155] - **多空年化IR**：3.4[155] - **多空最大回撤**：7.6%[155] - **多空月度胜率**：81%[155] - **多头组年化收益**：16.5%[127] - **月均换手率**：55%[127] 尾盘追涨偏离因子 - **多空年化收益率**：14.1%[343] - **多空年化IR**：3.3[343] - **多空最大回撤**：7.5%[343] - **多空月度胜率**：82%[343] - **多头组年化收益**：10.9%[343] - **月均换手率**：74%[343] 尾盘追涨自回归系数因子 - **多空年化收益率**：10.8%[395] - **多空年化IR**：2.7[395] - **多空最大回撤**：6.2%[395] - **多空月度胜率**：79%[395] - **多头组年化收益**：11%[395] - **月均换手率**：74%[395]