量化因子与构建方式 1. **因子名称**：信息分布均匀度 UID 因子 - **因子的构建思路**：利用个股分钟数据，在计算每日高频波动率的基础上，构建信息分布均匀度 UID 因子[4] - **因子具体构建过程**：通过个股分钟数据计算每日高频波动率，然后基于这些数据构建信息分布均匀度 UID 因子[4] - **因子评价**：选股效果大幅优于传统波动率因子，剔除市场常用风格和行业干扰后，纯净 UID 因子仍具备不错的选股能力[5] 因子的回测效果 1. **信息分布均匀度 UID 因子** - **年化收益**：10分组多空对冲的年化收益为28.00%[2][9] - **年化波动**：年化波动为9.66%[2][9] - **信息比率（IR）**：信息比率为2.90[2][9] - **月度胜率**：月度胜率为80.65%[2][9] - **最大回撤**：月度最大回撤为5.13%[2][9] 2. **信息分布均匀度 UID 因子（5分组）** - **年化收益**：5分组多空对冲的年化收益为21.32%[5] - **年化波动**：年化波动为5.84%[5] - **信息比率（IR）**：信息比率为3.65[5] - **月度胜率**：月度胜率为83.12%[5] - **最大回撤**：最大回撤为2.18%[5] 3. **纯净 UID 因子** - **年化收益**：全市场5分组多空对冲的年化收益为12.96%[5] - **信息比率（IR）**：信息比率为2.61[5] - **月度胜率**：月度胜率为75.32%[5] - **最大回撤**：最大回撤为1.22%[5] 5月份信息分布均匀度 UID 因子收益统计 1. **多头组合收益率**：-4.29%[3][21] 2. **空头组合收益率**：-1.86%[3][21] 3. **多空对冲收益率**：-2.43%[3][21]

总量研究 北向资金大幅流入，基金抱团程度加强 -金融工程量化月报 20240604 要点 北向资金追踪： 2024 年 5 月 , 万得全 A 指数下跌 1.21%，北向资金净流入 87.79 亿元，其中沪股通净流入 158.73 亿元，深股通净流入-70.94 亿元。 从行业变动看，上月（2024年５月，下同），中信一级行业多数下跌。电力及 公用事业行业股价上月上涨，获得北向资金最大规模净流入。银行行业股价同样 上涨，亦获得北向资金较大规模加仓。传媒行业股价上月跌幅最高，北向资金减 仓幅度较高；汽车行业遭受北向资金最大规模净流出。 上月，交易盘和配置盘资金分歧加大，配置盘资金再度净流出，净流出规模环比 上月扩大；交易盘资金则延续净流入，净流入规模接近 300 亿元。行业配置思 路上，共识方面，配置盘和交易盘均加仓银行、有色金属行业，二者在电子、电 力设备及新能源等行业分歧较大。 市场情绪追踪：上涨家数占比指标最近一个月震荡下行，上涨家数占比低于 50%，市场情绪仍待修复。从动量情绪指标走势来看，快线拐头向上，处于慢线 上方，预计在未来一段时间内将维持看多观点。 基金分离度眼踪: 截至 2024年 5 月 3 ...

金融衍生品周度报告 2024年6月3日 期债长周期回升 □ 截至5月31日当周,四大期指小幅回落,IH2406下跌0.48%, IF2406下跌0.67%，IC2406下跌0.09%，IM2406上涨0.10%。资 金面上0M0净投放6040亿元维护跨月，资金利率水平偏低。 两融数据再度走弱,市场成交缩量,叠加海外市场回调,观 望情绪再次提升。 □ 跨品种比值震荡,受到电子、部分周期行业带动,IC/IH比值 回升至2.15。持仓量方面,周内波动上升且有所分化,IC和 IM升幅大于IF和IH，目前IM相对维持在较高位置。 □ 估值指标来看,当前沪深300市盈率倒数-10年国债利率处于 过去五年82%的分位点:沪深300股息率/10年国债利率处于 过去五年83%的分位点。相对债市来说,股市依然具有性价 比。 □ 从高频宏观基本面因子评分来看,期指方面,通胀指标2分, 流动性指标4分，估值指标4分，市场情绪指标1分。期债方 面,通胀指标9分,流动性指标7分,市场情绪指标9分。期 现价差方面,主力合约上,本周基差贴水仍在偏高水平震荡, 显示避险需求仍偏高;远月合约贴水幅度小幅收窄。 □ 金融衍生品量化CTA策略上周净 ...

证券研究报告 · 金融工程 · 金工定期报告 金工定期报告 20240603 预期高股息组合跟踪-20240531 投资要点 ■ 预期高股息組合:东吴金工团队采用两阶段构建硕期股息率指标,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 5月表现回顾:预期高股息组合在 2024年5月持仓股 票的平均收益为 2.42%,其基准沪深 300指数 5月涨跌幅为-0.68%,组 合跑赢沪深 300 指数 3.09%。 ■ 2024年6月组合最新持仓明细: | --- | --- | --- | --- | |-------|-----------|----------|--------------| | 序号 | 股票代码 | 股票简称 | 申万一级行业 | | 1 | 688303.SH | 大全能源 | 电力设备 | | 2 | 000983.SZ | 山西焦煤 | 煤炭 | | ...

量化模型与构建方式 券商金股业绩增强组合 - **模型名称**：券商金股业绩增强组合 - **模型构建思路**：以对标公募基金中位数为基准，对券商金股股票池进行优选，通过多因子模型构建组合[19][176] - **模型具体构建过程**： - 以券商金股股票池为选股空间和约束基准 - 采用组合优化的方式控制组合与券商金股股票池在个股、风格上的偏离 - 以全体公募基金的行业分布为行业配置基准，构建券商金股业绩增强组合[189] - **模型评价**：该模型能够较好地跟踪偏股混合型基金指数的表现，并在进一步精选后可以获得稳定战胜偏股混合型基金指数的表现[189] 模型的回测效果 - **券商金股业绩增强组合** - **本月（20240506-20240531）**：绝对收益0.11%，相对偏股混合型基金指数超额收益1.25%[10][176] - **本年（20240102-20240531）**：绝对收益4.43%，相对偏股混合型基金指数超额收益6.66%，在主动股基中排名22.43%分位点（746/3326）[11][176] 量化因子与构建方式 SUR因子 - **因子名称**：SUR - **因子的构建思路**：基于单季度超预期幅度构建 - **因子具体构建过程**：计算单季度实际业绩与预期业绩的差异，作为因子值 - **因子评价**：最近一个月表现较好[5][119] EPTTM因子 - **因子名称**：EPTTM - **因子的构建思路**：基于过去12个月的每股收益构建 - **因子具体构建过程**：计算过去12个月的每股收益，作为因子值 - **因子评价**：最近一个月和今年以来表现较好[5][119] 预期股息率因子 - **因子名称**：预期股息率 - **因子的构建思路**：基于预期股息率构建 - **因子具体构建过程**：计算预期股息与当前股价的比率，作为因子值 - **因子评价**：最近一个月表现较好[5][119] 因子的回测效果 - **SUR因子** - **最近一个月**：3.25% - **今年以来**：6.92%[118] - **EPTTM因子** - **最近一个月**：2.89% - **今年以来**：12.32%[118] - **预期股息率因子** - **最近一个月**：2.76% - **今年以来**：9.27%[118]

N 偏达证券 Research and Development Center 震荡调整中的结构性机会 量化市场追踪周报 (2024W21) 2024 年 6 月 2 日 证券研究报告 金工研究 金工定期报告 | --- | |---------------------------| | 于明明 金融工程与金融产品 | | | 执业编号: S1500521070001 联系电话:+8618616021459 邮 箱: yumingming@cindasc.com 钟晓天 金融工程与金融产品 联席首席分析师 执业编号: S1500521070002 联系电话:+86 15121013021 邮 箱:zhongxiaotian@cindasc.com 董方炜 金融工程与金融产品 分析师 执业编号: S1500522050001 联系电话：+86 13501966827 邮 箱: dongfangwei@cindasc.com 吴彦锦 金融工程与金融产品 分析师 执业编号： S1500523090002 联系电话:+8618616819227 邮 箱:wuyanjin@cindasc.com 周君寨 金融工程与金融产 ...

量化模型与构建方式 1. 模型名称：行业四轮驱动模型 - 模型构建思路：通过行业轮动信号，结合既有规则，识别出具有投资机会的行业[5][8] - 模型具体构建过程： 1. 识别行业轮动信号 2. 结合既有规则进行筛选 3. 建议关注有色金属、通信、电子、传媒、计算机等板块的机会[5][8] - 模型评价：该模型通过多重信号和规则的结合，能够有效识别出具有潜在投资机会的行业[5][8] 2. 模型名称：全天候择时模型 - 模型构建思路：通过全天候的市场数据分析，识别市场的择时机会[7] - 模型具体构建过程： 1. 收集全天候市场数据 2. 进行数据分析，识别市场的择时信号 3. 根据信号进行市场操作建议[7] - 模型评价：该模型通过全天候的数据分析，能够提供较为全面的市场择时建议[7] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：势能因子 - 因子的构建思路：通过个股的走势形态，识别出具有较好表现的个股[5][8] - 因子具体构建过程： 1. 收集个股的走势形态数据 2. 计算个股的势能因子值 3. 排序并筛选出表现较好的个股[5][8] - 因子评价：该因子能够有效识别出在过去一段时间内表现较好的个股，具有较高的实用性[5][8] 模型的回测效果 1. 行业四轮驱动模型 - 指标值：未提供具体数值 2. 全天候择时模型 - 指标值：未提供具体数值 因子的回测效果 1. 势能因子 - 指标值：未提供具体数值

量化模型与构建方式 1. 主动风险预算模型 - **模型名称**：主动风险预算模型 - **模型构建思路**：将风险平价模型与主动信号结合，动态调整股票与债券的配置权重，以优化组合的风险收益比[7][12] - **模型具体构建过程**： 1. **股债横向比价维度**：借鉴美联储FED模型，定义股权风险溢价ERP为： $$ E R P = {\frac{1}{P E_{t t m}}} - Y T M_{T B}^{10Y} $$ 其中，PEttm为中证800市盈率ttm，YTM为10年期国债到期收益率。当ERP > 5%时超配权益资产，当ERP < 2%时低配权益资产[13][14] 2. **股票纵向估值水平维度**：滚动窗口计算股票估值在近5年历史中的分位数，当估值分位数位于25%之下时超配权益资产，反之当估值分位数位于75%之上时低配权益资产[28] 3. **市场流动性维度**：M2与M1的差额为准货币，当M2-M1≥5%时，市场流动性宽松，超配权益资产；当M2-M1≤-5%时，市场流动性收紧，低配权益资产[42] 4. **信号汇总与仓位调整**：将三个维度的信号汇总，代入softmax函数，计算权益仓位的变化： $$ s o f t m a x(x) = {\frac{\exp(\lambda x)}{\exp(\lambda x) + \exp(-\lambda x)}} $$ 其中，x为权益汇总信号，λ为风险调整系数[57][58] - **模型评价**：通过多维度动态调整资产配置，能够更灵活地应对市场变化，优化组合的风险收益比[12][57] 2. 行业轮动模型 - **模型名称**：行业轮动模型 - **模型构建思路**：从交易行为、资金面、基本面三个维度出发，构建6个行业轮动子模型，对一级行业指数进行打分，优选行业[98] - **模型具体构建过程**： 1. **交易行为维度**：由黄金率模型和龙头股模型组成，捕捉行业日内动量+隔夜反转效应和行业内龙头股领先、普通股滞后效应[112] 2. **资金面维度**：由北向双轮驱动模型和机构资金流模型组成，捕捉高活跃成交+高净流入特征的外资偏好和超大单抢筹+小单退出的供需特征[113] 3. **基本面维度**：由历史景气度模型与预期景气度模型组成，捕捉行业上的盈余动量效应和行业的戴维斯双击效应[113] - **模型评价**：通过多维度综合打分，能够更全面地评估行业的投资价值，提升行业轮动策略的有效性[98][113] 模型的回测效果 主动风险预算模型 - **年化收益率**：6.29%[8] - **最大回撤**：4.89%[8] - **收益波动比**：1.61[8] - **收益回撤比**：1.29[8] 行业轮动模型 - **5月组合平均收益率**：-1.73%[171] - **5月基准组合收益率**：-2.37%[171] - **5月超额收益率**：0.65%[171] 量化因子与构建方式 1. 股权风险溢价因子（ERP） - **因子名称**：股权风险溢价因子（ERP） - **因子的构建思路**：通过股权风险溢价ERP来衡量股债横向比价，指导权益资产的配置[13] - **因子具体构建过程**： $$ E R P = {\frac{1}{P E_{t t m}}} - Y T M_{T B}^{10Y} $$ 其中，PEttm为中证800市盈率ttm，YTM为10年期国债到期收益率[14] - **因子评价**：能够有效捕捉股债市场的相对价值变化，指导资产配置[13][14] 2. 股票估值分位数因子 - **因子名称**：股票估值分位数因子 - **因子的构建思路**：通过滚动窗口计算股票估值在历史中的分位数，指导权益资产的配置[28] - **因子具体构建过程**：滚动窗口计算股票估值在近5年历史中的分位数，当估值分位数位于25%之下时超配权益资产，反之当估值分位数位于75%之上时低配权益资产[28] - **因子评价**：能够动态反映股票市场的估值水平，指导资产配置[28] 3. 市场流动性因子 - **因子名称**：市场流动性因子 - **因子的构建思路**：通过M2与M1的差额反映市场流动性，指导权益资产的配置[42] - **因子具体构建过程**：当M2-M1≥5%时，市场流动性宽松，超配权益资产；当M2-M1≤-5%时，市场流动性收紧，低配权益资产[42] - **因子评价**：能够有效捕捉市场流动性的变化，指导资产配置[42] 因子的回测效果 股权风险溢价因子（ERP） - **5月信号**：看多[77] - **6月信号**：看多[77] 股票估值分位数因子 - **5月信号**：中性[77] - **6月信号**：中性[77] 市场流动性因子 - **5月信号**：看多[77] - **6月信号**：看多[77]

量化模型与构建方式 PB-ROE-50 组合 - **模型构建思路**：通过市净率（PB）和净资产收益率（ROE）筛选股票，构建组合[35] - **模型具体构建过程**：选择中证500、中证800和全市场股票池中的股票，按照PB和ROE的指标进行筛选，构建PB-ROE-50组合[35] - **模型评价**：该组合在中证500股票池中表现出明显的超额收益[35] 机构调研组合 - **模型构建思路**：基于公募和私募机构的调研信息，构建选股策略[56] - **模型具体构建过程**：通过统计公募和私募机构的调研数据，选择调研频率高的股票，构建公募调研选股策略和私募调研跟踪策略[56] - **模型评价**：公募调研选股策略和私募调研跟踪策略均表现出明显的超额收益[56] 大宗交易组合 - **模型构建思路**：基于大宗交易的成交金额比率和成交金额波动率，构建组合[66] - **模型具体构建过程**：选择大宗交易成交金额比率高、成交金额波动率低的股票，通过月频调仓方式构建大宗交易组合[66] - **模型评价**：该组合在本周相对中证全指出现回撤[66] 定向增发组合 - **模型构建思路**：基于定向增发事件效应，构建选股组合[68] - **模型具体构建过程**：以股东大会公告日为时间节点，综合考虑市值因素、调仓周期以及对仓位的控制，构建定向增发事件驱动选股组合[68] - **模型评价**：该组合在本周表现出明显的超额收益[68] 模型的回测效果 PB-ROE-50 组合 - **中证500**：本周超额收益1.19%，今年以来超额收益11.70%，本周绝对收益0.86%，今年以来绝对收益8.31%[36] - **中证800**：本周超额收益0.05%，今年以来超额收益8.18%，本周绝对收益-0.28%，今年以来绝对收益4.90%[36] - **全市场**：本周超额收益0.77%，今年以来超额收益0.28%，本周绝对收益0.45%，今年以来绝对收益3.41%[36] 机构调研组合 - **公募调研选股**：本周超额收益2.25%，今年以来超额收益-11.51%，本周绝对收益1.77%，今年以来绝对收益-9.24%[57] - **私募调研跟踪**：本周超额收益1.67%，今年以来超额收益-22.99%，本周绝对收益1.19%，今年以来绝对收益-21.01%[57] 大宗交易组合 - **大宗交易组合**：本周超额收益-0.45%，今年以来超额收益-9.58%，本周绝对收益-0.77%，今年以来绝对收益-12.32%[67] 定向增发组合 - **定向增发组合**：本周超额收益1.75%，今年以来超额收益-17.83%，本周绝对收益1.42%，今年以来绝对收益-20.31%[69] 量化因子与构建方式 Beta 因子 - **因子的构建思路**：衡量股票相对于市场的系统性风险[15] - **因子具体构建过程**：通过回归分析计算股票的Beta值，选择Beta值较高的股票[15] - **因子评价**：本周取得明显正收益[15] 残差波动率因子 - **因子的构建思路**：衡量股票收益率的残差波动率[15] - **因子具体构建过程**：通过计算股票收益率的残差波动率，选择残差波动率较低的股票[15] - **因子评价**：本周取得明显负收益[15] 杠杆因子 - **因子的构建思路**：衡量公司财务杠杆水平[15] - **因子具体构建过程**：通过计算公司资产负债率，选择杠杆水平较低的股票[15] - **因子评价**：本周取得明显负收益[15] 动量因子 - **因子的构建思路**：衡量股票的动量效应[15] - **因子具体构建过程**：通过计算股票的过去收益率，选择动量效应较强的股票[15] - **因子评价**：本周取得明显正收益[15] 因子的回测效果 Beta 因子 - **本周收益**：0.75%[15] 残差波动率因子 - **本周收益**：-0.98%[15] 杠杆因子 - **本周收益**：-0.46%[15] 动量因子 - **本周收益**：0.43%[15]

中信期货研究 金融衍生品策略日报 2024-05-29 股市风格分化，债市延续震荡 投资咨询业务资格: 证监许可【2012】669 号 报告要点 周二沪指震荡回撤,两市缩量至不足 7500 亿元,市场情绪降温。债市延续震荡。 摘要: 股指方面,我们按中期配置思路继续持有。风格分化明显,大盘强于小盘:一是资金 防守流入防御板块，叠加电力市场化改革催化，公用事业、煤炭、石油石化是唯三上涨的 行业,预计防御资金将继续流入。二是地产链政策充分计价,对一线城市的政策落地脱敏, 地产、轻工板块领跌。盘后广州进一步下调首付比例、取消房贷利率下限、扩大不限购区 域,但参考上海的影响,预计对地产股的提振有限。三是轮动加速,交易逻辑偏短线,半 导体板块冲高回落，长尾小票下跌数量多。主线缺失，倾向于看长做短，未出现实质利空 前，持有优势风格,获取相对收益。 国债方面,昨日国债期货集体上涨。近期地产刺激政策密集出台,但从盘面上来看, 债市反应并不持久,原因或在于:一方面,目前楼市相关数据并未出现明显改善迹象,而 从政策颁布到地产企稳的间隔或较长,短期内市场对地产政策落地效果仍持观望态度;另 一方面,也由于对一系列政策的落地效果持观望 ...