金融工程周报 | --- | --- | |--------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | | ETF 申购成交活跃 | | 证 券 研 究 所 | 券 研 究 报 告 | | | | | | 、 1、基金表现回顾 | | 登记编号：S1220522100001 | | | | 主动权益基金：普通股票/偏股混合/灵活配置/平衡混合基金周收益中位数 | | 登记编号：S1220524040002 | 分别为-1.36%/-1.28%/-1.17%/-0.58%，正收益基金数量占比在一成左右； | | | 港股、消费和医药主题基金小幅上涨，其余类型主动权益基金均遭遇不同 | | 相关研究 | 幅度下跌，国防军工主题基金跌幅最深，平均下跌 3.58%，TM ...

业绩总结 - 300ETF基金智能定投策略自2021年1月以来的年化收益率为-1.00%[2] - 300ETF基金智能定投及备兑策略自2021年1月以来的年化收益率为-1.12%[2] - 沪深300指数截至2024年7月底收盘于3442.08点，年初上涨0.32%[13] - 沪深300成交量2024年7月为2876.68亿股，较上月上涨20.93%[7] - 沪深300换手率2024年7月为9.18%，较上月上涨20.47%[17] - 沪深300ETF当前估值（PETTM）为11.70倍，处于被低估的区间[18] 用户数据 - 300ETF基金智能定投策略根据沪深300指数市盈率估值高低智能定投，估值越高定投倍数越少，估值越低定投倍数越高[22] - 300ETF基金智能定投及备兑策略在长期震荡市场下选择300ETF期权备兑开仓以增强收益[23] 未来展望 - 基于支持向量机模型的择时策略建议近期保持买入指数[72] 新产品和新技术研发 - 支持向量机算法在股票择时中表现有效，单向做多策略和双向多空策略的累计收益率分别为12.37%和50.01%[40] 市场扩张和并购 - 单向做多策略和双向多空策略相对沪深300指数累计超额收益率分别为28.22%和65.86%[42] 其他新策略 - 存在市场环境变动和量化模型失效的风险[73] - 报告内容仅供参考，不构成证券买卖出价或征价，投资者应自主作出决策[77] - 投资者应理解投资证券及产品的目的和风险，谨慎抉择[77]

2024 年 7 月，红利风格优势表现有所回落，中证红利指数 7 月份收益为-4.48%。我们根据基金净值走势与中证红利指 数的相关系数，筛选出若干红利主题基金。本月红利主题基金整体表现较弱，收益率中位数为-1.94%，近 1 年，红利 主题基金收益率中位数为-0.60%。 本月主动权益基金整体业绩回调，主动量化基金业绩相较主动权益基金表现不佳。2024 年 7 月份，主动量化基金收益 率中位数为-1.92%，不及主动权益型基金中位数-1.62%。行业主题基金中，从中位数来看，本月金融地产主题基金业 绩整体表现最佳，收益率中位数为 0.98%。 本月基于交易动机因子及股票价差收益因子的选基策略跑赢万得偏股混合型基金指数。2024 年 7 月份，策略获得- 1.59%的收益率，相对万得偏股混合型基金指数的超额收益率为 0.61%。2012 年-2023 年，策略每年均能战胜万得偏股 混合型基金指数，2024 年以来策略暂时未获得正超额收益率。 我们从基金规模、持有人结构、基金业绩动量、选股能力、隐形交易能力、含金量等多个维度构建了选基因子，并进 行等权重合成。策略采用季频调仓的方式，在每年 1、4、7、10 四 ...

[Table_ReportDate] 金融工程 | 市场监测周报 | 2024.08.12 核心观点 | --- | |----------------------------------------------------------------------------------| | [Table_Summary] 本文从过去（资金层面）、现在（交易层面）、未来（预期层面）三个维 | | 度监控分析市场当前所处状态，以期对投资者有所帮助。 | ⚫ 市场行情回顾： 本周（8.5-8.9，下同）市场各宽基指数弱势下行，小盘成长风格相对较 弱。主流宽基指数中创业板指下跌 2.60%，跌幅居前；而上证 50 指数则 下跌 1.10%。 ⚫ 市场资金层面： 权益类公募基金仓位平均而言环比下降：本周普通股票型基金、偏股混 合型基金的股票仓位分别为：86.04%、77.14%，较上周仓位分别下降 0.17%、0.06%，平均而言基金仓位与上周相比小幅下行；从长期来看仓 位历史分位数环比下降，分别降至 33.1%、13.9%分位数。 权益类公募基金成立规模较上周小幅回落：本周新成立的股票型基金募 集规模 10.2 亿元 ...

业绩总结 - 单向做多策略自2020年以来累计收益率为10.62%，超额收益率为27.78%[4] - 双向多空策略自2020年以来累计收益率为47.67%，超额收益率为64.83%[4] - 策略自2022年以来模拟实盘交易表现显示单向做多策略超额收益率为4.94%，双向多空策略为8.96%[4] 数据相关 - 本策略采用支持向量机模型对沪深300指数进行择时，选取了12个指标作为特征向量[2][3] - 模型准确率分布显示在测试集中，下跌的预测准确率较高，涨幅超过8%的预测准确率达100%[40] 未来展望 - 未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数15%以上为买入[46] 市场策略 - 本周市场策略建议为卖出，即单向做多策略空仓[43] - 上周沪深 300 指数下跌 1.56%[43]

[table_subject] 2024 年 08 月 08 日 证券研究报告·金工策略周报（总第 291 期） 出口逊于预期，冲击核心股指企稳 ——金工策略周报 2024 年第 27 期 e_invest] 中山证券研究所 分析师：阳建辉 登记编号：S0290518040001 邮箱：yangjianhui@zszq.com WIND 全 A 量价及中期走势图 相关研究报告 1. 政策略超预期，或有利促进股指企稳 2024-08-01 2. 市场情绪偏悲观，股指下跌形态维持 2024-07-25 3. 宏观数据逊于预期，蓝筹股指相对稳 定 2024-07-18 4. 转融券业务暂停，沪深股指企稳调整 2024-07-11 [table_main] 投资要点： 中山行业研究类模板 ●出口逊于预期等因素冲击，影响核心股指企稳调整。国内出口数据逊于 预期、美国经济数据疲软、美联储降息预期、巴菲特减持苹果、纳斯达克等股 指回撤等，弱化市场情绪，导致沪深核心股指延续回撤调整。 ●本期推荐国防军工【801740.SI】、医药生物【801150.SI】等行业。近 5 个交易日，国防军工受北上资金增持，中期均线上行、形态尚 ...

证券研究报告 |金融工程 2024 年 08 月 12 日 小盘价值风格占优，量价类因子表现突出 定期报告 ——因子周报 20240812 金融工程 1. 过去一周因子表现综述 过去一周，从价值成长维度来看，价值风格相对占优，价值组合出现明显 回撤。代表价值风格的最新季报市净率倒数（BP_LR）排名前 10 名。 从大小盘维度来看，小盘相对占优；流通市值的对数（Ln_FloatCap）因 子过去一周收益为正，其行业中性多空组合收益为 0.63%。此外，过去一周技 术类因子表现突出，240 日已实现波动率（RealizedVolatility_240D）、过去 20 日平均换手率（TurnoverAvg_20D）、过去 20 日换手率平均 （TurnoverAvg_20D）等排名前 10。总体来看，过去一周量价类因子表现更 突出。 2. 大类风格因子表现与估值分析 从我们所构建的大类风格因子的表现来看，过去一周价值、成长、反转、 情绪、交易行为和规模六大类风格因子的行业中性多空组合收益分别为 0.63%、0.02%、1.14%、-0.72%、1.10%、0.62%。 截至 2024 年 08 月 09 日，价值 ...

模型构建 - 本研究应用AlphaNetV3构建了可转债的选债因子，组3在样本外回测表现优异，年化收益率为3.3%，年化超额为8.0%[1] - 多因子组合在波动性较大的市场环境中表现较强，适合在震荡牛市中使用，可以增强组合的整体表现[1] - 报告提醒投资者，模型预测结果可能受多种因素影响，市场环境动态变化，历史数据不能完全预测未来市场走向，投资决策需谨慎[2] 模型优化 - 本研究在 Pytorch 框架上复现并优化 AlphaNetV3 模型[30] - 模型架构包括输入层、特征提取层、池化层和全连接层[31] - 特征池选择条件包括剩余期限大于120天的可转债和正股不出现ST、ST*、退市NA、Inf过滤[77] - 选定特征包括开盘价、收盘价、最低价、最高价、交易量等[81] 激活函数和优化 - Sigmoid 函数和 tanh 函数是神经网络中常用的激活函数[106] - Sigmoid 函数将变量映射到[0,1]范围，tanh 函数将变量映射到[-1,1]范围[106] - ReLU函数将负值置零，产生稀疏激活，有助于学习更鲁棒的特征表示[112] - Xavier初始化用来保持激活值和梯度方向相同，缓解梯度消失或爆炸问题[143] 模型评估 - 模型性能评估阶段，MSE越小表示模型的预测值与真实值越接近[164] - 模型在测试集中的表现良好，随着迭代次数增加，损失曲线逐渐趋于平稳[188] 因子分组回测 - 样本外数据预测结果根据因子值大小分组，组别数字越大表示因子值越小[189] - 因子分组的样本外回测表现显示各组收益曲线分化明显，有5组超过基准，另外5组在基准以下[195] - 第三组表现最好，其次为第五组，遵循因子值越大表现越好的原则[195] - 分组回测结果显示不同组别的收益率、年化收益率、贝塔、阿尔法等指标差异明显[198] - 第八组和第九组在各项指标中表现最差，年化波动率和最大回撤较高[198]

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