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 色之后主要进入截面套利阶段,无明 商品量化CTA周度跟踪 2024/6/25 -0. 08 0. 69 0. 88 【免责声明 醇 铁 游 商品CTA从4月趋势性做多责金属和有 显时序多空信号。至6月空头仓位小幅 趋势度下降情绪谨慎 를 | --- | --- | --- | --- | |--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ...

敬请参阅报告结尾处免责声明 华宝证券 5/7 公募基金周报 2.3. 海外权益配置基金组合 作为在 A 股权益市场中的补充投资工具，自 2023 年 7 月 28 日以来，在美债利率见顶及 美联储降息预期升温的背景下，叠加人工智能科技对全球科技股的带动，投资于海外的海外权 益配置精选基金组合累积了较高水平的超额收益，适当放宽投资范围，全球化配置能够给权益 投资组合带来收益增厚。 近期临近美联储降息节点，市场对于通胀相关经济数据敏感性增加，同时伴随科技股的持 续上涨带来的潜在过高估值，叠加亚洲和欧洲市场在政治经济方面不确定性带来的波动有加剧 的可能，海外权益配置基金组合面临的潜在波动风险在增大。但是拉长时间维度，未来降息带 来的流动性释放和估值修复，以及核心科技企业在人工智能快速进步中的受益程度，都有望带 来可观的投资收益，进行全球化配置依旧是增厚权益投资收益的有效方式之一。 图 3：海外权益配置基金组合净值曲线 资料来源：Wind，iFinD，华宝证券研究创新部 组合比较基准为中证全指 货币基金作为投资者在组合管理时进行现金管理的重要工具，挑选出收益率更佳的基金尤 为重要。 货币基金的收益率会受到多方面的影响 ...

- 本周股指期货市场中，上证50和沪深300的估值水平和业绩预期相对较强，短期内波动空间有限，建议构建卖出宽跨式策略[1][168] - 上证50的卖出宽跨式策略执行价为2400-2600，沪深300的卖出宽跨式策略执行价为3500-3700[1][168] - 期权市场中，50ETF和300ETF相关期权适宜卖出宽跨式策略[70][153]

统计日期：2024/6/10-2024/6/21 （2）市场平均仓位为合格样本经持股市值加权计算得到。其中，主动权益型基金合格样本筛选门槛如下：成立期满两个季度、未到期、规模大于 5000 万元、过去四期平均仓位大于 60%。固收加基金合格样本筛选门槛如下：成立期满两个季度、未到期、规模大于 5000 万元、过去四期平均仓 位在 10%-30%。 请阅读最后一页免责声明及信息披露 http://www.cindasc.com 10 行业 ETF 方面，本周资金净流出 10.73 亿元，规模达到 4391.7 亿元。其中，TMT、周期制造板块录得资金净流 出，消费、金融板块录得资金净流入，分别达到 21.19 亿元和 1.27 亿元。近 1 月口径下依旧是消费、金融板块 ETF 资金净流入较多，分别达到 66.74 亿元和 31.46 亿元，其中，资金净流入较多的消费 ETF 有华宝中证医疗 ETF、鹏华中证酒 ETF 等， 资料来源：Wind、信达证券研发中心 资并来源：同花顺iFinD、信达证券研发中心 4. 主力/主动资金流：市场情绪仍有反复，主力流出幅度有所扩大 统计日期：2024/6/10-2024/ ...

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 券 研 究 报 告 金工周报 2024 年 06 月 23 日 金工周报 录 五、风险提示……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………22 2 | --- | --- | --- | --- | |----------|------------------------|-------------------------------------------|-------| | | 图表目录 | | | | 图表 1 | | 常见宽基本周行情 . | | | | | 图表 ２ 宽基短期、中期、长期择时信号展示 | | | | | 图表 3 行业指数涨跌跌幅相关性矩阵 . | | | | | 图表 4 分析师一致预期角度看行业 | | | | | 图表 5 部分行业历史仓位展示 | | | 图表 6 | | 基金绝对仓位 . | | | | | 图表 7 基金超低配仓位 . | | | 图表 8 | | 不同类型基金本周行情 ...

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]