金 金融工程点评 [Table_Title] 石油石化指数趋势跟踪模型效果点评 [Table_Author] 证券分析师：刘晓锋 电话：13401163428 E-MAIL：liuxf@tpyzq.com 执业资格证书编码：S1190522090001 研究助理：孙弋轩 电话：18910596766 E-MAIL：sunyixuan@tpyzq.com 一般证券业务登记编码：S1190123080008 模型概述 结果评估： 融 工 程 点 评 ◼ 设计原理：模型假定标的价格走势具有很好的局部延续性，标的价格永远处 于某一趋势中，出现反转行情的持续时间明显小于趋势延续的时间，若出现 窄幅盘整的情况，亦假设其延续之前的趋势。当处于大级别的趋势之中时， 给定较短时间的观察窗口，走势将延续观察窗口内的局部趋势。而当趋势发 生反转时，在观察窗口始末位置的价格变动方向会明显超出随机波动造成的 趋势背离范围，从而排除随机波动的影响。虽然指数本身在实际中进行双向 操作有诸多限制，但是为了更加严谨地评估模型效果，我们默认可以对标的 进行多空操作，以更准确评估该策略相对指数本身的回报率是否存在明显的 优势。 ◼ 作用标的：申万 ...

2025 年 05 月 20 日 苏 良（分析师） 证书编号：S0790523060004 何申昊（研究员） 证书编号：S0790122080094 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 鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 王志豪（分析师） 证书编号：S0790522070003 盛少成（分析师） 证书编号：S0790523060003 陈 威（研究员） 证书编号：S0790123070027 蒋 韬（研究员） 证书编号：S0790123070037 相关研究报告 《军工板块的资金行为监测—金融工 程定期》-2025.5.17 《沪深 300 与中证 500 成分股调整预 测（2025 年 6 月）—金融工程定期》 -2025.5.12 《港股量化：2025 年以来南下累计净 流入超 6000 亿港元，5 月增配成长— ...

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：日内高频偏度因子 - **构建思路**：通过捕捉股票日内收益分布的偏度特征来选股[4][10] - **具体构建过程**：计算日内收益率的三阶矩，公式为： $$Skew = \frac{E[(r-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ 其中，\( r \)为日内收益率，\( \mu \)为均值，\( \sigma \)为标准差[10] - **评价**：历史IC为0.027，2025年IC提升至0.057，多头端稳定性较好[6] 2. **因子名称**：日内下行波动占比因子 - **构建思路**：衡量下行波动在总波动中的占比，反映风险不对称性[4][13] - **具体构建过程**：计算下行波动与总波动的比值： $$DownVolRatio = \frac{\sum_{r_t<0}(r_t-\mu)^2}{\sum(r_t-\mu)^2}$$[13] - **评价**：2025年多空收益达11.63%，但近期表现较弱[6] 3. **因子名称**：开盘后买入意愿占比因子 - **构建思路**：统计开盘后买方主动成交占比，捕捉资金流向[4][19] - **具体构建过程**：计算开盘30分钟内买方成交额占比： $$BuyRatio = \frac{V_{buy}}{V_{total}}$$[19] - **评价**：2025年周胜率达15/20，多头超额收益显著[7] 4. **因子名称**：改进GRU(50,2)+NN(10)因子 - **构建思路**：结合门控循环单元(GRU)和神经网络(NN)的深度学习模型[4][59] - **具体构建过程**：使用50天历史数据输入GRU层，2层隐藏层后接10层全连接NN[59] - **评价**：2025年多空收益17.68%，但多头超额收益为负[9] 5. **因子名称**：多颗粒度模型-5日标签因子 - **构建思路**：基于双向AGRU训练的多时间颗粒度预测模型[61][64] - **具体构建过程**：融合5日收益率标签数据训练，输出股票排序[64] - **评价**：2025年多空收益28.3%，表现最优[9] 因子回测效果 | 因子名称 | IC(2025) | 多空收益(2025YTD) | 多头超额收益(2025YTD) | 周胜率(2025) | |------------------------------|----------|-------------------|-----------------------|--------------| | 日内高频偏度因子 | 0.057 | 14.17% | 3.26% | 13/20 | | 开盘后大单净买入占比因子 | 0.034 | 12.01% | 6.26% | 16/20 | | 改进GRU(50,2)+NN(10)因子 | 0.039 | 17.68% | -2.08% | 18/20 | | 多颗粒度模型-10日标签因子 | 0.067 | 26.67% | 9.41% | 16/20 | 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：中证500 AI增强宽约束组合 - **构建思路**：基于多颗粒度模型因子，叠加宽泛风险约束[67][68] - **具体构建过程**：目标函数为： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$ 约束条件包括个股权重≤1%、行业偏离≤1%、换手率约束等[68] - **评价**：严约束组合2025年超额收益3.53%，回撤控制更优[74][79] 模型回测效果 | 模型名称 | 上周收益 | 5月收益 | 2025YTD收益 | 周胜率 | |------------------------------|----------|---------|-------------|--------| | 中证1000 AI增强严约束组合 | 1.16% | 2.33% | 10.89% | 14/20 | | 中证500 AI增强宽约束组合 | 1.17% | 2.29% | 6.18% | 13/20 |

摘要 过去一周，国内主要市场指数中，上证 50 和沪深 300 均上涨，中证 1000 和中证 500 指数均下跌。其中，上证 50、 沪深 300、中证 500 和中证 1000 指数的涨跌幅分别为 1.22%、1.12%、-0.1%和-0.23%。 过去一周，中国公布了 4 月的金融信贷数据，信贷释放增速上行。4 月 M2 同比报 8%，较上个月上行 1%。4 月社融存 量同比报 8%，较上个月上行 0.3%，也在政府债券细项的支撑下继续上行。政策端，在前期"一揽子金融政策支持稳 市场稳预期"新闻发布会结束后，各类金融政策快速落地，不仅央行迅速落地降准降息政策，证监会也逐步落地《推 动公募基金高质量发展行动方案》、《关于修改<上市公司重大资产重组管理办法>的决定》等。稳步改善企业融资环 境，以及引导改变以公募基金为代表的投资倾向。后续看财政政策端是否有增量的政策落地，进一步推高经济增长的 斜率。 风险提示 以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。 敬请参阅最后一页特别声明 1 而海外方面，5 月 12 日中美双方对于经贸关税快速达成实质性进展，双方表明愿意先 ...

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **主动偏股基金仓位高频估测模型** - 构建思路：通过净值序列回归估算基金仓位变动[62] - 具体构建： 1. 以每日净值为因变量，基准指数或行业指数为自变量 2. 采用带约束的多元回归模型求解仓位权重 3. 通过模拟组合优化估算精度 4. 计算行业配置偏离度：$$\Delta w_i = w_{i,t} - w_{i,t-1}$$ 其中$w_i$代表第i行业仓位占比[62][63] - 模型评价：能捕捉短期调仓动向但存在滞后性 2. **REITs指数构建模型** - 构建思路：分级靠档法保持指数稳定性[47] - 具体构建： 1. 按底层资产类型划分产权类/特许经营权类指数 2. 采用除数修正法处理非交易变动（如扩募） 3. 同步计算价格指数和全收益指数 4. 细分项目指数公式：$$I_t = I_{t-1} \times \frac{\sum (P_{i,t} \times S_{i,t})}{\sum (P_{i,t-1} \times S_{i,t-1})}$$ 其中$P$为价格，$S$为调整份额[47][48] 量化因子与构建方式 1. **行业主题基金标签因子** - 构建思路：基于持仓数据识别基金主题特征[36] - 具体构建： 1. 提取近4期年报/中报持仓前五大行业 2. 定义三类标签： - 行业主题（单一行业占比>40%） - 行业轮动（行业集中度年变化>30%） - 行业均衡（其他情形） 3. 计算主题指数收益率：$$R_{theme} = \sum_{i=1}^n w_i \times R_{fund_i}$$[36][37] 2. **ETF资金流因子** - 构建思路：监测细分赛道资金动向[53] - 具体构建： 1. 按宽基/行业/主题分类计算净流入 2. 标准化处理：$$Flow_{std} = \frac{Flow_i - \mu_{flow}}{\sigma_{flow}}$$ 3. 结合收益率构建资金热度指标[53][54] 模型的回测效果 1. **主动偏股基金仓位模型** - 周度仓位变动：-0.66pcts[62] - 行业配置偏离极值： - 医药生物 +0.82pcts - 非银金融 -1.15pcts[63][68] 2. **REITs指数模型** - 本周收益： | 指数类型 | 收益率 | 年化波动率 | |---|---|--| | 综合指数 | 1.73% | 11.23% | | 消费基础设施 | 3.24% | 10.63% | | 能源基础设施 | -0.09% | 10.19% |[48][52] 因子的回测效果 1. **行业主题因子** - 本周收益： | 主题 | 收益率 | |---|---| | 金融地产 | 1.45% | | TMT | -1.02% | | 行业轮动 | 0.45% |[36][37] 2. **ETF资金流因子** - 极端值监测： | 类别 | 净流入(亿) | |---|---| | 科创板ETF | +17.98 | | 大盘宽基ETF | -128.90 | | 黄金ETF | -43.08 |[53][54][59]

[Table_StockNameRptType] 金融工程一 周报 新股首日涨幅有所回落 ——"打新定期跟踪"系列之二百一十四 [Table_RptDate] 报告日期：2025-05-19 主要观点 ⚫ 跟踪近期打新收益率 跟踪近期科创板+创业板+主板的网下打新市场表现，假设所有主 板、科创板、创业板的股票都打中，且上市首日以市场均价卖出，忽 略锁定期的卖出限制，自 2025 起截至 2025/5/16，A 类 2 亿规模账户 打新收益率 1.32%，B 类 2 亿规模账户打新收益率 1.15%；A 类 10 亿规模账户打新收益率 0.30%，B 类 10 亿规模账户打新收益率 0.27%。 滚动跟踪近期 20 只新股上市后的涨幅表现，其中科创板个股上 市首日平均涨幅为 198.41%，创业板个股上市首日平均涨幅为 227.46%。 滚动跟踪近期 20 只新股的有效报价账户中位数，目前科创板新 股 A 类有效报价账户数量在 3051 左右，B 类有效报价账户数量在 1784 左右。创业板新股 A 类有效报价账户数量在 3414 左右，B 类有 效报价账户数量在 2056 左右。主板个股 A 类有效报价账户数 ...

证券研究报告：金融工程报告 研究所 分析师:肖承志 SAC 登记编号:S1340524090001 Email:xiaochengzhi@cnpsec.com 研究助理:金晓杰 SAC 登记编号:S1340124100010 Email:jinxiaojie@cnpsec.com 近期研究报告 《英伟达 Llama-Nemotron 模型表现优 异，小米 Mi-BRAG 智能引擎亮相—— AI 动态汇总 20250512》 - 2025.05.14 《通义千问发布 Qwen-3 模型， DeepSeek 发布数理证明大模型——AI 动态汇总 20250505》 - 2025.05.06 《基金 Q1 加仓有色汽车传媒，减仓电 新食饮通信——公募基金 2025Q1 季报 点评》 - 2025.04.30 《泛消费打开连板与涨幅高度，ETF 资 金平铺机器人、人工智能与芯片—— 行业轮动周报 20250427》 - 2025.04.28 《国家队交易特征显著，短期指数仍 交易补缺预期，TMT 类题材仍需等待— —行业轮动周报 20250420》 - 2025.04.21 《小市值持续，高低波风格交替—— 中邮因子 ...

证券研究报告：金融工程报告 发布时间：2025-05-19 研究所 分析师:肖承志 SAC 登记编号:S1340524090001 Email:xiaochengzhi@cnpsec.com 研究助理:李子凯 SAC 登记编号:S1340124100014 Email:lizikai@cnpsec.com 近期研究报告 《英伟达 Llama-Nemotron 模型表现优 异，小米 Mi-BRAG 智能引擎亮相—— AI 动态汇总 20250512》 - 2025.05.14 《各大宽基指数成功补缺，融资资金大 幅净流出银行，GRU 模型偏防守——行 业轮动周报 20250511》 - 2025.05.12 《上证指数振幅持续缩小，目标仍为补 缺，机器人 ETF 持续净流入——行业轮 动周报 20250504》 – 20250506 《基金 Q1 加仓有色汽车传媒，减仓电 新食饮通信——公募基金 2025Q1 季报 点评》 - 2025.04.30 《泛消费打开连板与涨幅高度，ETF 资 金平铺机器人、人工智能与芯片——行 业轮动周报 20250427》 – 2025.04.28 《国家队交易特征显著，短期指数 ...

证 券 研 究 报 告 金融工程周报 港股高股息优势延续， 推荐关注30年国债ETF ——指数基金投资+ 2025年5月19日 n 分析师：吕思江 n SAC编号：S1050522030001 n 联系人：武文静 n SAC编号：S1050123070007 市场观点和ETF交易机会 PAGE 2 诚信、专业、稳健、高效 请阅读最后一页重要免责声明 p 【国内市场跟踪】上周市场日均成交1.27万亿，公募新规调仓预期发酵下金融、大盘表现靠前，tmt、军 工跌幅较大，微盘股指数新高，短线资金及国家队指数表现相对强势，市场赚钱效应回落、参与难度较大。 5月12日中美关税谈判进度及降幅强于市场预期，目前美国对华综合关税仍约保持在50%+24%待定，可 以说"僵局已破"、"定局仍远"。在主要资产均已修复至4月3日高点后，AH股或保持一段时间的高位 震荡。建议短期淡化指数，更多关注自下而上的业绩机会，不追涨布局六七月行情。在关税进入长期博弈 阶段，国内资产中，红利>质量>成长。5月16日，证监会正式对外公布实施修订后的《上市公司重大资产 重组管理办法》，叠加指数横盘流动性外溢，小微盘受益，关注机器人、军工、固态电池等。 ...

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **沪深300上涨家数占比情绪指标** - 构建思路：通过计算指数成分股的近期正收益个数来判断市场情绪，正收益股票增多可能预示行情底部，大部分股票正收益则可能预示过热风险[25] - 具体构建： $$沪深300指数N日上涨家数占比 = \frac{沪深300成分股过去N日收益>0的个股数}{成分股总数}$$ 使用双窗口平滑（N1=50慢线，N2=35快线），快线上穿慢线时看多市场[26] - 评价：能快速捕捉上涨机会，但对下跌风险预警能力较弱[25] 2. **均线情绪指标** - 构建思路：基于八均线体系（参数8/13/21/34/55/89/144/233）判断趋势状态[32] - 具体构建： - 计算收盘价大于各均线的数量 - 数量≥5时看多，区间值1-3赋值为-1，4-6为0，7-9为1[32][36] - 评价：通过多均线交叉验证增强趋势判断稳定性[32] 量化因子与构建方式 1. **横截面波动率因子** - 构建思路：衡量指数成分股间收益离散程度，反映Alpha机会[37] - 具体构建： $$横截面波动率 = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (r_i - \bar{r})^2}$$ 其中$r_i$为个股收益，$\bar{r}$为指数平均收益[37] - 评价：高波动率环境更易获取超额收益[37] 2. **时间序列波动率因子** - 构建思路：反映指数成分股自身收益波动幅度[40] - 具体构建： $$时序波动率 = \sqrt{\frac{1}{T}\sum_{t=1}^T (r_t - \mu)^2}$$ 采用加权计算（20日历史波动率）[40] - 评价：波动率上升通常伴随市场活跃度提升[40] 模型的回测效果 1. **沪深300情绪指标** - 当前快线（35日）位于慢线（50日）下方，维持谨慎观点[26] - 近一周上涨家数占比>50%，情绪处于高位[25] 2. **均线情绪指标** - 当前处于情绪景气区间（八均线指标值≥5）[32] - 策略净值3.5倍（2010-2025年回测）[33] 因子的回测效果 1. **横截面波动率** - 沪深300：近一季度1.80%（近两年分位51.66%）[38] - 中证1000：近一季度2.46%（近半年分位65.34%）[38] 2. **时间序列波动率** - 沪深300：近一季度0.57%（近一年分位69.50%）[41] - 中证500：近一季度0.45%（近半年分位65.08%）[41] 注：所有指标取值均截至2025年5月16日[38][41]