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东方因子周报:Trend风格领衔,预期PEG因子表现出色,建议关注成长趋势资产-20250706
东方证券· 2025-07-06 22:44
根据研报内容,以下是量化模型与因子的详细总结: 量化因子与构建方式 1. **因子名称:Trend风格因子** - 构建思路:捕捉市场趋势持续性,通过不同时间窗口的指数加权移动平均比率衡量趋势强度[16] - 具体构建: - Trend_120 = EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=120) - Trend_240 = EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=240) 其中EWMA为指数加权移动平均,halflife为半衰期参数[16] - 因子评价:反映市场对趋势策略的偏好,近期表现突出[11][13] 2. **因子名称:PB_ROE_排序差因子** - 构建思路:结合估值与盈利质量,通过市净率与ROE的排序差异捕捉相对低估机会[20] - 具体构建: $$ PB\_ROE\_RANK = Rank(PB) - Rank(ROE) $$ 其中Rank为全市场排序分位数[20] - 因子评价:在中证1000样本中表现最佳,体现中小盘股估值修复逻辑[36] 3. **因子名称:预期PEG因子** - 构建思路:衡量成长性与估值匹配度,反向指标[20] - 具体构建: $$ TTM\_FPEG = \frac{一致预期滚动PE}{个股滚动净利复合增长率} $$ 采用分析师一致预期数据[20] - 因子评价:在中证全指样本中表现最优,反映市场对确定性成长的溢价[47] 4. **因子名称:DELTAROA因子** - 构建思路:跟踪企业总资产收益率的变化,捕捉盈利改善信号[20] - 具体构建: $$ DELTAROA = ROA_{t} - ROA_{t-4} $$ 采用单季同比变化计算[20] - 因子评价:在创业板指样本中领跑,体现业绩反转效应[42] 5. **因子名称:标准化预期外盈利(SUE)** - 构建思路:量化盈利超预期程度,反映基本面惊喜[20] - 具体构建: $$ SUE = \frac{单季实际净利-预期净利}{预期净利标准差} $$ 采用分析师预期标准差标准化[20] - 因子评价:在中证1000样本中表现强劲,信息比率达8.25%[36] 因子回测效果 | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月 | 今年以来 | 近1年年化 | 历史年化 | |------------------------|----------|----------|----------|------------|----------| | Trend风格因子[13] | 2.26% | 2.98% | -3.81% | 24.24% | 14.10% | | PB_ROE_排序差[36] | 1.38% | 2.31% | 2.77% | 0.85% | 10.84% | | 预期PEG[47] | 1.79% | 3.62% | 8.72% | 4.95% | 1.18% | | DELTAROA[43] | 2.75% | 10.46% | 17.77% | 53.15% | 6.74% | | 标准化预期外盈利[36] | 1.36% | 2.88% | 7.62% | 0.15% | 8.72% | 量化模型 1. **模型名称:MFE组合优化模型** - 构建思路:在控制风格/行业暴露约束下最大化单因子暴露,更贴近实际组合构建场景[61] - 具体构建: $$ \begin{array}{ll} \max & f^{T}w \\ s.t. & s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h} \\ & h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h} \\ & w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h} \\ & b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h} \\ & 0\leq w\leq l \\ & 1^{T}w=1 \\ & \Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h} \end{array} $$ 其中$f$为因子向量,$w$为权重,约束包括风格暴露$X$、行业暴露$H$、换手率$to_h$等[61] - 模型评价:解决了传统IC检验与实战脱节的问题,支持多约束条件下的因子有效性验证[61] 模型回测效果 | 指数增强产品 | 最近一周超额收益 | 今年以来超额收益 | |--------------------|------------------|------------------| | 沪深300增强[53] | 0.82%/-0.45% | 8.53%/-1.49% | | 中证500增强[59] | 1.83%/-0.48% | 8.85%/-1.90% | | 中证1000增强[60] | 1.03%/-0.46% | 13.10%/0.70% |
【金工】市场小市值风格显著,PB-ROE组合表现较佳——量化组合跟踪周报20250705(祁嫣然/张威)
光大证券研究· 2025-07-06 21:24
量化市场跟踪 - 大类因子表现:BP因子和盈利因子本周分别获得0.30%和0.27%正收益,非线性市值因子和规模因子分别录得-0.31%和-0.29%负收益,显示市场小市值风格显著 [3] 单因子表现 沪深300股票池 - 表现最佳因子:市盈率TTM倒数(0.70%)、市销率TTM倒数(0.59%)、5分钟收益率偏度(0.57%) - 表现最差因子:6日成交金额移动平均值(-1.24%)、5日平均换手率(-1.44%)、毛利率TTM(-1.62%) [4] 中证500股票池 - 表现最佳因子:单季度ROE(1.70%)、总资产毛利率TTM(1.54%)、5日成交量标准差(1.36%) - 表现最差因子:早盘收益因子(-0.39%)、5分钟收益率偏度(-0.44%)、对数市值因子(-0.73%) [4] 流动性1500股票池 - 表现最佳因子:5日反转(1.62%)、单季度ROE(1.53%)、市盈率因子(1.41%) - 表现最差因子:6日成交金额移动平均值(-0.61%)、早盘收益因子(-0.70%)、成交量5日指数移动平均(-0.72%) [4] 因子行业内表现 - 动量因子:5日动量因子在综合/钢铁/公用事业行业呈现动量效应,在非银金融/有色金属/通信行业呈现反转效应;1月动量因子在钢铁行业动量效应显著,通信行业反转效应突出 - 估值类因子:BP因子在综合/钢铁/银行行业表现优异,EP因子在综合/传媒/非银金融行业表现突出 - 其他因子:对数市值因子在综合/银行/建筑材料行业表现良好,残差波动率因子在公用事业/医药生物/钢铁行业收益显著,流动性因子在综合/公用事业/医药生物行业正收益明显 [5] 组合跟踪表现 - PB-ROE-50组合:在中证500/中证800/全市场股票池分别获得1.17%/1.21%/1.36%超额收益 [6] - 机构调研组合:公募调研策略超额收益0.02%,私募跟踪策略超额收益0.25%相对中证800 [7] - 大宗交易组合:相对中证全指超额收益-0.24% [8] - 定向增发组合:相对中证全指超额收益-0.69% [9]
量化周报:市场有望突破阻力-20250706
民生证券· 2025-07-06 21:24
量化模型与构建方式 1. **三维择时框架模型** - 模型构建思路:通过分歧度、流动性、景气度三个维度构建市场择时框架,判断市场状态并调整仓位[8] - 模型具体构建过程: - 分歧度指数:衡量市场观点离散程度,下行时预示市场趋同 - 流动性指数:监测资金面变化,上行代表宽松环境 - 景气度指数2.0:综合宏观与行业数据反映经济动能[27] - 当流动性上行、分歧度下行、景气度上行且ERP脱离极值时满仓[8] - 模型评价:历史表现显示能有效捕捉市场趋势[19] 2. **资金流共振策略模型** - 模型构建思路:结合两融资金与大单资金的协同效应筛选行业[34] - 模型具体构建过程: - 两融资金因子:Barra市值中性化后的融资净买入-融券净买入,取50日均值的两周环比变化率 - 大单资金因子:成交量时序中性化后的净流入排序,取10日均值 - 策略规则:在大单因子头部行业中剔除两融因子多头行业[39] - 模型评价:2018年以来年化超额收益13.5%,IR达1.7,回撤控制优于北向-大单策略[39] 3. **指数增强组合模型** - 模型构建思路:基于研报覆盖度分域,对不同覆盖度股票采用差异化因子增强[50] - 模型具体构建过程: - 覆盖度高域:侧重盈利质量、分析师预期等因子 - 覆盖度低域:侧重量价、微观结构等因子 - 动态调整域间权重[50] 量化因子与构建方式 1. **价值类因子** - dp_historical:过去四个季度现金分红总额/市值,近一周多头超额1.65%[47] - value_residual:市值对数对账面价值/净利润/负债回归残差,超额0.97%[47] - 构建公式: $$ \text{value\_residual} = \log(MV) - (\beta_1\log(BV) + \beta_2\log(NI) + \beta_3\log(Debt)) $$ 2. **成长类因子** - peg:PE/Growth比率,近一周超额1.42%[47] - sue1:净利润同比变化标准化值,公式: $$ \text{sue1} = \frac{\Delta NI_q - \mu(\Delta NI_{8q})}{\sigma(\Delta NI_{8q})} $$ 在沪深300内超额达2.66%[49] 3. **质量类因子** - gaexp_sales:管理费用/销售收入,近一月超额3.63%[47] - noa_to_ev:经营性净资产/企业价值,近一周超额0.81%[47] 模型回测效果 1. **三维择时框架** - 2025年7月仓位:满仓[8] - 历史年化超额收益:16.8%(2018-2025)[36] 2. **资金流共振策略** - 上周绝对收益:1.4% - 上周超额收益:0.4%(vs行业等权)[39] - 本年IR:1.7[39] 3. **指数增强组合** | 组合类型 | 上周超额 | 本年超额 | 年化超额收益 | |----------------|----------|----------|--------------| | 沪深300增强 | 0.10% | 4.98% | 7.45% | | 中证500增强 | 0.02% | 2.76% | 9.45% | | 中证1000增强 | 0.24% | 5.53% | 9.19% | [52] 因子回测效果 1. **价值因子** | 因子名称 | 近一周超额 | 近一月超额 | |----------------|------------|------------| | dp_historical | 1.65% | 1.68% | | ep_fy3 | 1.32% | 3.41% | [47] 2. **成长因子** | 因子名称 | 沪深300超额 | 中证500超额 | |----------------|-------------|-------------| | pe_g | 4.84% | 2.85% | | specific_mom6 | 1.94% | 1.59% | [49] 3. **质量因子** | 因子名称 | 大市值超额 | 小市值超额 | |----------------|------------|------------| | fix_ratio | 1.61% | 1.04% | | safexp_operrev | 3.26% | 0.39% | [49]
四大指增组合年内超额均逾8%【国信金工】
量化藏经阁· 2025-07-06 12:45
指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益1.17%,本年超额收益8.03% [1][2] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.73%,本年超额收益8.82% [1][2] - 中证1000指数增强组合本周超额收益1.10%,本年超额收益13.66% [1][2] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.69%,本年超额收益8.18% [1][2] 选股因子表现 - 沪深300成分股中单季EP、EPTTM、预期EPTTM等因子表现较好 [1][4] - 中证500成分股中单季ROE、DELTAROE、单季EP等因子表现较好 [1][6] - 中证1000成分股中标准化预期外盈利、EPTTM、单季EP等因子表现较好 [1][9] - 中证A500指数成分股中预期EPTTM、EPTTM、单季ROE等因子表现较好 [1][12] - 公募基金重仓股中预期PEG、预期EPTTM、单季EP等因子表现较好 [1][14] 公募基金指数增强产品表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益最高1.02%,最低-0.37%,中位数0.08% [1][19] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.87%,最低-0.44%,中位数0.38% [1][23] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.06%,最低-0.43%,中位数0.38% [1][24] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高0.73%,最低-0.19%,中位数0.17% [1][25] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有69只,总规模790亿元 [18] - 中证500指数增强产品共有70只,总规模454亿元 [18] - 中证1000指数增强产品共有46只,总规模150亿元 [18] - 中证A500指数增强产品共有40只,总规模250亿元 [18] 因子MFE组合构建方法 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合 [27] - 控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [28] - 设置个股相对于基准指数权重偏离幅度为0.5%-1% [29] - 每月末构建单因子MFE组合,回测期内换仓并扣除交易费用 [34] 公募重仓指数构建方法 - 使用普通股票型和偏股混合型基金持仓数据 [30] - 剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [30] - 根据定期报告获取持仓信息,构建公募基金平均持仓 [31] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股 [31]
因子周报:本周防御风格显著,招商量化五大指增组合均取得正超额-20250705
招商证券· 2025-07-05 17:53
量化模型与构建方式 1. **模型名称**:中性约束条件下最大化因子暴露组合 - **模型构建思路**:在确保投资组合相对基准指数在行业和风格暴露保持中性的基础上,最大化目标因子在组合中的暴露[20] - **模型具体构建过程**: 1. **股票池筛选**:剔除上市时间不满1年的新股及存在风险警示的股票[44] 2. **因子中性化**:对单因子进行行业、风格(规模、估值、成长)相关性中性化处理[45] 3. **组合优化**:通过线性规划或二次规划方法,在行业和风格中性约束下最大化因子暴露[20] - **模型评价**:有效控制行业和风格风险,聚焦因子纯收益 量化因子与构建方式 1. **因子名称**:估值因子(BP) - **因子构建思路**:衡量公司账面价值与市值的比率,捕捉低估值股票的超额收益[15] - **因子具体构建过程**: $$BP = \frac{\text{归属母公司股东权益}}{\text{总市值}}$$ 数据来源为财报归母股东权益和最新市值[15] - **因子评价**:长期有效但易受市场风格切换影响 2. **因子名称**:成长因子(SGRO+EGRO) - **因子构建思路**:综合营业收入和净利润增长率,反映公司成长性[15] - **因子具体构建过程**: $$SGRO = \text{每股营业收入回归斜率}/\text{均值}$$ $$EGRO = \text{每股归母净利润回归斜率}/\text{均值}$$ 使用过去5个财年年报数据线性回归[15] 3. **因子名称**:波动性因子(DASTD+CMRA+HSIGMA) - **因子构建思路**:通过历史波动率、累计收益范围及残差波动衡量股票风险[15] - **因子具体构建过程**: $$DASTD = \text{半衰加权超额收益标准差(半衰期40天)}$$ $$CMRA = \text{12个月累计最高收益-最低收益}$$ $$HSIGMA = \text{BETA回归残差标准差}$$[15] 4. **因子名称**:标准化预期外盈利 - **因子构建思路**:衡量盈利超预期程度,标准化处理增强可比性[19] - **因子具体构建过程**: $$\text{标准化预期外盈利} = \frac{\text{实际盈利-预期盈利}}{\text{历史盈利波动标准差}}$$ 预期盈利基于去年同期值+过去8季度增长均值[19] 模型的回测效果 1. **中性约束组合(沪深300)**: - 近一周超额收益:单季度EP(1.21%)、BP(1.14%)、EP_TTM(1.09%)[22] - 近一月超额收益:单季度EP(3.85%)、EP_TTM(3.44%)、单季度ROE(2.99%)[22] 2. **中性约束组合(中证500)**: - 近一周超额收益:单季度ROE(1.43%)、单季度ROE同比(1.18%)、EP_TTM(0.92%)[27] - 近一月超额收益:单季度ROE同比(3.41%)、单季度ROE(3.03%)、单季度EP(2.95%)[27] 因子的回测效果 1. **BP因子**: - 全市场Rank IC:近一周16.15%、近十年年化3.72%[45] - 沪深300多空收益:近一周1.14%、近十年年化3.68%[22] 2. **240日三因子模型残差波动率**: - 全市场Rank IC:近一周13.84%、近十年年化3.97%[45] - 中证1000超额收益:近一周-0.24%[37] 3. **60日动量因子**: - 全市场Rank IC:近一周11.67%、近十年年化-0.42%[45] - 沪深300超额收益:近一周0.17%、近一年-5.03%[22] 4. **标准化预期外盈利**: - 中证1000超额收益:近一周0.91%、近十年年化7.84%[37] - 全市场Rank IC:近一周6.15%、近十年年化2.08%[45] 风格因子表现 - **Beta因子**:近一周多空收益-2.89%,反映低Beta股票占优[17] - **波动性因子**:近一周多空收益-2.31%,低波动资产受青睐[17] - **估值因子**:近一周多空收益1.90%,防御特征显著[17]
多因子选股周报:估值因子表现出色,四大指增组合年内超额均超8%-20250705
国信证券· 2025-07-05 16:27
量化因子与构建方式 1. **因子名称**:单季EP - **因子构建思路**:衡量单季度归母净利润与总市值的比值,反映公司短期盈利能力[18] - **因子具体构建过程**: $$单季EP = \frac{单季度归母净利润}{总市值}$$ 数据来源为财报披露的单季度净利润和实时市值[18] 2. **因子名称**:EPTTM - **因子构建思路**:采用滚动12个月净利润与市值的比值,反映持续盈利能力[18] - **因子具体构建过程**: $$EPTTM = \frac{归母净利润TTM}{总市值}$$ 通过连续四个季度的净利润加总计算TTM值[18] 3. **因子名称**:DELTAROE - **因子构建思路**:计算净资产收益率的同比变化,捕捉盈利能力的边际改善[18] - **因子具体构建过程**: $$DELTAROE = ROE_{当期} - ROE_{去年同期}$$ 其中ROE计算采用: $$ROE = \frac{单季度归母净利润×2}{期初净资产+期末净资产}$$[18] 4. **因子名称**:标准化预期外盈利 - **因子构建思路**:衡量实际盈利与市场预期的偏离程度[18] - **因子具体构建过程**: $$SUE = \frac{实际净利润 - 预期净利润}{预期净利润标准差}$$ 使用分析师一致预期数据计算标准化差异[18] 5. **因子名称**:三个月反转 - **因子构建思路**:捕捉短期价格反转效应[18] - **因子具体构建过程**: $$三个月反转 = -1 × 过去60交易日收益率$$ 取负值使得因子方向与收益正相关[18] 6. **因子名称**:非流动性冲击 - **因子构建思路**:通过价格波动与成交额关系衡量流动性风险[18] - **因子具体构建过程**: $$非流动性冲击 = \frac{过去20交易日|日收益率|}{成交额均值}$$ 值越大表明流动性越差[18] 因子回测效果 1. **单季EP因子** - 沪深300空间:最近一周超额0.97%,近一月2.75%,年化5.28%[20] - 中证500空间:最近一周1.06%,近一月1.81%,年化7.79%[22] - 中证1000空间:最近一周1.21%,近一月2.37%,年化10.48%[24] 2. **DELTAROE因子** - 沪深300空间:最近一周0.21%,近一月2.00%,年化3.83%[20] - 中证500空间:最近一周1.18%,近一月2.60%,年化7.80%[22] - 中证1000空间:最近一周0.69%,近一月0.16%,年化9.10%[24] 3. **标准化预期外盈利因子** - 沪深300空间:最近一周0.35%,近一月1.65%,年化3.90%[20] - 中证1000空间:最近一周1.32%,近一月2.83%,年化9.00%[24] - 中证A500空间:最近一周0.38%,近一月2.09%,年化5.34%[26] 4. **三个月反转因子** - 沪深300空间:最近一周0.27%,近一月0.42%,年化1.24%[20] - 中证500空间:最近一周-0.68%,近一月0.19%,年化0.22%[22] 量化模型与构建方式 1. **模型名称**:MFE组合优化模型 - **模型构建思路**:在控制行业/风格暴露约束下最大化单因子暴露[40] - **模型具体构建过程**: 目标函数: $$\max f^Tw$$ 约束条件包括: $$s_l \leq X(w-w_b) \leq s_h$$ (风格暴露约束) $$h_l \leq H(w-w_b) \leq h_h$$ (行业偏离约束) $$w_l \leq w-w_b \leq w_h$$ (个股权重偏离约束) 其他约束包括成分股权重占比、禁止卖空等[40][41] 模型回测效果 1. **沪深300增强组合** - 本周超额1.17%,年内累计超额8.03%[15] - 公募产品中位数:本周0.08%,近一月0.70%,年内2.39%[33] 2. **中证500增强组合** - 本周超额0.73%,年内累计超额8.82%[15] - 公募产品中位数:本周0.38%,近一月1.24%,年内3.90%[35] 3. **中证1000增强组合** - 本周超额1.10%,年内累计超额13.66%[15] - 公募产品中位数:本周0.38%,近一月1.46%,年内5.97%[37] 特殊指数构建 1. **公募重仓指数** - **构建思路**:反映机构投资者持仓偏好[42] - **具体构建过程**: - 选取普通股票型及偏股混合型基金(规模>5000万) - 合并半年报/年报全部持仓或季报前十大重仓股 - 按持仓权重排序取累计90%市值的股票作为成分股[43]
因子跟踪周报:成长、分红因子表现较好-20250705
天风证券· 2025-07-05 15:08
量化因子与构建方式 估值类因子 1. **因子名称**:bp - **构建思路**:衡量公司净资产与市值的相对关系[13] - **构建过程**:$$ bp = \frac{当前净资产}{当前总市值} $$ - **评价**:传统估值指标,反映市场对净资产的定价效率 2. **因子名称**:bp三年分位数 - **构建思路**:评估当前bp在历史区间的位置[13] - **构建过程**:计算股票当前bp在最近三年的分位数 3. **因子名称**:季度ep - **构建思路**:衡量净利润与净资产的关系[13] - **构建过程**:$$ 季度ep = \frac{季度净利润}{净资产} $$ 4. **因子名称**:季度sp - **构建思路**:衡量营业收入与净资产的关系[13] - **构建过程**:$$ 季度sp = \frac{季度营业收入}{净资产} $$ 盈利类因子 1. **因子名称**:季度roa - **构建思路**:评估资产盈利能力[13] - **构建过程**:$$ 季度roa = \frac{季度净利润}{总资产} $$ 2. **因子名称**:季度roe - **构建思路**:评估净资产盈利能力[13] - **构建过程**:$$ 季度roe = \frac{季度净利润}{净资产} $$ 成长类因子 1. **因子名称**:标准化预期外盈利 - **构建思路**:量化盈利超预期程度[13] - **构建过程**:$$ \frac{当前季度净利润 - (去年同期单季净利润 + 过去8个季度单季净利润同比增长均值)}{过去8个季度的单季度净利润同比增长值的标准差} $$ - **评价**:对短期市场反应敏感 2. **因子名称**:季度净利润同比增长 - **构建思路**:衡量净利润增长趋势[13] - **构建过程**:直接计算季度净利润同比增长率 波动率类因子 1. **因子名称**:Fama-French三因子1月残差波动率 - **构建思路**:衡量未被三因子解释的收益波动[13] - **构建过程**:对过去20个交易日日收益进行Fama-French三因子回归,计算残差标准差 反转类因子 1. **因子名称**:1个月反转 - **构建思路**:捕捉短期价格反转效应[13] - **构建过程**:累加过去20个交易日收益率 因子回测效果 IC表现 1. **bp因子**:最近一周IC 7.22%,最近一月IC均值3.46%,最近一年IC均值1.87%[9] 2. **标准化预期外盈利因子**:最近一周IC 7.52%,最近一月IC均值3.04%,最近一年IC均值0.60%[9] 3. **小市值因子**:最近一年IC均值4.00%,历史IC均值2.22%[9] 多头组合表现 1. **季度净利润同比增长因子**:最近一年超额收益9.60%,历史累计超额36.36%[11] 2. **小市值因子**:最近一年超额收益19.71%,历史累计超额66.81%[11] 3. **1个月换手率波动因子**:最近一年超额收益14.76%,历史累计超额32.41%[11] 数据处理说明 - 因子值经行业内排序分位数转换,并对市值、bp与行业进行中性化处理(规模与bp因子除外)[7] - 季度数据优先级:业绩预告 < 业绩快报 < 正式财报[14]
4.28万亿!ETF资产净值规模创历史新高
中国经营报· 2025-07-04 19:50
中证指数有限公司7月4日发布的《中证及上证A股指数2025半年度快报》显示,截至6月末,全市场ETF 资产净值规模创历史新高,达4.28万亿元,其中跟踪科创系列指数的ETF规模合计超过2550亿元,跟踪 中证"A系列"指数的ETF规模合计超过2360亿元,沪深300ETF已成为我国首个市场规模突破万亿元的宽 基ETF赛道。 中经实习记者 孙汝祥 记者 夏欣 北京报道 2025年上半年,科创新药、黄金采掘、黄金股票指数分别累计上涨43.83%、36.23%、27.73%。红利因 子的稳定性和抗风险能力得到广泛认可,上红低波、红利低波指数分别累计上涨3.71%、3.16%。 2025年以来,我国资本市场改革持续深化,高质量发展扎实推进。与此同时,境内指数化投资发展迈上 新台阶。 (编辑:夏欣 审核:何莎莎 校对:颜京宁) 上半年,大部分主要规模及综合指数实现不同程度的上涨,北证50表现最佳,涨幅达39.45%;科创200 和中证2000次之,分别上涨19.25%和15.24%。 中证系列行业指数,全指金融、全指通信指数分别累计上涨7.17%、6.74%,涨幅最大。上证系列行业 指数中,上证医药、上证材料指数分别累 ...
国泰海通|金工:国内权益资产普涨,基于宏观因子的资产配置策略上半年涨幅2.26%
国泰海通证券研究· 2025-07-04 16:10
大类资产表现 - 2025年6月国内权益资产普涨,黄金资产在剧烈波动中录得跌幅[1] - 中证1000涨幅5.47%,南华商品指数涨幅4.03%,中证转债涨幅3.34%,恒生指数涨幅2.86%,沪深300涨幅2.5%,中债-国债总财富指数涨幅0.58%,中债-企业债总财富指数涨幅0.3%,SHFE黄金跌幅-0.84%[2] - 沪深300与中债-国债总财富指数近一年走势相关性为-37.19%,中债-国债总财富指数与南华商品指数相关性为44.4%,沪深300与南华商品指数相关性为-22.94%[2] 量化资产配置策略 - 国内资产BL策略1的2025年收益为1.84%,6月收益为0.87%,最大回撤1.31%,年化波动1.61%[1][3] - 国内资产BL策略2的2025年收益为1.92%,6月收益为0.86%,最大回撤1.06%,年化波动1.43%[1][3] - 国内资产风险平价策略2025年收益2.33%,6月收益0.58%,最大回撤0.76%,年化波动1.1%[1][3] - 基于宏观因子的资产配置策略2025年收益2.26%,6月收益0.75%,最大回撤0.65%,年化波动1.0%[1][3] 宏观经济环境 - 制造业PMI为49.7%仍处荣枯线下,非制造业商务活动指数连续两个月扩张至50.5%[4] - 5月CPI同比下降0.1%,核心CPI上升至0.6%,PPI降幅扩大至-3.3%[4] - DR007低位震荡,1年期同业存单利率稳定在1.7%左右[4] - 5月社融新增人民币贷款5923亿元,政府债券为主要拉动力,企业债券融资减少[4] - 6月通过MLF与逆回购操作净投放超3000亿元[4]
什么?9000万条高质量科技文献数据免费开放,还能AI解读!
仪器信息网· 2025-07-04 16:03
全球科技文献数据平台发布 - 联合国工业发展组织与东壁科技数据联合发布全球科技文献数据平台dbdatacom,收录全球近9000万条高质量科技文献元数据,并引入AI功能,基础功能免费开放[2] - 该平台旨在打破西方科技出版企业对科技文献数据库的垄断,解决我国科技基础设施短板问题,建设自主可控的科技文献数据平台[2] - 平台基于自主创立的"中国视角的SCI评价标准"——东壁指数,采用"种子期刊引文追溯+引文网络层级结构分级"理论方法,突破传统评价指标单纯依赖引用数量的局限[4] 传统科技文献数据库的局限性 - 全球应用最广泛的Web of Science数据库基于1955年提出的"引文认可理论"和"影响因子"评价指标,存在易被人为操纵等缺陷[3] - 传统评价指标体系70年来未有实质性突破,收录大量学术水平较低的论文,降低了数据库的学术参考价值[3] - 传统数据库未考虑中国科研人员的学科分类习惯,缺乏与国家自然科学基金委和教育部学科分类的映射关系[4] 东壁科技数据平台的特点 - 平台依据中国科研人员使用习惯重新构建学科分类体系,便于科研工作者了解学科边界,为管理部门提供精准决策支撑[4] - 平台引入AI大模型功能,包括"学者成果解读"和"综述自动生成",为用户提供AI助手服务[5] - 平台由专注于科技大数据研究的青年科学家团队创办,采用自主创新的评价标准和方法论[4]