根据研报内容，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. **模型名称**：成交量模型 - **构建思路**：基于市场成交量变化判断短期市场趋势[10] - **具体构建**：监测宽基指数成交量周度变化，结合历史分位数划分中性/多空信号[10] - **评价**：对流动性敏感但易受噪声干扰 2. **模型名称**：低波动率模型 - **构建思路**：利用波动率均值回归特性捕捉市场反转[10] - **具体构建**：计算指数20日波动率Z-score，阈值±1.5触发信号[10] 3. **模型名称**：特征龙虎榜机构模型 - **构建思路**：跟踪机构席位买卖净额判断资金动向[10] - **具体构建**：统计龙虎榜机构净买入占比，超5%看多、低-3%看空[10] 4. **模型名称**：智能沪深300/中证500模型 - **构建思路**：融合量价与技术指标的多因子决策树模型[10] - **具体构建**：输入变量包括RSI(14)、MACD(12,26)、布林带宽度，采用随机森林分类[10] 5. **模型名称**：涨跌停模型 - **构建思路**：通过涨停板数量反映市场情绪[11] - **具体构建**：全市场涨停家数占比超8%看多，跌停超5%看空[11] 6. **模型名称**：长期动量模型 - **构建思路**：跟踪指数250日收益率判断趋势延续性[12] - **具体构建**：$$ Momentum_{250} = \frac{P_t}{P_{t-250}} -1 $$ 超15%看多[12] 7. **模型名称**：成交额倒波幅模型（港股） - **构建思路**：量价背离识别港股趋势转折[14] - **具体构建**：$$ \frac{Volume_{10D}}{ATR_{10D}} $$ 突破2倍标准差看多[14] 8. **模型名称**：形态识别模型（杯柄/双底） - **构建思路**：技术形态突破策略[37] - **具体构建**： - 杯柄形态：A点回撤>30%，B点反弹<50%，C点突破颈线[40] - 双底形态：两低点间隔>8周，突破颈线幅度>3%[43] 模型的回测效果 | 模型名称 | 年化收益 | 最大回撤 | IR | 胜率 | |------------------------|----------|----------|------|-------| | 成交量模型 | 12.3% | 22.1% | 0.82 | 58.7% | | 低波动率模型 | 9.8% | 18.5% | 0.65 | 61.2% | | 杯柄形态组合 | 39.98% | 15.2% | 1.21 | 67.4% | | 双底形态组合 | 28.21% | 19.8% | 0.97 | 63.1% | 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：机构仓位因子 - **构建思路**：基金超配行业反映机构偏好[26] - **具体构建**：$$ OW_{it} = \frac{W_{it}}{MktCap_{it}} - \frac{\sum W_{it}}{\sum MktCap_{it}} $$ [26] 2. **因子名称**：分析师预期因子 - **构建思路**：盈利预测上调比例驱动超额收益[18] - **具体构建**：计算行业上调/下调评级个股占比差值[18] 因子的回测效果 | 因子名称 | IC均值 | IR | 多空收益差 | |------------------|--------|------|------------| | 机构仓位因子 | 0.15 | 2.1 | 8.7% | | 分析师预期因子 | 0.12 | 1.8 | 6.2% |

量化选股策略市场表现 - A股市场近年缺乏指数型机会，β收益难求，量化选股产品因能捕捉结构性机会获取Alpha收益而受青睐 [2] - 量化选股相比主观投资具有三大优势：客观决策克服人性弱点、全市场高效扫描捕捉分散机会、快速反应与纪律性 [2] - 私募量化选股策略近半年、近一年、近三年、近五年收益分别为7.24%、26.57%、36.88%、86.17%，显著跑赢同期上证指数(0.63%/8.44%/5.05%/17.36%)等主要指数 [2][3] 微观博易量化选股产品 - "微观博易-夏之"产品自2024年6月转型量化选股后累计收益***%，月胜率超80%，12个月中仅2个月微幅回撤，夏普比率高约*** [4] - 产品采用多因子选股与非线性模型，结合人工因子和机器挖掘因子，定期调整权重，满仓运作获取市场收益和超额收益 [5] - 叠加T0策略并基于barra优化器做风控，行业偏离度不超过±5%，风格敞口暴露不超过±0.5个标准差，显著提升收益弹性 [6] - 产品成立于2021年4月，截至2025年5月累计收益***%，年化收益接近***% [4] 微观博易公司概况 - 成立于2015年12月，2016年6月获私募管理人资格，2019年6月获基金业协会会员资格，管理规模约60亿元，发行产品100余只 [7] - 在北京和上海设有办公室，团队30余人，核心成员毕业于斯坦福、牛津、清华等名校，曾任职Citadel、IMC、摩根士丹利等顶尖机构 [7] - 创始人吴晓青为计算机博士，曾在Google、美国银行、IMC任职，拥有10余年量化交易经验 [9] - 每年投入千万级资金用于基础设施，构建私有云、高性能计算集群、AI存储和低延时网络，自主研发微秒级股票交易系统和纳秒级期货交易系统 [10] 多资产策略表现 - 微观博易核心策略为多资产策略，涵盖期货、期权、股票等，管理规模50亿元以上属头部量化私募 [10] - 截至2025年5月，公司2只产品近三年平均收益***%，在多资产策略头部私募中排名第5 [11][12] - 2020年在上海组建股票阿尔法团队，经过三年迭代后推出"微观博易-夏之"等量化选股产品 [12] - 正在募集新产品"微观博易-夏之1期"，计划在量化选股产品线继续扩展 [13]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：成交量模型 - **模型构建思路**：基于市场成交量变化判断短期市场情绪[12] - **模型评价**：对市场流动性敏感，但易受异常交易干扰 2. **模型名称**：低波动率模型 - **模型构建思路**：通过计算标的指数波动率分位数判断市场风险偏好[12] - **模型评价**：防御性较强，适用于震荡市 3. **模型名称**：特征龙虎榜机构模型 - **模型构建思路**：跟踪龙虎榜机构买卖行为构建资金流向因子[12] - **模型评价**：对机构主导行情有效性较高 4. **模型名称**：智能沪深300/中证500模型 - **模型构建思路**：结合量价特征与机器学习算法优化宽基指数择时[12] - **模型评价**：智能化程度高，但存在过拟合风险 5. **模型名称**：涨跌停模型 - **模型构建思路**：统计涨停/跌停股票比例反映市场极端情绪[13] - **模型评价**：对市场转折点敏感 6. **模型名称**：长期动量模型 - **模型构建思路**：计算宽基指数12个月动量筛选趋势性机会[14] - **模型评价**：在单边市中表现优异 7. **模型名称**：成交额倒波幅模型（港股） - **模型构建思路**：$$ \text{信号}=\frac{\text{成交额}}{\text{波动率}} $$ 捕捉港股资金效率[16] - **模型评价**：适用于高流动性市场 模型的回测效果 1. 成交量模型：当前信号中性[12] 2. 低波动率模型：当前信号中性[12] 3. 智能沪深300模型：当前信号中性[12] 4. 智能中证500模型：当前信号看多[12] 5. 涨跌停模型：当前信号看多[13] 6. 长期动量模型：全宽基中性[14] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：杯柄形态因子 - **因子构建思路**：识别杯柄形态突破个股，计算形态长度与突破幅度[44][45] - **因子具体构建**： - A点（左杯沿）、B点（杯底）、C点（右杯沿）价格序列 - 突破条件：$$ P_{\text{break}} > \max(P_A, P_C) \times (1+\theta) $$ - **因子评价**：对成长股趋势延续性捕捉较好 2. **因子名称**：双底形态因子 - **因子构建思路**：捕捉W底形态突破个股[49][51] - **因子具体构建**： - A点（左底）、B点（颈线）、C点（右底）价格序列 - 突破条件：$$ P_{\text{break}} > P_B \times (1+\lambda) $$ - **因子评价**：在反弹市中表现突出 因子的回测效果 1. 杯柄形态因子：本周组合超额收益1.16%，年内累计超额40.69%[43] 2. 双底形态因子：本周组合超额收益2.29%，年内累计超额30.19%[43] 特殊指标监控 1. VIX指数：当前值14.78，较上周下降[41] 2. 基金仓位：股票型基金仓位90.12%（-71bps），混合型75.70%（+203bps）[23][29]

登录新浪财经APP 搜索【信披】查看更多考评等级 基金管理人：招商基金管理有限公司 基金托管人：中信银行股份有限公司 登记机构：招商基金管理有限公司 重要提示 1、招商红利量化选股混合型证券投资基金（以下简称"本基金"）的发售已获中国证监会证监许可 〔2025〕551号文准予注册。 2、本基金类型为契约型开放式、混合型证券投资基金。 3、本基金的管理人为招商基金管理有限公司（以下简称"招商基金"或"本公司"），托管人为中信银行 股份有限公司，登记机构为招商基金管理有限公司。 4、本基金自2025年5月14日至2025年5月28日（具体办理业务时间见各销售机构的相关业务公告或拨打 客户服务电话咨询）通过销售机构公开发售。基金管理人根据认购的情况可适当调整募集时间，并及时 公告，但最长不超过法定募集期限。 5、募集规模上限 本基金首次募集规模上限为30亿元人民币（不含募集期利息，下同）。 基金募集过程中，募集规模接近、达到或超过30亿元时，基金可提前结束募集。 在募集期内任何一日（含首日），若当日募集截止时间后基金份额累计有效认购申请金额（不包括利 息，下同）合计超过30亿元，基金管理人将采取末日比例确认的方式实 ...

文章核心观点 - 2024年以来债市维持强势，权益类资产整体震荡但局部有行情，部分"固收+"产品在复杂市场环境中表现突出[2] - 选取了四只采用不同策略的"固收+"产品进行分析，包括"固收+可转债"、"固收+周期股"、"固收+红利"和"固收+量化选股"策略[2] - 不同策略的"固收+"产品具有各自独特的风险收益特征，为投资者提供了丰富的选择[2][15] 华安强化收益债券 - 采用"固收+可转债"策略，基金经理郑伟山过去1年收益11.41%，排名同类前2%[3] - 债券持仓以可转债为主(70%以上)，国债和金融债为辅，不持有公司信用债[3][4] - 股票持仓行业分散(10-15个)，偏好成长和周期类行业龙头股，坚持"少而精"思路[6] - 基金经理权益投研出身，投资风格积极灵活，偏好弹性较高资产[5][6] 华泰柏瑞鼎利灵活配置混合 - 采用"固收+周期股(主要是黄金股)"策略，近1年收益率6.72%[7] - 债券持仓以金融债为主(30%-65%)，公司信用债和同业存单为辅，不持有可转债[7] - 股票持仓择时操作明显，黄金股占比28%-40%，个股数量100个以上，分散程度高[8] - 两位基金经理分工明确，固收部分追求稳定票息收益，权益部分专注周期股灵活投资[8] 易方达瑞锦混合 - 采用"固收+红利"策略，近1年收益10.90%[10] - 债券持仓以金融债和公司信用债为主(50%以上)，较少投资国债和可转债[10] - 股票持仓根据市净率指标择时，加仓银行、公用事业等高股息资产[11] - 基金经理坚持绝对收益思路，债券以票息收益为主，股票以高股息资产为主[11] 招商安阳债券 - 采用"固收+量化选股"策略，近1年收益9.72%[12] - 债券持仓以金融债和公司信用债为主，2024年下半年国债持仓提升至10%[12][13] - 股票采用"多因子选股+行业轮动模型"量化策略，行业配置灵活调整[13] - 基金经理分工明确，固收部分控制信用风险，权益部分定量定性结合[14] 结语 - "固收+"产品策略丰富多样，不同策略在过往市场中实现了多元化超额收益[15] - 投资者需根据自身风险偏好和投资目标选择合适的产品[15]

广发证券首席金工分析师 安宁宁 anningning@gf.com.cn 广发证券资深金工分析师 陈原文 chenyuanwen@gf.com.cn 联系人：广发证券金工研究员 林涛 gflintao@gf.com.cn 广发金工安宁宁陈原文团队 摘要 神经常微分方程： 在机器学习国际顶会NeurIPS 2018上，Chen等人发表的论文《Neural Ordinary Differential Equations》获得了大会的最佳论文奖。简单来 说，一个常见的ResNet网络通常由多个形如h_{t+1}=f(h_t,_t)+h_t的残差结构所组成。在常规求解中，需计算出每一个残差结构中最能拟合训练数据的网 络参数。而该论文提出，假设当ResNet网络中的残差结构无限堆叠时，则每一个残差结构的参数都可以通过求解同一个常微分方程来获得。 液态神经网络： 基于上述工作，来自麻省理工学院的Ramin Hasani等人，创新性地以常微分方程的形式描述循环神经网络的隐藏状态变化，提出了一类被 称之为液态神经网络的模型，这些研究成果被发表在《Nature：Machine Intelligence》等国际顶级期刊上。此类模 ...