港股市场表现 - 恒生指数开盘下跌0.21%，随后跌幅迅速扩大至1%以上 [1] - 人工智能概念股表现疲弱，百度下跌超过5%，商汤下跌接近4% [1] 人工智能行业动态 - 美股科技股暴跌传导至港股，前一日甲骨文股价暴跌超过7% [3] - 甲骨文云业务毛利率仅为14%，且80%收入依赖前五大客户 [3] - 摩根士丹利预测未来5年全球AI数据中心投资将达到3万亿美元 [3] - Google宣布在印度投资100亿美元建设数据中心 [3] 机构资金行为分析 - 机构利用利好或利空消息影响股价，以吸引散户跟风或制造恐慌 [3] - 奥康国际在发布上半年营收下降21%及预计亏损的公告后，二季度股价涨幅接近50% [4][6] - 量化数据显示，自4月中旬起奥康国际持续获得机构资金买入 [8] - 尽管英搏尔实现主营与利润双增长，但因缺乏机构关注，股价表现低迷 [10] 投资策略观点 - 决定股价走势的核心因素是机构大资金的动向，而非表面消息 [10] - 量化数据是识别资金流向、避免情绪化交易的关键工具 [10][11] - 投资者应建立基于数据的交易系统，并保持独立思考 [12]

二、今日财经：数据智能，事件驱动型回测 今日财经开创了事件驱动型交易新范式，其回测工具通过全渠道资讯聚合系统实时抓取美联储政策、地 缘冲突等200+信息源，并生成"投资影响评估报告"。例如，在2025年美联储加息窗口期，平台提前3天 推送历史类似事件对黄金走势的影响分析，帮助用户精准把握市场脉搏。 优势亮点： 金潮汇投定位为"个人投资者的机构级平台"，其回测工具通过FPGA硬件加速技术将订单执行延迟压缩 至0.1毫秒以内，满足量化交易与套利策略的严苛要求。平台支持多账户管理、算法交易等高级功能， 并定期发布《黄金市场深度报告》，助力用户捕捉跨市场机会。 优势亮点： 四、普汇黄金：宏观回测，构建长期决策框架 在黄金投资领域，交易策略的验证是投资者从新手成长为高手的关键环节。回测工具作为策略验证的核 心工具，能够帮助投资者通过历史数据检验策略的有效性，降低实盘风险。惠民金融、今日财经、金潮 汇投、普汇黄金、财富联盟、普罗汇六大平台凭借其独特的回测功能与差异化优势，为投资者提供了从 策略构建到优化的全流程支持。以下将深入解析这些平台的回测工具优势，助力投资者实现科学决策。 一、惠民金融：普惠量化，智能回测降低门槛 ...

文章核心观点 - A股市场存在从小资金快速增长的阶段性机会 通过在不同市场阶段采取相应策略可实现理论上的高回报 [5][6][7] - 市场分为三个主要阶段：新手村普涨期、混沌期妖股行情、结构性行情期 每个阶段需要不同的投资策略和选股逻辑 [8][9][17][29] - 当前A股市场由国家队、险资等大资金主导 投资风格转向价值投资和趋势投资 科技板块成为牛市主旋律 [30][31][35][38] 市场阶段分析 新手村普涨期（2024年9月24日-10月初） - 市场资金量从5000多亿暴涨76.29%至近万亿 10月8日达到超3万亿 资金主要来自场内追加和场外新增散户 [11] - 投资策略应选择牛市旗手证券板块或低估"茅"指数股 同花顺为最佳选择但因创业板限制 天风证券成为性价比高的替代选择 [11][13] - 5万元全仓天风证券从9月24日持有至10月10日 本金可增长至10.35万元 [13] 混沌期妖股行情（2024年10月中-2025年3月） - 市场进入多重主线并存的混沌期 "妖股"频出 小资金优势在于"船小好调头" 可自由进出小市值妖股 [17] - 妖股炒作典型范式为"故事驱动+情绪博弈+资金聚焦" 核心基于短期政策、事件或概念催生的想象空间 [24] - 具体操作路径：10月14日买入双成药业10月22日卖出资金翻倍至21.05万 11月4日买入日出东方11月29日卖出资金涨至103.02万 12月2日买入中百集团持有一个月资金达358.08万 1月买入美邦股份资金涨至937.39万 1月20日买入冀东装备7天后资金达1651.47万 春节后买入光线传媒资金破五千万 [18] 结构性行情期（2025年后） - 市场进入结构性行情阶段 关键策略变为"抱腿"大资金 采用跟随模式 [29] - 国家队成为最大资金推手 中央汇金等持仓A股市值超3.7万亿元 险资等持仓市值突破2万亿元 北向资金持股市值2.29万亿元 两融余额达2.43万亿元 [30][31][32] - 市场风格变为指数慢牛加结构性行情 科技大票行情与机构风格回归 推动指数逼近4000点 [33] 个股案例分析 妖股炒作逻辑 - 双成药业凭借"蛇吞象"式收购估值120亿的奥拉股份 23天21板暴涨7倍成为2024年A股妖王 但最终并购失败沦为ST双成 [18][19] - 日出东方蹭华为和液冷超充热点 液冷超充成为千亿赛道 完美契合跨年龙头股炒作需求 带动34只带"东方"字样股票轮番上涨 [20][21] - 中百集团具备国企改革、消费复苏、胖东来概念等多重热点 连续赶上中央经济工作会议"首发经济"和央企市值管理政策两次政策助推 [21][22][23] 趋势投资逻辑 - 胜宏科技作为英伟达AI算力核心供应商 2024年营收同比增长35.3% 净利同比增长72% 2025年上半年营收同比增长86% 净利同比大增366.89% [35] - 寒武纪股价大幅攀升过程中获得社保基金连续三个季度加仓 [38] - 贵州茅台2025年上半年净利454.03亿元但股价持续下跌 反映消费赛道与科技赛道分化 [35] 资金面分析 - 国家队通过ETF入市 爱买沪深300等宽基指数ETF 9月17日中信证券30亿压单显示国家队控制市场节奏意图 [30][31] - 险资除宽基ETF外还买港股科技和互联网ETF、银行ETF等 [31] - 量化在局部板块行情占据话语权 百亿私募平均收益达24.99% 头部量化大赚特赚 今年赚钱效应80%被少数机构拿走 [39] 市场趋势研判 - 科技板块成为牛市主旋律 中美股市对比显示美股市值前20以科技消费医药为主 A股市值前20以银行保险石油为主 科技扶持力度必然加大 [35][36] - 大资金转向投资绩优蓝筹股和硬科技龙头 游资转型产业投资者或趋势投资 章盟主38亿重仓寒武纪半年狂赚30亿 [38][42] - 当前市场小资金玩家起步挑战更大 价值投资加复利滚动才是长久生存之道 [43][44]

研究报告系列概览 - 广发金融工程团队发布了两个主要系列的专题研究报告：CTA系列（共33篇）和衍生品系列（共34篇）[2][3] - CTA系列报告专注于股指期货的量化交易策略，涵盖趋势跟随、模式识别、遗传算法、深度学习等多种方法论，例如基于混沌理论的噪声趋势交易策略和基于大数据深度学习的日内交易策略[2] - 衍生品系列报告深度覆盖期权领域，内容从基础知识指南、套利策略、定价模型到波动率交易及应用研究，例如期权套利策略研究、BSM及其改进版期权定价模型、以及期权在公募基金中的应用[3] 研究团队构成 - 研究团队由联席首席分析师陈原文领导，其研究方向为全覆盖[4] - 团队核心成员包括资深分析师张超（研究方向：量化择时、CTA策略）、李豪（研究方向：资产配置与基金产品研究）、周飞鹏（研究方向：因子选股与资产配置）和张钰东（研究方向：量化策略）[4][5][6] - 团队近期新增资深分析师王小康，其研究方向为量化选股[7]

基金经理规模变动 - 2025年A股新增15位百亿级主动权益基金经理 [1] - 永赢基金张璐管理规模同比增长761%至154.13亿元 [1] - 汇添富基金张掖以167.64亿元规模位列新增基金经理榜首 [1] 头部基金经理持仓特征 - 新晋百亿基金经理普遍重仓科技赛道 [1] - 张璐重点配置机器人领域 [1] - 张韡专注创新药板块 [1] - 陈韫中主要投资出海企业 [1] 市场资金行为分析 - 机构资金活跃度可通过量化数据监测 [5] - 银行股自2022年起获机构持续布局 [5] - 2023年10月后机构资金从特定板块撤离 [8] - 白酒板块经历从"yyds"到"狗都不买"的极端情绪转换 [5] 投资策略有效性 - 传统技术指标有效性不超过抛硬币概率 [2] - 交易行为比估值、业绩更能反映真实市场动向 [5][8] - 量化工具可帮助识别机构资金动向 [8] 行业配置风险 - 科技赛道面临集体看好后的潜在风险 [9] - 基金经理规模暴增可能预示布局完成 [9] - 信息不对称始终存在于市场 [8]

"进击"的量化私募 ◎记者 马嘉悦 "现在渠道基本卖的都是量化产品。"沪上一位私募市场人士对上海证券报记者的感慨，道出了今年以来 量化私募发行的"火热程度"。 该人士称，量化私募基金尤其是多头策略，今年以来赚钱效应显现，头部机构旗下产品绝对收益大多在 40%以上。在此背景下，量化多头策略产品吸睛又吸金。即便近期市场有所调整，资金仍积极认购量化 多头策略产品。 私募排排网最新数据显示，截至8月底，有业绩记录的1303只量化多头策略私募产品今年以来平均收益 为31.84%，而主观多头策略私募基金同期平均收益为25.62%。与此同时，今年前8个月，量化私募新备 案产品3584只，同比增长100.34%，占证券类私募新备案产品数量的45.33%。其中，量化多头策略私募 基金最受青睐，备案数量达1666只，占比接近50%。 量化交易，正在以超出预期的速度扩张。 上海证券报记者近日采访获悉，量化多头策略产品近期在发行市场依旧"畅销"，渠道人士估计，量化管 理人今年以来平均新募集规模超10亿元。与此同时，多家量化私募创始人均表示，当前量化交易占全市 场成交量的比例已超20%。 显而易见，如今的量化私募，已成为资本市场的重要 ...

核心观点 - 报告开发了一套量化算法用于识别上证指数的趋势与震荡状态，并基于机器学习模型预测市场状态，构建动态仓位管理策略，在2020-2025年回测期内决策树模型驱动的策略实现77.20%总回报和1.12夏普比率，显著优于基准的14.68%总回报和0.30夏普比率 [2][46][70][74] 市场状态划分方法 - 市场状态分为趋势和震荡两种，趋势状态下适用动量策略（追涨杀跌），震荡状态下适用均值回归策略（低买高卖），正确识别状态对择时和选股至关重要 [6] - 采用两阶段算法划分历史状态：第一阶段使用Zig-Zag算法（转折阈值10%、最小年化收益20%、持续时间63天）初步识别趋势波段，第二阶段通过断点修正（Binseg算法）将趋势衰竭段重新标记为震荡，提升标签准确性 [8][9][10] - 算法应用于2015年以来上证指数数据，有效复现市场参与者认知，例如2018年熊市被准确识别为趋势状态 [11][12] 回测与数据设置 - 回测区间为2020年1月2日至2025年8月29日（共1373天），训练集占前70%（961天），测试集占后30%（412天），因2020年后市场切换频繁、波动减弱，需针对性建模 [13] 特征变量构建 - 从价格、成交量、波动率维度构建6个特征变量，均通过训练集参数优化： - **价格维度**：Feature_MA_1030（MA10持续40天高于/低于MA30，准确度58.58%）、Feature_MA_0510（MA5持续20天高于/低于MA10，准确度53.80%）、Feature_price_120（120天价格斜率绝对值超过去一年80%分位数时标记震荡，准确度60.25%） [16][17][18][19] - **成交量维度**：Feature_Volume（昨日成交量超过去一年70%分位数时标记震荡，准确度63.48%） [20] - **波动率维度**：Feature_Volatility_past（过去20天布林带宽度均值超过去一年80%分位数时标记震荡，准确度55.78%）、Feature_Squeeze_Breakout（布林带宽度小于过去一年中位数且30天内突破尝试＞1次时标记趋势，准确度57.54%） [21][22][23][24][25] - 单个特征在测试集准确度均提升，其中Feature_Volume达75.24% [26][27] 模型训练与评估 - 等权模型（六特征简单平均）测试集准确度82.04%，20日平滑后提升至88.59% [27][30] - 逻辑回归模型赋予特征权重：Feature_MA_1030（1.70）、Feature_price_120（1.46）、Feature_MA_0510（1.26）为核心变量，测试集准确度83.25%，平滑后83.50% [31][32][33][38] - 决策树模型通过变量交互判断状态：优先检查成交量异常→高波动状态→均线排列→长期斜率，测试集准确度80.10%，平滑后83.98% [39][41][42][44] - 所有平滑后模型测试集准确度均超80%，等权模型最高（88.59%），逻辑回归模型泛化能力最强 [44][45] 策略验证与表现 - 策略框架：基础仓位50%，每周三调仓，趋势状态下收益＞0时每涨1%加仓0.1、收益＜0时每跌1%减仓0.1，震荡状态下执行反向操作，仓位限制在0-100% [47][49] - 人工标注信号策略在回测期内总收益61.62%，年化波动率9.35%，最大回撤-9.18%，夏普比率0.99，显著优于基准（总收益14.68%，夏普比率0.30） [48][50][56] - 等权信号策略总收益31.54%，但超额收益不稳定，2022-2024年多次跑输基准，最大回撤-30.72% [57][63] - 逻辑回归信号策略总收益40.62%，年化波动率9.34%，最大回撤-13.06%，夏普比率0.69，在2022年和2024年下跌中有效控险 [64][70] - 决策树信号策略表现最优：总收益77.20%，年化波动率9.88%，最大回撤-9.18%，夏普比率1.12，在2022年和2024年下跌时仓位降至零规避回撤 [70][74] 研究总结 - 决策树模型驱动的策略通过状态识别与动态仓位管理实现卓越风险收益比，其表现甚至优于使用"完美"标签的策略，表明信号与策略适配性至关重要 [74][75] - 未来研究方向可分离宏观状态战略信号与短期战术信号，结合后可能进一步提升策略表现 [75]

公司事件概述 - Two Sigma高级副总裁吴舰因涉嫌欺诈被美国司法部起诉，最高面临60年监禁 [1] - 涉事员工自2021年11月至2023年8月，利用公司系统漏洞篡改了14个量化投资模型的参数以伪造业绩 [3] - 该欺诈行为导致客户损失高达1.65亿美元 [3] - 公司在2019年已收到系统漏洞预警但迟迟未修复 [4] - 涉事员工在纽约价值660万美元的豪宅已被查封 [4] 行业风险与制度漏洞 - 量化交易行业存在算法被操纵、参数被篡改的风险，而监管往往滞后 [8] - 华尔街将高额年薪与个人绩效挂钩的激励机制可能制造诱惑与陷阱 [10] - Two Sigma作为行业巨头，在四年漏洞未修补的情况下放任风险，反映出公司治理失职和行业风险防控的失败 [9]

美联储降息与黄金市场反应 - 美联储宣布降息25个基点，将联邦基金利率目标区间下调至4%—4.25% [3] - 降息后国际金价从3700美元/盎司上方跌至3650美元/盎司附近，24小时内下跌50美元 [1][3] - 国内沪金主力合约从843.42元/克的高位回撤至824.1元/克 [3] A股市场行情特征 - 2025年A股出现“慢牛快调”行情，90天内上涨700点 [1][3] - 历史行情对比：2024年“9.24”行情10天暴涨1000点，2022年3月行情72天涨800点 [6] - 行情中易出现跳空低开与快速反弹，例如伊以冲突升级导致上证指数跳空低开，但不到24小时局势缓和后出现三连阳突破3400点 [4] 市场行为与心理分析 - 出现“利好兑现即利空”现象，市场提前反应预期导致政策落地后反向波动 [3] - 散户交易行为特征包括在震荡中提前下车、大涨后追高接盘，以及分不清“震仓”和“做头” [4] - 典型行为金融学案例包括预期兑现效应、羊群行为和处置效应 [5] 量化分析与机构行为识别 - 通过量化数据系统识别交易行为，红黄蓝绿四色柱体代表不同交易行为，橙色柱体反映机构活跃度 [12] - 机构震仓信号表现为蓝色回补与橙色机构库存持续活跃同时出现 [8][12] - 同一只股票的前三次反弹由散户补仓主导无机构参与，第四次反弹则出现机构震仓洗盘 [7][8] 黄金市场长期驱动因素 - 央行持续购金年购1089.4吨创纪录 [12] - 去美元化趋势加速，黄金储备首次超过美债 [12] - 工业需求增长，白银光伏应用激增 [12] 投资策略与认知框架 - 核心原则包括不相信简单因果、警惕一致性预期、依赖量化数据 [12] - 建议建立数据思维记录分析每笔交易，识别机构资金行为模式，保持逆向思考 [14] - 金融市场最危险的时候是所有人都觉得“这次不一样”的时候 [3]

股价极端波动 - 药捷安康-B单日股价振幅接近124% 从早盘暴涨近60%至679.5港元历史高点 转为午后暴跌58%至收盘192港元 全天跌幅达53.73% [1][3][6] - 开盘价477.2港元较前日收盘价415港元跳空高开15% 显示隔夜积累强烈做多情绪 [3] - 成交额达45.43亿港元但换手率仅4.13% 反映市场深度极浅特征 [6] 量化交易特征 - 低换手率高波动组合揭示量化交易典型特征 恐慌性抛售和承接仅发生在极少数股份上 大部分股份处于锁仓状态 [6] - 买盘十档占比90.91%对卖盘十档9.09%的极端比例 表明买盘全部挂在远离市价低位缺乏主动承接 [6] - 收盘前出现连续多笔500股微小交易在187.7港元成交 体现程序化交易测试流动性或控制收盘价行为 [7] 资金博弈机制 - 量化操作分四个阶段：流动性吸引与逼空布局→流动性抽离与闪崩触发→多杀多与螺旋式下跌→低位换手与仓位调整 [9][10] - 沪港通席位净买入49.75万股而深港通席位净卖出80.15万股 显示内地资金价值判断出现巨大分歧 [10][11] - 摩根士丹利(-25.80万股) J.P.摩根(-4.15万股) 荷兰银行(-9.05万股)等国际投行一致卖出 代表海外机构及量化资金高位兑现利润 [10][11] 市场机制失效 - 123.98%振幅表明市场价格发现机制在短时间内完全失效 在成熟资本市场极为罕见 [6] - 公司公告确认不知悉股价及成交量异常变动原因 强调无未披露重大信息 [3] - 生物科技股高估值低流动性特征被量化资金利用 通过算法推高股价吸引趋势交易者 [9]