报告摘要

战略性＋战术性的资产配置框架下的思考配置模型重视资产价格之间的相对强弱，核心目的不再是预测资产价格的方向，而是把握不同经济状况下，资产价格的相对强弱，战略配置相对强势的资产，该策略关注3-6个月的中期配置，核心目标是控制组合波动率和最大回撤；配置模型层面，我们开发了兼顾经济逻辑和数量逻辑的模型，覆盖了投资时钟、美元时钟和库存周期等，从配置策略的角度，进行资产配置。择时模型相对灵活，从战术层面调整组合内各类资产的权重，决定基础资产的超配与低配。最后战略性配置与战术性择时模型，通过模型进行融合。我们深知组合优化模块中资产配置方法的更新很难真正提升策略的收益风险比。

低相关性因子体

摘要

一个人的气质里 藏着他走过的路和读过的书！

4月23日，是世界读书日。

今天，让我们通过梅译丽的喵主理人整理的大佬书单，来看看他们都推荐了哪些值得一读的好书！

正文

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注：推荐书籍转自公众号 量化投资与机器学习

摘要

市值效应的事实与流言在早期的金融研究中，“市值效应”这一开创性发现一方面对标准资产定价模型的权威性构成了一定的挑战，另一方面也引发了学术界对有效市场假说的长期争执。在长达几十年的时间里，人们坚定不移地将“小盘股的平均收益率要高于大盘股”这一理念作为事实。然而我们看到，即使“市值效应”在学术和实际应用中都拥有着深长的发展和坚实的群众基础，各界人士对于其疑虑和争论却从未停止。本文检视了多项关于“市值效应”的观点，并旨在用简单的检验手段和公开数据来澄清围绕在这些观点周围的误解。

时变的基金经理管理能力本文提出一种新的选股和择时能力度量方法，为基金经理能力的研究提供了有力支持。如果一位

摘要

买方分析师的能力与角色研究本文通过对14家基金公司的基金产品进行分析，来评估买方分析师在共同基金投资中的角色与能力。买方分析师通过实现正的风险调整后收益，以及卓越的风险管理来展现投资能力。对同一家基金公司的产品而言，分析师的能力对基金收益的影响为正。尽管有些基金经理从买方分析师的能力中获利，但是这些分析师的研究依然没有获得充分利用。主要原因在于基金经理会选择性采纳分析师的建议，从而使得能力利用不足。

关于公式化价值投资方法的事实‚价值投资‛越来越多地被量化投资策略所采用，此类策略将常用的基本指标(如账面价值、收益)与市场价格的比率加以利用，但较少对标的证券的内在价值做更为综合深

摘要

多维回撤率控制策略原理

先前的外发报告《基于回撤率控制的仓位管理及择时策略》中阐述了单一维度的回撤调整引理（Drawdrown Modulation Lemma）的原理，并应用于沪深 300等指数证实其有效性。该引理可扩展到多维证券的组合当中去，然而涉及多维优化问题求解最佳γ时继续使用蒙特卡洛模拟求解是不现实的。因此，我们根据单一维度的结论，直接制定γ的选取方法，省略蒙特卡洛模拟求解步骤。

多维回撤率控制

日频策略选取经国信证实金工组证实有效的 ROE、CanSlim、GARP、多因子模型按照多维回撤控制策略进行组合，生成日频的持仓金额比例指导信息。结果

摘要

大类资产配置的核心是获取资产的Beta收益，而资产的beta收益，不仅来源于主动承担的市场系统性风险，还来源于主动承担的某类风格暴露带来的收益，如规模因子、价值因子、动量因子等，这即为的投资思路。

本报告借鉴多因子综合打分方法，重要研究价值与成长的风格轮动。 从内在逻辑看，价值与成长的风格轮动，首先可能源自于投资者情绪与风险偏好的变化。因为成长股的弹性大、风险高，成长股成为主导风格往往是投资者做多情绪高涨、风险偏好提升所致，而投资者情绪的变化又可以通过市场环境的差异得以体现，如市场涨跌幅、波动率、换手率等；其次，价值成长的风格轮动也可能源自于价值股与成长股自身业绩及估值的差异，

摘要

为了更细致的研究公司收入情况，本文对主营构成进行了相应分析。步骤如下：

1. 基础数据的选取：万德主营构成（按行业）。该数据来自上市公司定期报告(年报、中报)附录中公布的主营构成数据，包括项目名称以及项目收入。
2. 自然语言处理：因不同公司之间或者不同时期对同一项目的描述可能不一致，我们用jieba第三方库对项目名称进行关键词提取、相似度分析等，并最终将项目重新归类。
3. 测算主营构成相关因子效果：主营收入分组增长率、主营集中度因子和主营相似度调整等。

相应结论如下：

1. 主营收入增长率（第一名）的分层能力最强，增加其他名次的主营类别反而令分层效果

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报告结论

港股市值分布更极端，成交不及A股活跃

港股市值分布较A股而言更极端，大量‘壳股’的存在使得港股总市值小于10亿港币的公司数量约占38%（A股最小市值超过10亿人民币），但是超千亿市值的港股也占4.9%（A股为2.3%）；港股成交活跃性较差，2010年以来恒生综指的换手率平均仅为上证综指的37%，深成指数的19%；2010年以来，港股市场平均月总成交额也仅为A股的13.6%；

市值因子在港股中不显著

港股市值效应不显著，市值因子单调性也很差；最小20%流通市值分组内股票有超额收益，但是胜率不高，回撤较大，超额收益来自于部分极端值（主要来自07年上半年和15年

核心观点

1、仓位配置在绝对收益策略中具有重要意义。通常考虑股票配置价值的基本面思路是分别从流动性、业绩、估值三个因素出发。我们分别选择单季度EPS同比变化、历史PE估值、M1同比与M2同比增速差为代理变量，测试其在价格震荡期内仓位配置方面的效果。经过测算，当价格指标提示为震荡期内，使用代理变量法进行仓位管理，累计收益为负，其结果不如单纯使用价格指标进行仓位配置效果好。

2、择时模型的目的是在给定的股票中，选择一个相对较好的切入点，当买入股票后若出现下跌，则亏损一定额度后进行止损，当有一定的浮盈后，保住利润。传统的择时模型采用技术分析的方法，我们暂且使用长短期均线、唐奇安通道来作为趋

金融工程：磨底阶段，下行有限

行业表现强度前五：农林牧渔,食品饮料,电子,综合,化工。强度后五：银行,通信,传媒,休闲服务,计算机。

指数估值↑：中小板指、上证50、沪深300

行业估值相对PE较低：商贸、建筑材料、地产、建筑装饰、采掘。相对PE较高：计算机、有色、国防军工、通信、食品饮料。

新高比例→：创近60日新高个股数占比与此前相同，为2.4%。新低比例→：创近60日新低个股数占比与此前相同，为1.1%。均线结构↓：多头排列减空头排列由此前的-14.8%降至上周的-22.7%。基金仓位↑：普通股票整体仓位由此前的91.1%升至上周的91.7%。

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摘要

外资开放大背景下，北向配臵资金长期稳定流入且日内成交活跃，日频资金流中枢不断抬升，波动率加速放大：目前北上资金持股市值占A股流通市值约3%，日成交占A股总成交比例11%左右，资金成交十分活跃；17年以来每日资金流入均值11.76亿元，且均值和波动率中枢不断抬升。

择时方面：北向资金流是有效的择时风向标

其中阈值法对后市有一定的提示效果，但对阈值的选择较敏感。根据统计结果来看，日频(流入金额45亿、流出金额-37亿)、周频（流入金额210亿，流出-103亿）对后市提示效果显著，但随着资金流波动率的放大固定阈值法弊端显现；于是我们构建择时指标，使用固定起点的推进分析动态调

摘要

市场回顾（2020年3月23日—2020年3月27日）

行业表现强度前五：医药生物,食品饮料,银行,房地产,纺织服装。强度后五：国防军工,电子,休闲服务,计算机,电气设备。

新高比例↓：创近60日新高个股数占比由上周的2.5%降至本周的2.4%。

新低比例↓：创近60日新低个股数占比由上周的1.7%降至本周的1.1%。

均线结构↓：多头排列减空头排列由上周的-14.1%降至本周的-14.8%。

基金仓位↓：普通股票整体仓位由上周的91.6%降至本周的91.1%。

正文

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摘要

观点综述：本周虽然市场整体上涨，但根据历史统计A股存在“Sell in May”的日历效应，根据统计国防军工在5-9月的历史表现最好。5月份可能有调整，但整体还是维持“多看少动”的判断，建议维持原有的配臵。如遇调整，仓位重的人不要轻易减仓，轻仓的人可以加仓。

A股资金跟踪：产业资金：本周全市场解禁规模为255.0亿元，其中沪市为171亿，深市为0亿，中小板41亿，创业板42亿。预计未来一周解禁规模为745亿元，较上周增加490亿元。未来四周解禁规模为1760亿元，较上周减少24亿元。杠杆资金：05-07日，两融余额10624.68亿元。沪深港通：北向资金流入28

摘要

为什么我们说暴跌是加仓的机会？根据对13个主要指数的暴跌规律统计，无论是牛市和熊市，未来都有较大的上升空间和较小的下跌空间。所以，暴跌正是加仓的时机。科技股行情还能从持续多久？

科技周期走到了哪里：现在尚处于硬件向软件内容的过渡期，这轮科技周期才刚刚开始。是否有接力资金：仍有在审批的多只科技类ETF。公募持仓占比是什么水平：除了电子行业的基金持仓占比明显处于历史高位外，其余行业目前仍在合理水平。

科技板块估值贵吗：科技细分行业的估值分化极大，预计创业板整体估值有很大的上升空间。市场情绪到达沸点了吗：创业板的交易热情仍可持续。应该如何参与科技股行情？有哪些方式可以参与投资？：推

摘要

行业表现强度前五：电子、家用电器、食品饮料、商业贸易、国防军工

强度后五：建筑材料、农林牧渔、休闲服务、汽车、钢铁

指数估值↓：上证综指、中小板指、创业板指、上证50、沪深300

行业估值相对PE较低：农林牧渔、地产、建筑装饰、建筑材料和采掘。

相对PE较高：计算机、通信、休闲服务、有色金属、汽车。

新高比例↓：创近60日新高个股数占比从上周的3.7%降至3.3%。

新低比例↑：创近60日新低个股数占比从上周的2.6%升至3.8%。

均线结构↓：多头排列减空头排列从上周的6.8%降至-23.0%。

基金仓位↓：普通股票整体仓位从上周的87.3%降至85.2%

中

投资要点

西学东渐，是指从明朝末年到近代，西方学术思想向中国传播的历史过程。西学东渐不仅推动了中国在科学技术和思想文化方面的发展，也有力地促进了社会与政治的大变革。在今天，西学东渐仍有其重要的现实意义。作为A股市场上以量化投资为研究方向的卖方金融工程团队，在平日的工作中，常常深感海外相关领域的研究水平之高、内容之新。而这也促使我们通过大量的材料阅读，去粗取精，将认为最有价值的海外文献呈现在您的面前

股票市场的收益预测是投资者非常关注但是一直没有得到完美解决的问题。本文将股票市场的收益率分解为三个部分：股息率、利润增长率和市盈率增长率，作者利用其不同的时间序列特征并通过分项加总（SOP）的方

2021年10月21日-22日，中金公司研究部携手股票业务部在青岛成功举办2021年度金融工程论坛。本次论坛邀请了业内二十余位专家，共话碳中和与ESG投资、基金投资、量化投资和指数投资中的机遇与挑战。

论坛一：碳中和与ESG投资

10月21日上午，碳中和与ESG投资主题论坛揭开序幕。中金公司首席经济学家、研究部负责人、中金研究院执行院长彭文生博士发表致辞并分享了中金研究院对于碳中和的最新观点。中金公司研究部首席策略师、董事总经理王汉锋博士发表了“变迁中的中国股市生态与量化投资”的主题演讲。 随后，MSCI ESG研究部门亚太团队负责人王晓书女士分享了她对于全球ESG投资和低碳投资趋势

摘要

行业表现强度前五：建筑材料、农林牧渔、公用事业、轻工制造、家电

强度后五：通信、计算机、商业贸易、电子、非银金融

指数估值↓：上证指数、深证成指、中小板指、创业板指

行业估值相对PE较低：农林牧渔、地产、建筑装饰、建筑材料和采掘

相对PE较高：计算机、通信、休闲服务、有色、食品饮

新高比例↓：创近60日新高个股数占比从上周的33.1%降至3.0%。

新低比例↑：创近60日新低个股数占比从上周的0.8%升至1.9%。

均线结构↓：多头排列减空头排列个股数占比从上周52.1%降至6.4%。

基金仓位↑：普通股票整体仓位从上周的54.2%升至72.7%。

中期0模：型

摘要

择时：顺势而为，把握右侧确定性机会

因子选股：半年度复盘与展望

一月以来，市场延续去年四季度缓慢上涨格局；春节后，市场受疫情影响出现月度周期调整；三月末开始，市场情绪逐步修复，重新进入上涨区间。

从宽基指数年初至今收益率来看，创业板指领涨，年初至今收益率54.52%；上证50相对表现欠佳，年初至今收益率9.42%。

从中信一级行业指数年初至今收益率来看，消费者服务、医药拔得头筹。收益表现靠前的行业有：消费者服务、医药、食品饮料、电子、计算机；石油石化、银行、煤炭钢铁、建筑、交通运输收益表现殿后。

正文

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摘要

策略可行性

银行做为顺周期性行业，其业绩受宏观因素和货币政策的影响较大。同时因银行以信贷业务为主，从总量研究角度，影响银行利息净收入的资金规模、净息差因素均可以找到相关性较高的宏观经济数据。这就为银行行业择时提供了行业层面的逻辑支持。

总量研究方法

银行做为顺周期行业，其财务数据的周期性与宏观经济的周期性相关性较大。银行单季度净利润同比增速与PMI数据的相关系数达到54.82%，且历史上银行具有绝对超额收益的阶段均对应着宏观经济走强。利息净收入的影响因素包括银行的资产规模数据、净息差数据情况。就管理规模情况来看，银行的资产规模数据可直接使用金融机构人民币资金

摘要

行业表现强度前五：食品饮料、通信、计算机、家用电器、电子

强度后五：非银金融、交通运输、银行、房地产、休闲服务

指数估值↑：上证综指、中小板指、创业板指、上证50、沪深300

行业估值相对PE较低：农林牧渔、地产、建筑装饰、建筑材料和采掘

相对PE较高：计算机、通信、休闲服务、有色金属、汽车。

新高比例↑：创近60日新高个股数占比从上周的2.1%升至3.7%

新低比例↓：创近60日新低个股数占比从上周的4.4%降至2.6%

均线结构↑：多头排列减空头排列从上周的-14.3%升至6.8%

基金仓位↓：普通股票整体仓位从上周的88.0%降至87.3%

正文

摘要

行业表现强度前五：电子、银行、休闲服务、非银金融、电气设备

强度后五：建筑装饰、纺服、农林牧渔、医药生物、轻工制造

指数估值↑：上证综指、中小板指、创业板指、上证50、沪深300

行业估值相对PE较低：商贸、建材、地产、建筑装饰、采掘

相对PE较高：计算机、有色、国防军工、通信、食品饮料

新高比例↓：创近60日新高个股数占比从此前3.0%降至上周的2.1%

新低比例↓：创近60日新低个股数占比从此前7.2%降至上周的4.4%

均线结构↑：多头排列减空头排列由此前的-27.0%升至上周的-14.3%

基金仓位↓：普通股票整体仓位由此前的91.2%降至上周的88.0%

摘要

在技术分析中，扩散指标（Diffusion Indicator）是一种摆荡指标，它通常是由构成大盘指数的一揽子股票构建而成。该指标是用来衡量大盘指数中处于正向趋势的构成部分所占百分比。

扩散指标属于广度指标，广度（Br eadth）指标是衡量股票参与某一市场走势的程度。换言之，它衡量了市场趋势的普及程度。一般来说，与大盘走势方向相同的股票家数愈多，趋势反转的可能性就愈高。

我们以沪深300指数和其成分股为例，介绍了扩散指标的构建和回测方法。常见的扩散指标的有均线扩散指标和ROC扩散指标，根据加权方式的不同，可以分为等权和流通市值加权。

平滑方法可以分为简单均线平滑和EWMA

分析师研报也是行业发展风向标，小Q援引惠博平台及“量化投资与机器学习”回顾2021年1月1日~2021年7月29日热门金融研报，总结量化行业发展趋势，做出如下5个方向猜想：

由于基础因子广为人知，在此基础上进行因子挖掘的收益提升空间相对有限。而且日频数据由于本身的数据量和信息量有限，过度