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芯片行业状态监测与量化投资模型专题报告.pdf
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- 2024/02/21
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- 国泰君安证券
芯片行业状态监测与量化投资模型专题报告。投资者常使用周期型研究框架对芯片行业业绩进行研判,例如供需周期、创新周期和国产替代周期等。这本质是对纷繁复杂的行业变量的简化表达,使投资研究更具框架感。本文主要从供需周期入手,寻找对芯片行业有指示作用的变量。投资实战本质上是对多变量状态的综合判断,本文基于量化模型对各变量进行状态划分,探究不同状态下市场预期的变动规律。不同指标的有效性与定价方向存在差异。供给端:产能下滑带来超额收益,产能利用率受需求驱动,中韩的半导体设备指标较为有效。需求端:除国产替代逻辑强势期外,宏观经济对芯片指数影响较大;中国仍与全球需求周期密切相关,销售额仍有指示作用;下游行业难以...
标签: 芯片 量化投资 -
港股ROE量化投资策略:ROE策略发布以来的首份实战成绩单.pdf
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- 2024/01/15
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- 国信证券
港股ROE量化投资策略:ROE策略发布以来的首份实战成绩单。2023年下半年是我们发布“港股ROE选股策略”以来的第一个实战调仓周期。这段时间,我们的ROE选股策略(首页统一为恒生综指口径)的基准下跌10.7%,构成防御性市场。在这个环境下,我们的最优进攻策略收益率为-12%,跑输基准,年化alpha0.9%;最优全市场策略收益率为-7.2%,跑赢基准,年化alpha5.1%;最优防御策略收益率为-8.1%,跑赢基准,年化alpha4.5%。这个结果符合我们对三种策略的不同定位。最优进攻策略:背后隐藏了绝对收益获取能力最优进攻策略在2023年下半年配置了34只个股,其中...
标签: ROE 量化投资 港股 投资策略 -
光大创业板量化优选投资价值分析:当量化投资遇上创业板.pdf
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- 2023/12/21
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- 兴业证券
光大创业板量化优选投资价值分析:当量化投资遇上创业板。mary光大创业板量化优选#A(基金代码:003069.OF)成立于2018年2月,是光大保德信基金旗下的一只量化股票型基金。投资策略:精选有效因子,动态优选个股。基金使用量化模型优选出基本面优秀、成长性好、主题投资或行业轮动特点的个股。业绩表现:该基金可以视为创业板指的指数增强产品,基金超额收益显著。自2021年以来,基金相对于创业板指的超额收益达10.6%,年化超额收益率达3.5%。同时,基金紧密跟踪指数,跟踪误差较低,2021年以来年化跟踪误差为6.1%。配置偏好:基金高仓位运作,超配汽车和机械,个股层面重仓宁德时代、汇川技术、迈瑞医...
标签: 创业板 量化投资 -
港股ROE量化投资策略(三):从个股案例中寻找进攻策略的底层逻辑.pdf
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- 2023/11/03
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- 国信证券
港股ROE量化投资策略(三):从个股案例中寻找进攻策略的底层逻辑。在《港股ROE量化投资策略(一)-七重标准构建港股量化配置和选股策略》中,我们推出了一套量化选股模型框架,它既可以帮助量化投资者构建主动量化策略,也可以辅助主观投资者进行批量选股,这个研究止步于对现象的揭示。但我们不满足于此,尝试通过进一步的研究揭示量化模型现象后的原理,以便于主观投资者更好地将这套策略与自身的投研框架进行有机结合。在我们的《港股ROE量化投资策略(二)-ROE量化策略的基本面原理初探》中,我们总结出优秀的进攻、防御、全市场策略的典型特征。其中,策略“-3/4/-5”(详细含义见正文)向我...
标签: 量化投资 港股 ROE -
港股ROE量化投资策略(二):ROE量化策略的基本面原理初探.pdf
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- 2023/10/19
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- 国信证券
港股ROE量化投资策略(二):ROE量化策略的基本面原理初探。在2023年8月29日的报告《港股ROE量化投资策略(一)-七重标准构建港股量化配置和选股策略》中,我们从五个角度来评判和认识一家企业的ROE,它们是:1)ROE的绝对水平;2)ROE的可持续性;3)ROE的稳定性;4)ROE与估值的关系;5)周期性行业与ROE的关系。根据这五个视角,我们建立了七条量化选股标准,并将它们组合成近2200个量化投资策略,筛选历史回测结果良好的选股/配置策略:1)如果完全不进行大势研判,不进一步选股,我们的全市场环境配置策略能在2001年至今让净值达到最初的17倍(基准为5倍);2)如果投资者有效进行大...
标签: ROE 投资策略 港股 量化投资 量化策略 -
煤炭行业的核心驱动因素与量化投资方法.pdf
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- 2023/09/05
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- 国泰君安证券
煤炭行业的核心驱动因素与量化投资方法。煤价是煤炭行业的业绩锚。煤炭指数成分股的主营业务为煤炭开采,其业绩取决于煤价。煤炭指数超额收益与未来一两个月的煤价变动相关性为30%左右。从行业各方面选取指标,通过低参数滤波等方法对其定价规律进行探讨,结论为:需求端的下游产量指标对煤价预期的影响减弱,但高频的港口吞吐量指标的定价能力仍强。产量指标的定价方向并不稳定,需要结合需求指标使用。判断库存高低比库存上下关键,判断所处库存周期位置又比库存高低更关键。运价和国内煤价的高低比上下更重要,其反映供需的紧张程度,在供需紧张的环境下,人们更容易抬高对煤价的预期。进口上行总是引起市场对于进口挤占国内供给的担忧,并...
标签: 煤炭 量化投资 投资 -
港股ROE量化投资策略(一):七重标准构建港股量化配置和选股策略.pdf
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- 2023/08/30
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- 国信证券
港股ROE量化投资策略(一):七重标准构建港股量化配置和选股策略。沃伦·巴菲特说:最看重的指标是ROE。从这个原点出发,我们制定了五重视角来评估企业的ROE:1)ROE的绝对水平;2)ROE的可持续性;3)ROE的稳定性;4)ROE与估值的关系;5)周期性行业与ROE的关系。依据这五重视角,我们建立了七条量化选股标准。通常,投资者在进行投资决策时广泛应用到了ROE的绝对水平、稳定性、估值水平等变量。而我们主要的特色是引入了“ROE可持续性”的概念。依据g=ROE*(1-b),我们主张“ROE是企业长期扩张与派息的动力源”。我们据此设...
标签: 投资策略 量化投资 港股 ROE -
金融工程研究报告:量化投资算法前瞻,强化学习.pdf
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- 2023/07/07
- 201
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- 浙商证券
金融工程研究报告:量化投资算法前瞻,强化学习。强化学习算法充分模拟了交易决策者与市场的交互关系,从策略管理、因子组合到交易执行,在量化投资的各个维度都提供了有效的模型和优化方法。利用强化学习框架,本文构建了基于宽基指数日频价量模型的择时策略,迁移至行业指数依然有效。强化学习算法为策略优化提供了新思路。智能算法发展向金融领域渗透是趋势所向,市场对强化学习关注程度提升数据与算法快速发展,算力成本逐渐降低,通用人工智能发展向垂直领域渗透是趋势所向,强化学习在其他细分领域的里程碑式成绩加速其在金融领域落地。基于马尔可夫决策过程,强化学习任务能充分模拟金融市场强化学习算法的核心,是在马尔可夫决策过程的基...
标签: 金融工程 金融 量化投资 -
量化投资策略:华泰大类资产配置策略体系介绍.pdf
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- 2023/04/19
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- 华泰证券
量化投资策略:华泰大类资产配置策略体系介绍。大类资产配置是获取长期投资回报的重要手段之一,近年来,随着银行理财产品的净值化转型,资产配置策略迎来发展机遇。华泰大类资产配置策略体系以Beta策略为主,Alpha策略、避险策略能够提供与Beta策略有一定差异的收益来源。Beta策略包括金融周期、宏观因子、趋势配置三个系列,Alpha策略包括期限结构、商品曲线、商品动量、利率动量等策略,避险策略是在市场突发风险事件时能够提供避险收益的策略,可以对传统策略池形成有利的补充。将Beta、Alpha、避险策略融合起来,能够分散投资组合整体的收益与风险来源,提升组合业绩表现。Beta策略—&md...
标签: 量化投资 资产配置 投资策略 -
Transformer架构下的量价选股策略:ChatGPT核心算法应用于量化投资.pdf
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- 2023/04/07
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- 广发证券
Transformer架构下的量价选股策略:ChatGPT核心算法应用于量化投资。ChatGPT的广泛应用:ChatGPT是基于GPT模型的大型对话式语言模型,具有高质量文本生成、代码编写等多项功能。随着ChatGPT被广泛关注,GPT模型逐渐成为人工智能领域的研究热点,并开始应用于其他领域。本篇报告将其核心算法Transformer应用于量化投资策略。自注意力机制:自注意力机制是NLP的一种数据处理方法,能够有效捕捉输入序列各位置之间的关系。自注意力机制通过计算query向量与key向量的相关性来加权平均value矩阵,得到输出结果;而多头注意力机制则利用并行计算和拆分矩阵为多个头的方式,在...
标签: 量化投资 选股 算法应用 投资 -
量化投资在期货中应用.pptx
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- 2023/03/13
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- 其他
量化投资在期货中应用。01什么是量化投资;02量化策略介绍;03保本产品。自动化交易就是技术分析投资方式的自动化,将技术分析投资方式固化成计算及可以理解的模型、技术指标。本课件是针对金融行业所编写的,旨在为金融行业提供关于量化投资在期货中应用方向更为专业的指导和建议。
标签: 投资 期货 量化投资 -
量化投资专题报告:基于神经网络模型的利率择时.pdf
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- 2023/03/13
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- 东方证券
量化投资专题报告:基于神经网络模型的利率择时。近年来,以神经网络、决策树等非线性的机器学习模型在量化投资领域得到了广泛的应用。基于机器学习模型良好的拟合和特征提取能力,我们引入神经网络的相关模型,基于日频的量价因子(特征)进行训练,从而对未来N日的利率涨跌和国债期货涨跌进行预测。本文的因子库基于成交量、价格动量、价格波动、期限利差水平、期限利差动量、税收利差水平、税收利差动量、期现价差、资金面水平、资金面波动10个大类的日频指标产生,共计779个时序因子。本文参考Baoetal.(2017)的思路,设计了一个两阶段预测模型(SE-GRU模型),第一阶段是使用稀疏编码器(SparseEncode...
标签: 量化投资 网络 神经网络 -
基于系统化量化投资视角下的价值成长轮动分析.pdf
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- 2023/02/03
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- 华鑫证券
基于系统化量化投资视角下的价值成长轮动分析。2022全年成长价值互有轮动,四大维度10指标打造风格轮动风向标2022年4月,我们发布了报告《多维度看当下的价值成长切换:有轮动,无躺赢》,提出:短期价值占优但成长具备反弹机会,全年保持轮动而非单一主线风格,较好得到了市场的印证。本篇报告中,我们继续扩展“系统化量化”的投资框架,分别从国内宏观、海外流动性、资金流、技术面精选10个有效刻画成长价值轮动的预测指标,采用扩散方法构造风格轮动模型,2013年至今,年化收益+18.30%,相对等权超额+9.21%,年化换手2.5倍,超额夏普接近0.9,预测较为精准且稳健。2月最新一期...
标签: 量化投资 -
2023年度量化投资策略:反弹继续,关注成长风格.pdf
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- 2022/11/23
- 155
- 2
- 广发证券
2023年度量化投资策略:反弹继续,关注成长风格。择时展望:1.从信用通胀的宏观角度,估值、风险溢价、情绪、超跌、技术面等微观视角观察,2023年A股总体保持乐观态度。2.A股信用将处于上行周期,通胀在低位,有望迎来真正意义上的复苏期,叠加美债收益率在周期高点,边际改善可能性很大,自上而下结论A股较为乐观。3.估值与风险溢价在今年4月底均触及了2021年以来的历史底部区域,类似情况数年一见,PE分位数整体在10%~20%,大中小与创业板指全面处于PE分位数低位。4.情绪指标看,全市场均线强弱快速回升,脱离底部,沪深300指数的长期均线以上占比仍在低位,说明沪深300指数仍然在底部。5.超跌情况...
标签: 投资策略 量化投资 -
2023年量化投资策略:紧扣预期,做短谋长.pdf
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- 2022/11/04
- 245
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- 中信证券
2023年量化投资策略:紧扣预期,做短谋长。市场环境:低预期、低估值、低情绪。(1)指数整体走弱,行业轮动速度加快。2022年以来核心宽基指数整体走弱,中证500、中证1000、科创50等中小市值板块相对沪深300不再有独立行情,而体现为趋势一致、波动更高的特征。行业上,除煤炭行业外其余中信证券一级行业指数年内收益率均为负,且行业间的轮动速度明显加快,行业间趋势性降低。(2)基本面预期低位企稳。今年以来,核心宽基指数的预期成长性出现两次下修,市场同步出现两轮下行,而反弹行情则发生于预期成长性的企稳阶段。当前基本面预期已处于相对稳定状态。(3)核心宽基指数的估值均处于相对低位,长期配置性价比凸显...
标签: 投资策略 量化投资
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