【华泰金工林晓明团队】美股亮眼表现背后暗藏较大风险——观点周报20211010

（以下内容从华泰证券《【华泰金工林晓明团队】美股亮眼表现背后暗藏较大风险——观点周报20211010》研报附件原文摘录）
　　林晓明 S0570516010001 SFC No. BPY421 研究员 黄晓彬 S0570516070001 SFC No. BQW518 研究员 刘依苇 S0570521090002 研究员 韩皙 S0570520100006 研究员 王佳星 S0570119090074 联系人 报告发布时间：2021年10月10日 摘要 周期顶部经济增速放缓，美股同比增速见顶，历史规律指示美股风险增加 从中长期视角来看，当前美国股指原始序列顶部位置仍未明确出现，但其同比序列已经见顶回落，说明美股增速已经出现回落趋势。我们对2007-2008年与2018年基钦周期顶部拐点区间内，各类资产和经济景气指标的拐点出现顺序进行了梳理，发现在每个顶部过程中周期滤波和股指同比最早发出拐点信号，随后各国景气指标陆续触顶，股指触顶时间相对较晚。在股指中，我国部分股指触顶时间较早，发达国家股指相对较晚，而美国股指通常最后触顶。此次也是同样，各国股指、同比增速、周期滤波和景气指标多已出现触顶迹象，按照历史规律，当前阶段美股风险在逐渐增加。 近期美股VIX指数波动率异常降低，夏普比过高，或指示美股风险增加 近期美股VIX指数稳定在低位、夏普比高于其他股指，展现出较高的性价比，但也隐含着更大的风险。首先VIX指数点位及其波动率序列具有均值回归的特性。2000年以来历次标普500指数下跌前，VIX指数通常会有一段时间维持在较低水平，且指数波动性异常降低，这种过度乐观的市场共识和较高的风险偏好中往往暗含着较大的风险，我们以此规律构建的择时策略能够显著跑赢标普500。当前VIX点位及波动率均位于近两年来的低点，若其回归均值，则美股将面临较大风险。此外美股近两年夏普比显著高于其他股指，资源过度集中于优势资产，或难以温和调整迎来行情结束。 行业景气度跟踪：消费者服务、石油石化、钢铁、酒类、轻工景气度较高 根据2021年9月30日的最新建模结果，景气度打分排名前五的行业分别是：“消费者服务、石化、钢铁、酒类、轻工”。从景气度视角来看，我们对于九月份的市场配置有如下建议：周期行业景气度尚处于高位，暂未看到景气度拐头信号。目前周期行业仍处于下行空间，短期可以考虑规避，拥挤风险释放充分后可以关注。银行股业绩释放，关注银行的低估值高股息状态，在市场波动加剧时配置价值上升。消费行业景气度有一定修复，消费者服务和酒类行业景气度较高，纺织服装和轻工制造也处于高位。酒类行业近期景气度有回升，历史统计来看白酒行业高景气时配置价值高于平时，值得关注。 行业拥挤度跟踪：电新和电力股拥挤度较高 上周股市窄幅震荡，沪深两市日成交额下降至1万亿左右水平，周期和电力板块回调、消费和金融板块略有反弹。市场整体拥挤度不高，总计有五个行业近五个交易日出现了拥挤现象。具体到行业层面来说，电力及公用事业、电力设备及新能源行业换手率历史分位数大于90%，成交热度高于平均水平、存在拥挤风险。农林牧渔、消费者服务和传媒行业成分股分化较小，资金过于集中。 资金面择时：资金面指标综合得分-0.33，整体谨慎看空 在《A股择时之资金面指标测试》（2021-07-02）中，我们在产业资本和境外机构投资者、境内机构投资者、境内个人投资者等各资金类型中遴选和构建代表性指标，并采用统一的择时框架进行测试，筛选出9个有效的择时指标，并基于单指标测试结果构建多指标择时策略。根据2021年10月9日最新建模结果，融资融券交易金额、高管增持/减持、股票回购实施金额发出看多信号，陆股通买入/卖出、陆股通资金净流入、融资融券余额变化、高管总增持、股票私募基金管理规模变化、新发行证券投资信托产品发行规模发出看空信号，在[-1~1]区间中，加总信号得分为-0.33分，整体谨慎看空。 风险提示：模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动，导致拥挤交易。 正文 基钦周期顶部拐点经济指标增速放缓，美股同比增速见顶 当前周期模型最新结果显示，基钦周期正处于顶部拐点，部分经济指标增速已经开始呈现降低趋势，部分风险资产价格开始步入周期下行阶段，同时绝大部分风险资产价格增速开始显著放缓。而美国股市前三季度却表现出色，标普500和纳指均整体呈现上涨趋势，夏普比率高于多数主要国家股指，市场情绪一片乐观，但在其亮眼的表现之下，风险也在逐步逼近。本章节中，我们将从中长期视角入手，通过周期滤波结果、宏观数据走势与顶部区域的历史经验来对美股未来走势进行预判。 首先，当前美国股指原始序列顶部位置仍未明确出现，但其同比序列已经见顶回落，说明美股增速已经出现回落趋势。周期模型拟合曲线走势与指数同比序列走势相近，标普500指数与纳斯达克指数当前仍处于周期顶部阶段，即将进入右侧下行区间。 当前已有多个主要国家股指进入下行区间，如我国上证50、沪深300和创业板指、韩国KOSPI等，法国CAC40、德国DAX和澳洲标普500等部分发达国家股指也在8月中旬开启阶段性下行。国债利率和CRB指数增速开始回落，各国经济景气指标也呈现下行趋势。在众多资产和指标回落的情况下，仅美国股指整体呈现上升趋势，仍未确认顶部位置，这种情况看似特殊，但在历史上较为常见。 我们对2007-2008年与2018年周期顶部区间内各个股指、股指同比序列、周期序列和经济景气指标的触顶顺序进行梳理，并与当下情况对比。可以发现在每个顶部过程中，不同国家、不同指标、不同股指的触顶时间是不同的： 1. 红色底色的周期信号与蓝色底色的股指同比最为灵敏，最早发出触顶信号； 2. 随后部分国家消费者信心指数与PMI开始发出触顶信号，我国部分股指也发出触顶信号； 3. 在后续的4-5个月内，各国经济景气指数也陆续开启下行趋势，Sentix投资信心指数触顶时间通常较晚，美国以外的其他发达国家股指开始回落。 4. 美国股指通常最后触顶。 当前各国股指周期滤波与同比序列均已触顶，主要国家PMI、消费者信心指数及Sentix投资信心指数均已呈现下行趋势，我国A股上证50、沪深300和港股恒生指数自2021年2月开始一直处于下行通道，韩国KOSPI、澳大利亚标普200以及英法德三国股指也在三季度呈现阶段性回落的趋势，按照历史规律，即使是当前阶段较为强势的美股，其风险也在逐渐增加。 VIX指数波动率异常降低，或指示美股下跌风险提升 近期VIX指数波动率异常降低，过度乐观的市场情绪或暗含较大风险 从短期视角来看，VIX指数是预判美股走势的常用工具之一。VIX指数又名CBOE波动率指数，即芝加哥期权交易所波动率指数，用于衡量标准普尔500指数期权的隐含波动性，反映投资者对未来股价波动情况的预期。通常来说，VIX指数在熊市中大幅上行、牛市中稳定下行，标普500指数走势与VIX指数走势具有较为显著的负相关关系，因此部分投资者采用VIX指数构建策略，在VIX下降期间买入，VIX快速上升时卖出。然而上述策略更适用于右侧交易的投资者，通过对于VIX点位和波动率的观测，我们可以捕捉市场情绪过度乐观和过度悲观的时点，从而构建左侧交易策略。 首先，VIX的 ADF检验结果在1%的显著性水平下拒绝存在单位根的假设，且p值小于10e-5，说明是VIX指数是具有均值回归特性的平稳序列。当VIX指数过高时，通常代表市场过度恐慌，或预示市场接近底部，左侧交易者可将其作为买入时点；而当VIX过低且持续位于低位，通常代表市场过度乐观，或预示市场接近顶部。通过左下图表我们可以发现，标普500指数接近顶部前，VIX指数通常会在阶段性底部位置震荡，且指数波动性逐渐减小。说明在股市顶部到来之前，投资者认为未来一段时间内下跌风险较小，且越来越多的投资者都开始有同样的认知，而这种过度乐观的市场情绪和较高的风险偏好中往往暗含着较大的风险，很可能是下跌前的预警信号。 我们将2019年至今的VIX指数走势与标普500指数走势放大观察，可见当前VIX正稳定在底部位置，且波动性越来越小。为了更加清晰地观测VIX指数的波动性，我们设计了VIX指数60天波动率的倒数这样一个指标，并将该指标与标普500绘制在了同一张图中。若该指标数值阶段性大幅升高，则说明指数近期波动异常低。我们发现自2000年以来，历次该指标异常升高（即VIX波动率异常降低）时，大多预示着未来短时间内市场将出现回调，近期如2018年1月和2018年10月、2020年2月底市场大幅下跌前VIX指数波动率也有异常降低，远期如2000年3月、2000年9月2006-2007年市场上涨过程及顶部确认过程中的几次回调，回调开始前均存在VIX指数波动性异常降低的领先预警信号。 简单统计后我们发现，2000年以来VIX指数波动率共有24次异常降低，对应上图中波动率倒数的24次异常升高。我们对VIX指数波动率倒数从顶点回落至底点区间内的标普500收益率进行计算，发现共有17次收益为负，若以此规律来对标普500构建做空策略，则平均收益为6.12%，胜率70.83%，盈亏比为1.87，说明VIX波动率确实可以起到预警作用。 此外，我们发现VIX指数的波动率同样在1%的显著性水平下通过平稳性检验，具有均值回复特性，因此可用VIX指数点位和波动率水平来共同构建策略：当VIX指数波动率倒数超过0.5时，说明市场过度乐观，在此阶段空仓；当VIX指数波动率倒数降低至0.2以下时，说明市场过度悲观，在此阶段再度开仓。我们同时将VIX指数点位纳入考虑，当VIX指数点位较高时强制平仓，点位较低时强制开仓。最终得到的策略净值曲线与标普500对比如下，年化收益有一定提升，年化波动率和最大回撤则显著下降。 截止9月30日，VIX波动率倒数正处在2019年至今的93.7%分位数，即VIX指数波动率位于近两年来的低点，策略正处于空仓状态。我们认为市场对于美股上行这种稳定的共识背后隐藏的是更大的不稳定性，一旦该稳定性有被打破的迹象，VIX指数点位及波动性水平同步回归，则美股未来短期内下跌概率较大。 美股近两年夏普比过高，涨幅集中于优势资产，难以温和调整迎来行情结束 近一年（2020.4.1-2021.10.8）美股夏普比率高于全球其他主要国家股指，纳斯达克指数的夏普比率为2.55，标普500的夏普比率为2.48，和自身相比也处于历史上较高位置。 而美股的高涨幅和高夏普比率则主要来源于少数几个优势行业以及各行业中的优势资产。从下图表中可以看出，在标普500的11个行业指数中，标普500通信设备、非必需消费和信息技术指数表现最为亮眼，夏普比均超过了2.3，其他指数也获得了正收益，但表现略弱于上述三个行业指数。 由于美股的夏普比率过高，所以此次上行期间，资金大概率集中于上涨逻辑稳定、具备高盈利且盈利稳定特性的优质股票和优势行业，而不是分散投资于快速漂移的短期热点。这种集中度较高的市场环境会持续展现出高收益、低波动的特点，但市场的脆弱性也在持续增加，或难以温和调整迎来此次行情的结束。 景气度跟踪：推荐消费者服务、石油石化、钢铁、酒类、轻工 根据2021年9月30日的最新建模结果，全市场景气度大于零行业个数为25个，整个市场仍保持高景气状态。景气度打分排名前五的行业分别是：“消费者服务、石化、钢铁、酒类、轻工”。 从景气度视角来看，我们对于九月份的市场配置有如下建议： 1. 周期行业景气度尚处于高位，暂未看到景气度拐头信号。目前周期行业仍处于下行空间，短期可以考虑规避，拥挤风险释放充分后可以关注。 2. 银行股业绩释放，关注银行的低估值高股息状态，在市场波动加剧时配置价值上升。 3. 消费行业景气度有一定修复，消费者服务和酒类行业景气度较高，纺织服装和轻工制造也处于高位。酒类行业近期景气度有回升，历史统计来看白酒行业高景气时配置价值高于平时，值得关注。 行业拥挤度跟踪：电新和电力股拥挤度较高 上周股市窄幅震荡，沪深两市日成交额下降至1万亿左右水平，周期和电力板块回调、消费和金融板块略有反弹。市场整体拥挤度不高，总计有五个行业近五个交易日出现了拥挤现象。具体到行业层面来说，电力及公用事业、电力设备及新能源行业换手率历史分位数大于90%，成交热度高于平均水平、存在拥挤风险。农林牧渔、消费者服务和传媒行业成分股分化较小，资金过于集中。 资金面跟踪：北向资金近五个交易日净流入 北向资金近五个交易日净流入55.14亿元，近三个月（60个交易日）累计净流入822.80亿元，北向资金近一月流入速度有所放缓。 从行业层面来看，上周（9.27-10.8）加仓最多的行业是食品饮料（36.09亿元）、非银行金融（26.09亿元）、电力及公用事业（14.37亿元），减仓最多的行业是电子（-23.83亿元）、钢铁（-19.91亿元）、电力设备及新能源（-16.02亿元）。深入到子行业视角来看，饮料、保险Ⅱ、发电及电网加仓最多，煤炭开采洗选、普钢、半导体减仓最多。 资金面择时：多指标综合得分-0.33，整体谨慎看空 在华泰金工择时系列报告《A股择时之资金面指标测试》（2021-07-02）中，我们将参与A股投资的资金分为产业资本和金融资本，又将金融资本细分为境外机构投资者（北向资金）、境内机构投资者（公募基金、信托、私募、券商资管、保险）、境内个人投资者、杠杆资金等大类；在各资金类型中遴选和构建代表性指标，并采用统一的择时框架进行测试。以上证指数及其同期的最佳择时策略为参照，从北向资金、杠杆资金、产业资本、信托、私募类资金中筛选出9个有效的择时指标如下，并基于单指标测试结果构建多指标择时策略。根据2021年10月9日最新建模结果，融资融券交易金额、高管增持/减持、股票回购实施金额发出看多信号，陆股通买入/卖出、陆股通资金净流入、融资融券余额变化、高管总增持、股票私募基金管理规模变化、新发行证券投资信托产品发行规模发出看空信号，在[-1~1]区间中，加总信号得分为-0.33。 风险提示 1、模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。 2、金融周期规律被打破。 3、市场出现超预期波动，导致拥挤交易。 免责声明与评级说明 公众平台免责声明 本公众平台不是华泰证券股份有限公司（以下简称“华泰证券”）研究所官方订阅平台。相关观点或信息请以华泰证券官方公众平台为准。根据《证券期货投资者适当性管理办法》的相关要求，本公众号内容仅面向华泰证券客户中的专业投资者，请勿对本公众号内容进行任何形式的转发。若您并非华泰证券客户中的专业投资者，请取消关注本公众号，不再订阅、接收或使用本公众号中的内容。因本公众号难以设置访问权限，若给您造成不便，烦请谅解！本公众号旨在沟通研究信息，交流研究经验，华泰证券不因任何订阅本公众号的行为而将订阅者视为华泰证券的客户。 本公众号研究报告有关内容摘编自已经发布的研究报告的，若因对报告的摘编而产生歧义，应以报告发布当日的完整内容为准。如需了解详细内容，请具体参见华泰证券所发布的完整版报告。 本公众号内容基于作者认为可靠的、已公开的信息编制，但作者对该等信息的准确性及完整性不作任何保证，也不对证券价格的涨跌或市场走势作确定性判断。本公众号所载的意见、评估及预测仅反映发布当日的观点和判断。在不同时期，华泰证券可能会发出与本公众号所载意见、评估及预测不一致的研究报告。 在任何情况下，本公众号中的信息或所表述的意见均不构成对客户私人投资建议。订阅人不应单独依靠本订阅号中的信息而取代自身独立的判断，应自主做出投资决策并自行承担投资风险。普通投资者若使用本资料，有可能会因缺乏解读服务而对内容产生理解上的歧义，进而造成投资损失。对依据或者使用本公众号内容所造成的一切后果，华泰证券及作者均不承担任何法律责任。 本公众号版权仅为华泰证券股份有限公司所有，未经公司书面许可，任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人等任何形式侵犯本公众号发布的所有内容的版权。如因侵权行为给华泰证券造成任何直接或间接的损失，华泰证券保留追究一切法律责任的权利。本公司具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格，经营许可证编号为：91320000704041011J。 林晓明 执业证书编号：S0570516010001 华泰金工深度报告一览 金融周期系列研究（资产配置） 【华泰金工林晓明团队】2020年中国市场量化资产配置年度观点——周期归来、机会重生，顾短也兼长20200121 【华泰金工林晓明团队】量化资产配置2020年度观点——小周期争明日，大周期赢未来20200116 【华泰金工林晓明团队】风险预算模型如何度量风险更有效-改进风险度量方式稳定提升风险模型表现的方法 【华泰金工林晓明团队】周期双底存不确定性宜防守待趋势——短周期底部拐头机会渐增，待趋势明朗把握或更大20191022 【华泰金工林晓明团队】二十年一轮回的黄金投资大周期——黄金的三周期定价逻辑与组合配置、投资机会分析20190826 【华泰金工林晓明团队】如何有效判断真正的周期拐点？——定量测度实际周期长度提升市场拐点判准概率 【华泰金工林晓明团队】基钦周期的长度会缩短吗？——20190506 【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现，三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点（下） 【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现，三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点（上） 【华泰金工林晓明团队】周期轮动下的BL资产配置策略 【华泰金工林晓明团队】周期理论与机器学习资产收益预测——华泰金工市场周期与资产配置研究 【华泰金工林晓明团队】市场拐点的判断方法 【华泰金工林晓明团队】2018中国与全球市场的机会、风险 · 年度策略报告（上） 【华泰金工林晓明团队】基钦周期的量化测度与历史规律 · 华泰金工周期系列研究 【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型（四）——华泰金工周期系列研究 【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型（三）——华泰金工周期系列研究 【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型（二）——华泰金工周期系列研究 【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型（一）——华泰金工周期系列研究 【华泰金工林晓明团队】华泰金工周期研究系列 · 基于DDM模型的板块轮动探索 【华泰金工林晓明团队】市场周期的量化分解 【华泰金工林晓明团队】周期研究对大类资产的预测观点 【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定（下）——华泰金工周期系列研究 【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定（上）——华泰金工周期系列研究 【华泰金工林晓明团队】全球多市场择时配置初探——华泰周期择时研究系列 行业指数频谱分析及配置模型：市场的周期分析系列之三 【华泰金工林晓明团队】市场的频率——市场轮回，周期重生 【华泰金工林晓明团队】市场的轮回——金融市场周期与经济周期关系初探 周期起源 【华泰金工林晓明团队】金融经济周期的耗散结构观——华泰周期起源系列研究之十 【华泰金工林晓明团队】经济系统中有序市场结构的进化——华泰周期起源系列研究报告之九 【华泰金工林晓明团队】企业间力的产生、传播和作用效果——华泰周期起源系列研究之八 【华泰金工林晓明团队】耦合振子同步的藏本模型——华泰周期起源系列研究之七 【华泰金工林晓明团队】周期在供应链管理模型的实证——华泰周期起源系列研究之六 【华泰金工林晓明团队】不确定性与缓冲机制——华泰周期起源系列研究报告之五 【华泰金工林晓明团队】周期是矛盾双方稳定共存的结果——华泰周期起源系列研究之四 【华泰金工林晓明团队】周期是不确定性条件下的稳态——华泰周期起源系列研究之三 【华泰金工林晓明团队】周期趋同现象的动力学系统模型——华泰周期起源系列研究之二 【华泰金工林晓明团队】从微观同步到宏观周期——华泰周期起源系列研究报告之一 FOF与金融创新产品 【华泰金工林晓明团队】养老目标基金的中国市场开发流程--目标日期基金与目标风险基金产品设计研究 【华泰金工】生命周期基金Glide Path开发实例——华泰FOF与金融创新产品系列研究报告之一 因子周期（因子择时） 【华泰金工林晓明团队】市值因子收益与经济结构的关系——华泰因子周期研究系列之三 【华泰金工林晓明团队】周期视角下的因子投资时钟--华泰因子周期研究系列之二 【华泰金工林晓明团队】因子收益率的周期性研究初探 择时 【华泰金工林晓明团队】波动率与换手率构造牛熊指标——华泰金工量化择时系列 【华泰金工林晓明团队】A股市场低开现象研究 【华泰金工林晓明团队】华泰风险收益一致性择时模型 【华泰金工林晓明团队】技术指标与周期量价择时模型的结合 【华泰金工林晓明团队】华泰价量择时模型——市场周期在择时领域的应用 中观基本面轮动 【华泰金工林晓明团队】行业配置落地：指数增强篇——华泰中观基本面轮动系列之十 【华泰金工林晓明团队】行业配置策略：拥挤度视角——华泰中观基本面轮动系列之九 【华泰金工林晓明团队】行业配置策略：景气度视角——华泰中观基本面轮动系列之八 【华泰金工林晓明团队】行业配置策略：趋势追踪视角——华泰中观基本面轮动系列之七 【华泰金工林晓明团队】行业配置策略：宏观因子视角——华泰中观基本面轮动系列之六 【华泰金工林晓明团队】行业全景画像：投入产出表视角——华泰中观基本面轮动系列之五 【华泰金工林晓明团队】行业全景画像：改进杜邦拆解视角——华泰中观基本面轮动系列之四 【华泰金工林晓明团队】行业全景画像：风格因子视角 ——华泰中观基本面轮动系列之三 【华泰金工林晓明团队】行业全景画像：宏观因子视角 ——华泰中观基本面轮动系列之二 【华泰金工林晓明团队】确立研究对象：行业拆分与聚类——华泰中观基本面轮动系列之一 行业轮动 【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析（二）——华泰行业轮动系列报告之十三 【华泰金工林晓明团队】拥挤度指标在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之十二 【华泰金工林晓明团队】基于投入产出表的产业链分析 ——华泰行业轮动系列报告之十一 【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析——华泰行业轮动系列报告之十 【华泰金工林晓明团队】景气度指标在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之九 【华泰金工林晓明团队】再探周期视角下的资产轮动——华泰行业轮动系列报告之八 【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合改进版——华泰行业轮动系列报告之七 【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合构建——华泰行业轮动系列之六 【华泰金工林晓明团队】估值因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之五 【华泰金工林晓明团队】动量增强因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之四 【华泰金工林晓明团队】财务质量因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之三 【华泰金工林晓明团队】周期视角下的行业轮动实证分析——华泰行业轮动系列之二 【华泰金工林晓明团队】基于通用回归模型的行业轮动策略——华泰行业轮动系列之一 Smartbeta 【华泰金工林晓明团队】重剑无锋：低波动 Smart Beta——华泰 Smart Beta 系列之四 【华泰金工林晓明团队】投资优质股票：红利类Smart Beta——华泰Smart Beta系列之三 【华泰金工林晓明团队】博观约取：价值和成长Smart Beta——华泰Smart Beta系列之二 【华泰金工林晓明团队】Smart Beta：乘风破浪趁此时——华泰Smart Beta系列之一 【华泰金工林晓明团队】Smartbeta在资产配置中的优势——华泰金工Smartbeta专题研究之一 多因子选股 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之历史分位数因子——华泰多因子系列之十三 【华泰金工林晓明团队】桑土之防：结构化多因子风险模型——华泰多因子系列之十二 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之海量技术因子——华泰多因子系列之十一 【华泰金工林晓明团队】因子合成方法实证分析 ——华泰多因子系列之十 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之一致预期因子 ——华泰多因子系列之九 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之财务质量因子——华泰多因子系列之八 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之资金流向因子——华泰多因子系列之七 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之波动率类因子——华泰多因子系列之六 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之换手率类因子——华泰多因子系列之五 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之动量类因子——华泰多因子系列之四 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之成长类因子——华泰多因子系列之三 【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之估值类因子——华泰多因子系列之二 【华泰金工林晓明团队】华泰多因子模型体系初探——华泰多因子系列之一 【华泰金工林晓明团队】五因子模型A股实证研究 【华泰金工林晓明团队】红利因子的有效性研究——华泰红利指数与红利因子系列研究报告之二 人工智能 【华泰金工林晓明团队】深度卷积GAN实证——华泰人工智能系列之四十四 【华泰金工林晓明团队】因子观点融入机器学习——华泰人工智能系列之四十三 【华泰金工林晓明团队】图神经网络选股与Qlib实践——华泰人工智能系列之四十二 【华泰金工林晓明团队】基于BERT的分析师研报情感因子——华泰人工智能系列之四十一 【华泰金工林晓明团队】微软AI量化投资平台Qlib体验——华泰人工智能系列之四十 【华泰金工林晓明团队】周频量价选股模型的组合优化实证——华泰人工智能系列之三十九 【华泰金工林晓明团队】WGAN生成：从单资产到多资产——华泰人工智能系列之三十八 【华泰金工林晓明团队】舆情因子和BERT情感分类模型——华泰人工智能系列之三十七 【华泰金工林晓明团队】相对生成对抗网络RGAN实证——华泰人工智能系列之三十六 【华泰金工林晓明团队】WGAN应用于金融时间序列生成——华泰人工智能系列之三十五 【华泰金工林晓明团队】再探AlphaNet：结构和特征优化——华泰人工智能系列之三十四 【华泰金工林晓明团队】数据模式探索：无监督学习案例——华泰人工智能系列之三十三 【华泰金工林晓明团队】AlphaNet：因子挖掘神经网络——华泰人工智能系列之三十二 【华泰金工林晓明团队】生成对抗网络GAN初探——华泰人工智能系列之三十一 【华泰金工林晓明团队】从关联到逻辑：因果推断初探——华泰人工智能系列之三十 【华泰金工林晓明团队】另类标签和集成学习——华泰人工智能系列之二十九 【华泰金工林晓明团队】基于量价的人工智能选股体系概览——华泰人工智能系列之二十八 【华泰金工林晓明团队】揭开机器学习模型的“黑箱” ——华泰人工智能系列之二十七 【华泰金工林晓明团队】遗传规划在CTA信号挖掘中的应用——华泰人工智能系列之二十六 【华泰金工林晓明团队】市场弱有效性检验与择时战场选择——华泰人工智能系列之二十五 【华泰金工林晓明团队】投石问路：技术分析可靠否？——华泰人工智能系列之二十四 【华泰金工林晓明团队】再探基于遗传规划的选股因子挖掘——华泰人工智能系列之二十三 【华泰金工林晓明团队】基于CSCV框架的回测过拟合概率——华泰人工智能系列之二十二 【华泰金工林晓明团队】基于遗传规划的选股因子挖掘——华泰人工智能系列之二十一 【华泰金工林晓明团队】必然中的偶然：机器学习中的随机数——华泰人工智能系列之二十 【华泰金工林晓明团队】偶然中的必然：重采样技术检验过拟合——华泰人工智能系列之十九 【华泰金工林晓明团队】机器学习选股模型的调仓频率实证——华泰人工智能系列之十八 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之数据标注方法实证——华泰人工智能系列之十七 【华泰金工林晓明团队】再论时序交叉验证对抗过拟合——华泰人工智能系列之十六 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之卷积神经网络——华泰人工智能系列之十五 【华泰金工林晓明团队】对抗过拟合：从时序交叉验证谈起 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之损失函数的改进——华泰人工智能系列之十三 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之特征选择——华泰人工智能系列之十二 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Stacking集成学习——华泰人工智能系列之十一 【华泰金工林晓明团队】宏观周期指标应用于随机森林选股——华泰人工智能系列之十 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之循环神经网络——华泰人工智能系列之九 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之全连接神经网络——华泰人工智能系列之八 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Python实战——华泰人工智能系列之七 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Boosting模型——华泰人工智能系列之六 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之随机森林模型——华泰人工智能系列之五 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之朴素贝叶斯模型——华泰人工智能系列之四 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之支持向量机模型— —华泰人工智能系列之三 【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之广义线性模型——华泰人工智能系列之二 指数增强基金分析 【华泰金工林晓明团队】再探回归法测算基金持股仓位——华泰基金仓位分析专题报告 【华泰金工林晓明团队】酌古御今：指数增强基金收益分析 【华泰金工林晓明团队】基于回归法的基金持股仓位测算 【华泰金工林晓明团队】指数增强方法汇总及实例——量化多因子指数增强策略实证 基本面选股 【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之相对市盈率港股模型——相对市盈率港股通模型实证研究 【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之FFScore模型 【华泰金工林晓明团队】相对市盈率选股模型A股市场实证研究 【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之现金流因子研究——现金流因子选股策略实证研究 【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之低市收率模型——小费雪选股法 A 股实证研究 【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之高股息率模型之奥轩尼斯选股法A股实证研究 基金定投 【华泰金工林晓明团队】大成旗下基金2018定投策略研究 【华泰金工林晓明团队】布林带与股息率择时定投模型——基金定投系列专题研究报告之四 【华泰金工林晓明团队】基金定投3—马科维茨有效性检验 【华泰金工林晓明团队】基金定投2—投资标的与时机的选择方法 【华泰金工林晓明团队】基金定投1—分析方法与理论基础 基金评价 【华泰金工林晓明团队】基金评价及筛选全流程研究框架——股票型与债券型基金多种维度定量与定性评价法 【华泰金工林晓明团队】基金选股择时能力的定量分析法——我国公募基金大多具有较强选股能力 【华泰金工林晓明团队】基金业绩持续性的规律与策略构建——采用有效影响因子筛选出持续性较好的绩优基金 ETF季度盘点 【华泰金工林晓明团队】2021Q2中国ETF市场盘点回顾 【华泰金工林晓明团队】2021Q1中国ETF市场盘点回顾 【华泰金工林晓明团队】2020Q4中国ETF市场全景回顾——总规模创新高，行业主题类ETF渐成市场新主角20210112 【华泰金工林晓明团队】2020年三季度中国ETF市场回顾——产品百花齐放、投资者结构日渐成熟，规模创新高20201021 【华泰金工林晓明团队】ETF产品细分差异化或成突围之道——2020二季度中国ETF市场全景回顾盘点与展望20200803 【华泰金工林晓明团队】ETF规模数量大涨品类不断丰富——2020一季度中国ETF市场全景回顾盘点 其它 【华泰金工林晓明团队】A股市场及行业的农历月份效应——月份效应之二 A股市场及行业的月份效应——详解历史数据中的隐藏法则

点此查看微信公众号原文全部内容>>

大部分微信公众号研报本站已有pdf详细完整版：https://www.wkzk.com/report/（可搜索研报标题关键词或机构名称查询原报告）