【华泰金工林晓明团队】原油交易处于高风险状态——观点周报20220313
（以下内容从华泰证券《【华泰金工林晓明团队】原油交易处于高风险状态——观点周报20220313》研报附件原文摘录）
林晓明 S0570516010001 SFC No. BPY421 研究员 王佳星 S0570521100001 研究员 徐特 S0570121050032 联系人 报告发布时间：2022年3月13日 摘要 LPPL建模：当前原油交易处于高风险状态 我们使用对数周期幂律（LPPL）模型，对最近260个交易日的布伦特原油收盘价进行建模。结果显示，“模式坍塌”临界时刻的预测值中位数为未来2.71个交易日。这意味着当前原油交易处于高风险状态，参与博弈的投资者需提防泡沫破裂风险。LPPL模型适用于刻画这样的技术面形态：在泡沫形成的过程中，资产价格走势呈现若干波段，波段的波峰一浪高于一浪，伴随着波段的振幅和频率不断增大，直至泡沫破裂。我们用2008年原油泡沫的案例对LPPL模型进行验证，也取得了较好的结果。 日历效应：历年两会结束后A股上涨概率较大 我们统计了2007年至2021年共15年两会闭幕后5、10、15、20个交易日内，沪深300、中证500、5个中信风格指数、10个Barra因子的平均涨跌幅和胜率。结果显示，沪深300、中证500、中信风格指数的平均涨幅均>1.5%，胜率均>50%，大多数≥66.67%。其中，中证500略优于沪深300，行业风格间没有显著差异。Barra因子中，Beta的因子收益率最高，且随着统计窗口拉长，收益率呈现递增趋势；胜率≥80%，在20日窗长下的胜率为100%。两会后A股可能以Beta行情为主。 行业走势和情绪跟踪：市场普跌，短期处于熬底阶段 整个市场受到外部消息冲击较大，上周股市处于下行状态。市场交易活跃度和前一周相比持平，沪深两市上周日成交额处于万亿左右水平。从行业指数表现来看，电力设备及新能源、医药行业跌幅相对较小，年初至今仅煤炭行业录得正收益，石油石化、有色金属、消费者服务、房地产行业上周跌幅相对较大。市场从年初明显的价值风格，现在到了成长和价值风格相对均衡的状态。股市整体拥挤度不高，尚未出现明显交易过热的行业。 景气度跟踪：推荐煤炭、石油石化、钢铁、银行、通信 根据2022年2月28日的最新建模结果，全市场景气度大于零一级行业个数为12个，景气度向上的行业数目在三分之一左右，市场整体处于景气度下行区间。景气度打分排名前五的一级行业分别是：煤炭、石油石化、钢铁、银行、通信。景气度打分排名前十的二级行业分别是煤炭开采洗选、工业金属、普钢、农用化工、化学纤维、其他化学制品Ⅱ、兵器兵装Ⅱ、航运港口、其他钢铁、区域性银行。 北向详细跟踪：北向资金大幅净流出，其中配置型外资持续减仓 北向资金上周连续5天净卖出，单周总计大幅净流出356.80亿元。具体统计来看，托管于外资银行的资金总计净流入-169.11亿元，托管于外资券商的资金总计净流入-153.07亿元，托管于内（港）资机构的资金总计净流入-34.62亿元。从行业层面来看，配置型资金偏好有色金属、电力设备及新能源和电力及公用事业行业，同时大幅减仓食品饮料、家电、医药和大金融板块；而交易型资金主要流入国防军工、建材、建筑以及煤炭行业，在其余绝大多数行业都处于流出状态。 风险提示：文中提及的模型有适用场景；模型根据历史规律总结，历史规律可能失效；市场出现超预期波动，导致拥挤交易。 正文 LPPL建模：当前原油交易处于高风险状态 地缘冲突升级加强了投资者对原油供给短缺的预期，布伦特原油一度逼近140美元/桶。类似的期货价格在2008年出现过，当时原油价格突破100美元/桶后，交易便进入以资金博弈为主导的状态，日内振幅显著放大，急涨急跌。 本文采用对数周期幂律（LPPL）模型，对最近260个交易日的布伦特原油收盘价进行建模。开展100次随机试验，取拟合精度最高的10组结果，显示：LPPL“模式坍塌”的中位数临界时刻为未来2.71个交易日，这意味着当前原油交易处于高风险状态，参与博弈的投资者需提防泡沫破裂风险。 LPPL模型介绍 LPPL模型由Sornette和Johansen提出，通过引入羊群效应及其带来的正反馈机制，模拟和理解资产价格泡沫的形成与发展。该模型适用于刻画这样的技术面形态：在泡沫形成的过程中，资产价格走势呈现若干波段，波段的波峰一浪高于一浪，伴随着波段的振幅和频率不断增大，直至泡沫破裂。国内学者曾用LPPL模型预判2008年和2015年A股股灾。LPPL模型的公式如下： 式中，各变量的含义与取值范围如下表所示： 本研究最关注的参数是tc。从数学上来看，当t逼近tc时，和会加速下降，对应资产价格波动加剧；当t大于tc时，和都没有数学意义，对应模式坍塌。因此，参数tc被称作模式坍塌（model collapse）临界时刻——资产交易处于不稳定的高风险状态，随时有泡沫破裂的风险。 LPPL模型没有解析解，需要采用启发式算法求解。本研究设计了如下图所示的遗传算法求解过程。由于种群初始化、变换、变异等步骤均包含随机因素，且遗传算法无法保证一定收敛至全局最优，所以建模时开展随机试验100组，取拟合优度最优的10组结果对资产价格泡沫的状态进行评价。 模型验证：2008年原油泡沫案例 我们用2008年原油泡沫的案例对LPPL模型进行验证。2008年，原油的模式坍塌临界时刻是2008-07-04。我们用2008-06-20（距离tc时刻10个交易日）往前260个交易日的布伦特原油对数收盘价序列进行建模，考察LPPL模型能否提示风险。结果显示，tc时刻的预测值中位数为未来16.63个交易日，与真实的10个交易日较为接近。 日历效应：历年两会结束后A股上涨概率较大 今年两会已于3月11日胜利闭幕。本文统计了2007至2021年共15年内，两会闭幕后的5、10、15、20个交易日内，沪深300、中证800、5个中信风格指数、10个Barra因子（市值等因子做了方向调整）的平均涨跌幅和胜率。 结果显示，历年两会结束后的4个统计窗口期内，沪深300、中证500、5个中信风格指数的平均涨幅均>1.5%，胜率均>50%，大多数≥66.67%；中证500略优于沪深300，行业风格间没有显著差异。Barra因子中，Beta因子表现最优——因子收益率最高，且随着统计窗口拉长，收益率呈现递增趋势；胜率均≥80%，在20日窗长下的胜率为100%。总体来说，两会后A股可能以Beta行情为主。 行业走势和情绪跟踪：市场普跌，短期处于熬底阶段 整个市场受到外部消息冲击较大，上周股市处于下行状态。市场交易活跃度和前一周相比持平，沪深两市上周日成交额处于万亿左右水平。从行业指数表现来看，电力设备及新能源、医药行业跌幅相对较小，年初至今仅煤炭行业录得正收益，石油石化、有色金属、消费者服务、房地产行业上周跌幅相对较大。市场从年初明显的价值风格，现在到了成长和价值风格相对均衡的状态。股市整体拥挤度不高，尚未出现明显交易过热的行业。 景气度跟踪：煤炭、石油石化、钢铁、银行、通信 根据2022年2月28日的最新建模结果，全市场景气度大于零一级行业个数为12个，景气度向上的行业数目在三分之一左右，市场整体处于景气度下行区间。景气度打分排名前五的一级行业分别是：煤炭、石油石化、钢铁、银行、通信。景气度打分排名前十的二级行业分别是煤炭开采洗选、工业金属、普钢、农用化工、化学纤维、其他化学制品Ⅱ、兵器兵装Ⅱ、航运港口、其他钢铁、区域性银行。 北向详细跟踪：北向资金大幅净流出，其中配置型外资持续减仓 北向资金上周连续5天净卖出，单周总计大幅净流出356.80亿元，近三个月累计净流入294.53亿元。从北向资金组成来看，配置型外资由此前的净流入转为大幅流出，交易型外资则延续流出状态，两者观点短期一致。 具体统计来看托管于外资银行的资金总计净流入-169.11亿元，托管于外资券商的资金总计净流入-153.07亿元，托管于内（港）资机构的资金总计净流入-34.62亿元。 上周北向资金加仓最多的行业是国防军工（5.53亿元）、建筑（5.23亿元）、有色金属（4.57亿元），减仓最多的行业是银行（-48.08亿元）、食品饮料（-41.12亿元）、电子（-38.36亿元）。 从行业层面来看，配置型资金（以外资银行为主）偏好有色金属、电力设备及新能源和电力及公用事业行业，上周流入幅度较高，同时大幅减仓食品饮料、家电、医药和大金融板块；而交易型资金主要流入国防军工、建材、建筑以及煤炭行业，在其余绝大多数行业都处于流出状态。在银行、非银行金融、电子、食品饮料行业，交易型资金与配置型资金观点一致、呈净流出状态，而在配置型资金加仓的有色金属与电力设备及新能源行业，交易型资金选择大幅减仓。 风险提示 1、文中提及的模型有适用场景。 2、模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。 3、市场出现超预期波动，导致拥挤交易。 免责声明 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
林晓明 S0570516010001 SFC No. BPY421 研究员 王佳星 S0570521100001 研究员 徐特 S0570121050032 联系人 报告发布时间：2022年3月13日 摘要 LPPL建模：当前原油交易处于高风险状态 我们使用对数周期幂律（LPPL）模型，对最近260个交易日的布伦特原油收盘价进行建模。结果显示，“模式坍塌”临界时刻的预测值中位数为未来2.71个交易日。这意味着当前原油交易处于高风险状态，参与博弈的投资者需提防泡沫破裂风险。LPPL模型适用于刻画这样的技术面形态：在泡沫形成的过程中，资产价格走势呈现若干波段，波段的波峰一浪高于一浪，伴随着波段的振幅和频率不断增大，直至泡沫破裂。我们用2008年原油泡沫的案例对LPPL模型进行验证，也取得了较好的结果。 日历效应：历年两会结束后A股上涨概率较大 我们统计了2007年至2021年共15年两会闭幕后5、10、15、20个交易日内，沪深300、中证500、5个中信风格指数、10个Barra因子的平均涨跌幅和胜率。结果显示，沪深300、中证500、中信风格指数的平均涨幅均>1.5%，胜率均>50%，大多数≥66.67%。其中，中证500略优于沪深300，行业风格间没有显著差异。Barra因子中，Beta的因子收益率最高，且随着统计窗口拉长，收益率呈现递增趋势；胜率≥80%，在20日窗长下的胜率为100%。两会后A股可能以Beta行情为主。 行业走势和情绪跟踪：市场普跌，短期处于熬底阶段 整个市场受到外部消息冲击较大，上周股市处于下行状态。市场交易活跃度和前一周相比持平，沪深两市上周日成交额处于万亿左右水平。从行业指数表现来看，电力设备及新能源、医药行业跌幅相对较小，年初至今仅煤炭行业录得正收益，石油石化、有色金属、消费者服务、房地产行业上周跌幅相对较大。市场从年初明显的价值风格，现在到了成长和价值风格相对均衡的状态。股市整体拥挤度不高，尚未出现明显交易过热的行业。 景气度跟踪：推荐煤炭、石油石化、钢铁、银行、通信 根据2022年2月28日的最新建模结果，全市场景气度大于零一级行业个数为12个，景气度向上的行业数目在三分之一左右，市场整体处于景气度下行区间。景气度打分排名前五的一级行业分别是：煤炭、石油石化、钢铁、银行、通信。景气度打分排名前十的二级行业分别是煤炭开采洗选、工业金属、普钢、农用化工、化学纤维、其他化学制品Ⅱ、兵器兵装Ⅱ、航运港口、其他钢铁、区域性银行。 北向详细跟踪：北向资金大幅净流出，其中配置型外资持续减仓 北向资金上周连续5天净卖出，单周总计大幅净流出356.80亿元。具体统计来看，托管于外资银行的资金总计净流入-169.11亿元，托管于外资券商的资金总计净流入-153.07亿元，托管于内（港）资机构的资金总计净流入-34.62亿元。从行业层面来看，配置型资金偏好有色金属、电力设备及新能源和电力及公用事业行业，同时大幅减仓食品饮料、家电、医药和大金融板块；而交易型资金主要流入国防军工、建材、建筑以及煤炭行业，在其余绝大多数行业都处于流出状态。 风险提示：文中提及的模型有适用场景；模型根据历史规律总结，历史规律可能失效；市场出现超预期波动，导致拥挤交易。 正文 LPPL建模：当前原油交易处于高风险状态 地缘冲突升级加强了投资者对原油供给短缺的预期，布伦特原油一度逼近140美元/桶。类似的期货价格在2008年出现过，当时原油价格突破100美元/桶后，交易便进入以资金博弈为主导的状态，日内振幅显著放大，急涨急跌。 本文采用对数周期幂律（LPPL）模型，对最近260个交易日的布伦特原油收盘价进行建模。开展100次随机试验，取拟合精度最高的10组结果，显示：LPPL“模式坍塌”的中位数临界时刻为未来2.71个交易日，这意味着当前原油交易处于高风险状态，参与博弈的投资者需提防泡沫破裂风险。 LPPL模型介绍 LPPL模型由Sornette和Johansen提出，通过引入羊群效应及其带来的正反馈机制，模拟和理解资产价格泡沫的形成与发展。该模型适用于刻画这样的技术面形态：在泡沫形成的过程中，资产价格走势呈现若干波段，波段的波峰一浪高于一浪，伴随着波段的振幅和频率不断增大，直至泡沫破裂。国内学者曾用LPPL模型预判2008年和2015年A股股灾。LPPL模型的公式如下： 式中，各变量的含义与取值范围如下表所示： 本研究最关注的参数是tc。从数学上来看，当t逼近tc时，和会加速下降，对应资产价格波动加剧；当t大于tc时，和都没有数学意义，对应模式坍塌。因此，参数tc被称作模式坍塌（model collapse）临界时刻——资产交易处于不稳定的高风险状态，随时有泡沫破裂的风险。 LPPL模型没有解析解，需要采用启发式算法求解。本研究设计了如下图所示的遗传算法求解过程。由于种群初始化、变换、变异等步骤均包含随机因素，且遗传算法无法保证一定收敛至全局最优，所以建模时开展随机试验100组，取拟合优度最优的10组结果对资产价格泡沫的状态进行评价。 模型验证：2008年原油泡沫案例 我们用2008年原油泡沫的案例对LPPL模型进行验证。2008年，原油的模式坍塌临界时刻是2008-07-04。我们用2008-06-20（距离tc时刻10个交易日）往前260个交易日的布伦特原油对数收盘价序列进行建模，考察LPPL模型能否提示风险。结果显示，tc时刻的预测值中位数为未来16.63个交易日，与真实的10个交易日较为接近。 日历效应：历年两会结束后A股上涨概率较大 今年两会已于3月11日胜利闭幕。本文统计了2007至2021年共15年内，两会闭幕后的5、10、15、20个交易日内，沪深300、中证800、5个中信风格指数、10个Barra因子（市值等因子做了方向调整）的平均涨跌幅和胜率。 结果显示，历年两会结束后的4个统计窗口期内，沪深300、中证500、5个中信风格指数的平均涨幅均>1.5%，胜率均>50%，大多数≥66.67%；中证500略优于沪深300，行业风格间没有显著差异。Barra因子中，Beta因子表现最优——因子收益率最高，且随着统计窗口拉长，收益率呈现递增趋势；胜率均≥80%，在20日窗长下的胜率为100%。总体来说，两会后A股可能以Beta行情为主。 行业走势和情绪跟踪：市场普跌，短期处于熬底阶段 整个市场受到外部消息冲击较大，上周股市处于下行状态。市场交易活跃度和前一周相比持平，沪深两市上周日成交额处于万亿左右水平。从行业指数表现来看，电力设备及新能源、医药行业跌幅相对较小，年初至今仅煤炭行业录得正收益，石油石化、有色金属、消费者服务、房地产行业上周跌幅相对较大。市场从年初明显的价值风格，现在到了成长和价值风格相对均衡的状态。股市整体拥挤度不高，尚未出现明显交易过热的行业。 景气度跟踪：煤炭、石油石化、钢铁、银行、通信 根据2022年2月28日的最新建模结果，全市场景气度大于零一级行业个数为12个，景气度向上的行业数目在三分之一左右，市场整体处于景气度下行区间。景气度打分排名前五的一级行业分别是：煤炭、石油石化、钢铁、银行、通信。景气度打分排名前十的二级行业分别是煤炭开采洗选、工业金属、普钢、农用化工、化学纤维、其他化学制品Ⅱ、兵器兵装Ⅱ、航运港口、其他钢铁、区域性银行。 北向详细跟踪：北向资金大幅净流出，其中配置型外资持续减仓 北向资金上周连续5天净卖出，单周总计大幅净流出356.80亿元，近三个月累计净流入294.53亿元。从北向资金组成来看，配置型外资由此前的净流入转为大幅流出，交易型外资则延续流出状态，两者观点短期一致。 具体统计来看托管于外资银行的资金总计净流入-169.11亿元，托管于外资券商的资金总计净流入-153.07亿元，托管于内（港）资机构的资金总计净流入-34.62亿元。 上周北向资金加仓最多的行业是国防军工（5.53亿元）、建筑（5.23亿元）、有色金属（4.57亿元），减仓最多的行业是银行（-48.08亿元）、食品饮料（-41.12亿元）、电子（-38.36亿元）。 从行业层面来看，配置型资金（以外资银行为主）偏好有色金属、电力设备及新能源和电力及公用事业行业，上周流入幅度较高，同时大幅减仓食品饮料、家电、医药和大金融板块；而交易型资金主要流入国防军工、建材、建筑以及煤炭行业，在其余绝大多数行业都处于流出状态。在银行、非银行金融、电子、食品饮料行业，交易型资金与配置型资金观点一致、呈净流出状态，而在配置型资金加仓的有色金属与电力设备及新能源行业，交易型资金选择大幅减仓。 风险提示 1、文中提及的模型有适用场景。 2、模型根据历史规律总结，历史规律可能失效。 3、市场出现超预期波动，导致拥挤交易。 免责声明 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
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）
郑重声明：悟空智库网发布此信息的目的在于传播更多信息，与本站立场无关，不构成任何投资建议。
