摘要

市场监控

农林牧渔换手率升至历史91%分位，TMT热度持续下行。市场估值：整体处历史较低水平，超大盘和中盘估值分位更低；行业估值：农林牧渔估值上行至46%分位，TMT估值下行至历史中位数；市场换手率：量能下行续创节后新低，除深证成指外均进入历史中位数以下；行业换手率：农林牧渔

摘要

市场大小盘股呈估值分化现象，上证50等大盘指数估值处于历史低位

当前A股市场大小盘指数估值出现分化现象，以创业扳指和中小扳指为代表的小盘股估值在历史中位数附近，而上证50和中证100估值处于历史低位。举例来说，创业扳指PE_TTM估值历史分位数为51.75%；PB_LF估值历

摘要

上周（2020.03.30-2020.04.03）市场回顾。上周市场震荡，上证50指数上涨0.27%，沪深300指数上涨0.09%，中证500指数下跌0.59%，创业板指上涨0.15%

市场择时观点：市场震荡孕育转机，目前仍可积极配臵。

目前趋势模型显示市场处于震荡

摘要

情绪综合得分

本周全球股市有所反弹，情绪综合得分仅从38上升至51分，公募基金仓位在连续两周下降后出现反弹，北上资金净流入环比扩大，价量指标显示市场赚钱效应变化较小。市场在经历了三月份大幅调整后，最近两周情绪有所回升，尽管海外疫情等利空因素尚未消除，但市场反应趋于钝化，短期内

摘要

黄金是一种贵金属，兼具商品属性、货币属性和金融属性，在全球金融市场中起着至关重要的作用。本篇报告将从价格变迁、供需现状、投资交易等角度介绍黄金市场概况，并基于宏观、持仓、量价、情绪等因子构建多维度、多周期黄金择时策略。

全球黄金供需现状

全球黄金的供给主要由矿产金、再生金、

摘要

波动率与换手率可以构建较好的择时指标

波动率和换手率是常见的市场监测指标。利用波动率和换手率能够构造出与市场长期走势明显负相关的指标，而且指标趋势性较好，可以用来判断股市牛熊。对于股票市场来说，下跌时的波动率往往比上涨时的波动率更高。换手率的上升与下降往往与股票市场本身有强相

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

摘要

从三个角度应用牛熊指标均能取得不错的效果

本文从指数、行业、个股三个角度对牛熊指标在投资策略中的应用进行了探讨：

1. 对宽基指数设计直接牛熊策略，在上证50和沪深300上都有不错的表现；
2. 在行业层面上开发牛熊变化率轮动策略，策略有显著的超额收益，且与择时策略结合后表

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林晓明 S0570516010001 研究员​ SFC No. BPY421

李子钰 S0570519110003 研究员

何 康 S0570118080081 研究员

​ SFC No. BRB318

**报告发布

本文转载自招商定量任瞳团队文章《基秘档案 | 南方MSCI中国A50互联互通ETF投资价值分析》

发布时间：2021年10月26日

核心观点

MSCI中国A50互联互通指数是明晟公司最新推出的A股市场指数，其聚焦于大市值行业龙头公司，旨在反映A股市场上市值最高、最具行业代

时间：2020 年 07 月 21 日

分析师:冯佳睿、张振岗

摘要

研究背景。我们在之前的行业轮动系列报告中挖掘了几大类的行业因子，例如，量价、宏观、情绪面、高频因子、预期基本面、历史基本面、公募基金观点等。 这些因子通常可以分为两类：行业本身的特征以及基于共同外生变量变动的行业预期收益

摘要

过去我国企业热衷于通过海外并购等购买海外科技，然而2017年以来，信息技术等科技类行业的对外直接投资出现了断崖式下跌。2019高科技领域的海外并购交易金额与交易数量继续大幅下滑。在我国人口红利逐渐消失、高科技不再能轻易“舶来”的背景下，大力发展科技的需求十分迫切。因此可以看到，近五年国

2021世界人工智能大会于2021年7月8日至10日在上海世博中心和上海世博展览馆同时举行。会中幻方量化合伙人徐进探讨了如何使用量化模型和深度学习在股市中赚钱的路径。

徐进提到,与传统股票定价不同,量化通过输入获取的信息,包括行情数据、上市公司财务数据,还有另类数据,比如新闻舆情、产业链等,进行模

原标题：Hierarchical Multi-Scale Gaussian Transformer for Stock Movement Prediction

时间：2020年

作者：

摘要

由于金融市场的不确定性，预测股票等金融证券的价格走势是一项重要而具有挑战性的任务。本文提

作者：Jintao Liu1∗ , Xikai Liu1∗ , Hongfei Lin1† , Bo Xu1,2 , Yuqi Ren1 , Yufeng Diao1,3 , Liang Yang1 1

时间：2020年

原文标题：Transformer-Based Capsule Networ

作者：Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 、Geoffrey E. Hinton

多伦多大学

发表时间：2012年

摘要

我们训练了一个大型深度卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万张高分辨率图像分类为1000个不同类别。在测试数

本文转载源自华泰金融工程微信公众号文章：【华泰金工林晓明团队】SinGAN 单样本生成——人工智能系列之四十九

林晓明 S0570516010001 研究员 SFC No. BPY421

李子钰 S0570519110003 研究员

何 康 S

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