报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第九十三篇。本文对传统的风险平价模型进行改进，从而使得组合能免受估计资产风险贡献过程中的噪声所带来的影响。具体而言，本文引入一个围绕着资产协方差矩阵的不确定性结构，其中不确定性定义为协方差估计上的扰动，这使我们能在估计整体组合风险和单一资产

引言

机器学习在股价预测中展现出明显的优势，国内外学者在这一领域已经进行了大量的研究。本文首先运用六种机器学习算法与基准RW模型和现有五种模型进行对比，对比结果发现机器学习模型，尤其是非线性机器学习模型具有较好对预测精确性。其次，考虑到基于基本面分析的股价预测方法可以实现对中长期股票的预测，

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正文

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主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十九篇。本文指出传统的经济周期无法充分解释因子回报的周期性变化，而因子收益自身存在周期性。作者从因子收益中推断出因子溢价本身具有周期性，周期中三分之二的时间为正常阶段，其余时间会出现价值因子的回撤

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主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十八篇，文献研究了美国预期外的货币政策冲击对基金投资的影响，包括对基金业绩的影响和对资金流的影响，发现货币政策的意外收紧对基金业绩和流量的影响整体是负向的，但因具体的资产类别而异，并且持续时间不一。回到国内基金市场，我们可以参类

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主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十七篇。本文提出了一种较为创新的评价共同基金经理人绩效的方法，即基于松弛度经理绩效指数(SMEI)。首先，SMEI通过对基金经理整体绩效进行评估，而不是对单个共同基金进行评估，从而对决策做出贡献。第二，SMEI包括**教

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主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第九十篇，文献研究了美国主动管理型基金对业务单一公司的偏好。从“行业专长假说”出发，业务单一公司的价值受一个行业因子（加上市场和个股特质性）的影响，相对地，业务多元公司的价值受到两个或更多行业因子的影响。当主动管理型基金经理在处理某

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主要观点

本文重点考察了机构投资者的实地调研行为是否能够带来更高的收益。本文采用两种方法，一种是比较按基金规模排序的五分位的基金业绩差异；另一种是构建回归模型。结果表明，**基金公司实地调研越频繁，基金业绩越好，这一现象在中等规模的基金公司中表现得更为明显

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主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十六篇，本文分析了基金业绩预测指标的样本外表现，许多业绩预测指标在样本外的效果衰减程度很大。这些衰减主要是市场上套利活动增强的结果，而基金的竞争似乎起到了次要作用，没有发现由于数据窥探或投资者“学习”导致效果衰减的证据。回到国内

The Quantitative Approach for Sustainable Investing

作者：Sorensen E,Chen M, Mussalli G.

出处：The Journalof Portfolio Management，2021-08

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ESG（也

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游凛峰先生，21年证券从业经历，多年海外投研经验，2009年加入工银瑞信基金，目前负责公司量化投资。深耕基本面量化投资多年，通过主动选行业+多因子量化选股，探索具有潜力的细分行业中的优质股票，注重自由现金流和盈利质量的匹配程度，实现“盈利稳定+最大化”。目前整体偏均衡成长风格，偏好配置持

Machine Learning in the Chinese Stock Market

作者：Leippold M, et al.

出处：Journal of Financial Economics, 2021-07

摘要

作者通过使用各种机器学习算法建立和分析一套全面的收益预

Weibo sentiments and stock return :A time-frequency view

作者：Yingying Xu, Zhixin Liu, et al.

出处：PLOS ONE, 2017-06

摘要

本研究为社交媒体情绪与中国股市之间的关系提供了新

Long Memory and Fractality Among Global Equity Markets: A Multivariate Wavelet Approach

作者：Bhandari, et al.

出处：Journal of Quantitative Economics,

Pairs trading across Mainland China and Hong Kong stockmarkets

作者：Hanxiong Zhang, Andrew Urquhart

出处：International Journal of Finance and Economi

摘要

作者：Taewook Kim, HaYoung Kim

出处：PLOS ONE, 2019-02

预测股票价格在制定交易策略或选择买卖股票的适当时机中起着重要作用。作者提出了融合长短期记忆-卷积神经网络（LSTM-CNN）模型，该模型结合了从相同数据的不同表示形式（即股票时间序列和

Spillovers in Prices: The Curious Case of Haunted Houses

作者：Bhattacharya U, et al.

出处：Review of Finance, 2021-03

摘要

作者利用香港房地产市场独特的制度环境，发现了鬼屋对附近房

介绍

本贴主要分享东方证券金工部在Barra多因子结构风险模型上的研究思路、方法和成果,并持续更新…

下载链接：【[https://pan.baidu.com/s/1ozOhYXLDTXl1zPE5jx9ytA】](https://pan.baidu.com/s/1ozOhYXLDTXl1

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主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十四篇，本文进一步探讨了基金业绩评价时的基准选择，使用极大似然估计方法，通过最小化基金alpha的方差，从市场指数中确定时变基准，作者将其命名为regime-switching方法。这种基准能更好地捕捉目标基金的风格，在样本外预

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十四篇，本文进一步探讨了基金业绩评价时的基准选择，使用极大似然估计方法，通过最小化基金alpha的方差，从市场指数中确定时变基准，作者将其命名为regime-switching方法。这种基准能更好地捕捉目标基金的风格，在样本外预

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主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十二篇，文献探讨了晨星基金可持续性（sustainability）评级指标的推出对于投资者资金流动的影响，发现美国基金投资者群体性地将可持续性视为基金的积极属性，资金会流入五星可持续性的基金，流出一星的基金，两星、三星或

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本篇是“学海拾珠”系列第八十一篇，本期推荐的海外文献证实了投资组合在上行期间和下行期间的资产相关性是非对称的，且分散化对于投资组合而言并不总是有利的。在估计这种非对称的相关性时，应当以组合中的主力资产回报大于或小于某一阈值为条件进行计算。

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主要观点

本篇是学海拾珠系列第七十九篇，本期推荐的海外文献提出了一个新颖的基金业绩归因模型。该模型主要基于投资组合的持仓数据，衡量了基金来自不同业绩来源的增值，如动量策略、选股、择时，并且可以分离出被动择时对业绩的影响。回到国内基金市场，投资者常常会用回归

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主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第八十篇，本期推荐的海外文献分析了各类资产在高通货膨胀时期的收益表现，通过分析美国、英国和日本在过去95年中各类资产（金融资产、大宗商品、收藏品等）的被动和主动投资策略，提供了一些应对通胀时期的见解。国内应对急剧通胀风险的历

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主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第七十八篇，本期推荐的海外文献分析了基金经理在股市错误估值时是否具有把握住择时机会的能力。这种择时能力与传统的择时能力（市场择时、情绪择时、流动性择时以及波动性择时）并不存在包含关系，是一种全新的择时能力。回到国内基金市场，