摘要

缩量到什么幅度或可确认调整结束？

我们在上周的周报中从宏观事件、价量以及日历效应来看，市场有望延续反弹走势，期待开门红。但市场完全超出预期，过去一周，wind 全 A 持续调整，下跌 2.61%，市值维度上，上周代表小市值股票的国证 2000 指数再创出新高后出现调整，下跌 2.5%；中盘股中证 500 下跌 2.5%，沪深 300 下跌 2.39%，创业板指大跌 6.8%;中信一级行业上，家电和房地产领涨，涨幅均超 4%；军工和电力设备调整幅度较大，军工下跌超 8%。上周成交活跃度上，中信一级行业中银行与消费者服务板块资金流入明显。 从择时体系来看，我们定义的用来区别市场整

摘要

择时雷达六面图。国盛金工的择时雷达六面图主要综合了宏观流动性、宏观经济、市场估值、资金流向、技术指标、情绪指标这六个维度的信息，使用了三十多个指标对未来权益市场给出择时观点并进行研判。基于各项指标的观点，综合给出[-5,5]的择时打分，当前的综合打分为 2.38 分，整体相较上周仍维持看多观点。

流动性

代表货币政策与银行间流动性的 DR007 与 SHIBOR 均处于历史较低区间，且相较于上周继续下行，维持看多信号。代表信用的 M1 同比、M1与 PPI 剪刀差等指标本月新披露数据后，均继续处于上行趋势，综合来看维持上周的显著看多信号。

经济面

当前

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期权作为现货的衍生产品，其交易情况暗含了投资者对市场的观点，期权交易日益活跃，可以从中获得有效且领先于现货市场的信息，兴业水晶球策略于2015年中推出，至今已有三年多样本外数据，其致力于挖掘期权市场中符合经济学逻辑且统计规律显著的因子，对期权标的现货（50ETF）进行短期的预测，无论是策略的整体表现，还是在历次市场拐点的判断上，都非常优秀。

目前上证50ETF期权的主要投资群体是通过考试的专业投资者，具有一定的前瞻性，他们对现货的未来走势预期可能相对会更加准确。如果能够充分地挖掘这部分投资者的情绪，就可以利用从期权中获得的信息对现货进行择时，这也是水晶球择时的基本逻辑。

符

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“基底”价格形态下的CANSLIM模型基本逻辑A股实证研究。本报告借鉴美国著名投资学家欧奈尔的“基底”理论和CANSLIM模型理论，结合A股市场现状，推出了适用于当前A股市场的申万A股欧奈尔CANSLIM选股模型。申万A股欧奈尔CANSLIM选股模型的基本思路为：找出“基底”价格形态的股票和买点；依据欧奈尔CANSLIM模型同时考虑基本面因子和技术面因子，实现价格形态，基本面和技术面三者的共振。

“基底”价格形态、基本面因子、技术面因子和市场走势。本报告采用一些规则刻画“基底”价格形态（含“杯柄形态”、“双重底”、“蝶形”等）的共性；基本面因子关注净利润增长、营业收入增长率和投资

摘要

自2017年以来，我们撰写了一系列报告对于因子择时模型的构建进行了讨论。现有的因子择时模型多通过修正因子的收益预期来影响多因子加权权重，最终通过影响股票综合打分或者收益预期来实现因子择时。简单来说，该类模型通过收益预测模型实现因子择时。然而，收益预测模型是因子择时的唯一实现途径吗？答案是否定的。 本文构建了一整套动态风险控制框架，旨在通过风险控制模型来实现因子择时。本文第一章阐述了模型整体构建思路。本文第二章详细介绍了动态风险控制框架的构建。本文第三章分别基于沪深300指数以及中证500指数构建了风险控制组合并对于组合的具体表现情况进行了展示。

因子择时既可通过收益预测模型实现

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摘要

“货币+信用”体系的再梳理

货币因子的预测能力来源于货币政策的滞后性与外生性，信用因子的预测能力来源于信用指标与经济之间的稳健领先性。 “货币+信用”体系并不适用国外：一方面海外央行货币政策独立性较强，且明显受规则制主导，基本内生于经济环境；另一方面发达国家基本转型为价格型货币政策框架（信用指标不再设为中介目标），且没有信贷驱动经济的特征。 “货币+信用”体系中，股票市场择时表现优于债券市场的原因：债券市场对货币政策与基本面的反馈方向相同（经济好利空债券，货币收紧也利空债券）；由于债券市场对基本面变化非常敏感，且货币政策具备滞后性特征，其所反应的部分信息很大概率上已经

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单向波动差值择时模型信号准确率与成交额关系随着成交额的增加，发出看多信号时预测的准确度进一步提高。看空信号胜率并未显示与成交额的相关性。因而可以考虑将成交额信息加入看多信号的判断对原模型进行改进。

相对成交额过滤转多信号vs成交额共同确认看多信号1）方法一策略收益16.40倍，信号切换胜率0.5231，总交易次数130次。从逻辑上更加符合一次趋势较强上涨的确认过程。更能在收益及风险间取得平衡，且维持更低的交易次数。调参检测结果显示，相对成交额阈值取1.1效果最优。 2）单向波动差值及相对成交额共同确认看多信号的方法相对谨慎，适合只做多头的投资者。策略收益为9.27倍，信号切换胜

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从择时信号发出频率的角度看，择时系统可划分为两类，其中常用的一个是连续性择时系统，即一个系统在任何时刻均会对资产的未来走势作出看涨看跌的判断，如均线择时系统，不过，连续性择时系统胜率不高但盈亏比较高，需要投资者承受较大的心理压力且一旦失效对资产的配置权重影响较大。

不同于连续性择时，事件驱动择时并不要求择时系统在任何时候都发出看涨看跌信号，仅当某一特定事件出现时该指标才有意义，其优点在于该类择时信号出现后对未来市场研判的胜率较高，但信号频率偏低，不能将其作为主择时策略，因此事件驱动择时可用于对资产配置权重在一定幅度内的动态调节。

本文主要从三个维度构建事件驱动策略，包括宏观事

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一维回撤率控制策略原理根据回撤调整引理（DrawdrownModulationLemma）可以构造出一个使用样本内数据，无论在任何股票价格走势下，都能确保最大回撤率维持在容忍度之内的策略。基于以上理论，我们构造出一个不涉及未来数据的回撤率控制策略，后续用实例证明其有效性。

回撤率控制仓位管理策略的沪深300实证沪深300回撤率控制策略，在5%的最大回撤率容忍度设定参数下，基本可以将月度回撤率控制在10%以内。该策略中参数具有以下特点，投资比例分布在0%和100%附近居多且最优γ*往往取得取值范围的最大值。

基于回撤率的指数择时策略将沪深300回撤控制策略退化成简单的择时

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2017年以来，随着市场上量化策略的增多，许多以前十分有效的因子，如市值因子、动量因子、波动率因子等，都出现了比较明显的震荡或者失效。想要靠传统多因子模型取得超越基准的稳定收益变得越来越难。对于因子择时模型的研究需求也在持续上升。

本篇报告分为三部分：

首先，我们介绍了因子择时常用的几个指标，包括因子估值差与配对相关性等，并测试了其与因子未来收益的相关性。

然后，我们使用随机森林函数，构建因子择时模型。与大多数因子择时模型不同，我们的预测目标是因子收益的历史移动平均与实际因子收益的差距。对于收益波动较大的因子，移动平均比较难抓到因子短期的趋势。而择时

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正文

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摘 要

人工智能系列之59：强化学习初探与DQN择时

本文介绍强化学习基础概念和经典算法，并构建股指日频择时策略。有别于传统监督学习对真实标签的拟合，强化学习不存在标准答案，而是针对长期目标的试错学习。其核心思想是个体通过与环境交互，从反馈的奖励信号中进行学习，数学上使用马尔可夫决策过程刻画。本文围绕基于价值的方法和基于策略的方法两个方向，依次介绍蒙特卡洛、时序差分、Sarsa、Q学习、DQN、策略梯度、REINFORCE、演员-评委算法。使用DQN构建上证指数择时策略，原始超参数样本外2017年至2022年6月年化超额收益率18.2%，夏普比率1.31，年均调仓42.0次，

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研究风格择时能力的意义在经历了2016年底的风格转换之后，投资者越来越关注基金选择风格的能力。本文就股票仓位较高的两种基金——普通股票型和混合偏股型，讨论哪些基金和基金经理有选择风格的能力，以及这种能力是否有持续性。

通过比较业绩排名的方法研究基金经理风格选择能力以市值为例，对股票市场的风格进行划分，统计每次风格切换时点前后业两个月内绩排名均靠前的基金和基金经理，并分析这些基金和基金经理在未来的风格切换时点前后业绩排名是否还在前列。在10位过去表现好的基金经理中，只有1位基金经理管理的3只基金能够在历次风格转换前后都排名在前40%。说明基金和基金经理没有风格择时能力。如果根据市场

摘要

上一篇报告中重点介绍的HM与TM两大经典的择时能力分析模型在实际使用中实则存在一定的缺陷。本篇报告首先对经典模型的潜在问题进行反思，并给出一些评估基金择时能力的替代方案，以供投资者参考。

经典的HM与TM模型所存在的问题：TM模型假设了基金经理对Beta的调整是如同二次项变化轨迹的“循序渐进模式”，而HM模型假设了基金经理对的调整是“两值控制模式”，两者均与基金经理的实际操作方式之间存在差距。 再者，HM模型和TM模型均是将分析窗口中的全序列数据纳入回归，不同市场环境下的数据之间会互相扰动，从而对Beta的估计产生影响。最后，HM模型和TM模型均是以同期变化为前提来刻画择时行为

摘要

本文依然延续因子剥离系列的前序报告，围绕基金超额收益的来源以及进行探讨与分析，然而不同的是本文切入的是一个新的视角，尝试对基金的内部进行进一步的拆分，思考基金主动管理的从何而来。

基金的Alpha从何而来？Alpha特指基金管理人的投资管理能力，其两个重要的源泉分别为：选股能力和择时能力。选股能力，指基金管理人在众多股票中选择出独立于市场走势的具备超额收益的股票的能力。而择时能力，指的是基金管理人控制基金的Beta的能力。优秀的择时能力体现为：在市场上涨的过程中，主动提高基金的Beta；在市场下跌的过程中，及时降低基金的Beta。

如何判定基金的择时能力？我们介绍了参数分析法

报告摘要

1.市场继续处于下行趋势。当前反弹进入3150—3200附近的强阻力区域，在大格局仍为下行趋势的背景下，突破强阻力区域改变格局为小概率事件。建议谨慎应对，耐心等待下一次入场机会； 2.主动权益基金股票仓位整体保持平稳。其中医药、食品饮料、银行、非银金融、电子等行业的仓位下降，基础化工、机械、电力设备、国防军工、有色金属等行业的仓位提升； 3.净利润断层上周超额基准0.70%，今年以来累计绝对收益-13.12%。

如期止步目标位，调整窗口或将开启

市场整体（wind全A指数）：下行趋势 估值水平（wind全A指数）：中等偏低区域 仓位建议：30%（以wind全

摘要

动量效应是由Jegadeesh和提出的，是指股票的收益率有延续原来的运动方向的趋势，即过去一段时间收益率较高的股票在未来获得的收益率仍会高于过去收益率较低的股票•经济学解释：趋势交易，市场反应不足。

反转效应是由DeBond与提出，与动量效应相对，指过去一段时间收益率较高的股票在未来获得的收益率将会低于过去收益率较低的股票。 经济学解释：行为金融学，流动性。

正文

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摘要

上周周报提示：市场进入底部震荡格局，短期动能较强，建议利用短期均线进行防守，若跌破10日均线，可适当调整结构或降低仓位。最终市场继续沿10日均线上行，wind全A上涨1.76%。市值维度上，上周代表小市值股票的国证2000指数上涨2.02%；中盘股中证500上涨1.22%，沪深300上涨1.65%，上证50上涨1.26%，创业板指上涨3.94%;上周中信一级行业中，农业和家电领涨，农业涨幅4.76%；煤炭与石油石化有所调整，煤炭周下跌。上周成交活跃度上，非银金融资金持续流入明显。

从择时体系来看，我们定义的用来区别市场整体环境的wind全A长期均线（120日）和短期均线（20

摘要

市场继续处于底部震荡模式。市场的风险偏好较难提升，考虑市场短期上升动能仍然存在，建议利用短期均线进行防守，若跌破10日均线，可适当调整结构或降低仓位； 2.权益基金本周提升股票仓位。其中医药、电子、通信、计算机、传媒等行业的仓位下降，基础化工、机械、电力设备、国防军工、有色金属等行业的仓位提升； 3.净利润断层上周超额基准1.77%，今年以来累计绝对收益-5.67%。

市场整体（wind全A指数）：震荡 估值水平（wind全A指数）：中等偏低区域 仓位建议：50%（绝对收益目标） 市场大势：均线距离为-7.85%，均线距离的绝对值继续大于3%的阈值，但核心观察变量的赚钱效应指标

摘要

上周周报提示：长期下行趋势格局仍未扭转。当前反弹进入附近的强阻力区域，在大格局仍为下行趋势的背景下，突破强阻力区域改变格局为小概率事件。综合来看，建议谨慎应对，耐心等待下一次入场机会。但市场继续上行，再次来到3200点附近，wind全A上涨3.08%。市值维度上，上周代表小市值股票的国证2000指数上涨3.21%；中盘股中证500上涨3.03%，沪深300上涨2.21%，上证50上涨0.99%，创业板指上涨上周中信一级行业中，汽车和电子领涨，涨幅均超7%；煤炭与房地产跌幅明显，煤炭周下跌2.74%。上周成交活跃度上，消费者服务和电子资金流入明显。

从择时体系来看，我们定义的用来

报告摘要

库存周期相关指标：工业产成品库存VSPMI库存工业产成品库存是刻画库存周期的核心指标，2000年以来已经经历了5个完整的库存周期，平均每次库存周期37.6个月，目前新一轮库存周期的上行阶段基本结束，开始进入下行阶段。PMI产成品库存事实上是环比指标，不能用来直接作为库存周期的划分，但是平滑后的PMI产成品库存走势和工业产成品库存走势很接近。另外，PMI原材料库存是PMI产成品库存的领先指标，领先期大概4个月。

库存周期的划分：定性划分VS定量划分

理论上来讲，一个完整的库存周期是按照“主动补——被动补——主动去——被动去”进行轮动的。实际中，我们通常采用工业产成品库

报告摘要

在多因子选股的研究及投资实践中，我们发现有些行业（比如钢铁）其个股差异性较小，行业整体相对市场的波动却比较明显，更适合做行业整体的择时；而有些行业（如食品）其个股差异性大，走势同步性不高，行业整体性的机会相对不好把握，更适合做行业内部的选股，两种行业应该区别对待研究。

定量刻画行业择时和选股的适合度

我们定义了行业个股离散度和行业相对波动率两个指标来刻画行业择时和选股的适合度，根据综合指标将中泰细分的78个行业分成21个择时型业和57个选股型行业，择时型行业主要包括：金融地产、强周期和题材等行业。

行业择时：哪些行业适合趋势跟踪

经过研究我们发现择时型行

摘要

模型对上证指数取得较好的择时收益

本文采用小波分析加支持向量机的方法构建量化择时模型，并检验了在不同参数条件下预测模型对应交易策略的有效性。最终发现预测模型得到的交易策略对上证指数具有较好择时效果，在训练时间窗为5个交易日的情况下，经过小波分析滤波后得到的预测模型单日预测正确概率可以达到56.01%，交易成功概率达到84.65%，每次交易扣除1%的交易成本后，从2000年2月21日到2011年12月31日，模型共获得84.28倍的收益。

模型对沪深300指数的择时收益尚待改进

本文在使用小波分析和支持向量机的模型对沪深300指数进行建模后，发现无论是指数的日

摘要

上周（2020.07.06-2020.07.10）市场回顾。上周市场大幅上涨，上证50指数上涨6.10%，沪深300指数上涨7.55%，中证500指数上涨10.33%，创业板指上涨12.83%。

目前趋势模型显示市场处于上涨市，Wind全A指数处于20日均线之上。估值上看，全市场PE（TTM）为22.2倍，处于2005年以来的72.2%分位点。宏观因子整体偏多，6月社融、信贷、官方及财新PMI全面超预期；中国经济政策不确定性指数高位回落；海通金工宏观动量月度择时模型7月信号为正向。

日历效应上，2005年以来，沪深300和中证500指数在7月的上涨概率分别为67%和60%，涨

摘要

行业表现强度前五：国防军工、商业贸易、计算机、有色金属、综合

强度后五：采掘、银行、家用电器、公用事业、建筑材料

指数估值↑：上证指数、深证成指、中小板指、创业板指

行业估值相对PE较低：农林牧渔、地产、建筑装饰、建筑材料和采掘

相对PE较高：计算机、通信、休闲服务、有色、食品饮料

新高比例↑：创近60日新高个股数占比从上周的16.7%升至33.1%

新低比例↓：创近60日新低个股数占比从上周的1.4%降至0.8%

均线结构↑：多头排列减空头排列个股数占比从上周31.7%升至52.1%

**基金仓位↓