红利+：红利价值和自由现金流因何更优 20250612 摘要 华富新华中证红利价值指数通过多因子模型（低波动、低估值等）筛选， 侧重防御性，旨在提供高于传统红利指数的收益，更及时反映上市公司 基本面，避免估值陷阱。 华富中证全指自由现金流 ETF 跟踪自由现金流指标，专注于企业财务健 康状况，确保投资组合公司具有强劲的财务状况，在市场调整期间保持 稳定并提供持续增长潜力。 市场对红利类资产需求强劲，主要因为低利率环境，投资者寻求替代债 权类资产以获得较高收益，即使风险偏好提升，对红利资产配置需求依 然强劲。 新华中证红利价值指数采用创新方法，在传统高股息率基础上引入多因 子模型，增强对上市公司基本面的及时反映能力，避免估值陷阱，提升 整体投资组合质量，自 2013 年以来年化超额收益约 5%。 新华中证红利价值指数样本空间筛选要求现金分红总额大于再融资总额， 股息支付率大于 20%，提高筛选效果，确保上市公司有较强的回报股东 意愿和能力。 Q&A 请介绍华富新华中证红利价值指数和华富中证全指自由现金流 ETF 的独特优势 及二者之间的联系和区别。 华富新华中证红利价值指数和华富中证全指自由现金流 ETF 均为 ...

报告导读： 2025 年以来，国内资产 BL 策略 1 的 5 月收益为 -0.22% ， 2025 年收益 为 0.96% ；国内资产 BL 策略 2 的 5 月收益为 -0.1% ， 2025 年收益为 1.05% ；国 内资产风险平价策略的 5 月收益为 0.29% ， 2025 年收益为 1.73% ；基于宏观因子的 资产配置策略的 5 月收益为 0.27% ， 2025 年收益为 1.45% 。 量化资产配置策略简介： 此前我们已经完成了 Black-Litterman 、风险平价、宏观因子 3 个基础资产配 置模型的开发，并使用上述模型在国内股票、债券、商品、黄金 4 大类资产上开发了大类资产配置策略， 进行样本外跟踪。 大类资产走势回顾： 上月（ 2025-05-01 到 2025-05-31 ）国内大类资产国内权益资产表现亮眼，黄 金遭遇回调。其中，恒生指数、沪深 300 、中证转债、中证 1000 和中债 - 企业债总财富 ( 总值 ) 指数 分录涨幅 3.96% 、 1.85% 、 1.75% 、 1.28% 和 0.41% ；南华商品指数、 SHFE 黄金和中债 - 国 债总财富 ( 总 ...

本报告研究了包含普通股票型基金和偏股混合型基金在内的主动型股 票基金的绩效表现。与研究基金跑赢其基准不同，本报告研究的是基金 能否跑赢市场，即 A 股大部分股票自由流通市值加权的股票组合。根据 基金规模的大小构建了多个基金组合，并采用因子模型分析主动型股票 基金的绩效表现，研究结果发现： 证券研究报告 | 2025年06月12日 收益率全口径解析专题 主动股基能否跑赢股票市场？ 1、多数主动型基金组合都能跑赢市场，但他们的超额收益并不显著。单因 子模型下，全部基金组合、大型、中大型、中小型、小型基金组合的年 化超额收益分别为 0.216%至 3.05%，即使是年化超额收益超过 3%的小型 基金组合，其超额收益也没有达到 10%的显著性水平。 2、主动型基金偏好大盘股和高估值股票，其中多数基金组合对大盘股的偏 好并不明显，但对高估值股票的偏好则均非常显著。主动型基金在规模因子 和价值因子的负向暴露对其绩效表现产生明显负面影响。若考虑股票规模效 应和价值效应，多数主动型股票基金能显著跑赢市场。三因子模型下，各 基金组合都具有正的超额收益，年化超额收益分别为 1.54%至 6.37%， 其中中大型、中小型、小型基金 ...

时间周期说明：短期为一周以内、中期为两周至一月 投资咨询业务资格：证监许可【2011】1778 号 晨会纪要 宝城期货原油早报-2025-06-12 品种晨会纪要 | 品种 | 短期 | 中期 | 日内 | 观点参考 | 核心逻辑概要 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 原油 2507 | 震荡 | 震荡 | 震荡 偏强 | 偏强运行 | 地缘风险加剧，原油震荡偏强 | 备注： 1.有夜盘的品种以夜盘收盘价为起始价格，无夜盘的品种以昨日收盘价为起始价格，当日日盘收盘 价为终点价格，计算涨跌幅度。 2.跌幅大于 1%为下跌，跌幅 0~1%为震荡偏弱，涨幅 0~1%为震荡偏强，涨幅大于 1%为上涨。 3.震荡偏强/偏弱只针对日内观点，短期和中期不做区分。 主要品种价格行情驱动逻辑—商品期货能源化工板块 原油（SC） 日内观点：震荡偏强 中期观点：震荡 参考观点：偏强运行 核心逻辑：近日中美两国领导人通电话，释放积极信号，中方邀请美方访华，中美关税战存在降温 预期。同时中美双方在伦敦达成进一步关税共识。在乐观情绪回升的背景下，宏观因子逐渐转强。 同时俄罗斯对乌克兰全境 ...

投资咨询业务资格：证监许可【2011】1778 号 晨会纪要 宝城期货甲醇早报-2025-06-12 品种晨会纪要 时间周期说明：短期为一周以内、中期为两周至一月 | 品种 | 短期 | 中期 | 日内 | 观点参考 | 核心逻辑概要 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 甲醇 2509 | 震荡 | 震荡 | 震荡 偏强 | 偏强运行 | 偏多氛围支撑，甲醇震荡偏强 | 备注： 1.有夜盘的品种以夜盘收盘价为起始价格，无夜盘的品种以昨日收盘价为起始价格，当日日盘收盘 价为终点价格，计算涨跌幅度。 2.跌幅大于 1%为下跌，跌幅 0~1%为震荡偏弱，涨幅 0~1%为震荡偏强，涨幅大于 1%为上涨。 3.震荡偏强/偏弱只针对日内观点，短期和中期不做区分。 主要品种价格行情驱动逻辑—商品期货能源化工板块 甲醇（MA） < END > 仅供参考，不构成任何投资建议 专业研究·创造价值 1 / 2 请务必阅读文末免责条款 ---------------------------------------------------------------------------- ...

Quantitative Models and Construction Methods - **Model Name**: Carhart Four-Factor Model **Construction Idea**: Incorporates momentum factor into the Fama-French three-factor model to capture the "stronger gets stronger" phenomenon in stock markets[14] **Construction Process**: Formula: $ R_{p}-r_{f}\!\sim\!\!\alpha+\beta_{1}(R_{M}-r_{f})+\beta_{2}(R_{M}-r_{f})^{2}+\beta_{3}S M B+\beta_{4}H M L+\varepsilon_{p} $ - $R_{p}-r_{f}$ represents excess return of the portfolio relative to the risk-free rate - $R_{M}-r_{f}$ represents market excess return - $SMB$ and $HML$ represent size and value premiums respectively[28][30] **Evaluation**: Widely applicable across various asset classes, but its effectiveness in predicting future returns in A-shares is limited due to strong short-term reversal effects[14][17] - **Model Name**: Industry-Stripped Alpha Momentum **Construction Idea**: Removes market and industry beta risks to isolate alpha returns for momentum factor construction[47] **Construction Process**: Formula: $ R_{p}-r_{f}{\sim}\alpha+\beta_{1}(R_{M}-r_{f})+\beta_{2}(R_{M}-r_{f})^{2}+\sum_{i=1}^{11}\beta_{2+i}\,l n d_{i}+\varepsilon_{p} $ - Adds industry index returns ($ln d_{i}$) to the regression model to strip industry beta risks[51] **Evaluation**: Improves stability compared to traditional momentum factors but shows weaker positive selection effects since 2019[52][53] - **Model Name**: Low-Diversification Momentum **Construction Idea**: Identifies dates with low fund diversification to reduce beta risk interference and enhance predictive power[5][56] **Construction Process**: - Groups fund daily returns by diversification levels (using standard deviation of returns) - Constructs three sub-factors: low-diversification return factor, sorting momentum factor, and Sharpe ratio factor - Combines these sub-factors equally to form the low-diversification momentum factor[65][93] **Evaluation**: Demonstrates strong predictive power with low correlation to traditional momentum factors, indicating reduced beta risk interference[93][104] Model Backtesting Results - **Carhart Four-Factor Model**: - Rank IC: 6.01% (past 122 days alpha momentum)[31] - Rank ICIR: 0.57 (past 122 days alpha momentum)[31] - Quarterly long-short win rate: 66.67%[31] - **Industry-Stripped Alpha Momentum**: - Rank IC: 7.81% (past 122 days)[53] - Rank ICIR: 0.97 (past 122 days)[53] - Quarterly long-short win rate: 69.92%[53] - **Low-Diversification Momentum**: - Rank IC: 10.10%[93] - Rank ICIR: 1.09[93] - Quarterly long-short win rate: 71%[93] - Annualized long-short return: 10.81%[98] Quantitative Factors and Construction Methods - **Factor Name**: Historical Return Factor **Construction Idea**: Uses past fund returns to predict future performance[19] **Construction Process**: - Calculates returns over different time windows (e.g., past 20, 61, 122 days) - Tests predictive power using Rank IC and Rank ICIR metrics[20][22] **Evaluation**: Short-term returns show weak predictive power; long-term returns improve prediction but remain unstable[22][23] - **Factor Name**: Sharpe Ratio Factor **Construction Idea**: Adjusts fund returns for volatility to improve stability[24] **Construction Process**: - Calculates Sharpe ratios over different time windows (e.g., past 20, 61, 122 days) - Tests predictive power using Rank IC and Rank ICIR metrics[25][26] **Evaluation**: Stability improves compared to historical return factor but fails to address beta risk interference effectively[26][27] - **Factor Name**: Low-Diversification Return Factor **Construction Idea**: Focuses on low-diversification dates to reduce beta risk interference[65] **Construction Process**: - Groups fund daily returns by diversification levels - Uses average returns of the lowest-diversification group as the factor score[65][67] **Evaluation**: Strong predictive power with stable performance across different time windows[67][72] Factor Backtesting Results - **Historical Return Factor**: - Rank IC: 6.44% (past 244 days)[20] - Rank ICIR: 0.54 (past 244 days)[20] - Quarterly long-short win rate: 59.35%[20] - **Sharpe Ratio Factor**: - Rank IC: 6.44% (past 244 days)[25] - Rank ICIR: 0.64 (past 244 days)[25] - Quarterly long-short win rate: 61.79%[25] - **Low-Diversification Return Factor**: - Rank IC: 10.03% (past 3 months)[68] - Rank ICIR: 1.06 (past 3 months)[68] - Quarterly long-short win rate: 69.11%[68]

Group 1 - The three major stock indices opened higher, with the Shanghai Composite Index rising by 0.02%, the Shenzhen Component Index by 0.14%, and the ChiNext Index by 0.34% [1] - The National Index of Free Cash Flow saw an intraday increase of over 0.3%, with leading stocks such as Lao Feng Xiang, Jin Hong Group, City Media, and Huayu Automotive driving the gains [1] - The low-fee Free Cash Flow ETF (159201) experienced a net inflow of over 230 million yuan in the last 10 trading days, indicating a significant low-position layout characteristic [1] Group 2 - According to China Merchants Securities, as the economy stabilizes, leading listed companies are experiencing stable operations, with net cash flow beginning to grow steadily and capital expenditures declining, leading to a continuous rise in free cash flow yield [1] - The A-share weighted index is expected to undergo a revaluation in the next two years, as the concentration of small-cap factor trading has reached its limit, and new quantitative regulations are about to be implemented [1] - The Free Cash Flow ETF (159201) closely tracks the National Index of Free Cash Flow, selecting stocks with positive and high free cash flow after screening for liquidity, industry, and ROE stability, making it suitable for long-term investment [1] Group 3 - The fund management fee for the Free Cash Flow ETF is set at an annual rate of 0.15%, and the custody fee at 0.05%, both of which are the lowest in the market, maximizing benefits for investors [1]

证券研究报告·金融工程·金工专题报告 金工专题报告 20250610 基于宏观风险因子的大类资产轮动模型绩 效月报 20250531 ◼ 风险提示：模型所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大 变化；单一模型可能存在风险，实际应用需结合资金管理、风险控制等 方法；模型测算可能存在相对误差，不构成实际投资建议。 2025 年 06 月 10 日 证券分析师 高子剑 执业证书：S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn 研究助理 刘静恒 执业证书：S0600123070085 liujingheng@dwzq.com.cn 相关研究 《 新 价 量 相 关 性 因 子 绩 效 月 报 20250530》 2025-06-06 《估值异常因子绩效月报 20250530》 2025-06-06 东吴证券研究所 1 / 11 请务必阅读正文之后的免责声明部分 [Table_Tag] [Table_Summary] ◼ 基于宏观风险因子的大类资产轮动模型绩效：2011 年 1 月至 2023 年 12 月，模型年化收益率 9.93%，年化波动率 6.83%。夏普比率 ...

国技期货 商品量化CTA周度跟踪 国投期货研究院 金融工程组 2025/6/10 | | | 动量时序 动量截面 期限结构 持仓量 | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | 黑色板块 | | 0. 09 | 0 | -0.08 | | 有色板块 | 0. 05 | -0. 21 | 0. 52 | 1.13 | | 能化板块 | -0. 02 | 0.18 | 0. 37 | 0. 69 | | 农产品板块 | 0.13 | 0. 35 | 0. 41 | -0.19 | | 股指板块 | -0. 71 | 0. 46 | -0. 63 | 1.06 | | 员金属板块 | 0.12 - | | | 0. 88 | 大类信号强度 老 ने F3H र्गे සි 需求 库存 价差 ■上周因子强度 ■ 当周因子强度 数据来源:wind,国投期货 国投期货 净值曲线 ■大类合成 标求 座存 价主 1.25 1.05 | 203 | Post | 20, 2 | POST | 20, 20 | Start Barlay | >国投期货 | 数据来源:wind,国投期货 | | ...

6月10日，东方红资管旗下东方红慧选成长开启发售。该基金为偏股混合型基金，拟任基金经理为徐习 佳。基金管理费按前一日基金资产净值的1.2%年费率计提。 截至6月9日数据（下同），徐习佳旗下主动权益产品表现分化。其管理的东方红量化选股A今年以来收 益率为6.78%，跑赢业绩比较基准超过7个百分点，而其在管的东方红红利量化选股A自成立以来长期表 现靠后。 年管理费1.2% 6月4日，东方红资管旗下东方红慧选成长发布发售公告。该基金为契约开放式证券投资基金，于2025年 6月10日至2025年9月9日公开发售，基金最低募集份额总额为2亿份。 基金投资目标为："在严格控制投资组合风险的前提下，通过积极主动的投资管理，力争实现基金资产 的长期稳健增值"。基金业绩比较基准为："中证800指数收益率×85%+恒生指数收益率（经汇率估值调 整）×5%+中国债券总指数收益率×10%"。 投资组合比例方面，东方红慧选成长投资于股票资产（含存托凭证）的比例为基金资产的60%-95%（其 中投资于港股通标的股票的比例占股票资产的0%-50%）。个股选择方面，基金主要采用多因子选股模 型对个股进行筛选。根据对国内外证券市场的长期研究， ...