风险提示。 市场系统性风险、海外市场波动风险、模型误设风险。 报告来源 以上内容节选自国泰海通证券已发布的证券研究报告。 报告导读： 从技术面来看， Wind 全 A 继续位于 SAR 点位之上，均线强弱指数仍有向上 的空间，且情绪模型判断市场情绪较为乐观。综上所述，我们认为，市场上行趋势将会延 续。 下周 （ 202500707-20250711 ，后文同） 市场观点：市场上行趋势将会延续。 从量化指标上看，基 于沪深 300 指数的流动性冲击指标周五为 1.19 ，低于前一周（ 1.36 ），意味着当前市场的流动性高于 过去一年平均水平 1.19 倍标准差。上证 50ETF 期权成交量的 PUT-CALL 比率震荡下降，周五为 0.79 ，低于前一周（ 0.95 ），投资者对上证 50ETF 短期走势乐观程度上升。上证综指和 Wind 全 A 五日平 均换手率分别为 0.98% 和 1.62% ，处于 2005 年以来的 66.75% 和 75.52% 分位点，交易活跃度基 本持平。从宏观因子上看， 1. 上周人民币汇率震荡，在岸和离岸汇率周涨幅分别为 0.05% 、 0.12% 。 2. 根据国家统计局 ...

证券研究报告 | 2025年07月07日 金融工程专题研究 日内特殊时刻蕴含的主力资金 Alpha 信息 日内特殊时刻与主力资金行为刻画 日内特殊时刻：不同时刻下的订单具有不同信息含量，我们发现在日内跌幅 较大、股价较低、成交量较高、量价背离等日内特殊时刻的主力资金交易行 为具有更多的信息含量。 主力资金交易行为刻画——标准化笔均成交金额因子：以平均每笔成 交金额（）指标刻画主力资金，将特殊时刻笔均成交金额除以全天笔均 成交金额，得到去量纲后的标准化笔均成交金额（）因子。 基于股价涨跌的主力资金交易行为刻画 股价下跌时刻蕴含的 Alpha 信息：根据分钟股价涨跌将不同时刻划分为上 涨、下跌和横盘，发现下跌时刻因子对股价未来收益具有较好的预测 效果。进一步地，下跌幅度越大，因子表现越好。 基于逐笔成交数据改进因子：引入逐笔成交数据，根据每笔成交的主 动买卖方向对特殊时刻成交记录进行划分，构造主买和主卖因子。 跌幅最大时刻主卖因子：基于跌幅最大时刻、主动卖出订单构建的主 卖因子，RankIC 均值 8.96%，年化 RankICIR 为 4.24，月胜率 86%。 基于股价高低的主力资金交易行为刻画 股价最低时刻 ...

2025 年 07 月 07 日 证券研究报告 | 公募基金周报 ETF 策略指数跟踪周报 2025/7/7 分析师：卫以诺 分析师登记编码：S0890518120001 电话：021-20321014 邮箱：weiyinuo@cnhbstock.com 分析师登记编码：S0890522110001 电话：021-20321297 邮箱：chengbingzhe@cnhbstock.com 021-20515355 募 基 金 泛 固 收 指 数 跟 踪 周 报 （2025.06.23-2025.06.27）》2025-06-30 2、《指数冲高下的板块轮动，银行调整和 科技复苏—公募基金权益指数跟踪周报 （2025.06.23-2025.06.27）》2025-06-30 3、《ETF策略指数跟踪周报—2025/6/30》 2025-06-30 或具短期动力—公募基金量化遴选类策 略 指 数 跟 踪 周 报 （ 2025.06.22 ）》 2025-06-24 5、《大类资产风偏下行，债市回暖趋势显 著 — 公 募 基 金 泛 固 收 指 数 跟 踪 周 报 （2025.06.16-2025.06.20）》 ...

Quantitative Models and Factor Construction Factor Selection and Data Processing Pipeline - The MSCI Barra CNE5 model includes 10 primary factors and 21 secondary factors, covering classic academic factors such as beta, size, and book-to-price ratio, as well as fundamental and technical factors like value, growth, momentum, and residual volatility[22][23][24] - Secondary factors are standardized and weighted to synthesize primary factors, with weights optimized for explanatory power. However, later versions of MSCI Barra shifted to equal weighting for simplicity[23] - Data processing pipeline includes six steps: defining the base universe, outlier handling, missing value imputation, standardization, primary factor synthesis, and secondary outlier/standardization adjustments[31][32][35] Pure Factor Return Estimation - Pure factor returns are estimated using constrained weighted least squares (WLS). Constraints are introduced to address multicollinearity caused by the inclusion of intercepts (country factors)[44][45][49] - WLS weights are inversely proportional to the square root of market capitalization, ensuring smaller residual variance for larger stocks[45] - The solution for pure factor returns is derived using matrix transformations and Cholesky decomposition, ensuring variance homogeneity[46][57][59] Evaluation of Risk Factors and Factor Systems - MSCI Barra's six-dimensional evaluation criteria include statistical significance, stability, intuition, completeness, simplicity, and low multicollinearity[75][76][77] - Quantitative metrics such as average absolute t-values, variance inflation factors (VIF), and pure factor performance are used to assess factor quality. Factors like beta, liquidity, and size exhibit strong statistical significance but may overlap in information[83][84][85] Practical Applications of Risk Models - Risk models are applied for performance attribution in external products (e.g., public equity funds) and internal portfolios (e.g., brokerage "gold stock" portfolios). Attribution results include style/sector exposures and return/risk contributions[148][151][181] - For public equity funds, factor and idiosyncratic returns are decomposed to classify funds into "style advantage" or "stock-picking advantage" categories[152][153][155] - For brokerage gold stock portfolios, attribution reveals the superior performance of newly added stocks due to idiosyncratic returns, while recent underperformance is linked to systematic exposure to small-cap factors[157][169][170] --- Factor Backtesting Results Daily Frequency Results - **Beta**: Annual return 8.20%, annual volatility 4.87%, IR 1.69[86][111] - **Size**: Annual return -6.82%, annual volatility 4.57%, IR -1.49[86][105] - **Liquidity**: Annual return -9.46%, annual volatility 3.10%, IR -3.05[86][123] - **Value**: Annual return 4.32%, annual volatility 2.40%, IR 1.80[86][134] Monthly Frequency Results - **Beta**: Annual return 2.64%, annual volatility 3.95%, IR 0.15[95][111] - **Size**: Annual return -7.02%, annual volatility 5.99%, IR -0.26[95][105] - **Liquidity**: Annual return -5.74%, annual volatility 2.77%, IR -0.45[95][123] - **Value**: Annual return 2.94%, annual volatility 2.87%, IR 0.22[95][134] Gold Stock Portfolio Attribution - **All Gold Stocks**: Total return 61.86%, factor return -54.02%, idiosyncratic return 83.46%[171] - **Newly Added Gold Stocks**: Total return 83.50%, factor return -59.75%, idiosyncratic return 108.20%[174] - **Repeated Gold Stocks**: Total return 6.39%, factor return -44.66%, idiosyncratic return 19.60%[162] Factor Contribution Analysis - **Beta**: Positive contribution across all years, cumulative return 35.75% for all gold stocks, 44.47% for newly added gold stocks[175][176] - **Liquidity**: Negative contribution, cumulative return -48.67% for all gold stocks, -57.24% for newly added gold stocks[175][176] - **Size**: Mixed contribution, cumulative return 72.78% for all gold stocks, 97.27% for newly added gold stocks[175][176]

近期，受益于银行股等高股息风格个股的持续上涨，红利类资产普遍表现强势。截至上周五收盘 （7/4），红利低波指数创下基日（05/12/30）以来新高，近五年（2020/7/4-2025/7/4）年化涨幅8.43%， 历史长期表现跑赢同期红利低波100指数（6.34%）与标普港股通低波红利指数（6.14%）。 从近一周（6/30-7/4）资金流向看，红利低波ETF（512890）作为市场首只追踪红利低波指数的ETF，已 成为资金布局高股息资产的焦点之一。Wind数据显示，6月30日至7月4日，红利低波ETF（512890）5个 交易日中4日实现净申购，累计吸引6.99亿元资金，是同期全市场仅有的净流入超6亿元的红利类主题 ETF。 在标的指数"红利+低波"因子强强联合下，红利低波ETF（512890）在过往6个完整年度（2019-2024 年）中均彰显出了较为出色的业绩韧性与抗风险能力，是当前市场仅有的、自成立以来年年实现正收益 的权益类ETF。成份股较高的分红水平或同样进一步赋予红利低波ETF（512890）在低利率+资产荒环 境中对中长期资金的配置吸引力。 没有股票账户的场外投资者，可以关注红利低波ETF（5 ...

固羽增收 - 7 月利率债走牛？20250706 摘要 2025 年下半年，外部局势趋于缓和，中国核心资产吸引力上升，政策支持持 续。新经济板块如新消费、文化出海等需求侧亮点正在形成。制度性开放重塑 全球贸易格局，但这些因素对经济影响相对常见。传统研究中的三个核心因素 ——出口、投资和消费，均面临一定压力。 出口方面，受贸易战影响，下滑确 定，但影响低于预期。抢出口效应在 6 月中旬已释放完毕，三季度增速将明显 下降。政策对冲效果有限，总体影响较小。 投资方面，三季度将依赖财政和金 融结合的新型政策性金融工具。这些工具设计旨在降低地方政府初期投入资金 体量，提高项目推进顺畅度，从而平滑经济数据。全年 GDP 增速达到 5%左右 难度不大，因此进一步增量刺激政策概率较小。 消费方面，今年补贴管理严格， 总体节奏慢于去年，但仍能显著对冲数据。耐用品消费领域仍有空间盘活，如 果现有资金不足，有可能出现类似去年四季度的增量刺激。然而，由于年初至 7 月债市仍将走牛，债基久期升至新高，短期有止盈压力，但中长期仍 需保持牛市思维。关注债基久期变化速率，超过或低于九十日均线 0.04 年时，短期可能出现回调或反弹。 量化模 ...

"不同于专注单一资产，多资产多策略投资既强调覆盖资产的广度，也要求对各类资产有较为深入的研 究。"广发基金资产配置部基金经理曹建文认为，寻找驱动资产价格变动的底层逻辑，并以因子进行定 义，是多资产配置框架的关键，以此为基石，可以更直观地进行比价和精细化的组合管理。 在全球经济周期分化、宏观环境波谲云诡的背景下，多元资产配置的战略价值持续凸显。过去一年间， 黄金、白银等传统避险资产的稳健增值，叠加新兴市场科技、医疗等成长型赛道标的的亮眼表现，进一 步强化了多资产配置的市场吸引力。 曹建文凭借多维度研究视角，精准捕捉港股市场流动性改善机遇。其管理的广发养老目标2060五年持有 混合FOF在科技主题配置中以恒生科技ETF为核心，在医疗主题配置中重点布局恒生医疗ETF，两大方 向均深度契合港股市场流动性修复与估值修复的双重逻辑。 持仓追求"积小胜为大胜" 曹建文是深耕多资产领域的专业投资人，从业10年间历经2年基金专户、4年养老金/保险资金、4年公募 FOF管理实战，覆盖基金、股票、债券、转债、期货等多品类投资，为其当前管理公募FOF产品奠定了 多元视角的投资优势。 "多资产配置框架的关键，是以因子定义驱动资产价格变 ...

金融工程 | 动态跟踪 报告发布日期 2025 年 07 月 06 日 杨怡玲 yangyiling@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860523040002 研究结论 风格表现监控 本周市场正收益风格集中在 Trend 风格上，负收益风格表现在 Liquidity 风格上。预 期 PEG 是中证全指成分股中，本周表现最好的因子。 因子表现监控 公募基金指数增强产品表现跟踪 投资建议 风险提示 量化模型失效风险、 市场极端环境冲击。 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 | IH 升水，IC 及 IM 贴水扩大，中小盘短期 | 2025-07-05 | | --- | --- | | 偏多对待：分红对期指的影响 20250704 | | | 捕捉趋势的力量：基金动量刻画新范式： | 2025-06-12 | | ——FOF 研究系列 | | | Neural ODE：时序动力系统重构下深度学 | 2025-05-27 | | 习因子挖掘模型：——因子选股系列之一 | | | 一六 | | ...

点击注册小程序 查看完整报告 特别申明： 本订阅号中所涉及的证券研究信息由光大证券研究所编写，仅面向光大证券专业投资者客户，用作新媒体形势下研究 信息和研究观点的沟通交流。非光大证券专业投资者客户，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何信息。本订阅号 难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。光大证券研究所不会因关注、收到或阅读本订阅号推送内容而视相 关人员为光大证券的客户。 报告摘要 量化市场跟踪 大类因子表现： 本周（2025.06.30-2025.07.04，下同）BP因子和盈利因子获得正收益（0.30%和0.27%）；非线性市值因子 和规模因子取得明显负收益（-0.31%和-0.29%），市场小市值风格明显。 单因子表现： 中证500股票池中，本周表现较好的因子有单季度ROE(1.70%)、总资产毛利率TTM(1.54%)、5日成交量的 标准差(1.36%),表现较差的因子有早盘收益因子(-0.39%)、5分钟收益率偏度(-0.44%)、对数市值因子 (-0.73%)。 流动性1500股票池中，本周表现较好的因子有5日反转(1.62%)、单季度ROE(1.53%)、市盈率因子(1.41%), 表现较差 ...

国信金工指数增强组合表现如下： 二 因子表现监控 一、本周指数增强组合表现 沪深300指数增强组合本周超额收益1.17%，本年超额收益8.03%。 中证500指数增强组合本周超额收益0.73%，本年超额收益8.82%。 中证1000指数增强组合本周超额收益1.10%，本年超额收益13.66%。 中证A500指数增强组合本周超额收益0.69%，本年超额收益8.18%。 二、本周选股因子表现跟踪 沪深300成分股中单季EP、EPTTM、预期EPTTM等因子表现较好。 中证500成分股中单季ROE、DELTAROE、单季EP等因子表现较好。 中证1000成分股中标准化预期外盈利、EPTTM、单季EP等因子表现较好。 中证A500指数成分股中预期EPTTM、EPTTM、单季ROE等因子表现较好。 公募基金重仓股中预期PEG、预期EPTTM、单季EP等因子表现较好。 三、本周公募基金指数增强产品表现跟踪 沪深300指数增强产品本周超额收益最高1.02%，最低-0.37%，中位数 0.08%。 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.87%，最低-0.44%，中位数 0.38%。 中证1000指数增强产品本周超额收益最 ...