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 点击注册小程序 本周，基本面因子在多数行业表现较差，其中净利润增长率因子在煤炭行业正收益显著。估值类因子中， BP因子在综合行业正收益显著。流动性因子在交通运输、美容护理、化工、商业贸易和轻工制造行业正收 益显著。市值风格上，本周多数行业表现为小市值风格。 PB-ROE-50组合跟踪： 本周PB-ROE-50组合在中证500、中证800股票池中获取正超额收益。中证500股票池中获得超额收益 0.88%，中证800股票池中获得超额收益0.43%，全市场股票池中获得超额收益-0.02%。 量化市场跟踪 大类因子表现： 本周全市场股票池中，残差波动率因子和盈利因子分别获取正收益0.55%、0.26%；市值因子和非线性市值 因子分别获取负收益-0. ...

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0.37%，本年超额收益2.84%。 中证500指数增强组合本周超额收益1.06%，本年超额收益5.87%。 中证1000指数增强组合本周超额收益1.73%，本年超额收益8.10%。 中证A500指数增强组合本周超额收益0.53%，本年超额收益5.78%。 二、本周选股因子表现跟踪 沪深300成分股中一个月反转、预期PEG、预期EPTTM等因子表现较好。 中证500成分股中一个月反转、单季SP、SPTTM等因子表现较好。 中证1000成分股中DELTAROA、高管薪酬、标准化预期外盈利等因子表现较 好。 中证A500指数成分股中三个月反转、单季ROE、一个月反转等因子表现较 好。 公募基金重仓股中一个月反转、三个月反转、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1.10%，最低-0.76%，中位数 0.06%。 中证500指数增强产品本周超额收益最高0.99%，最低-0.08%，中位数 0.40%。 中证1000指数增强产品本周超额收益最高0.81%，最低-0.28%，中位数 0.26%。 ...

金融工程 | 金工定期报告 金融工程 证券研究报告 因子跟踪周报：小市值、资产周转率因子表现较好- 20250516 因子 IC 跟踪 IC 方面，最近一周，小市值、90 天分析师覆盖度、前五大股东持股比例 合计等因子表现较好，1 个月换手率波动、Fama-French 三因子 1 月残差 波动率、1 个月超额收益率波动等因子表现较差；最近一月，小市值、90 天分析师覆盖度、1 个月反转等因子表现较好，季度毛利率、bp 三年分 位数、高管平均薪酬等因子表现较差；最近一年，1 月特异度、Fama- French 三因子 1 月残差波动率、1 个月超额收益率波动等因子表现较好， 一年动量、前五大股东持股比例合计、股息率等因子表现较差。 因子多头组合跟踪 多头组合方面，最近一周，小市值、季度资产周转率、季度 roe 同比等因 子表现较好，1 个月换手率波动、1 个月日均换手率、一致预期 EPS 变动 等因子表现较差；最近一月，小市值、1 个月换手率与均价的相关性、1 个月反转等因子表现较好，基于一致预期的标准化预期外盈利、bp 三年 分位数、财报超研报预期程度等因子表现较差；最近一年，小市值、1 个 月换手率波动、 ...

Valuation Factors - The report identifies that the EP, BP, and SP factors show strong predictive capabilities across different sample pools, while the PEG factor performs poorly [1][6][10] - The EP factor demonstrates significant returns, with notable performance across various industries, particularly in manufacturing [1][40] - The BP factor excels in asset-heavy industries such as utilities and finance, while the SP factor performs well in the TMT sector [1][40] Sources of Returns - The report states that the mispricing between valuation and fundamentals is the source of returns from valuation factors, with significant positive returns from low valuation-strong fundamentals combinations and negative returns from high valuation-weak fundamentals combinations [2][41][46] Long-term Effectiveness - Valuation factors are noted to be effective in the A-share market, although there is a potential for diminishing returns as the market becomes more institutionalized [3][59][75] - Historical data shows that the selected portfolios based on valuation factors achieved annualized returns of 14.87% in the CSI 800 and 19.11% in the CSI 1000, indicating the long-term effectiveness of these strategies [4][11] Industry Performance - The report highlights that the performance of valuation factors varies significantly across different industries, with the EP factor generally performing well across most sectors [40][41] - The BP factor shows strong performance in heavy asset industries, while the SP factor is particularly effective in the TMT sector [40][41] Investment Strategy - The report suggests constructing investment portfolios based on the mispricing of valuation and fundamentals, utilizing factors such as BP, EP, net profit growth rate, and ROE for selection [4][41][75] - The strategy emphasizes the importance of identifying undervalued stocks with strong fundamentals to achieve superior returns [7][75]

文章来源 本文摘自：2025年5月15日发布的 5月小盘、价值风格有望占优 郑雅斌 ，资格证书编号： S0880525040105 张雪杰 ，资格证书编号： S0880522040001 更多国泰海通研究和服务 亦可联系对口销售获取 大小盘风格轮动月度策略。 最新观点（模型数据截止至 2025/4/30 ）：月度量化模型最新信号转向小 盘；月度观点上，结合月度效应（历史上 5 月小盘风格大概率占优），我们认为 5 月小盘风格有望占 优。中长期，未来一两年，我们更看好小盘风格。目前市值因子最新估值价差为 1.05 ，相对历史高点区 域 1.7~2.6 ，估值价差当前位置不高。本年以来大小盘风格轮动月度策略相对于等权（沪深 300 和中证 2000 ）基准的超额收益 2.94% 。策略构建详见报告《 量化视角多维度构建大小盘风格轮动策略 》。 价值成长风格轮动月度策略。 最新观点（模型数据截止至 2025/4/30 ）：月度量化模型最新信号继续指 向价值风格；月度观点上，我们认为 5 月价值风格有望继续占优；月度配置策略，继续超配价值风格。相 对于等权（国证成长和国证价值）基准，本年以来价值成长风格轮动策略超额收 ...

能源化工期权 2025-05-16 能源化工期权策略早报 | 卢品先 | 投研经理 | 从业资格号：F3047321 | 交易咨询号：Z0015541 | 邮箱：lupx@wkqh.cn | | --- | --- | --- | --- | --- | | 黄柯涵 | 期权研究员 | 从业资格号：F03138607 | 电话：0755-23375252 | 邮箱：huangkh@wkqh.cn | 能源化工期权策略早报概要：能源类：原油、LPG；聚烯烃类期权：聚丙烯、聚氯乙烯、塑料、苯乙烯；聚酯类期 权：对二甲苯、PTA、短纤、瓶片；碱化工类：烧碱、纯碱；其他能源化工类：橡胶等。 策略上：构建卖方为主的期权组合策略以及现货套保或备兑策略增强收益。 表1：标的期货市场概况 | 期权品种 | 标的合约 | 最新价 | 涨跌 | 涨跌幅 | 成交量 | 量变化 | 持仓量 | 仓变化 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | | | （%） | (万手) | | (万手) | | | 原油 | SC2507 | 462 | -1 ...

摘要 过去一周，国内主要市场指数中，上证 50、沪深 300、中证 1000、中证 500 指数均上涨。其中，上证 50、沪深 300、中证 500 和中证 1000 指数的涨跌幅分别为 1.93%、2%、1.6%和 2.22%。 过去一周，中国公布了 4 月的通胀数据，整体维持低位震荡。上游通胀 PPI 同比数据 4 月报-0.27%,较上个月回落 0.2%； 而中下游通胀 CPI 同比数据 4 月报-0.1%，与上个月持平。为了对冲关税冲突导致的外需回落，货币政策端快速发力。 人民银行宣布了十项具体措施，包括前期提及的降准（0.5%）和降息（0.1%）。在降准落地的利好下，银行板块过去 一周涨幅靠前。此外，证监会也快速落实《推动公募基金高质量发展行动方案》的执行。其中《方案》明确提及，"对 三年以上产品业绩低于业绩比较基准超过 10 个百分点的基金经理，要求其绩效薪酬应当明显下降；"由于一旦产品 表现相较基准向下偏离过大，对应基金经理的绩效薪酬会明显受影响。所以可预见该项规定的落地，公募基金基金经 理会更加关注如何能够稳健跟踪住业绩比较基准，而后才是去获取更多的超额收益。而前者最简单的做法则是配置与 基准 ...

报告导读： 我们将从涨跌停股个数、追涨和低吸策略的收益表现，以及其他相关衍生指标 的角度入手，分析这些因子与未来市场走势之间的关系，最终构建情绪择时模型。 文章来源 本文摘自：2025年5月14日发布的 大类资产与中观配置研究（五）——从涨停板、"打板策略"到赚钱效应引发的情绪择时指标 郑雅斌 ，资格证书编号： S0880525040105 曹君豪 ，资格证书编号： S0880525040094 余浩淼 ，资格证书编号： S0880525040013 更多国泰海通研究和服务 亦可联系对口销售获取 情绪择时模型成功预判市场。 我们认为，涨跌停板不仅反映了个股的强弱，更是市场情绪高涨、资金活跃 的重要标志。通过构建与涨跌停个股数量和可交易收益有关的因子，我们成功构建了能够预测市场短期情 绪变化的择时模型。对模型进行改进后，回测区间内无论是收益还是风控能力均较为出色。 情绪择时模型的构建。 我们将表现最好的五个因子：打板策略收益因子、跌停次日收益因子、涨停板占比 因子、跌停板占比因子和净涨停占比因子发出的信号进行整合，构建择时模型：情绪择时模型组合的年化 收益率为 6.65% （ 3.82% ），年化波动率为 15 ...

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。 文章来源 本文摘自：2025年5月14日发布的 深度学习如何提升手工量价因子表现 郑雅斌 ，资格证书编号： S0880525040105 余浩淼 ，资格证书编号： S0880525040013 更多国泰海通研究和服务 亦可联系对口销售获取 报告导读： 除开直接使用深度学习模型得到股票预期收益之外，通过将需要使用的收益因 子加入正交层当中，可以得到与现有收益因子低相关，但依然具有良好选股效果的深度学 习因子。从而在后续使用中，方便对于因子权重的人工调整。 将收益因子加入正交层，可以使得同源深度因子在保证选股效果前提下，与正交层收益因子低相关： 深度 学习模型有黑盒化的特征，当市场出现剧烈风格转换时，很难通过人工的方法对于模型进行干预，手工改 变不同因子的权重。而通过将收益因子加入深度学习模型正交层，可以在保障深度因子选股效果的同时， 降低深度因子与正交层中收益因子相关性，防止在构建手工多因子组合时，深度因子与同源其他手工收益 因子的多重共线性问题。 在正交层放入其他同源收益因子后，深度因子依然有非常良好的选股效果： 无论是以 Rank MAE 还是 ...

Core Viewpoint - The rapid growth of index-enhanced funds in the market is driven by the evolution of market conditions and the increasing demand from investors for more sophisticated investment tools [1] Group 1: Market Overview - As of the end of Q1 2025, there are 327 index-enhanced funds with a total scale exceeding 200 billion yuan, representing an increase of over 80% since the end of 2020 [1] - The demand for index-enhanced strategies is rising due to the maturation of investors and the deepening of capital markets [1] Group 2: Definition and Strategy - Quantitative index enhancement involves tracking benchmark indices while optimizing stock selection through quantitative models to pursue excess returns (Alpha) [2] - Index-enhanced funds combine passive tracking of indices with active management strategies, such as multi-factor models and AI stock selection, to achieve superior performance [3][4] Group 3: Performance Comparison - Over the past decade, index-enhanced funds have demonstrated significant excess returns, with the Wind index-enhanced fund index achieving a 24.88% increase, while the CSI 300 index and stock index funds saw returns of -18.05% and 2.26%, respectively [3][4] - As of May 12, 2025, the average return of CSI 300 index-enhanced funds is 25.48%, compared to 6.07% for regular CSI 300 index funds, indicating the effectiveness of the index enhancement strategy [7] Group 4: Mechanisms of Enhancement - Quantitative index enhancement typically involves two core components: modeling stock returns and optimizing the portfolio relative to the benchmark index [9] - The three main methods for achieving index enhancement include: 1. Multi-factor stock selection models that assess various factors such as value, momentum, and quality [10] 2. AI stock selection techniques that utilize machine learning and deep learning to identify patterns in historical data [11] 3. Fundamental enhancement strategies that analyze a company's financial health to optimize the investment portfolio [12] Group 5: Key Indicators for Selection - When selecting index-enhanced funds, important indicators to consider include annualized excess returns, tracking error, information ratio, maximum drawdown, and win rates [13]