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中金点睛
市集瞻望
市集择时：短期颠簸，中恒久或有上行契机。
咱们基于2000-01-01至2024-10-31市集历史数据的统计，发现A股市集出现5天内飞腾超15%这类快速反弹的情况后，短期回调的概率较大，后续一个月内的收益平均为-4%傍边，而中恒久来看收益情况相对较好，宽基指数后续一年的收益平均接近10%。因此咱们觉得短期内市集全体的走势以颠簸为主，中恒久存在上行契机。
作风判断：成长弹性可期，关心小盘。
早先，咱们从定量角度追念了历史上3次市集触底反弹前后的作风阐发，尽管三次触底反弹的宏不雅、计谋环境有所互异，但从历史数据统计的终局来看，前期纰谬的作风在市集反弹后飞腾幅度更大。因此此前承压的成长作风过去阐发可能优于其他作风。
其次，从成长与价值作风盈利差的维度来判断。a）宏不雅逻辑方面，考虑宏不雅谋略领导我国经济可能行将参加见底回升的拐点，利好成长作风过去盈利。b）中不雅逻辑方面，当今成长与价值作风处于赚钱期的企业数目差角落上行，从企业人命周期的角度来看，成长作风过去盈利才智相对更强。c）微不雅视角方面，成长与价值作风分析师一致预期EPS的差值处于上升情景，说明卖方分析师对于成长作风过去盈利改善的看好进程更强。
同期，宏不雅环境市集情景和短期拥堵度的作风征询框架[1]标明：a）投资者容颜回暖期成长作风不时阐发出色，红利作风相对偏弱，而由于近期偏股基金募资额的快速进步，红利作风的相对上风可能承压。b）微不雅层面，由于市集快速飞腾劝诱精深投资者入市，主要作风的拥堵度王人在快速上升。成长、红利作风先后在9月27日、10月8日发出拥堵信号。因此市集主流作风包括市集全体，短期需要一段时辰颠簸消化。
临了，并购海浪或利好中小盘及新质坐褥力考虑行业：a）咱们发现并购行为多发生在中小盘，且在小盘作风并购数目较多的2015年，小盘股全体阐发较好，因此咱们觉得在2024年新的计谋支柱下，过去的并购市集活跃度或将进步，或利好中小盘阐发。b）2024年计谋指令上市公司向新质坐褥力标的转型升级，咱们判断并购神态过去或将聚拢发生于新质坐褥力考虑行业。基于历史数据统计，咱们觉得并购活跃的行业或有更好的收益阐发，过去非银、新质坐褥力行业、“两创”板块公司可能存在结构性契机。
量化策略与居品
追念2024：大盘价值彰显上风，反弹本领量化具上风。
1）市集阐发维度：大盘与价值作风在本年阐发出色，因子方面则是价值因子总体优于成长因子；2）公募量化居品：公募指数增强居品相对于主动责罚居品展现出一定上风，特地是在9月份市集大幅反弹本领，其收益阐发相对出色。
量化居品：小盘成长环境中可关心主动量化居品。
追念历史在2010、2013、2015和2021年小盘成长作风占优阶段，主动量化居品全体具有较好的收益阐发，咱们觉得量化投资在机构参与度低的小盘成长作风的股票中或具有一定上风，因此若后市作风偏向小盘成长，可琢磨关心主动量化居品。
量化策略：另类数据+机器学习仍有发展后劲。
咱们觉得量化策略发展主要依赖两条旅途：数据鸿沟的拓展[2]与新模子的开导[3]。一方面机器学习如大言语模子不错匡助探索之前金融限制无法充分诈欺的另类数据资源，另一方面不停发展的深度学习模子也能够愈加充分挖掘现存数据的非线性信息。咱们前期开导的机器学习选股因子[4]和另类数据模子[5]在2024年的高波动环境下依然不错取得稳定的样本外阐发，标明其仍具有发展后劲。
风险领导：分析均基于历史数据，历史数据存在不被重叠考证的风险。
Text正文
]article_adlist-->市集瞻望
量化择时：短期颠簸，中恒久或有契机
情景分析：市集快速拉升后短期颠簸概率大
2024国庆节前的一系列市集提振计谋出台后，市集参与者给出了较积极的反映，A股主要宽基指数在节前的5天内王人完成了较大幅度的反弹，且在国庆节后也出现了一定的退换。市集短期的快速飞腾，劝诱精深投资者参与，不时会带来市集热门和作风的切换。咱们以沪深300指数四肢市集代表指数，统计了A股历史上5天内累计涨幅越过15%的情况下，过去一个月、一个季度、半年及一年内，市集主要指数和作风的走势。
图表1：沪深300快速飞腾后的不同周期收益
注：数据统计区间为2000-01-01至2024-10-31；快速飞腾界说为5天内累计涨幅越过15%的情况；图表中均为来回日统计，假设1个月为20个来回日
尊府着手：Wind，中金公司征询部
择时层面上看，A股市集出现近似快速反弹的情况后，短期有可能出现回调从而导致20个来回日和60个来回日（一个月和一个季度）内的收益平均为-4%傍边，本年国庆节后市集走势也考证了这少量。但中恒久维度上的收益情况相对较好，宽基指数（上证综指、沪深300）一年维度上的收益均值接近10%。天然，一年维度上的收益阐发受宏不雅经济、企业盈利的影响更大，数据统计的论断对短期市集走势的指令性更强。
图表2：沪深300快速飞腾对应的日历、盈利估值分位以及后续市集阐发（120个来回日）
注：为止2024-10-31 尊府着手：Wind，中金公司征询部
对应不同的快速飞腾时代指数的估值分位情况咱们发现其中的司法并不只调。2002年的情况属于估值高位的快速反弹从此后续阐发一般，但2004年的估值低位反弹后并未带来进一步的飞腾。2014年末的快速反弹时市集处于中低估值分位，同期谄谀多维的外部因素影响才导致的一轮大牛市。
因此，基于历史数据统计，咱们觉得，短期内市集全体的走势以颠簸为主，中恒久存在契机，但幅度多大，可能取决于宏不雅经济计谋的力度和企业盈利的改善情况。
作风判断：成长弹性可期，关心小盘
情景分析：反弹前后作风切换概率大，成长作风弹性更强
为了探寻市集主流作风在现时市集情景下过去将何如演绎，咱们从定量的角度追念了历史上3次较大级别触底反弹前后的作风阐发：
a）2008-10-28：群众金融危险后政府出台一系列经济刺激计谋，股市触底反弹。
b）2014-07-21：经由前几年经济增速的退档，“国九条”的公布和杠杆资金入市拉动A股触底反弹。
c）2019-01-04：国内持续降息降准，加之部分公司事迹利空出尽，市集触底反弹。
尽管市集三次触底反弹的宏不雅、计谋环境有所互异，但从数据统计的终局来看，前期纰谬的作风在市集反弹后飞腾幅度更大。举例2008年5月到10月阐发较差的小盘和成长作风，在大盘反弹时弹性较好。2014年7月前后的大盘和价值作风也出现彰着反弹。
图表3：历史上3次市集触底反弹前后作风阐发对比
注：色阶为单列收益由红至蓝降序摆设
尊府着手：Wind，中金公司征询部
从触底反弹前后作风收益率的考虑性来看，2008、2014、2019年对应考虑性区分为-0.79、-0.45、-0.36，均为较权贵负考虑，说明触底反弹前跌幅越大的作风在触底反弹阶段的飞腾后劲越大。其背后逻辑可能在于：
1）增量资金不时出于作风性价比原因，优先琢磨投资之前阐发差的作风；
2）之前超跌的作风存在一定错杀可能性，市集回暖期修正了谬妄订价。
因此咱们觉得，要是市集能够延续反弹趋势走出一波飞腾行情，前期阐发较好的作风（举例红利、价值等）飞腾后劲简略率低于其他作风（举例成长）。
主动量化：盈利差与估值差维度均看好成长作风
上述不雅点也不错从主不雅量化方面得到佐证。咱们在论说《量化设立系列（17）成长价值轮动的底层逻辑与收益着手》中，指出成长和价值的轮动判断不错归结为对两作风盈利差和估值差的判断。其中作风盈利差的底层逻辑主要有以下两个方面：①宏不雅层面的地产周期与经济拐点，②中不雅层面的企业人命周期；同期具有微不雅的一致预测EPS这一个不雅测维度。作风估值差觉得存在以下三个要道逻辑：①盈利不变时，增量资金鼓励估值变化，②估值达到顶点位置后，过去可能会均值报告，③市集普涨时，高BETA作风估值进步更高。
图表4：成长价值轮动的主不雅逻辑框架
尊府着手：中金公司征询部
为止2024年10月底，从盈利差变化的底层逻辑来看：
► 宏不雅逻辑方面，当今经济拐点因子处于触底回升情景，同期工业增多值同比、M2同比、物价同比、国债利率同比、好意思债利率同比均角落上升，咱们觉得这些谋略指令我国经济可能行将参加见底回升的拐点，利好成长作风过去盈利。
► 中不雅逻辑方面，当今成长与价值作风处于赚钱期（成长与熟谙期）的企业数目差角落上行，说明从企业人命周期的角度来看，成长作风过去盈利才智相对更强。
► 微不雅视角方面，当今成长与价值作风分析师一致预期EPS的差值处于上升情景，说明卖方分析师对于成长作风过去盈利改善的看好进程更强。
凭据上述3方面施行，咱们觉得在过去6个月傍边的时辰维度，成长相对价值的盈利进步进程更高。
从估值差变化的底层逻辑来看：
► 资金面逻辑方面，当今①为止2季末的保障资金处于净流入情景，利好价值作风估值进步；②为止10月底的EPFR口径下国外资金处于净流入情景，利好成长作风估值进步；③相信数据暂未公布2季末数据；④为止10月底的其他（私募、产业本钱、个东说念主投资者等）类资金处于净流入情景，利好成长作风估值进步。空洞数据公布时点和影响方面，咱们觉得近期资金面利好成长作风估值的进步。
► 拥堵度逻辑方面，当今咱们的拥堵度模子指令成长和价值作风均未到拥堵阈值，对成长和价值作风估值差的影响偏中性。
► BETA逻辑方面，现时咱们的择时模子自满A股现时在估值、容颜、资金等维度处于偏高情景，但成交额能为市集进行一定托底，过去全体走势或以颠簸上步履主，小幅利好成长作风估值的进步。
凭据上述3方面施行，咱们觉得在过去1个月傍边的时辰维度，成长相对价值的估值进步进程更高。
空洞盈利和估值的判断，咱们觉得过去短期（1个月傍边）内，成长作风更高的估值进步会使得成长跑赢价值，中恒久（6个月傍边）内，有望进一步看到成长作风更高的盈利改善，使得成长不绝跑赢价值。即短期和中恒久，咱们王人觉得成长作风具有更高的设立价值。
作风判断量化框架：红利作风相对上风或下落
接下来咱们再从两个大的维度来空洞的量化分析市集关心的主流作风的走势：包括中恒久的宏不雅环境与市集情景，和短期的拥堵度谋略。
宏不雅环境与市集情景是影响股市全体走势以及作风走势的蹙迫因素，它们决定了市集的基本面和流动性要求。通过分析宏不雅经济谋略和市集情景，不错通晓市集作风在不同经济周期和计谋环境下的阐发。这有助于识别哪些作风在特定环境下可能阐发更好，从而制定更为精确的投资策略。
市集的短期波动易受到来回拥堵度的影响。当某一作风或行业劝诱了精深投资者的共鸣和聚拢来回时，股票价钱可能会短期内偏离其内在价值，从而在来回飞扬撤退后头临回调风险。正如2021年8月至9月间，煤炭行业的快速飞腾后随之而来的回撤，就是市集拥堵度影响的案例。
因此咱们提议谄谀对宏不雅环境与市集情景的分析和对市集拥堵度的监测，以竣事对市集作风的准确把抓。在宏不雅要求故意于特定作风时进行投资布局，同期密切关心市集来回步履，幸免在过度拥堵的市集环境中过度聚拢投资，从而镌汰潜在的风险显现。
图表5：量化作风设立框架
尊府着手：中金公司征询部
参考上述作风征询框架，咱们发现：
a） 中恒久维度上，由于偏股基金募资额近期的快速进步，红利作风的相对上风可能承压。偏股基金募资额代表近期公募偏股型基金的募资才智，也代表了市集投资者的入场意愿。是红利相对净值的反向谋略。当市集容颜回暖，投资者通过基金入市的资金量出现进步时，历史数据标明此种情形下红利作风可能会相对跑输市集，而此时成长作风不时不错取得高出市集的收益阐发。
b） 成长作风常受益于市集景气抬升，举例PMI同比谋略与成长作风逾额收益呈现正考虑。当PMI同比上行时，意味着经济总量上行，故意于公司盈利增长，成长作风相对占优；反之，则意味着经济总量的下行，成长作风相对纰谬。因此，咱们觉得在市集基本面预期有所改善的前提下成长作风或有相对上风。
c） 临了，微不雅层面，由于市集短期快速飞腾，劝诱精深投资者参加市集，主要作风的拥堵度王人在快速上升。成长、红利作风先后在9月27日、10月8日发出拥堵信号。因此，从短期来看，市集主流作风，包括市集全体，短期王人可能需要一段时辰颠簸消化。
图表6：偏股基金募资额与红利作风走势
注：为止2024-10-31；偏股基金募资额单元为千亿元尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表7：偏股基金募资额不同情景下红利作风阐发
注：为止2024-10-31尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表8：PMI同比与成长作风走势
注：为止2024-10-31，右轴：PMI同比_MA（%）尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表9：PMI同比谋略不同情景下成长作风阐发
注：为止2024-10-31尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表10：成长作风拥堵度信号
注：为止2024-10-31 尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表11：红利作风拥堵度信号
注：为止2024-10-31尊府着手：Wind，中金公司征询部
并购海浪或利好小盘作风及新质坐褥力考虑行业
2024年计谋层面旨在促进健康的并购重组行为。近期国务院、证监会发布了一系列计谋以支柱上市公司跨行业并购和未盈利金钱收购[6]，指令资源要素向新质坐褥力标的连合。从2014年促进并购行为[7]，2016年扼制投契“炒壳”[8]，再到2024年对并购行为进一步深刻革新[9]，计谋的不停优化旨在促进健康、有序的并购重组行为，支柱经济结构退换和产业升级，指令资源向新质坐褥力连合。
图表12：并购计谋历史沿革梳理
尊府着手：中华东说念主民共和国国务院，中国证券监督责罚委员会，中金公司征询部
并购行为聚拢于小盘股票。并购事件在股票市值散播上倾向于小盘股票，咱们对2006年以来发生并购事件的股票进行市值散播统计，其中股票市值75%分位数保持在150亿元以下，这标明大多数并购事件触及的公司市值偏低。
图表13：参与要紧境内金钱重组股票总市值散播（按初度败露日历处所年份统计）
注：数据为止2024-10-15尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表14：参与要紧境内金钱重组股票畅达市值散播（按初度败露日历处所年份统计）
注：数据为止2024-10-15尊府着手：Wind，中金公司征询部
咱们发现2015年预报并购行为较多的行业股票收益率也处在较高水平，并购步履或将利好部分行业。分大、小盘作风来看，2015年小盘作风的并购事件的预报数目占比相对较高，且小盘作风在2015年具有更好的收益阐发。
图表15：参与要紧境内金钱重组股票分板块统计（按初度败露日历处所年份统计）
注：大盘作风因素股为畅达市值排行前10%的股票，小盘作风因素股为畅达市值排行后90%的股票
尊府着手：Wind，中金公司征询部
因此，咱们提议关心小盘作风和新质坐褥力考虑行业契机：
1） 并购事件数目的增多或利好小盘作风。在小盘作风并购数目较多的2015年，小盘股全体阐发较好，因此在2024年新的计谋支柱下，咱们觉得过去的并购市集活跃度或将进步，利好中小盘。
2） 新质坐褥力考虑行业或将存在结构性契机。2024年计谋指令上市公司向新质坐褥力标的转型升级，咱们觉得并购神态过去或将聚拢发生于新质坐褥力考虑行业。基于统计咱们发现并购活跃的行业或有更好的收益阐发，咱们觉得因此考虑行业如非银、新质坐褥力行业、“两创”板块公司可能存在结构性契机。
量化策略与居品
咱们早先对2024年以来（2024-01-01至2024-10-31）的市集阐发和量化策略阐发作念一个追念，从量化的视角来不雅察市集开动情况。1）市集阐发维度：大盘与价值作风在本年阐发出色，因子方面则是价值因子总体优于成长因子；2）中金量化组合：成长、价值优选策略和低关心度掘金策略本年均阐发邃密；沪深300、中证500指数增强组合也均竣事一定逾额收益；3）公募量化居品：公募指数增强居品相对于主动责罚居品展现出一定上风，特地是在9月份市集大幅反弹本领，其收益阐发相对出色。
追念2024：大盘价值彰显上风
市集阐发：大盘、价值作风阐发隆起
A股市集竣事正收益，大盘、价值作风阐发隆起。为止10月31日，本年沪深300、中证500、中证1000、国证2000均竣事正收益，其中沪深300收益阐发相对较好，竣事13.4%的收益；而微盘作风阐发欠佳，国证2000指数本年仅增长0.8%。价值优于成长。本年价值作风的阐发延续相对上风，对应国证成长指数本年收益率为5.8%，而国证价值指数本年收益率为17.1%（为止10月31日）。
图表16：大、中、小、微盘指数本年收益阐发
注：为止2024-10-31
尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表17：成长、价值指数本年收益阐发
注：为止2024-10-31
尊府着手：Wind，中金公司征询部
从主流因子的角度不雅察市集阐发，咱们统计了2024年以来全市集范围内的因子月度IC。在宏不雅不笃定性较高的大环境下，退缩性因子有用性相对较好。2024年前三季度的因子阐发来看，算计风险属性的因子阐发守护相对上风，包括价值、股息率、安全性、低波动率等。
► 2024年以来，价值优于成长。对比成长因子和价值因子的月度IC阐发，除2月、3月、6月成长因子IC略高于价值因子外，均为价值因子IC权贵优于成长因子，延续了2022年以来价值因子强势的市集作风。
► 价量因子中低波、动量因子全体阐发出色。动量因子本年阐发略有颠簸，但全体收益邃密。低波因子本年阐发较为出色，IC均值竣事-7.0%。
图表18：基本面因子本年IC阐发
注：为止2024-10-31 尊府着手：Wind，向阳永续，中金公司征询部
图表19：价量因子本年IC阐发
注：为止2024-10-31 尊府着手：Wind，中金公司征询部
量化组合：主动量化策略和指数增强策略本年阐发邃密
► 主动量化策略：成长、价值优选策略均有较好阐发
成长股选股想路应从追求高增长预期切换至增长预期与估值性价比并重，翻新后策略本年竣事11.6%的逾额收益。咱们在论说《基本面量化系列（3）：事迹成长是否具有延续性》中构建了成长趋势选股策略，该策略以成长因子、分析师预期因子为中枢，2022年下半年以来相对基准持续回撤，说明追求高增长预期的策略已不适合现时市集环境，因此咱们在论说《基本面量化系列（12）：何如度量非感性估值订价偏差？》，对该策略进行翻新，增多对股票估值性价比的考量，优化后的策略在保持较好的历史收益阐发的同期，较为彰着地改造了2022年以来的策略阐发。为止2024-10-31，翻新后的成长趋势策略YTD收益率为11.6%，逾额偏股羼杂型基金指数7.3个百分点。
图表20：成长趋势选股策略历史阐发
注：为止2024-10-31 尊府着手：Wind，向阳永续，中金公司征询部
图表21：成长趋势选股策略历史阐发（2021年以来）
注：为止2024-10-31 尊府着手：Wind，向阳永续，中金公司征询部
价值优选策略和低关心度掘金策略本年竣事完全收益。咱们在论说《基本面量化系列（1）：何如看待价值股的“价值”》中构建了价值股优选策略；在论说《基本面量化系列（10）：如安在低关心度股票中挖掘alpha？》中构建了低关心度掘金策略。这两个策略本年收益均阐发邃密，为止2024-10-31，价值股优选策略本年YTD收益率为10.4%，低关心度掘金策略YTD收益率达10.2%。
图表22：价值股优选策略历史阐发
注：为止2024-10-31 尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表23：低关心度掘金策略历史阐发
注：为止2024-10-31 尊府着手：Wind，中金公司征询部
► 指数增强模子：300、500增强本年以来竣事逾额
咱们基于中金量化因子库和各自适用模子搭建的沪深300和中证500指数增强模子，在本年均取得了一定逾额收益。
中金量化沪深300指数增强：YTD逾额3.17%。在论说《量化多因子系列（1）：QQC空洞质料因子与指数增强应用》中，咱们搭建了基于QQC空洞质料因子的沪深300指数增强模子。组合2024年于今（为止2024-10-31）收益为18.07%，逾额收益3.17%；样本外追踪以来（2019-01-01至2024-10-31）累计收益95.88%，累计跑赢基准64.85ppt。
中金量化中证500指数增强：YTD逾额3.78%。在论说《量化多因子系列（2）：非线性假设下的情景分析因子模子》中，咱们阐释了情景分析因子模子的见解，并将其应用在指增模子上。咱们将流动性特征分组后的不同股票池内的Alpha因子同期进行最大化IC_IR，进而将优化后的因子权重四肢不同特征选股域内的因子权重，构建了中金量化中证500指数增强模子。模子在样本外分年阐发均褂讪驯服基准，2024年于今（为止2024-10-31）收益为12.87%，逾额收益3.78%；组合样本外追踪以来（2021-01-01至2024-10-31）累计收益37.45%，累计跑赢基准46.42ppt。
图表24：中金量化沪深300指数增强样本外净值走势
注：为止2024-10-31尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表25：中金量化中证500指数增强样本外净值走势
注：为止2024-10-31尊府着手：Wind，中金公司征询部
量化居品：小盘作风环境下，可关心主动量化居品
2024年公募指数增强居品阐发具有相对上风。咱们在2024年瞻望论说《2024年量化策略瞻望：红利为基，稳中求进》平分析，若A股出现反弹，指增居品收益或跑赢主动居品。在2024年，公募指数增强居品相对于主动责罚居品如实展现出了一定的上风，特地是在9月份市集大幅反弹本领，其收益阐发相对出色。
图表26：公募居品指数2024年净值阐发
尊府着手：Wind，中金公司征询部
小盘成长作风环境下，可关心主动量化居品。追念历史，在2010、2013、2015和2021年小盘成长作风占优的市集阶段，与主动权力和指数增强居品比较，主动量化居品在大部分情况下具有较好的收益阐发。咱们觉得量化投资在机构参与度低的小盘成长作风的股票中或具有一定上风，因此若后市作风如前文分析偏向成长作风和小盘作风的话，可琢磨关心主动量化居品。
图表27：历史上小盘成长作风占优阶段公募居品阐发对比
注：为止2024-11-11 尊府着手：Wind，中金公司征询部
策略瞻望：另类数据+机器学习仍有后劲
追念历史咱们觉得量化策略发展主要依靠两条旅途：数据鸿沟的拓展[10]与新式模子的开导[11]。一方面性能不停进步的种种机器学习模子能够充分挖掘现存数据的非线性信息，另一方面不停发展的大言语模子则不错匡助拓展之前投资限制无法充分诈欺的另类数据资源[12]。
从数据层面来说，使用新式另类数据开导的量化策略有望提供低考虑性策略，以竣事分散风险、增厚逾额，跟着另类数据丰富度的不停进步，其在量化策略中的应用也越来越无为。多种另类数据的引入将不停给量化策略带来新的契机。咱们尝试使用高频成交、新闻、研报、供应链等数据落地到因子构建、市集不雅察、主题投资等限制均取得有用阐发。由于另类数据具有较高的开导壁垒，其策略有用性衰延缓度总体可能慢于传统量价和基本面数据策略。举例咱们在《何如优化新闻文本因子》一文中构建的新闻文本因子与传统量价和基本面因子的截面考虑性均低于15%，在其基础上构建的行业轮动新闻文本因子样本外持续稳定，为止2024年10月31日最近一年样本外多头行业组合相对于中信一级行业等权收益率达16.0%。总体而言，四肢量化策略开导的新式原料，另类数据对于量化策略的蹙迫性不言而谕，其丰富的数据类型和落地模式带来的对于量化策略的增益效力可能成为过去量化策略发展蹙迫趋势之一。
图表28：中金量化新闻文本因子分行业样本外阐发持续稳定
注：统计区间为止2024-10-31 尊府着手：Wind，ChinaScope，中金公司征询部
从模子角度而言，连年来机器学习模子的快速发展给量化策略的发展提供了新标的[13]。举例使用深度学习算法（举例卷积网罗、图神经网罗）[14]处理股票预测任务，有用认识了深度学习模子端到端进行数据特征捕捉的上风；基于深度强化学习算法的模子AlphaGen在因子挖掘任务[15]中取得了优于传统机器模子的阐发，进一步讲明了强化学习在量化策略中的可行性；基于金融数据测验的大型言语模子在文才智路[16]任务上取得的最初性上风，带动了卑劣任务如股票预测[17]、风险评估等。
前期咱们从数据和模子两方面开赴，开导了一系列高频数据和机器学习主题的深度征询论说，涵盖了选股：何如谄谀树模子与深度学习的上风》）、行业轮动、指数增强等多个应用场景。包括使用行业前沿的强化学习模子构造自动生成因子抒发式的因子生成器、行业设立优化器以及谄谀树模子和深度学习模子各自的上风生成收益风险比更高的因子。这些机器学习模子在本年这种高波动的市集阐发仍较为褂讪，咱们后期也会对其样本外阐发实时追踪。
2024年以来，咱们开导的强化学习行业轮动因子相对于行业等权逾额达7.1%，羼杂深度学习模子串行结构诚然岁首有一定回撤，但多头逾额成立速率较快具有一定韧性，为止10月31日逾额收益率为4.9%，样本外阐发均优于因子等权基准。
图表29：强化学习行业轮动因子2024年以来阐发
注：统计区间为止2024-10-31尊府着手：Wind，中金公司征询部
图表30：深度学习模子串行结构2024年以来阐发
注：统计区间为止2024-10-31尊府着手：Wind，中金公司征询部
[1] 详见中金征询部量化策略论说《量化 2024 下半年瞻望：红利潮汐或有落，静待成长风起时》。
[2] Ashtiani M N， Raahmei B． News-based intelligent prediction of financial markets using text mining and machine learning： A systematic literature review[J]． Expert Systems with Applications， 2023： 119509．
[3] Ozbayoglu， Ahmet Murat， Mehmet Ugur Gudelek， and Omer Berat Sezer． “Deep learning for financial applications： A survey．” Applied Soft Computing 93 （2020）： 106384．
[4] 详见中金征询部量化策略论说《机器学习系列（3）：何如谄谀树模子与深度学习的上风》。
[5] 详见中金征询部量化策略论说《另类数据策略（2）：何如优化新闻文本因子》。
[6]《对于深刻上市公司并购重组市集革新的意见》（2024-09-25）https：//www.gov.cn/lianbo/bumen/202409/content_6976331.htm
[7] 《健全上市公司并购重组轨制 促进发展情势振荡和经济结构退换》（2014-07-11）http://www.csrc.gov.cn/csrc/c100028/c1002094/content.shtml
[8] 《提高重组门槛 扼制投契“炒壳”》（2016-06-20） https：//www.gov.cn/xinwen/2016-06/20/content_5083681.htm
[9]《对于深刻上市公司并购重组市集革新的意见》（2024-09-25）https：//www.gov.cn/lianbo/bumen/202409/content_6976331.htm
[10] Ashtiani M N， Raahmei B． News-based intelligent prediction of financial markets using text mining and machine learning： A systematic literature review[J]． Expert Systems with Applications， 2023： 119509．
[11] Ozbayoglu， Ahmet Murat， Mehmet Ugur Gudelek， and Omer Berat Sezer． “Deep learning for financial applications： A survey．” Applied Soft Computing 93 （2020）： 106384．
[12] Xing， Frank Z．， Erik Cambria， and Roy E． Welsch． “Natural language based financial forecasting： a survey．” Artificial Intelligence Review 50.1 （2018）： 49-73．
[13] Kelly， Bryan T．， and Dacheng Xiu． Financial machine learning． No． w31502． National Bureau of Economic Research， 2023．
[14] Wang， Heyuan， et al． “Hierarchical Adaptive Temporal-Relational Modeling for Stock Trend Prediction．” IJCAI． 2021．
[15] Yu， Shuo， et al． “Generating Synergistic Formulaic Alpha Collections via Reinforcement Learning．” arXiv preprint arXiv：2306.12964 （2023）．
[16] Wu， Shijie， et al． “Bloomberggpt： A large language model for finance．” arXiv preprint arXiv：2303.17564 （2023）．
[17] Ding， Yujie， et al． “Integrating Stock Features and Global Information via Large Language Models for Enhanced Stock Return Prediction．” arXiv preprint arXiv：2310.05627 （2023）．
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]article_adlist-->本文摘自：2024年11月12日仍是发布的《量化策略2025年瞻望：颠簸中寻机遇，静待成长之势》
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