（转自：浪说量化）

继续肝。

1. 研报标题：20250331-渤海证券-金融工程专题：使用宏观因子优化大类资产配置模型

推荐指数：★★☆☆☆

AI速读：报告介绍了固定比例、风险平价和风险预算三种传统模型，其中风险平价模型年化收益5.6%、夏普比率1.71，风险预算模型年化收益6.9%、夏普比率1.21。研究选取增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性六大宏观因子，经处理后与股票、债券、商品三类资产进行滚动回归，发现增长、通胀和利率因子对股票影响显著，通胀、利率和信用因子对债券影响较大。基于此构建的改进版风险预算模型，通过宏观因子预测调整资产权重，年化收益提升至7.8%。

推荐指数：★★★★☆

AI速读：报告从行业域选股、风格域选股、多策略配置及因子择时四个维度展开分析。行业域选股通过利用行业动量、方差风险溢价等指标，结合行业特性筛选因子，如Intellidex系列指数通过多因子选股展现超额收益；风格域选股依据市场周期动态调整，采用差异化因子权重和打分方法，风格动量与轮动策略可提升组合表现；多策略配置通过整合多样化因子策略，如多β多策略指数和风险预算方法，优化风险收益比；因子择时结合宏观周期、动量、估值和市场情绪四大支柱，以及公司生命周期和投资者情绪，构建自上而下与自下而上的策略。

3. 研报标题：20250331-长江证券-风格轮动策略（三）：成长、价值轮动的宏观信号

推荐指数：★★★☆☆

AI速读：报告基于经济增长、价格水平、货币供应及剪刀差四大类宏观指标构建轮动模型。经济增长指标中，工业增加值、PMI等触发短期均线上穿长期均线时配置成长；价格水平指标里，CPI中期均线上穿长期均线或PPI短期均线下穿中期均线时配置成长；货币供应指标中，M1同比满足特定均线条件时配置成长；剪刀差指标中，M1-M2与PPI-CPI均触发短期均线下穿长期均线时配置成长。综合信号显示，2010年1月至2025年2月，该策略平均年化收益11.68%，相对均衡基准年化超额6.93%，月度胜率64.58%。

推荐指数：★★★☆☆

AI速读：报告提出通过模仿学习将基于规则的“导师”模型知识迁移到“学生”模型，再结合SAC和DDPG的混合强化学习算法优化。“导师”模型基于动态资产配置策略，采取与资产动量相反的交易策略；“学生”模型继承其规则并引入深度强化学习调优，形成DDPG-SAC混合模型，加入动作调整模块和引导噪声注入网络。在近40年的美国多资产数据测试中，学生模型表现优于导师模型，测试集夏普比率最高提升39.70%，索提诺比率最高提升47.07%，其中含杠杆和Halloween策略的复杂模型提升更显著，该方法可解释性强，在国内资产配置领域有应用潜力。

推荐指数：★★★☆☆

AI速读：报告针对中证转债，将其分为偏债型、平衡型、偏股型，分别运用高YTM+信用筛选、低估值+动量、ROE季节环比等因子模型，再按各类转债在中证转债中的余额占比动态加权，形成综合策略，实现对中证转债指数的稳定超额；战胜转债债基则采用85%上述分层因子α策略+20%沪深300的组合，长期跑赢转债债基；战胜一级债基引入择时信号机制，综合权益端和动量信号调整转债仓位（信号向好时20%、中性10%、转弱0%），2018年以来年均跑赢一级债基1.5%。报告提示存在市场环境变化、样本数据有限等风险。

6. 研报标题：20250403-华福证券-红利选股策略的构建：弱景气下红利风格或可持续占优

推荐指数：★★☆☆☆

AI速读：报告指出2011年至今红利全收益指数相对中证全指全收益指数有优势，成分集中于银行、地产等行业，当前市场利润增速放缓、企业基本面改善不易，红利风格或持续占优。通过交叉分组检验发现，低波、估值、基本面等因子可增强红利表现，最终选取波动、市盈率、净资产收益率及同比增速作为增强因子，构建“红利+”优选股票策略，每期等权持仓30只股票，2011年5月至2025年2月绝对收益年化14.13%，相较中证全指超额年化11.88%，信息比率1.20，相较红利收益指数超额年化6.97%。同时提到红利风格扩散，消费板块分红比例提升，“市场红利”及央国企红利资产具备优势，2022年起国企红利组合收益显著。

7. 研报标题：20250403-长江证券-战略数据研究：港股超额行情复盘之AH红利择时篇

推荐指数：★★★★☆

AI速读：报告指出本轮港股红利成长超额行情始于2024年11月，科技行情由AI产业机会催化，港股红利相对收益更多源于资金面变化。从五维度分析AH溢价，发现港股超额行情启动和结束多源于流动性变化，行情持续性、幅度及结构取决于基本面，如2015年6月至2018年6月港股超额行情中，2015年因政策收紧导致AH相对流动性收敛启动，2016-2017年经济景气反弹使港股弹性凸显，传统经济受益下港股红利表现较好。AH红利配置差异体现在基本面（金融周期板块机会强时港股红利弹性大）、流动性（海外加息阶段红利资产更抗跌）、筹码（南下资金偏好红利，外资青睐科技）、制度（港股红利交易和税率高，但保险等机构长期持有有红利税减免优势）。险资是港股红利主要持有方，当前AH息差收敛，港股红利性价比下滑，部分AH溢价高、流通盘大的央国企标的仍有加仓空间，可关注A股红利配置价值。

推荐指数：★★★★☆

AI速读：报告提出以“投资概念”为个股共性代理变量，借助大模型构建自动化股票概念提取工作流，从研报与公告文本中提取投资概念及解释文本，形成股票概念关系数据库。通过Embedding模型将概念文本向量化并聚合至股票层面，在同一向量空间表示股票与概念以衡量相似度，再对股票向量降维聚类，用聚类结果替代传统行业分类应用于组合优化。以沪深300、中证500与中证A500指数增强策略为例，tSNE降维搭配Agglomerative层次凝聚聚类算法效果最优，其中沪深300增强策略控制概念聚类暴露时信息比率达1.838，优于控制中信一级行业分类的1.474，且概念聚类在业务范围广、涉及概念多的大市值股票中效果更优。报告还指出概念数据库可用于捕捉动量溢出效应等。

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