【华泰金工林晓明团队】A股估值仍具备较强吸引力——华泰金工林晓明团队每周观点20210103

论坛 期权论坛 期权     
华泰金融工程   2021-1-3 17:09   12584   0
林晓明    S0570516010001   
             SFC No. BPY421     研究员
李   聪    S0570519080001    研究员
韩   皙    S0570520100006    研究员
王佳星    S0570119090074    联系人


报告发布时间:2021年1月3日


摘要
与全球主要股指对比,A股估值仍具有较强吸引力
从全球股指估值水平来看,A股主要股指估值在全球市场处于相对低位,最新PE_TTM数据显示(2020-12-31):上证指数市盈率15.8倍,沪深300市盈率15.7倍;而相比之下,美国标普500市盈率29.7倍,英国富时100市盈率接近180倍,德国DAX指数和法国CAC40市盈率在60倍左右。相对低估的A股在全球资本市场仍具有较强吸引力。当前国内市场的朱格拉周期正处于下行状态。而从历史统计规律来看,朱格拉周期往往和A股估值中枢的走势呈背离关系。A股市场估值受到制约概率相对较小,并且伴随着企业业绩企稳回升,股市表现值得继续关注。


发达市场流动性持续宽松,股市估值扩张现象愈演愈烈
2020年上半年,全球市场受到了新冠疫情冲击影响,盈利出现较大下滑,但是随着各国央行采取了宽松的货币政策,市场估值水平保持相对平稳。值得注意的是,在2020年7月至今国内的市场流动性呈边际收紧状态,而各发达国家仍采取相对宽松的货币政策。货币政策的差异,间接导致国内股市和发达国家市场的估值之比不断缩小。比如最明显的创业板指和纳斯达克指数比值从7月初的1.36倍下降到12月末的0.76倍。海内外市场的估值分化越来越大,A股市场性价比逐渐凸显,外资是未来一段时间市场重要的增量资金来源。


流动性差异导致中美股市结构分化,海外流动性何时收紧将成为关键点
海内外市场的流动性差异不仅导致了股市的绝对估值出现分化,还导致市场结构出现分化。从20年7月份至今美国市场宽松的流动性环境间接导致纳斯达克与标普500指数的估值之比不断增大,而在此期间创业板指相对于沪深300的估值之比从最高时的5.5倍已经下降到了4倍以下。从板块视角来看,20年7月份至今,美股大部分行业估值扩张,工业指数、非核心消费、金融指数估值增幅较大,而国内市场成长股则估值下降。海外流动性政策何时转向对于股市的风格切换将起到重要影响,如果海外市场流动性边际收紧,全球市场的风格偏好将进一步从估值扩张转向盈利驱动。


行业景气度跟踪:推荐国防军工、饮料、有色金属、电新、食品
在华泰金工中观基本面轮动系列报告《行业配置策略:景气度视角》(2020-11-05)中,我们结合财务报表、业绩快报、业绩预告、一致预期等多个维度数据,构建了17个景气度指标来对各行业景气状态进行月度打分(该指标景气度向好打1分,恶化打-1分,无信号打0分)。综合得分越高的行业越景气。根据2020年12月31日的最新建模结果,全市场景气度大于零行业个数为19个,整个市场仍保持高景气状态。景气度打分排名前五的行业分别是:国防军工、饮料、有色金属、电力设备及新能源、食品。


行业拥挤度跟踪:酒类、消费者服务、机械行业拥挤风险较高
我们从控制交易风险的角度出发,构建拥挤度指标对各行业的交易过热风险进行衡量,以量价数据为基础构建了三个单项行业拥挤度指标:成分股10日换手率均值峰度、过去20天行业指数平均换手率、过去40天成交额收盘价相关系数。最新计算结果显示:上周股市上行,总计3个行业发出拥挤信号,其中酒类、消费者服务、机械三个行业风险较高:酒类行业近20日平均换手率处于历史高位,短期资金流入较多,可能存在交易过热风险;消费者服务和机械行业上周出现了量价背离显现,需要警惕价格进一步回调风险。


风险提示:模型根据历史规律总结,历史规律可能失效。金融周期规律被打破。市场出现超预期波动,导致拥挤交易。


正文
与全球主要股指对比,A股估值仍具有较强吸引力
从全球股指估值水平来看,A股主要股指估值在全球市场处于相对低位,最新PE_TTM数据显示(2020-12-31):上证指数市盈率15.8倍,深证成指市盈率31.3倍,沪深300市盈率15.7倍;而相比之下,美国标普500市盈率29.7倍,英国富时100市盈率接近180倍,德国DAX指数和法国CAC40市盈率在60倍左右。相对低估的A股在全球资本市场仍具有较强吸引力。


从国内市场周期状态来看,当前的朱格拉周期正处于下行状态。根据历史统计规律,朱格拉周期往往和A股估值中枢的走势呈背离关系。A股市场估值受到制约概率相对较小,并且伴随着企业业绩企稳回升,股市表现值得继续关注。










发达市场流动性持续宽松,股市估值扩张现象愈演愈烈
从海内外股市估值对比来看,从2019年初至2020年7月,海内外股市PE比值基本保持平稳。2020年上半年,全球市场受到了新冠疫情冲击影响,盈利出现较大下滑,但是随着各国央行采取了宽松的货币政策,市场估值水平保持相对平稳。


值得注意的是,在2020年7月至今国内的市场流动性呈边际收紧状态,而各发达国家仍采取相对宽松的货币政策。货币政策的差异,间接导致国内股市和发到国家市场的估值之比不断缩小。比如最明显的创业板指和纳斯达克指数比值从7月初的1.36倍下降到12月末的0.76倍。海内外市场的估值分化越来越大,A股市场性价比逐渐凸显,外资是未来一段时间市场重要的增量资金来源。










流动性差异导致中美股市结构分化
值得注意的是,流动性差异不仅导致了海内外股市估值出现分化,还导致市场结构出现分化。从中美市场对比来看,从2020年7月份至今中美十年期国债利差保持在2%以上的高位,美国市场宽松的流动性环境间接导致以纳斯达克为首的成长股估值不断扩张,纳斯达克与标普500指数的PE估值之比不断增大。与之形成对比的是,国内市场7月份至今一直处于流动性边际收紧状态,创业板指相对于沪深300的估值之比从最高时的5.5倍已经下降到了4倍以下。


从板块分化来看,美股大部分行业处于估值扩展状态,与7月底相比,工业指数、非核心消费、金融指数PE估值增长幅度相对较大。国内市场呈现不同的现象,以煤炭、钢铁、基础化工为代表的周期股以及家电、食品饮料等消费股估值有所上升,但是计算机、电子等成长股的估值下降。海外流动性政策何时转向对于股市的风格切换将起到重要影响,如果海外市场流动性边际收紧,全球股市的风格偏好将进一步从估值扩张转向盈利驱动。






















随着基钦周期上行,世界各国利率也将回归上行通道
随着基钦周期上行趋势逐渐稳定,全球主要国家的利率也将逐渐回归上行轨道。从同比数据变化来看,主要国家10年期国债利率同比增速已经开始触底反弹,中国的十年期国债收益率同比已经开始上行。宏观流动性的收紧已经是大趋所趋。


不过我们认为流动性收紧并不会对股票市场产生很大的冲击。在周期处于扩张状态时,经济系统上行的动力很强,2020年释放的大量流动性最终会流入实体经济,带来企业经营利润的触底回升。特别是现在很多避险资金配置在美债中,随着利率上行很多配置美债的资金将被释放出来,形成对实体经济和股市的支撑。股市上行的动力将逐渐从流动性驱动过渡到盈利驱动。这一现象在中国市场已经初步得到数据印证,欧美等发达国家市场后续走势也值得继续关注。






景气度跟踪:推荐国防军工、饮料、有色金属、电新、食品

在华泰金工中观基本面轮动系列报告《行业配置策略:景气度视角》(2020-11-05)中,我们结合财务报表、业绩快报、业绩预告、一致预期等多个维度数据,构建了17个景气度指标来对各行业景气状态进行月度打分(该指标景气度向好打1分,恶化打-1分,无信号打0分)。综合得分越高的行业越景气,全市场综合景气度大于零的行业个数越多,意味着全市场景气度越高。


根据2020年12月31日的最新建模结果,全市场景气度大于零行业个数为19个,整个市场仍保持高景气状态。从板块分布来看,主要是有色、基础化工、汽车以及机械等顺周期处于高景气状态,另一方面饮料、食品、医药等必须消费行业景气度上升。景气度打分排名前五的行业分别是:国防军工、饮料、有色金属、电力设备及新能源、食品。














行业拥挤度跟踪:酒类、消费者服务、机械风险较高

在前期报告《行业配置策略:拥挤度视角》(2020-11-27)中,我们从控制交易风险的角度出发,构建拥挤度指标对各行业的交易过热风险进行衡量,并结合门限回归方法筛选了能够有效提示行业指数下行风险的指标。具体而言,我们以量价数据为基础构建了三个单项行业拥挤度指标,并结合门限回归显著性判定每个指标具体适用阈值。下面三个指标有任意一个处于规定阈值之上时,行业指数就处于拥挤状态:


1.成分股10日换手率均值峰度历史分位数(comp_turn_kurtosis_10):成分股换手率峰度越高,意味着行业内成分股分化程度越小,可能处于过热状态,指标以95%为阈值判定是否拥挤。
2.过去20天行业指数平均换手率历史分位数(turn_20):行业指数换手率越高,交易热度越高,指标以90%为阈值判定是否拥挤。
3.过去40天成交额收盘价相关系数(取负值)历史分位数(corr_amount_close_40):行业指数量价相关系数越小,价格趋势可能越容易反转。为了统一形式我们用相关系数取负值计算历史分位数,以95%为阈值判定是否拥挤。


最新计算结果显示:上周股市上行,总计3个行业发出拥挤信号,其中酒类、消费者服务、机械三个行业风险较高:酒类行业近20日平均换手率处于历史高位,短期资金流入较多,可能存在交易过热风险;消费者服务和机械行业上周出现了量价背离显现,需要警惕价格进一步回调风险。


















资金面跟踪:北向资金净流入,电气设备、非银金融净流入最多

上周北向资金净流入,单周净流入135.81亿元。净流入最多的行业分别是电气设备(38.90亿元)、非银金融(31.05亿元),净流出最多的行业是电子(-17.26亿元)、化工(-7.84亿元)。










风险提示

1、  模型根据历史规律总结,历史规律可能失效。
2、  金融周期规律被打破。
3、  市场出现超预期波动,导致拥挤交易


免责声明与评级说明



公众平台免责申明
本公众号不是华泰证券股份有限公司(以下简称“华泰证券”)研究报告的发布平台,本公众号仅供华泰证券中国内地研究咨询服务客户参考使用。其他任何读者在订阅本公众号前,请自行评估接收相关推送内容的适当性,且若使用本公众号所载内容,务必寻求专业投资顾问的指导及解读。华泰证券不因任何订阅本公众号的行为而将订阅者视为华泰证券的客户。


本公众号转发、摘编华泰证券向其客户已发布研究报告的部分内容及观点,完整的投资意见分析应以报告发布当日的完整研究报告内容为准。订阅者仅使用本公众号内容,可能会因缺乏对完整报告的了解或缺乏相关的解读而产生理解上的歧义。如需了解完整内容,请具体参见华泰证券所发布的完整报告。


本公众号内容基于华泰证券认为可靠的信息编制,但华泰证券对该等信息的准确性、完整性及时效性不作任何保证,也不对证券价格的涨跌或市场走势作确定性判断。本公众号所载的意见、评估及预测仅反映发布当日的观点和判断。在不同时期,华泰证券可能会发出与本公众号所载意见、评估及预测不一致的研究报告。


在任何情况下,本公众号中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。订阅者不应单独依靠本订阅号中的内容而取代自身独立的判断,应自主做出投资决策并自行承担投资风险。订阅者若使用本资料,有可能会因缺乏解读服务而对内容产生理解上的歧义,进而造成投资损失。对依据或者使用本公众号内容所造成的一切后果,华泰证券及作者均不承担任何法律责任。


本公众号版权仅为华泰证券所有,未经华泰证券书面许可,任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人等任何形式侵犯本公众号发布的所有内容的版权。如因侵权行为给华泰证券造成任何直接或间接的损失,华泰证券保留追究一切法律责任的权利。华泰证券具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格,经营许可证编号为:91320000704041011J。


华泰金工深度报告一览


金融周期系列研究(资产配置)

【华泰金工林晓明团队】2020年中国市场量化资产配置年度观点——周期归来、机会重生,顾短也兼长20200121

【华泰金工林晓明团队】量化资产配置2020年度观点——小周期争明日,大周期赢未来20200116

【华泰金工林晓明团队】风险预算模型如何度量风险更有效-改进风险度量方式稳定提升风险模型表现的方法

【华泰金工林晓明团队】周期双底存不确定性宜防守待趋势——短周期底部拐头机会渐增,待趋势明朗把握或更大20191022

【华泰金工林晓明团队】二十年一轮回的黄金投资大周期——黄金的三周期定价逻辑与组合配置、投资机会分析20190826
【华泰金工林晓明团队】如何有效判断真正的周期拐点?——定量测度实际周期长度提升市场拐点判准概率
【华泰金工林晓明团队】基钦周期的长度会缩短吗?——20190506
【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现,三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点(下
【华泰金工林晓明团队】二十载昔日重现,三四年周期轮回——2019年中国与全球市场量化资产配置年度观点(上)
【华泰金工林晓明团队】周期轮动下的BL资产配置策略
【华泰金工林晓明团队】周期理论与机器学习资产收益预测——华泰金工市场周期与资产配置研究
【华泰金工林晓明团队】市场拐点的判断方法

【华泰金工林晓明团队】2018中国与全球市场的机会、风险 · 年度策略报告(上)
【华泰金工林晓明团队】基钦周期的量化测度与历史规律 · 华泰金工周期系列研究
【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(四)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(三)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(二)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】周期三因子定价与资产配置模型(一)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】华泰金工周期研究系列 · 基于DDM模型的板块轮动探索

【华泰金工林晓明团队】市场周期的量化分解

【华泰金工林晓明团队】周期研究对大类资产的预测观点

【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定(下)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】金融经济系统周期的确定(上)——华泰金工周期系列研究

【华泰金工林晓明团队】全球多市场择时配置初探——华泰周期择时研究系列

行业指数频谱分析及配置模型:市场的周期分析系列之三

【华泰金工林晓明团队】市场的频率——市场轮回,周期重生

【华泰金工林晓明团队】市场的轮回——金融市场周期与经济周期关系初探



周期起源
[h1]【华泰金工林晓明团队】企业间力的产生、传播和作用效果——华泰周期起源系列研究之八[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】耦合振子同步的藏本模型——华泰周期起源系列研究之七[/h1]【华泰金工林晓明团队】周期在供应链管理模型的实证——华泰周期起源系列研究之六
[h1]【华泰金工林晓明团队】不确定性与缓冲机制——华泰周期起源系列研究报告之五[/h1]华泰金工林晓明团队】周期是矛盾双方稳定共存的结果——华泰周期起源系列研究之四
【华泰金工林晓明团队】周期是不确定性条件下的稳态——华泰周期起源系列研究之三
【华泰金工林晓明团队】周期趋同现象的动力学系统模型——华泰周期起源系列研究之二
【华泰金工林晓明团队】从微观同步到宏观周期——华泰周期起源系列研究报告之一


FOF与金融创新产品
【华泰金工林晓明团队】养老目标基金的中国市场开发流程--目标日期基金与目标风险基金产品设计研究
【华泰金工】生命周期基金Glide Path开发实例——华泰FOF与金融创新产品系列研究报告之一


因子周期(因子择时)
【华泰金工林晓明团队】市值因子收益与经济结构的关系——华泰因子周期研究系列之三
【华泰金工林晓明团队】周期视角下的因子投资时钟--华泰因子周期研究系列之二
【华泰金工林晓明团队】因子收益率的周期性研究初探



择时
【华泰金工林晓明团队】波动率与换手率构造牛熊指标——华泰金工量化择时系列

【华泰金工林晓明团队】A股市场低开现象研究
【华泰金工林晓明团队】华泰风险收益一致性择时模型
【华泰金工林晓明团队】技术指标与周期量价择时模型的结合
【华泰金工林晓明团队】华泰价量择时模型——市场周期在择时领域的应用


中观基本面轮动
【华泰金工林晓明团队】行业配置落地:指数增强篇——华泰中观基本面轮动系列之十
[h1]【华泰金工林晓明团队】行业配置策略:拥挤度视角——华泰中观基本面轮动系列之九[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】行业配置策略:景气度视角——华泰中观基本面轮动系列之八
[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】行业配置策略:趋势追踪视角——华泰中观基本面轮动系列之七[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】行业配置策略:宏观因子视角——华泰中观基本面轮动系列之六[/h1]【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:投入产出表视角——华泰中观基本面轮动系列之五
【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:改进杜邦拆解视角——华泰中观基本面轮动系列之四
[h1]【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:风格因子视角 ——华泰中观基本面轮动系列之三[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】行业全景画像:宏观因子视角 ——华泰中观基本面轮动系列之二[/h1][h1]【华泰金工林晓明团队】确立研究对象:行业拆分与聚类——华泰中观基本面轮动系列之一[/h1]

行业轮动
[h1]【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析(二)——华泰行业轮动系列报告之十三[/h1]【华泰金工林晓明团队】拥挤度指标在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之十二
【华泰金工林晓明团队】基于投入产出表的产业链分析 ——华泰行业轮动系列报告之十一
【华泰金工林晓明团队】不同协方差估计方法对比分析——华泰行业轮动系列报告之十

【华泰金工林晓明团队】景气度指标在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之九
【华泰金工林晓明团队】再探周期视角下的资产轮动——华泰行业轮动系列报告之八

【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合改进版——华泰行业轮动系列报告之七
【华泰金工林晓明团队】“华泰周期轮动”基金组合构建——华泰行业轮动系列之六
【华泰金工林晓明团队】估值因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之五
【华泰金工林晓明团队】动量增强因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之四
【华泰金工林晓明团队】财务质量因子在行业配置中的应用——华泰行业轮动系列报告之三
【华泰金工林晓明团队】周期视角下的行业轮动实证分析——华泰行业轮动系列之二
【华泰金工林晓明团队】基于通用回归模型的行业轮动策略——华泰行业轮动系列之一


Smartbeta
【华泰金工林晓明团队】重剑无锋:低波动 Smart Beta——华泰 Smart Beta 系列之四
【华泰金工林晓明团队】投资优质股票:红利类Smart Beta——华泰Smart Beta系列之三
【华泰金工林晓明团队】博观约取:价值和成长Smart Beta——华泰Smart Beta系列之二

【华泰金工林晓明团队】Smart Beta:乘风破浪趁此时——华泰Smart Beta系列之一
【华泰金工林晓明团队】Smartbeta在资产配置中的优势——华泰金工Smartbeta专题研究之一


多因子选股
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之历史分位数因子——华泰多因子系列之十三

【华泰金工林晓明团队】桑土之防:结构化多因子风险模型——华泰多因子系列之十二

【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之海量技术因子——华泰多因子系列之十一
【华泰金工林晓明团队】因子合成方法实证分析 ——华泰多因子系列之十
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之一致预期因子 ——华泰多因子系列之九
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之财务质量因子——华泰多因子系列之八

【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之资金流向因子——华泰多因子系列之七
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之波动率类因子——华泰多因子系列之六

【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之换手率类因子——华泰多因子系列之五
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之动量类因子——华泰多因子系列之四
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之成长类因子——华泰多因子系列之三
【华泰金工林晓明团队】华泰单因子测试之估值类因子——华泰多因子系列之二

【华泰金工林晓明团队】华泰多因子模型体系初探——华泰多因子系列之一
【华泰金工林晓明团队】五因子模型A股实证研究
【华泰金工林晓明团队】红利因子的有效性研究——华泰红利指数与红利因子系列研究报告之二


人工智能
【华泰金工林晓明团队】WGAN生成:从单资产到多资产——华泰人工智能系列之三十八

【华泰金工林晓明团队】舆情因子和BERT情感分类模型——华泰人工智能系列之三十七
【华泰金工林晓明团队】相对生成对抗网络RGAN实证——华泰人工智能系列之三十六
【华泰金工林晓明团队】WGAN应用于金融时间序列生成——华泰人工智能系列之三十五
【华泰金工林晓明团队】再探AlphaNet:结构和特征优化——华泰人工智能系列之三十四
【华泰金工林晓明团队】数据模式探索:无监督学习案例——华泰人工智能系列之三十三
【华泰金工林晓明团队】AlphaNet:因子挖掘神经网络——华泰人工智能系列之三十二
【华泰金工林晓明团队】生成对抗网络GAN初探——华泰人工智能系列之三十一
【华泰金工林晓明团队】从关联到逻辑:因果推断初探——华泰人工智能系列之三十
【华泰金工林晓明团队】另类标签和集成学习——华泰人工智能系列之二十九
【华泰金工林晓明团队】基于量价的人工智能选股体系概览——华泰人工智能系列之二十八
【华泰金工林晓明团队】揭开机器学习模型的“黑箱” ——华泰人工智能系列之二十七
【华泰金工林晓明团队】遗传规划在CTA信号挖掘中的应用——华泰人工智能系列之二十六
【华泰金工林晓明团队】市场弱有效性检验与择时战场选择——华泰人工智能系列之二十五

【华泰金工林晓明团队】投石问路:技术分析可靠否?——华泰人工智能系列之二十四
【华泰金工林晓明团队】再探基于遗传规划的选股因子挖掘——华泰人工智能系列之二十三
【华泰金工林晓明团队】基于CSCV框架的回测过拟合概率——华泰人工智能系列之二十二
【华泰金工林晓明团队】基于遗传规划的选股因子挖掘——华泰人工智能系列之二十一
【华泰金工林晓明团队】必然中的偶然:机器学习中的随机数——华泰人工智能系列之二十
【华泰金工林晓明团队】偶然中的必然:重采样技术检验过拟合——华泰人工智能系列之十九

【华泰金工林晓明团队】机器学习选股模型的调仓频率实证——华泰人工智能系列之十八

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之数据标注方法实证——华泰人工智能系列之十七
【华泰金工林晓明团队】再论时序交叉验证对抗过拟合——华泰人工智能系列之十六
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之卷积神经网络——华泰人工智能系列之十五

【华泰金工林晓明团队】对抗过拟合:从时序交叉验证谈起

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之损失函数的改进——华泰人工智能系列之十三

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之特征选择——华泰人工智能系列之十二
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Stacking集成学习——华泰人工智能系列之十一

【华泰金工林晓明团队】宏观周期指标应用于随机森林选股——华泰人工智能系列之十
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之循环神经网络——华泰人工智能系列之九

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之全连接神经网络——华泰人工智能系列之八
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Python实战——华泰人工智能系列之七

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之Boosting模型——华泰人工智能系列之六

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之随机森林模型——华泰人工智能系列之五
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之朴素贝叶斯模型——华泰人工智能系列之四
【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之支持向量机模型— —华泰人工智能系列之三

【华泰金工林晓明团队】人工智能选股之广义线性模型——华泰人工智能系列之二


指数增强基金分析
【华泰金工林晓明团队】再探回归法测算基金持股仓位——华泰基金仓位分析专题报告
【华泰金工林晓明团队】酌古御今:指数增强基金收益分析
【华泰金工林晓明团队】基于回归法的基金持股仓位测算
【华泰金工林晓明团队】指数增强方法汇总及实例——量化多因子指数增强策略实证


基本面选股
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之相对市盈率港股模型——相对市盈率港股通模型实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之FFScore模型

【华泰金工林晓明团队】相对市盈率选股模型A股市场实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰价值选股之现金流因子研究——现金流因子选股策略实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之低市收率模型——小费雪选股法 A 股实证研究
【华泰金工林晓明团队】华泰基本面选股之高股息率模型之奥轩尼斯选股法A股实证研究



基金定投
【华泰金工林晓明团队】大成旗下基金2018定投策略研究
【华泰金工林晓明团队】布林带与股息率择时定投模型——基金定投系列专题研究报告之四
【华泰金工林晓明团队】基金定投3—马科维茨有效性检验

【华泰金工林晓明团队】基金定投2—投资标的与时机的选择方法

【华泰金工林晓明团队】基金定投1—分析方法与理论基础


基金评价
【华泰金工林晓明团队】基金评价及筛选全流程研究框架——股票型与债券型基金多种维度定量与定性评价法
【华泰金工林晓明团队】基金选股择时能力的定量分析法——我国公募基金大多具有较强选股能力
【华泰金工林晓明团队】基金业绩持续性的规律与策略构建——采用有效影响因子筛选出持续性较好的绩优基金



其它
【华泰金工林晓明团队】A股市场及行业的农历月份效应——月份效应之二
A股市场及行业的月份效应——详解历史数据中的隐藏法则

分享到 :
0 人收藏
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

积分:1745
帖子:350
精华:0
期权论坛 期权论坛
发布
内容

下载期权论坛手机APP