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核心觀點(diǎn)
　　根據(jù)宏觀因子跟蹤體系，經(jīng)濟(jì)樂(lè)觀預(yù)期需適度降溫，但自上而下A股仍值得超配，主板(價(jià)值風(fēng)格)有望在更長(zhǎng)時(shí)間延續(xù)強(qiáng)勢(shì)。六維度綜合行業(yè)配置模型2022年2月對(duì)外跟蹤以來(lái)，累計(jì)收益率17.30%，相對(duì)行業(yè)等權(quán)超額19.06%，仍是穩(wěn)健的行業(yè)比較體系，但2023年中美經(jīng)濟(jì)顯著分化后，將對(duì)行業(yè)表現(xiàn)特征產(chǎn)生歷史性干擾，務(wù)必提前思考與調(diào)整?；诙嗑S度定量增強(qiáng)及人工智能算法的選股策略成為機(jī)構(gòu)化時(shí)代下的新方向。以面向?qū)嵄P(pán)策略而開(kāi)發(fā)的多維度量化模型整合，今年以來(lái)主動(dòng)權(quán)益FOF策略相對(duì)基準(zhǔn)超額13.31%，ETF組合相對(duì)基準(zhǔn)超額6.68%，繼續(xù)表現(xiàn)強(qiáng)勁。
　　市場(chǎng)研判：經(jīng)濟(jì)樂(lè)觀預(yù)期需適度降溫，但自上而下A股仍值得超配
　　宏觀因子中，跨市場(chǎng)全球宏觀因子體系表現(xiàn)回顧：近期增長(zhǎng)類(lèi)因子的美國(guó)增長(zhǎng)、歐洲增長(zhǎng)以下行為主，中國(guó)增長(zhǎng)短期折返，總體來(lái)看歐美庫(kù)存周期中期下行、中國(guó)內(nèi)生經(jīng)濟(jì)中期向上不變；金融條件類(lèi)因子短期略有收緊；原油供給因子近期震蕩為主。
　　預(yù)計(jì)5-6月國(guó)內(nèi)處于普林格六周期的階段二，建議配置股票。中債久期擇時(shí)組合最新建議為維持短久期防御配置。根據(jù)我們的A股上市公司業(yè)績(jī)跟蹤體系，一季報(bào)情況顯示當(dāng)前基本面尚不支持全面牛市的到來(lái)，建議精選受益于中國(guó)經(jīng)濟(jì)內(nèi)生增長(zhǎng)的超預(yù)期個(gè)股。
　　行業(yè)比較方法論：量化視角下的多體系行業(yè)跟蹤
　　宏觀因子方面，我們選擇了多維度的宏觀指標(biāo)，對(duì)每個(gè)行業(yè)采用逐步回歸法構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，按照預(yù)測(cè)值選前3行業(yè)的組合，2018年1月到2023年4月相對(duì)行業(yè)等權(quán)累計(jì)超額190.5%，年化超額22.13%。
　　行業(yè)基本面方面，通過(guò)梳理行業(yè)邏輯，篩選重要指標(biāo)，選擇其中和行業(yè)ROE、超額收益都具有高相關(guān)的指標(biāo)構(gòu)造單行業(yè)量化基本面擇時(shí)策略，各行業(yè)的多空年化收益率均高于12%。
　　財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，基于正式財(cái)報(bào)信息構(gòu)建行業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，測(cè)試表明盈利和成長(zhǎng)能力相關(guān)指標(biāo)及其邊際變化對(duì)行業(yè)的選擇有參考意義。我們構(gòu)造的復(fù)合財(cái)務(wù)因子，第一分組年化超額收益7.16%，夏普比率0.33。
　　分析師預(yù)期方面，以未來(lái)2個(gè)自然季度的ROE為目標(biāo)，計(jì)算的行業(yè)成分股預(yù)期ROE上調(diào)比例、行業(yè)ROE變化值因子，超額收益率超過(guò)5%，夏普比率接近0.3。
　　基金資金流方面，基于有約束的半衰加權(quán)Lasso約束回歸對(duì)股票型基金進(jìn)行倉(cāng)位估算，并基于此構(gòu)造動(dòng)量策略，使用過(guò)去半年至過(guò)去一個(gè)月板塊變動(dòng)最大的板塊構(gòu)造持有一個(gè)月的多頭。策略從2011年至今年化超額收益率7.84%。
　　行業(yè)比較新思考：中美經(jīng)濟(jì)持續(xù)分化對(duì)行業(yè)配置影響深遠(yuǎn)
　　從中信一級(jí)各行業(yè)指數(shù)月度表現(xiàn)分析，2020年9月以來(lái)，以家電，地產(chǎn)為主的地產(chǎn)鏈以及以食品飲料為主的消費(fèi)板塊繼續(xù)維持了與中國(guó)PMI的正相關(guān)關(guān)系，但以煤炭，有色為代表的上游周期行業(yè)則呈現(xiàn)與美國(guó)PMI的正相關(guān)。需正確面對(duì)本輪中國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的行業(yè)受益特征與歷史的顯著變化。
　　業(yè)績(jī)報(bào)回顧：主板中小市值板塊分化，非銀地產(chǎn)等行業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鏊侪h(huán)比增長(zhǎng)超20%
　　采用超預(yù)期因子作衡量當(dāng)期寬基指數(shù)表現(xiàn)，指標(biāo)顯示主板超預(yù)期而中小市值板塊低于預(yù)期。在2023Q1中業(yè)績(jī)?cè)鏊侪h(huán)比正增長(zhǎng)的風(fēng)格板塊包括周期二、金融和成長(zhǎng)，前二者的業(yè)績(jī)?cè)鏊侪h(huán)比增長(zhǎng)在10%以上。2023Q1業(yè)績(jī)?cè)鏊侪h(huán)比增長(zhǎng)前五的行業(yè)為非銀行金融，房地產(chǎn)，電力及公用事業(yè)，電力設(shè)備及新能源，傳媒，其業(yè)績(jī)?cè)鏊侪h(huán)比增長(zhǎng)均在20%以上。
　　量化選股：滬深300內(nèi)量化精選組合年化超額收益20.79%
　　我們通過(guò)有效性檢驗(yàn)精選有效因子，并結(jié)合六維度行業(yè)輪動(dòng)ETF組合結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對(duì)好行業(yè)+好個(gè)股的優(yōu)中選優(yōu)，構(gòu)建了滬深300內(nèi)量化精選組合從2016年2月至今，年化收益25.88%，相對(duì)滬深300年化超額收益20.79%，最大回撤32.19%，信息比1.85%。今年以來(lái)（截止4月30日），策略絕對(duì)收益7.55%，相對(duì)超額3.34%。
　　人工智能：AlphaZero：基于AutoML-Zero的高頻數(shù)據(jù)低頻化因子挖掘框架
　　基于Google的AutoML-Zero算法，將其應(yīng)用到因子挖掘領(lǐng)域構(gòu)建了AlphaZero框架，通過(guò)構(gòu)建基礎(chǔ)算子以及因子，結(jié)合進(jìn)化算法進(jìn)行高頻低頻化因子挖掘。構(gòu)建AlphaZero時(shí)，我們限制了搜索空間以及優(yōu)化了算子結(jié)構(gòu)，提高了進(jìn)化效率，但是另一方面也限制了所生成程序的可能性。從最終的結(jié)果我們也可以看出，挖掘出的因子也是在經(jīng)典量?jī)r(jià)因子的基礎(chǔ)上進(jìn)行了一定的變異。
　　人工智能：基于openFE的基本面因子挖掘框架
　　基于openFE的基本面因子挖掘方法，將三大報(bào)表的數(shù)據(jù)以及基礎(chǔ)算子之間按照一定結(jié)構(gòu)進(jìn)行排列組合，構(gòu)建出70萬(wàn)個(gè)不同風(fēng)格類(lèi)型的因子，再利用openFE的兩步篩選法，選出不同風(fēng)格類(lèi)型下表現(xiàn)最好的合成因子。對(duì)比因子的表現(xiàn)，動(dòng)量，市值，行業(yè)最為重要，其次為估值及成長(zhǎng)因子，質(zhì)量因子表現(xiàn)較為一般。利用構(gòu)造的合成因子以及基礎(chǔ)因子訓(xùn)練月頻的選股模型，回測(cè)區(qū)間內(nèi)，全市場(chǎng)內(nèi)選股的年化超額為21%，夏普比率為1.19。
　　人工智能：如何部署本地版大語(yǔ)言模型提高研究效率
　　對(duì)于金融工程研究而言，除了日常的網(wǎng)頁(yè)版交互，通過(guò)ChatGPT的API接口能夠使研究工作效率極