【华泰金工林晓明团队】2019年深度报告集锦
来源：雪球App，作者： HTFE，（https://xueqiu.com/1952901955/136279710）
金融周期系列研究（资产配置）
《华泰金工周期与大类资产配置研究》采用信号系统理论与方法探寻市场普遍存在的周期规律，包括：采用傅里叶变换、小波变换、高斯滤波等信号处理技术发现并证明全球市场主要金融经济变量存在共同的42个月、100个月、200个月三周期。根据周期规律分析并判断市场的趋势性投资机会、板块、行业、风格等投资机会。进一步的应用机器学习，挖掘市场周期规律与资产收益表现的内在联系，实现对资产收益排序的预测。与传统的资产组合模型，如BL模型、风险预算模型等相结合，实现对资产收益变化的定量预测并给出组合配置建议。此外，还研究了海外成熟资产配置模型的中国市场应用，包括目标日期模型、目标风险模型、风险平价模型等。
【2019.11.15】 【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
【2019.10.22】 【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
【2019.8.26】 【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
【2019.7.22】 【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
【2019.7.11】 【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
【2019.5.7】 【华泰金工林晓明团队】基钦周期的长度会缩短吗？——20190506
【2019.2.1】 【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）
【2019.1.31】 【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）
择时与因子周期
【2019.10.8】 【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
【2019.5.14】 【华泰金工林晓明团队】A股市场低开现象研究
【2019.3.26】 【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
行业轮动
《华泰金工行业配置研究》采用定量手段探究不同视角下的行业轮动规律，内容主要包含：宏观层面，依托华泰金工周期研究相关成果，分析经济周期与行业轮动的关系，判断行业、板块的趋势性投资机会。中观层面，通过聚类分析划分不同的产业链集群，基于产业链上下游之间的景气传导现象挖掘战术性配置机会。微观层面，遵循多因子模型的截面比较思路，海量挖掘对行业配置有效的alpha因子，构建定量配置模型。
【2019.11.6】 【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
【2019.9.12】 【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
【2019.7.3】 【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
【2019.5.15】 【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
【2019.3.12】 【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
Smartbeta
【2019.7.9】 【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
【2019.2.21】 【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
多因子选股与人工智能系列
《华泰人工智能结合多因子量化选股研究》系列报告，用深入浅出的描述手法系统介绍了机器学习及神经网络模型选股的原理，并将各选股策略放在统一的框架下进行回测和绩效评价，综合对比各模型的优缺点；本系列报告涵盖了包括Lasso回归、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、Boosting、LSTM在内的十余种主流机器学习算法，是人工智能选股领域最有影响力和竞争力的卖方研究产品。
【2019.11.18】 【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
【2019.10.15】 【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
【2019.9.2】 【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
【2019.8.7】 【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
【2019.6.17】【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
【2019.6.13】 【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
【2019.6.10】 【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
【2019.5.21】 【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
【2019.4.30】 【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
【2019.4.23】 【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
【2019.4.9】 【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
【2019.3.14】 【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
【2019.2.19】 【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
【2019.2.13】 【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
【2019.1.5】 【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
专题研究
【2019.11.20】 【华泰金工林晓明团队】工业日本的“标普500”：东证指数——东京证交所股价指数（TOPIX）的投资价值分析
【2019.11.19】 【华泰金工林晓明团队】攻守兼备的投资利器： 深证红利 20191119
【2019.11.12】 【华泰金工林晓明团队】聚焦黄金赛道：投资医疗行业指数——兼谈 华宝中证医疗 ETF投资价值20191112
【2019.10.30】 【华泰金工林晓明团队】抢滩登陆：把握人工智能热潮——兼谈人工智能主题指数及其投资价值分析
【2019.10.27】 【华泰金工林晓明团队】国之利器，锋芒初现——科技股投资策略及深圳科技指数投资价值分析
【2019.10.21】 【华泰金工林晓明团队】如何投资“便宜”的中国好公司？—— 价值、质量因子的有效性与大成MSCI价值100投资价值分析
【2019.10.9】 【华泰金工林晓明团队】未来已来：AI量化选股模型概览——兼谈人工智能量化多因子基金的特点
【2019.8.29】 【华泰金工林晓明团队】成分股分红对股指期货基差的影响——华泰金工衍生品研究
【2019.8.21】 【华泰金工林晓明团队】指数基金参与转融券可稳增收益——转融通新政对基金参与证券出借的影响20190818
【2019.8.14】 【华泰金工林晓明团队】国内首只科技ETF将正式上市——指数基金专题之华宝科技ETF
【2019.7.4】 【华泰金工林晓明团队】坐望浪潮之巅：科技股的投资逻辑——兼谈科技龙头指数及其投资价值分析
【2019.1.3】 【华泰金工林晓明团队】历久弥新：价值投资在国内可行否——关于价值选股的新思考及价值指数投资分析
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