• 核心观点： 本报告探索了基于高频量价事件驱动信号构建股票绝对收益策略的方法，提出从生产有效的事件信号转变为拓展事件信号的应用场景。
• 高/低位放量事件簇构建流程回顾：
  • 事件识别：利用高频量价数据，多维度、多视角地定义高/低位和放量。
  • 信号定义：考察股价处于高/低位时对应的量是否放大，或量放大时对应的股价是否处于高/低位，判断高位放量、低位放量事件是否触发。
  • 信号筛选与合成：通过有效性、相关性的检验，筛选有效且低相关的信号，得到“高位放量事件簇”、“低位放量事件簇”，并将信号互相叠加得到综合信号。
• 利用高/低位放量事件簇构建绝对收益策略：
  • 定期调仓&相对收益考核下的事件驱动策略构建方式：采用周度选股、月度调仓的资金通道策略，以相对基准的超额收益稳定性为主要考察目标筛选有效信号。
  • 不定期调仓的事件驱动策略构建方式：采用“个股分仓、有进有出、日度调仓”的方式构建组合，重点考察信号的绝对收益与回撤水平筛选有效信号。
  • 绝对收益目标下的事件驱动信号筛选流程：着重考察回撤，正负向信号统一筛选。
  • 绝对收益事件驱动策略的表现及风格归因：在回测期2016/01/01-2026/7/24内，以中证800成分股为研究样本，组合的年化收益为18.31%，年化波动为8.76%，最大回撤为7.28%，信息比率为2.09，卡玛比率为2.51。组合的风格暴露在某些关键时间点会有显著变化，时序事件驱动信号会自动进行风格择时。
• 其他重要讨论：
  • 仓位择时收益测算：绝对收益事件驱动策略自带仓位择时属性，可有效降低组合的整体波动与回撤。
  • 选股因子对策略的影响：截面因子的选择问题并不是本策略的关键，选股因子对组合绩效的影响微乎其微。
  • 参数敏感性检验：通道数量越少，组合的年化收益越高，但同时最大回撤也会放大；连续无信号剔除日数对策略绩效的影响整体较小；手续费率对组合收益有一定影响，但即使在买卖均扣除3‰手续费的情况下，大多数组合的年化收益仍能达到10%以上。
  • 历次交易收益统计：策略总体交易胜率为54.62%、盈亏比为1.54；单次交易的高分位数收益显著大于低分位数收益。
  • 绝对收益事件驱动策略在“固收＋”组合构建中的应用：以15%的绝对收益事件驱动策略+85%的中债-国债总指数(CBA00601.CS)、季度再平衡的方式构建“固收＋”组合，在回测时间段2016/01/01-2026/07/24内，“固收＋”组合的年化收益为6.02%，年化波动为1.93%，最大回撤为3.81%，相对于中债-国债总指数提供了显著且稳定的超额收益。

核心观点

本报告对比互联网泡沫与当前AI周期，指出两轮科技周期在政治与国际秩序上的核心差异，即技术垄断与金融科技叙事话语权不再由美国独占，导致美国身份从贸易自由化推动者转变为贸易保护主义主导者，带动全球贸易保护主义回潮。因此，科技企业估值框架应纳入“主权因子”。

关键数据

1. 核心技术垄断程度：互联网时期全球前50家主要网络平台中43家为美国公司；AI周期全球约50个主流大模型中美国近30个，中国占20个。
2. 金融定价话语权：1995-1999年全球科技企业IPO金额中52.2%在美国交易所完成；2023-2025年该比例降至37.8%，中国A股和H股占比约35.5%。
3. 科技叙事话语权：2022年中国自然科学领域Top10%高被引论文份额达42.4%，超越美国的25.1%；2024年中国AI领域Top10%高被引论文数达2295篇，远超美国的827篇。
4. 贸易干预措施：2020年以来全球平均每年新增约5562项贸易干预措施，涉及ICT产品的干预措施占比升至14.2%。

研究结论

1. 主权因子影响：企业价值＝基本面＋所在主权国主权溢价－竞争国主权折价。全球仅中美两经济体具备维持净主权溢价为正的能力。
2. 市场分割：全球科技市场将因主权因子切割为分裂市场，企业实际可触达的总需求盘子萎缩。
3. 估值上限降低：缺乏统一大市场支撑，AI整体估值上限将低于互联网时代。
4. 估值分化：同类公司估值因所属国家不同而产生分化，“净主权溢价”取代传统基本面成为差距来源。
5. 资产价格错位轮动：各国资产价格可能出现错位分化，市场定价逻辑提前转向结构性分化。

四点推论

1. 全球市场由统一走向分割，企业实际可触达的总需求盘子萎缩。
2. 本轮估值上限或较互联网时期系统性降低。
3. 同类公司估值或因所属国家不同而产生分化，“净主权溢价”取代传统基本面成为其差距来源。
4. 资产价格可能在行业总体需求见顶前便出现结构性分化。

本期“学海拾珠”系列跟踪月报主要涵盖权益类（非ESG）、固收、基金、资产配置、机器学习、ESG（权益）、宏观经济学-计量经济、衍生品、大宗商品及行业研究等领域的最新量化金融研究文献。

权益类（非ESG）研究聚焦基本面、量价、因子合成、另类数据、主动量化及公司金融等方向。基本面研究关注盈利投资的内生性、资产负债表韧性与营收动量；量价研究围绕特质波动率之谜、时序动量边界与内部人及机构交易展开；因子研究引入专家混合等深度框架并反思异象的稳健性；另类研究挖掘年报图像、披露质量与公告风险溢价的信息价值；主动量化聚焦盈余管理与管理层特征；其他类别则广泛涉及并购、卖空、市场微观结构与行为金融。

固收类研究覆盖利率债、信用债、流动性与ESG四个方向。利率债研究证实长期收益率对利率新闻的过度反应源于长期通胀预测的过度反应；信用债研究显示政策不确定性与债券发行收益率价差显著正相关；流动性研究指出公司债场外交易网络具有信息价值；市政流动性便利可缓解借贷压力、降低信用风险。

基金研究涵盖社会责任投资、基金组织结构、业绩衡量与选股能力等方向。社会责任投资显示员工关系的社会责任共同基金持股可提升企业总资产收益率；基金组织与治理方面，拥有多个独立组合的系列投资公司在基金数量与管理规模上已超越单一基金型公司；业绩衡量方面，批判主动基金阿尔法的常用估算方法；选股能力方面，知名基金经理推荐股30个交易日平均超额收益达4.1%且无长期反转。

资产配置（传统方法）研究分为多资产&跨市场配置、组合构建与优化两个方向。多资产&跨市场配置方向聚焦绿色资产与传统市场的收益联动与风险溢出、宏观经济因子与货币政策对策略收益及组合再平衡的驱动、不同通胀与市场体制下的相关性与风险平价等议题；组合构建与优化方向则从绿色债券纳入、资产配置与个股选择的相对贡献、大型资产所有者主动风险预算分配等角度，探讨稳健配置与主动管理增值路径。

机器学习类研究涵盖深度学习（DL）、大语言模型（LLM）与强化学习（RL）三大范式，并延伸至生成式建模、多智能体系统与知识图谱等前沿方向。基于机器学习的资产配置研究将机器学习预测嵌入组合优化框架；基于机器学习的选股/择时类研究则以LLM与智能体的金融应用为主线，兼及深度时序建模、金融时序生成、市场仿真与模型偏差诊断。

ESG（权益）类研究聚焦ESG的股票定价效应、公司治理机制与漂绿披露行为。ESG的股票定价效应显示相似ESG活动企业间存在显著收益联动，且低ESG评分企业联动性更强；ESG评级迁移研究发现，评级上调带来正异常收益，下调则持续表现疲软；气候风险显著抑制A股股票收益率，而绿色创新可缓解这一负面影响；媒体对企业社会失责的报道则会推高公司股权风险。

宏观经济学-计量经济研究为量化建模提供方法论支撑与经验证据。计量方法层面涉及单一工具变量恰好识别下弱工具问题的稳健推断及对“F>10”经验规则的澄清、异质强度重复处理下的工具变量半参数估计、存在空间干扰的双重差分双重稳健估计量等；宏观维度剖析菲利普斯曲线的区域异质性与区制依赖非线性、论证国债供给经银行市场势力向存款融资的传导等。

衍生品、大宗商品及行业研究覆盖多类资产与研究范式。衍生品研究聚焦期权定价核约束、随机折现因子估计与倒向随机微分方程理论；大宗商品研究涵盖可持续性定价、黄金对冲误区及能源市场跳跃与波动溢出；行业研究以银行业为主，兼及人工智能新兴市场与保险监管改革；其他资产研究涉及房地产供给弹性、私募投资与人民币汇率外溢；风险管理研究以波动率建模与系统性风险溢出为核心看点；风格与行业轮动研究关注新闻定价效率与产业关联网络。

摘要

• 发行上市节奏：2026年7月，A股上市新股14只，首发募资总额976.06亿元，单月募资规模创近三年新高。1-7月合计上市85只新股，总募资1681.80亿元，同比增长44%和173%。长鑫科技、华润新能源等百亿级项目上市，推动年内募资规模同比提升。
• 首日涨幅表现：7月沪深市场新股均采取网下询价发行，无一破发，平均涨幅383%。个股分化明显，创业板托伦斯首日平均涨幅949%领涨。
• 打新收益测算：7月5只新股网下发行，长鑫科技带动A类账户单月顶额申购收益近2000万元。理想情况下，A/B类账户收益分别为1928.32/1314.25万元。
• 阶段打新策略：当前“入围”仍为最优策略，建议关注低股价、小流通盘新股及网下获配量多的大市值新股。截至7.31，12家排队企业已获注册，燧原科技拟募资60亿元。
• 风险提示：新股破发率提升、中签率降低、网下询价业务合规风险。

板块与行业分布

• 板块分布：7月主板、创业板、科创板、北交所分别上市1、2、2、9只新股，北交所IPO数量持续领跑。
• 行业分布：电子行业上市3只，数量领先；机械设备、汽车行业各2只；医药生物、基础化工等多个行业也有新股上市。

新股首日表现

• 主板：华润新能源首日平均涨幅142%，募资额最高，但表现普通。
• 科创板：长鑫科技首日平均涨幅445%，创历史最大IPO纪录；泰诺麦博首日平均涨幅183%。
• 创业板：托伦斯首日平均涨幅949%，仅次于长进光子；欣兴工具首日平均涨幅194%。

打新收益

• 主板：华润新能源贡献A/B类单账户打满收益54.42/54.00万元。
• 科创板：长鑫科技贡献A/B类单账户打满收益1825.65/1218.07万元；泰诺麦博贡献较低收益。
• 创业板：托伦斯贡献A/B类单账户打满收益34.71/29.67万元；欣兴工具贡献7.26/6.61万元。

打新策略

• 主板：注册制以来表现较好，平均首日涨幅超100%，网下配售比例虽低但收益可观。
• 科创板：科技板块热度高，监管支持硬科技企业上市，预计新股维持亮眼涨幅。
• 创业板：个股市值偏小，涨幅亮眼，建议关注低价小市值新股。
• 其他建议：低股价、小流通盘新股首日涨幅有望超预期；大市值新股网下获配量多，收益可观。

风险提示

• 新股破发率及破发深度提升风险。
• 新股申购中签率降低风险。
• 网下投资者参与询价业务合规风险。