意识体系

Financial Research · 金融投研

金融投研

从一道外部命题出发,把研究、认证与回测连成一条可检验的闭环—— 不依赖行情运气,只依赖能回看的方法与数据。

03
递进报告

同一命题 · 三级深化

06
能力认证

三条能力线 · 全部留档

11
同口径方案

配置与择时 · 含成本比较

Executive Summary · 摘要

金融不是我的专业,而是我主动选择的第二条研究线。这条线的起点是一道外部命题——东方财富金融能力认证投研通道给出的 《ETF 支持养老第三支柱发展的作用及机理》。同一道命题我用入门、进阶、高级三档写成一组递进研究: 从机制与制度框架,到个人养老金扩容背景下的定投实证,再到费率、频率、组合与水下期行为的参数化检验; 文档按行业报告体例交付,由专家评审组打分,评分线不掌握在我手里。

报告之外,同一套方法论被沉淀为一条独立产线:以 25 只跨资产 ETF 为标的池、按总收益序列重建价格口径、 计入单边 0.1% 交易成本的月度调仓引擎,在同一口径下比较十一种配置与择时方案,并输出可交互的研究工作台。 报告证明我能把问题写成一份过审的行业研究,系统证明我能把结论跑成可核对的数据。

Research Series

一个命题的三级递进

同一命题按能力认证的三个档位层层加码:入门立框架,进阶加实证,高级做参数化检验。每份报告保留 Word 与 PDF 双版本,可在下方直接查阅。

入门级

RPT-001已认证交付 2026-06-17

ETF 支持养老第三支柱发展的作用及机理

机制梳理与框架论证 · 行业报告体例

按行业报告体例完成的第一稿:从养老第三支柱的制度背景出发,论证 ETF 以低费率、高流动性与纪律化工具属性支持养老金配置的作用路径与内在机理,为整条研究线搭建可复用的框架底稿。

进阶级

RPT-002已提交 · 评审中提交 2026-09-01

ETF 支持养老第三支柱发展的作用及机理(进阶版)

——基于 2026 年扩容背景的实证检验与机制深化

在框架之上引入第一手实证:以 510300 / 510500 / 510880(沪深300 / 中证500 / 红利)三只 ETF 的日线序列做月度定投回测,对照同期五年期定存阶梯利率;验证「定投跑赢定存、压缩一次性买入回撤、穿越完整市场周期」三层结论,并把「资金—资产—政策—行为金融」四维传导框架升级为实证锚定版本,收敛出两条原创判断与六条政策建议。

高级版

RPT-003已完稿 · 待提交完稿 2026-09-02

ETF 支持养老第三支柱发展的作用及机理(高级版)

——费率、频率、组合与行为:ETF 支持养老第三支柱的精细化检验

在进阶口径上做参数化细究:追加四组情景检验——Y 份额费率(0% / 0.20% / 0.60% 年化)、定投频率(周 / 月 / 季)、组合配置(三 ETF 等权、「60% 红利 + 40% 定存」哑铃)与水下期行为损耗;把「费率优势尚未转化为持有体验」这类判断量化为可检验参数,原创判断收敛为三条。

Credential Ladder

认证矩阵:三条能力线

东方财富金融能力认证下设策略知识、操盘能力、投研能力三条独立能力线;投研线以命题行业报告为考核形式,由评审组打分、80 分以上通过。投研线与操盘线的入门档同时构成合作机构实习通道的门槛条件。

能力线入门进阶高级说明

ECS策略知识

已通过ECS-1000005524已通过ECS-2000002507已通过ECS-3000001403

由东方财富联合多家公募推出的财富策略知识专项认证,覆盖基金与资产配置知识。

ECT操盘能力

已通过ECT-1000006293已通过ECT-2000002565—

操盘执行与风险控制的能力线,与策略知识构成「认知—执行」能力链。

ECA投研能力

已认证报告评审通过评审中RPT-002 已提交已完稿RPT-003 · 待提交

东方财富认证分析师:以命题行业报告为考核形式,专家评审组打分,80 分以上通过。

注:ECS / ECT 证书有效期至 2031;依据能力线规则,通过进阶级即视为已具备入门级能力。投研线在进阶认证结果公布后,高级版报告即可按同一命题规则提交。

Market Record

实证战绩:把研究放到市场规则里

第四届全国 ETF 菁英挑战赛 · 高校组二等奖证书

第四届全国 ETF 菁英挑战赛 · 高校组二等奖

Eastmoney × Shenzhen Stock Exchange · ETF Simulation

由东方财富联合深圳证券交易所基金管理部等单位发起的全国性 ETF 模拟投资赛事。 在全国高校组中获得二等奖——研究结论不是停留在报告里,而是在真实市场规则下完成了策略构建、 组合管理与模拟交易的可回看验证。

下一场参赛为第五届全国 ETF 菁英挑战赛,届时以本页 Q-01 的自建系统作为策略与执行的验证载体。

Quant Lab · Q-01

ETF 跨资产配置策略研究

报告之外的第二条产线:以公开行情数据重建总收益序列,在同一口径下比较十一种配置与择时方案,并把全部中间产物留档、可交互回看。这一节的全部数字来自同一套净值序列,可逐项查证。

Unified Caliber · 统一口径

样本区间:2013-10-01 起,至 2026-09

标的池:25 只跨资产 ETF(宽基 / 行业 / 债券 / 商品 / 跨境)

价格口径:总收益序列重建,含分红再投资

样本规模:3,154 根日线 · 3,153 个日收益观测

调仓频率:月度,共 155 次调仓

交易成本:单边 0.1%

方案类别累计收益年化最大回撤夏普卡玛年化波动
相关性约束风险平价 0.9配置+57.96%7.87%−8.06%1.31740.97565.88%
风险平价 w60配置+73.40%8.37%−9.75%1.24750.85796.62%
核心卫星 0.8 / MA120配置+60.88%7.96%−14.52%1.07270.54857.40%
等权全池配置+168.28%10.98%−30.30%0.68690.362317.37%
反转 r60 Top5择时+238.43%12.53%−31.70%0.69390.395419.88%
趋势 MA60择时+33.85%7.02%−23.55%0.59650.298312.75%
趋势 MA250择时+14.80%6.30%−37.97%0.49890.165914.32%
反转 r5 Top5择时+72.05%8.32%−42.77%0.47320.194622.10%
动量 r5 Top5择时+34.66%7.05%−60.60%0.42420.116421.54%
动量 r60 Top5择时+28.08%6.81%−45.37%0.39210.150124.48%
反转 r20 Top5择时+27.15%1.94%−43.97%0.19700.044121.37%

表内均为统一口径下的回测结果,已计入单边 0.1% 交易成本;按夏普比率降序排列。累计收益为区间总倍数减一。

一、单位风险回报最高者为相关性约束风险平价(夏普 1.3174、卡玛 0.9756),风险平价 w60 以夏普 1.2475、 最大回撤 −9.75% 紧随其后;两者构成这张表的风险控制上沿。

二、累计收益最高者为反转 r60(+238.43%),但其最大回撤达 −31.70%、年化波动 19.88%,收益与波动不可分地绑在一起。

三、择时类方案在含成本口径下被系统性压制:动量 r5 最大回撤 −60.60%,反转 r20 年化仅 1.94%。 高换手让名义收益在成本上大量漏损,这是本项研究最重要的负面结论之一。

四、边界与局限:样本仅覆盖中国 ETF 市场,未纳入做空与融券,跨境腿存在溢价与汇率扰动; 成本模型为单边 0.1% 的简化参数,最低佣金与实际冲击成本的影响另在专项文档中讨论。

Interactive Workbench

ETF 跨资产配置策略 · 交互式研究工作台

全表数据、逐年收益、回撤路径、因子分组检验与稳健性专区(波动率目标、EWMA、DSR、起点敏感性、 逐年 IC、定投模拟)在同一界面内切换与回看,所有图表均由落盘数据直接生成。

打开研究工作台

Technical Documents · 技术文档

量化系统技术架构说明 · 五层架构与关键实现决策

执行纵深落地路径 · 从回测到实盘

复现审计报告 · 三路交叉验证与口径收口

毕业论文 · 基于 AI 辅助研究范式的中国 ETF 市场个人投资策略实证研究

四份文档与上表同源,均按统一口径复核;其中技术架构与执行路径两份可由下方邮箱索取,毕业论文与审计报告按用途单独提供。

口径统一 · 2026-09引擎:Python / pandas · 净值、换手、归因与审计产物全部落盘留档影子盘账本与回测已完成逐位对齐(5 组用例 × 3,154 个交易日 × 155 次调仓)

Methodology · 方法与口径

报告线口径(RPT-001—003):沪深300 / 中证500 / 红利 ETF 三只标的的月度定投回测, 对照同期五年期定存阶梯利率;不计申赎费用、分红再投资与税收,局限在报告内逐条说明。

系统线口径(Q-01):2013-10-01 起 25 只跨资产 ETF,按总收益序列重建价格(含分红再投资), 3,154 根日线、3,153 个日收益观测、155 次月度调仓,交易成本按单边 0.1% 计入。

两条产线服务于不同问题,数字不可直接比较;本页同时出现两组结果时,以各自标注的口径区间为准。 行情来自公开接口,回测由 Python 复现。