> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 国盛证券金融工程专题报告精选合集（2026版）总结 ## 核心内容概述 国盛证券金融工程团队在2026年发布的专题报告精选合集，系统梳理了过去一年的研究成果，内容覆盖**高频量价因子、事件驱动策略、机器学习模型、资产配置与基金研究**五大领域，旨在为投资者提供全面、深入的量化投资分析与策略参考。 ## 团队成员简介 - **刘富兵**：研究所副所长、博士、金融工程团队负责人，上海交通大学金融工程博士。曾任职于国泰君安证券、国金证券，专注于量化投资与衍生品研究，其研究的**LPPL模型**和**MACD分段模型**在市场预测方面表现突出，多次获得**新财富**、**水晶球**、**金牛奖**等荣誉。 - **沈芷琦**：金融工程首席分析师，上海财经大学金融实验班学士、复旦大学FDU-Princeton金融工程项目硕士。专注于**量化选股**，尤其在**量价因子**领域有独到见解，代表作《量价淘金选股因子》广受市场好评。 - **周君睿**：基金研究与FOF策略专家，厦门大学金融工程学士、上海财经大学金融硕士。代表报告包括《四层驱动：国盛金工基金研究全景图》和《基于高频资金流数据的ETF轮动策略》。 - **徐文辉**：大类资产配置与基本面量化研究者，浙江大学管理学学士、中山大学会计学硕士。代表报告如《厄尔尼诺现象下，哪些资产将受益？》等，具有较强的宏观视角。 - **汪宜生**：大类资产配置与宏观量化研究者，上海财经大学经济学学士、数量经济学硕士。关注多资产ETF配置与宏观偏离度模型。 - **赵博文**：多因子选股与量价事件驱动策略研究者，上海财经大学数学与应用数学学士、数学（最优化与控制）硕士。代表作《异动雷达事件簇》等。 - **杨昕宇**：基金研究专家，同济大学管理学学士、加州大学洛杉矶分校（UCLA）金融工程硕士。代表报告为《基金经理能力圈：广度、稀缺度与标签化选基》。 - **诸格慧明**：机器学习研究者，武汉大学经济学与工学双学士、复旦大学经济学硕士。主导《量价指纹模型》系列研究，探索行为选股与条件风格收益的协同建模。 - **阮俊烨**：高频量价因子研究者，山东大学金融工程学士、中央财经大学金融硕士。代表报告为《基于流动性冲击事件的逐笔羊群效应因子》和《基于订单聚集现象的高频量价因子研究》。 - **高粲**：行业轮动研究者，上海财经大学经济学学士、金融硕士。 ## 主要研究领域与成果 ### 高频量价因子 - 研究基于**高频数据**与**离散化方法**，探索市场微观结构对资产价格的影响。 - 代表性报告包括： - 《基于流动性冲击事件的逐笔羊群效应因子》 - 《基于订单聚集现象的高频量价因子研究》 - 研究方向包括**量价因子构建**、**资金流分析**、**订单行为研究**等。 ### 事件驱动策略 - 团队构建了多个事件驱动模型，用于捕捉市场异动信号。 - 代表性报告包括： - 《高/低位放量事件簇：正负向信号的有机结合》 - 《异动雷达事件簇：寻找“与众不同”的个股》 - 《量价事件驱动信号在股票绝对收益策略上的应用初探》 - 通过分析**放量事件**、**异动信号**等，挖掘潜在的投资机会。 ### 机器学习模型 - 团队在机器学习领域进行了深入探索，尤其在**量价指纹模型**方面取得进展。 - 代表性报告包括： - 《量价指纹模型的构建与应用初探》 - 《量价指纹模型的迭代：行为选股与条件风格收益的协同建模》 - 通过机器学习技术，实现对市场行为的识别与风格收益的预测。 ### 资产配置 - 团队构建了基于**宏观因子**与**市场隐含状态**的资产配置模型。 - 代表性报告包括： - 《六周期框架下的多资产ETF配置》 - 《基于市场隐含状态与宏观偏离度的配置模型》 - 《以史为鉴：高油价背景下，权益资产表现几何？》 - 《厄尔尼诺现象下，哪些资产将受益？》 - 《黄金沉浮六十年，历次行情开启与终结带给我们什么启示？》 - 通过历史数据与宏观分析，为投资者提供资产配置建议。 ### 基金研究 - 团队在基金研究方面也取得了显著成果，关注基金的**能力圈**、**标签化选基**与**ETF轮动策略**。 - 代表性报告包括： - 《四层驱动：国盛金工基金研究全景图》 - 《基于高频资金流数据的ETF轮动策略》 - 《基金经理能力圈：广度、稀缺度与标签化选基》 - 研究涵盖基金表现分析、策略优化与投资标的筛选。 ## 关键信息 - 国盛证券金融工程团队在多个领域拥有深厚的研究积累，尤其在**量化选股**、**资产配置**与**机器学习模型**方面表现突出。 - 团队成员在**新财富**、**水晶球**、**金牛奖**等权威奖项中多次获奖，研究成果具有较强的市场影响力。 - 报告内容涉及**高频数据**、**事件驱动**、**行为金融**、**宏观因子**等多个维度，为投资者提供多角度的量化投资视角。 - 所有报告基于**历史数据**与**量化模型**，存在模型失效与历史规律变化的风险，需谨慎评估与应用。 ## 风险提示 - 所有量化观点均基于历史统计与模型分析，无法保证未来表现。 - 市场环境变化可能导致历史规律失效，需注意模型的适用性与局限性。 ## 联系方式 - 刘富兵：liufubing@gszq.com - 沈芷琦：shenzhiqi@gszq.com - 周君睿：zhoujunrui@gszq.com - 赵博文：zhaobowen@gszq.com - 徐文辉：xuwenhui@gszq.com - 汪宜生：wangyisheng@gszq.com - 杨昕宇：yangxinyu5075@gszq.com ## 结语 本报告精选合集全面展示了国盛证券金融工程团队在量化投资领域的研究成果，内容详实、结构清晰，适用于关注**高频交易**、**事件驱动投资**、**机器学习建模**、**资产配置策略**及**基金研究**的投资者。