本报告介绍了矩阵H理论，构建了一个多尺度分层随机过程的多变量金融市场波动模型，区分了威沙特和逆威沙特两类普适性，利用Meijer G函数解析表达式描述协方差层级分布。对标普500股票日收益数据的实证分析表明，至少存在三个时间尺度，且威沙特类模型能有效刻画股票收益的非高斯重尾分布，为理解金融市场多尺度波动机制和投资组合策略提供理论支撑[page::0][page::1][page::10][page::14][page::17]
本文提出基于连续时间马尔可夫链（CTMC）逼近的一般方法，用于定价各种类型的美式巴黎期权（包括down-in/-out，永续和有限期限），适用一般一维时间非齐次马尔可夫模型。对down-in类型，通过条件巴黎停止时间，将定价问题转化为一系列不同期限的普通美式期权价格的积分，有效计算期权价格。对down-out类型，采用状态扩展记录持续时间，递归求解变分不等式。报告证明了CTMC逼近的收敛性，并通过数值实验验证了算法的准确性与高效性，涵盖扩散及跳跃模型，适用多种支付函数，具有高度的模型通用性和实用价值 [page::0][page::2][page::6][page::29]。
本报告研究一类含记忆项的非Markovian路径依赖波动率模型，通过扩展Lamperti变换构建基于函数量化的数值离散方案，实现将非Markovian SDE转化为ODE的过程。针对三个典型模型，理论证明强解的存在唯一性，并提出递归边际量化法以应对扩展到扩散系数依赖布朗积分的复杂情况。数值实验显示该方法在期权定价等金融工程应用中的潜力 [page::0][page::2][page::9][page::10][page::13][page::17][page::21][page::23][page::24][page::26][page::27][page::29]
本文通过引入签名扰动的方法，建立了商品期货收益率期限结构签名与传统金融模型参数（特别是便利收益率波动率）之间的联系，解释了签名特征在商品市场分类中的成功。文章基于Gibson–Schwartz模型采用正则扰动展开，证明签名能够反映便利收益率动态，且便利收益率波动性是影响签名变化的关键因素，为签名方法提供了解释性理论基础 [page::0][page::1][page::6][page::11].
本报告基于中国股市高频数据，提出了一种融合路径依赖特征的波动率预测模型家族（HAR-PD），结合长期和短期记忆特征，显著提升了波动率预测的精度和稳定性。通过实证分析，证明了HAR-PD模型家族在拟合和预测能力上均优于传统HAR模型，并在不同数据集及多个预测步长下展示出强鲁棒性，特别是基于实证分位数的HAR-PD-REQ模型与HAR-PD-RS模型表现最佳[page::0][page::1][page::18][page::23][page::24]
本文基于最小二乘蒙特卡洛（LSMC）方法，提出了定时截断美式期权的定价算法，允许时间截断为随机变量或依赖于资产价格的首次下跌时期，特别对几何 Lévy 市场进行了建模。证明了估计器在离散步长趋近于零且路径数趋于无穷时的收敛性，并通过数值分析展示了不同时间截断对期权价格的影响，特别是基于首次大幅回撤时刻的时间截断。研究显示，Lévy过程带来的高波动性提升了期权价格，并揭示了价格对回撤阈值及市场参数的敏感性，为复杂路径依赖期权的定价提供了有效工具 [page::0][page::1][page::2][page::5][page::6][page::10][page::11][page::14]
本报告构建了一个包含私募资产市场五大关键特征的动态私募资产配置模型，利用深度核高斯过程（DKGP）克服高维非线性难题，精确量化全生命周期的最优配置策略。模型反映了私募资产的流动性限制、资本承诺和拨付的时间滞后、商业周期波动、隐含收益的序列相关性及监管约束，揭示了动态配置对违约风险控制和收益的显著提升，且首次将机器学习方法成功应用于此类经济金融动态模型 [page::0][page::1][page::3][page::4][page::6][page::10][page::11][page::13][page::15][page::17][page::28][page::29][page::34][page::35][page::36][page::38]
本报告采用$R^2$分解法系统研究了AI ETFs、AI代币及绿色资产市场间的风险溢出关系，发现当期溢出效应主导总连接度指数，滞后影响较小。AI ETFs与清洁能源资产为风险传递者，AI代币及绿债则为风险接受者。多元投资组合有效降低AI资产风险，其中最小相关组合表现优于最小方差和最小连接组合。该研究为投资者风险管理和监管机构市场稳定提供实证依据 [page::0][page::6][page::9][page::10][page::20][page::21]。
本报告提出了结合随机利率的Volterra Stein-Stein模型，利用关联的高斯Volterra过程驱动波动率和利率，统一了多种马尔可夫和非马尔可夫模型。通过Fredholm解析方法导出零息债券和利率期权定价显式公式及对数远期指数的半显式特征函数，实现快速的傅里叶定价与校准。模型成功拟合市场数据，准确捕捉了利率期权隐含波动率的驼峰型期限结构及S&P 500期权隐含波动率斜率的凹形对数-对数结构，且建立了其与线性二次模型的联系，提升了多资产定价与风险管理的理论与实务基础 [page::0][page::1][page::4][page::11][page::13][page::16][page::17]
本报告研究了随机交易流管理中内部对冲与外部对冲的权衡问题，基于Almgren-Chriss框架，针对二次执行成本提出准解析解，讨论了边界条件问题及其对数值方法的影响，并创新性地采用强化学习方法解决更复杂执行成本下的策略优化问题。数值实验表明，强化学习方法在无边界条件限制下，能够有效逼近或匹配传统偏微分方程求解的最优策略，具备推广至更高维问题的潜力 [page::0][page::1][page::4][page::7][page::13][page::14]
本文提出了一种基于多资产共享参数的VWAP执行新框架，结合了Transformer架构与路径签名特征，有效捕获复杂时序依赖并提升执行质量。针对加密货币市场80个交易对的实证结果表明，基于签名的全局训练Transformer（GFT-Sig）在绝对与二次VWAP损失上均显著优于传统资产定制模型，实现了优异泛化能力和实时交易性能[page::0][page::7][page::20][page::23][page::25][page::28]。
本文提出一种信用组合损失分布模型，结合了由单个实体违约触发的传染机制及被感染实体的免疫防御机制，设计了高效递归算法计算损失分布并利用混合分布增强拟合能力。通过实证，对欧洲iTraxx指数的合成CDO分层进行了定价，展示模型在不同市场状态下的优越拟合性能及经济学解释力，为系统性风险监测和信用衍生品定价提供了强有力工具[page::0][page::1][page::5][page::13][page::15]。
本报告首次将市场微观结构框架应用于古巴非正规货币市场，通过网页抓取与社交媒体数据构建限价委托簿（LOB）模型，揭示该市场的流动性低、成交率低且买卖价差大等特点。采用Avellaneda-Stoikov模型模拟市场制造商介入效果，结果显示市场制造商显著提升市场质量，降低买卖价差并提升成交率，从而改善市场稳定性和价格动态。这一发现为政策制定者干预非正规金融市场提供了理论依据和实证参考 [page::0][page::2][page::4][page::7][page::10]
本报告提出了一种基于Wasserstein距离的鲁棒做市框架，通过引入带熵正则化的随机策略，解决了做市策略在不确定市场动态下的优化问题。论文证明该鲁棒做市问题可转化为凸优化，并设计了最优Wasserstein球半径的选择方法，增强模型的适用性与稳定性 [page::0][page::4][page::5][page::7].
本报告针对银行交易员和风险管理者视角，提出风险感知交易投资组合优化问题（RATPO），并设计基于粒子群优化的风险感知交易群算法（RATS）解决。研究结合实际交易组合，通过价值风险（VaR）、利润与交易成本混合目标函数及敏感性约束，实证验证算法在有限及超大规模策略空间中的鲁棒性与优越性，填补了高级风险度量与实际交易策略优化之间的鸿沟，为提升资本效率与业务风险管理对齐提供了有效工具[page::0][page::3][page::5][page::15][page::19][page::23]
本文研究了两个对立单调风险之和的扭曲风险度量，证明了在特定条件下，任意固定扭曲函数对应的扭曲风险度量可以分解成两个相关扭曲风险度量之和，其中一个使用原始扭曲函数，另一个使用其对偶函数。该结果推广了VaR和TVaR的相关工作，涵盖了更广泛的扭曲风险度量类别，为保险和金融中的风险评估提供了新的理论工具[page::0][page::2][page::6][page::7][page::9].
本报告针对市场上流行的“高ROE低PB”行业配置策略进行了系统回测和分析，结果显示该策略长期看表现不稳定，年化超额收益仅0.7%，胜率不足49%，且存在较大回撤风险，且即使假设市场提前完全预期未来季度ROE排序，策略表现依然有限。此外，报告基于行业基本面量化方法，采用K-means聚类对中信一级行业进行归类，并对金融、消费板块收益及市值因素进行剥离分析。报告还跟踪了多个行业的基本面指标和业绩预测，结合生猪价格、WTI原油价格等热点产业链数据，提出具体行业配置建议，为投资者提供量化基础面的有效研究视角[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::6][page::7][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]
本报告系统回顾和统计了沪深300、中证500和上证50指数成分股的现金分红情况，构建了动态预测模型，结合历史分红数据与净利润增长率对2017年指数分红点数进行预测，并据此估算相关股指期货合约剩余分红点数及其对价差的调整影响，为理解股指期货贴水现象提供数据支持和分析框架[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5].
本报告系统回顾了我国股权激励事件的主要类型及实施历程，重点量化分析了预案日、实施日与行权日前后的超额收益表现，发现实施日后11至60个交易日及120至250个交易日为超额收益显著区间，并基于此构建了两套事件驱动选股策略，分别适用于限制性股票和股票期权标的。策略一及策略二分别实现了超额收益的长期稳健积累，年化收益均超过40%，且最大回撤均保持较低水平，为股权激励事件的量化选股提供了切实的操作路径和稳健收益支持 [page::0][page::1][page::4][page::5][page::6][page::7]
本报告系统分析了2006年至2016年中国A股市场高管增持事件的超额收益表现与策略构建，验证了高管增持作为“聪明钱”的持续有效性。研究发现，高管增持通常发生在股价大幅下跌后，且单日增持金额超过300万的行为为有效增持，公告日后50个交易日内股票平均跑赢同市值股票约3%，实现了相对中证500指数年化超额收益22%。该策略风险较低，回撤主要集中在2014年和2015年股灾期间，持仓数自2011年开始持续增加，市值分布接近中证500，适合运用该策略进行事件驱动选股和量化投资 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8]
