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2021-12-29來源:網上中期

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中期研究院 | 介紹


中期研究院根植于中國國際期貨29年以來對大量產業客戶服務經驗的積累和總結,專注于期貨及金融衍生品領域的廣度、深度和創新性研究,是中國期貨及金融衍生品領域優秀的大型綜合性研究機構。曾連續多年榮獲“金牌研究院”稱號及交易所頒發各類優秀投研團隊殊榮。

中期研究院定位為公司及客戶提供前瞻性、實用性的投資及研究報告,逐步形成以宏觀、產業、策略、創新、應用研究為研發主線,通過對宏觀經濟、相關產業深度研究,基于創新業務模式和實戰應用為重點的研究發展方向。通過以市場需求為導向,以市場化研究為目標,深入產業、貼近市場,以獨特敏銳的視角把握全球最新動態,提供快速、高效、極具深度的咨詢服務,呈現高價值投資報告,全方位管理客戶資產風險,服務實體經濟。

中期研究院目前擁有一支由50多位研究人員組成的相對高端、梯次配置、分布公司各分支機構的研究隊伍。從人員學歷看,碩士以上學歷近20人,所學專業涵蓋金融、統計、數量經濟學、產業經濟學等,既有來自國家社科院研究背景,也有來自華爾街衍生品交易、各大券商研究機構及大型貿易產業投研部門等實戰背景。中期研究院下設宏觀及策略研究、產業研究院、產品設計及衍生品研究、創新業務研究等幾大部分,分工明確、密切協作,共同完成各級政府機構、公司管理層及公司客戶等各方的研究任務。


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中期研究院 | 研究團隊介紹



① 宏觀金融團隊


中期宏觀金融團隊,薈萃宏觀、固收、期權等多領域專家,團隊研究經驗豐富、專業功底深厚,平均研究年限在5年以上,團隊成員分別來自社科院、海內外名校,擁有碩、博學位。團隊具備出色的金融期貨、期權研究和資產配置實操水平,多人曾在券商和資管公司擔任投資總監、策略總監等,負責管理資產業績優異。團隊對于宏觀形勢的發展變化有較好的把握,無論是對經濟增速、CPI、匯率等經濟數據的預測,還是對中美關系走向發展變化的分析判斷,都基本接近實際。團隊更建立主觀和量化相結合的研究體系,以主觀策略為核心、結合各品種的策略評分,并以大類資產宏觀量化模型調整資產權重,從而構建了全方位、多維度的金融衍生品研究體系,并且通過不斷完善策略績效追蹤體系,以全球資產策略視角,實現對資產配置更科學、更時效、更精準的把握。



② 商品-能化團隊


能源化工團隊作為研究院規模最大的研究團隊,覆蓋能源化工全產業鏈,團隊成員全部來自海內外名校并且以化工專業為主。我們構建了能化全產業鏈數據庫和重點品種的平衡表預估模型,得到產業內客戶的高度肯定。能化團隊秉持深入一線研究,提供最有價值服務為宗旨,多次組織和參與能化產業一線調研,深入剖析產業核心運行邏輯,形成具有針對性研報和策略,重點服務化工產業客戶。能化團隊根據化工產業鏈條比較長并且呈網狀結構的特點,積極聯系和對接上下游產業客戶,拓寬客戶的市場空間和上下游產業認知度,取得了非常良好的效果。在交易所和主要產業合作伙伴的支持和幫助下,我們成功舉辦了多次能化產業峰會,受到產業一致好評。



③ 商品-黑色團隊


黑色金屬團隊在鋼鐵煤炭行業擁有豐富的投研經驗,成員曾榮獲交易所最佳分析師等獎項,研究范圍覆蓋了黑色產業鏈各個品種,同時也對多個行業均有一定認識。團隊側重基礎和應用型研究,一方面,立足于研究指導交易的原則,采用基本面與量化分析相結合,根據客戶投資周期不同,依據品種的特性配置長線與波段交易。另一方面,還為產業機構提供梳理黑色金屬市場一線信息,滿足客戶多維度的需求。



④ 商品-有色團隊


中期研究院有色金屬團隊精兵強將齊聚,團隊成員分別擁有安泰科、現貨企業、海外對沖基金交易等各領域背景,平均從業經驗8年以上,整個團隊兼具豐富的實戰經驗和扎實的研究功底。秉承“研究貼向市場,投資驅動研究”的服務理念,團隊深耕有色金屬中下游產業鏈,將最新的市場動態、行業形勢傳遞給投資者,幫助投資者更準確地把握市場行情。同時精做細優勢品種,為產業客戶和專業機構量身定制包括倉單服務、合作套保、基差交易、庫存管理、點價銷售等風險管理方案。



⑤ 商品-農產品團隊


中期農產品團隊在農業板塊擁有豐富的投研經驗?;谌蛞暯?,立足國內市場,研究范圍覆蓋油脂油料、軟商品、主糧、生鮮農產品等全品種。通過跟蹤供需平衡表和價格影響因子,形成平衡表視角下的因素研究分析模型,深入淺出地詮釋了農產品行業跌宕起伏的變化。團隊側重數據和交易型研究,立足實盤交易進行策略研究開發。在為產業機構提供全球農產品市場公開數據,形成多層次全方位的數據報告體系的同時,會依據品種特性推出趨勢追蹤和震蕩策略。團隊成員碩果累累,均連續多次獲得證券時報、期貨日報評選的最佳農產品分析師榮譽、多次榮獲鄭商所菜油、白糖等品種的最佳年度分析師稱號。



⑥ 量化團隊


量化團隊具有較強的數據挖掘和策略研發能力,由程序策略小組及人工智能小組組成?;诤暧^數據,構建宏觀經濟情緒指數,為策略提供大方針指引。同時根據各產業邏輯,開發多種智能策略,包含統計套利策略,基本面量化策略。根據盤面開發短線智能策略,包含當前較流行的SVM、聚類分析等機器學習的擇時策略。


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