量化模型与构建方式 1. 模型名称：沪深300指数成分股调整预测模型 - 模型构建思路：基于中证指数公司发布的指数编制规则，通过对样本空间内证券的交易数据和财务数据进行筛选，预测沪深300指数成分股的调整情况[11][13] - 模型具体构建过程： 1. 样本空间定义：包括非ST、*ST的沪深A股和红筹企业发行的存托凭证，科创板和创业板证券需上市时间超过一年，其他证券需上市时间超过一个季度，除非其日均总市值排在前30位[11] 2. 选样方法： - 按过去一年的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的证券 - 对剩余证券按过去一年的日均总市值由高到低排名，选取前300名作为指数样本[11] 3. 缓冲区规则： - 日均总市值排名在前240名的候选新样本优先进入 - 日均总市值排名在前360名的老样本优先保留[11] 4. 调整数量：每次调整的样本比例一般不超过10%[11] 2. 模型名称：中证500指数成分股调整预测模型 - 模型构建思路：同样基于中证指数公司发布的指数编制规则，通过对样本空间内证券的交易数据和财务数据进行筛选，预测中证500指数成分股的调整情况[11][17] - 模型具体构建过程： 1. 样本空间定义：剔除沪深300指数样本及过去一年日均总市值排名前300的证券，剩余证券需满足非ST、*ST等条件[11] 2. 选样方法： - 按过去一年的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后20%的证券 - 对剩余证券按过去一年的日均总市值由高到低排名，选取前500名作为指数样本[11] 3. 缓冲区规则： - 日均成交金额排名在样本空间剩余证券前90%的老样本可参与下一步排名 - 日均总市值排名在前400名的候选新样本优先进入 - 日均总市值排名在前600名的老样本优先保留[11] 4. 调整数量：每次调整的样本比例一般不超过10%[11] 模型评价 - 沪深300指数成分股调整预测模型：模型规则清晰，能够较好地反映市场中大市值、高流动性股票的变化趋势[11][13] - 中证500指数成分股调整预测模型：模型在剔除沪深300成分股后，能够有效捕捉中等市值股票的动态变化，适合中盘股投资者参考[11][17] --- 模型的回测效果 1. 沪深300指数成分股调整预测模型 - 调入效应：未发现显著的正超额收益[5][23] - 调出效应：在调整日之前具有负的超额收益[5][23] 2. 中证500指数成分股调整预测模型 - 调入效应：在调整日之前具有显著的正超额收益[5][23] - 调出效应：在调整日之前具有负的超额收益[5][23] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：调入效应因子 - 因子的构建思路：基于成分股调整前后的事件收益特征，提取调入样本在调整日前的超额收益作为因子[5][23] - 因子具体构建过程： 1. 统计2010年以来所有调整周期内沪深300和中证500指数调入样本在调整日前60个交易日的累计超额收益 2. 计算调入样本相对于指数本身的超额收益表现[23] 2. 因子名称：调出效应因子 - 因子的构建思路：基于成分股调整前后的事件收益特征，提取调出样本在调整日前的超额收益作为因子[5][23] - 因子具体构建过程： 1. 统计2010年以来所有调整周期内沪深300和中证500指数调出样本在调整日前60个交易日的累计超额收益 2. 计算调出样本相对于指数本身的超额收益表现[23] 因子评价 - 调入效应因子：中证500指数的调入效应因子表现显著，能够为投资者提供正向收益的参考依据[5][23] - 调出效应因子：沪深300和中证500指数的调出效应因子均表现为负，能够为投资者提供风险规避的参考[5][23] --- 因子的回测效果 1. 调入效应因子 - 沪深300指数：未发现显著的正超额收益[5][23] - 中证500指数：在调整日前呈现显著的正超额收益[5][23] 2. 调出效应因子 - 沪深300指数：在调整日前呈现负的超额收益[5][23] - 中证500指数：在调整日前呈现负的超额收益[5][23]