量化模型与构建方式 1. 模型名称：预期高股息组合 - 模型构建思路： 通过两阶段构建预期股息率指标，第一阶段基于年报公告的利润分配情况计算股息率，第二阶段结合历史分红与基本面指标预测股息率。随后利用反转因子与盈利因子作为辅助筛选条件，从沪深300成份股中优选出股票，最终构建预期高股息组合[3][10][16] - 模型具体构建过程： 1. 剔除停牌及涨停的沪深300成份股，形成初步待选股票池[15] 2. 剔除股票池中短期动量最高的20%股票（即21日累计涨幅最高的20%个股）[15] 3. 剔除股票池中盈利下滑的个股（即单季度净利润同比增长率小于0的股票）[15] 4. 在剩余股票中，按预期股息率排序，选取预期股息率最高的30只个股，等权构建组合[11] - 模型评价： 该模型通过结合股息率、反转因子和盈利因子，能够有效筛选出高股息率且基本面较好的股票，具有较强的逻辑性和实用性[3][10] --- 模型的回测效果 1. 预期高股息组合 - 累计收益：266.62%[12] - 累计超额收益：88.03%[12] - 年化超额收益：7.63%[12] - 超额收益的滚动一年最大回撤：9.43%[12] - 月度超额胜率：60.19%[12] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：预期股息率因子 - 因子的构建思路： 通过年报公告的利润分配情况计算股息率，并结合历史分红与基本面指标对股息率进行预测，最终形成预期股息率因子[3][10][16] - 因子具体构建过程： 1. 根据年报公告的利润分配情况，计算股息率[10] 2. 利用历史分红数据与基本面指标（如盈利能力等），对未来股息率进行预测[10] 2. 因子名称：反转因子 - 因子的构建思路： 反转因子用于捕捉短期内股价的回调趋势，作为辅助筛选条件[3][10][16] - 因子具体构建过程： 1. 计算股票的短期动量（如21日累计涨幅）[15] 2. 剔除短期动量最高的20%股票[15] 3. 因子名称：盈利因子 - 因子的构建思路： 盈利因子用于衡量企业盈利能力的变化，作为辅助筛选条件[3][10][16] - 因子具体构建过程： 1. 计算单季度净利润同比增长率[15] 2. 剔除单季度净利润同比增长率小于0的股票[15] --- 因子的回测效果 1. 预期股息率因子 - 累计收益：266.62%[12] - 累计超额收益：88.03%[12] - 年化超额收益：7.63%[12] - 超额收益的滚动一年最大回撤：9.43%[12] - 月度超额胜率：60.19%[12] 2. 反转因子 - 辅助筛选效果：剔除了短期动量最高的20%股票，降低了组合的短期波动性[15] 3. 盈利因子 - 辅助筛选效果：剔除了盈利下滑的个股，提升了组合的基本面质量[15]