量化模型与构建方式 量化因子与构建方式 1. 因子名称：稳健资金流因子 因子的构建思路：基于中观行业资金流，衡量行业近期的资金净流入在过去一年中的分位情况，旨在捕捉资金流入较为稳定的行业[22][27] 因子具体构建过程： - 选取两种资金流：北向资金与大单资金 - 计算各行业资金流因子值，并取两种资金流因子值排名前10的行业交集 - 策略近五年年化超额收益为16.8%，表现稳定[22][27] 因子评价：该因子具有稳定的行业选择能力，能够有效捕捉资金流入较多的行业[22][27] 2. 因子名称：评级上调因子 因子的构建思路：通过分析过去N天内的评级上调家数和占比，捕捉市场对个股或行业的积极预期[43][44] 因子具体构建过程： - 统计过去30天、90天、180天内的评级上调家数和占比 - 对因子进行市值、行业中性化处理（规模因子仅进行行业中性化处理） - 计算因子多头超额收益，评估因子表现[43][44] 因子评价：评级上调因子在大市值板块表现更强，且在不同宽基指数中均表现较好[43][46] 3. 因子名称：ROE同比增速因子 因子的构建思路：通过分析单季度ROE同比变化，捕捉企业盈利能力的变化趋势[43][47] 因子具体构建过程： - 计算单季度ROE同比差值，考虑快报和预告数据 - 对因子进行市值、行业中性化处理 - 评估因子在不同宽基指数中的多头超额收益[43][47] 因子评价：该因子在大市值板块表现较好，能够有效反映企业盈利能力的变化[46][47] 4. 因子名称：行为因子 因子的构建思路：通过分析市场行为数据（如资金流、动量等），捕捉投资者行为模式[48][49] 因子具体构建过程： - 选取行为类因子（如资金流、动量等） - 计算因子在不同板块及行业中的表现（如rank IC） - 评估因子胜率及表现优异的行业[48][49] 因子评价：行为因子在金融、消费、科技等板块表现较好，部分行业中盈利和动量因子胜率较高[48][49] --- 因子的回测效果 1. 稳健资金流因子 - 近五年年化超额收益：16.8%[22][27] - 上周多头收益：2.5%[22][27] - 上周超额收益：2.5%[22][27] 2. 评级上调因子 - 近一周多头超额收益： - 过去30天上调评级占比：2.16% - 过去90天上调评级家数：2.14% - 过去180天上调评级家数：2.06%[44][45] - 近一年多头超额收益： - 过去30天上调评级占比：1.96% - 过去90天上调评级家数：-2.81% - 过去180天上调评级家数：-2.51%[44][45] 3. ROE同比增速因子 - 沪深300中的多头超额收益：2.67% - 中证500中的多头超额收益：1.55% - 中证1000中的多头超额收益：1.05% - 国证2000中的多头超额收益：0.65%[47] 4. 行为因子 - rank IC表现： - 金融板块：28.30%（银行） - 消费板块：10.65%（纺织服装） - 科技板块：13.51%（计算机）[48][49]