量化模型与构建方式 量化组合模型 - 模型名称：基于研报覆盖度调整的指数增强模型 - 模型构建思路：通过区分研报覆盖度高低的域，分别选用适合的因子进行增强，以提升选股效果[46] - 模型具体构建过程： 1. 将沪深300、中证500和中证1000宽基指数内的股票划分为研报覆盖度高和低的两种域[46] 2. 针对不同域，选择适用性因子进行增强，优化选股策略[46] 3. 具体因子选择和增强方法参考报告《量化分析报告：寻觅无人之境：基于研报覆盖度调整的指数增强》[46] - 模型评价：通过因子增强策略，模型在不同宽基指数内均实现了超额收益，表现稳定[46][47] --- 量化因子与构建方式 成交量因子 - 因子名称：成交量类因子 - 因子的构建思路：通过分析成交量的变化趋势，捕捉市场情绪和资金流动对股价的影响[39][40] - 因子具体构建过程： 1. 计算过去1个月成交量与过去12个月成交量的差值，构造因子volume_1m_minus_12m[40] 2. 计算过去1个月成交量与过去12个月成交量的比值，构造因子volume_1m_div_12m[40] 3. 计算过去1个月成交量的标准差与过去12个月成交量的标准差的比值，构造因子volume_std_1m_div_12m[40] - 因子评价：成交量因子在小市值股票中表现较好，能够有效捕捉市场情绪变化[42] 管理费用率因子 - 因子名称：管理费用率因子 - 因子的构建思路：通过衡量管理费用占总销售收入的比例，评估企业的成本控制能力和盈利能力[39][40] - 因子具体构建过程： 1. 计算管理费用与总销售收入的比值，构造因子gaexp_sales[40] 2. 计算管理费用_TTM与营业收入_TTM的比值，构造因子adm_exp_ratio[43] - 因子评价：管理费用率因子在大市值股票中表现较强，能够反映企业的经营效率[42][43] 研发类因子 - 因子名称：研发类因子 - 因子的构建思路：通过衡量研发投入占比，评估企业的创新能力和未来增长潜力[43] - 因子具体构建过程： 1. 计算研发费用_TTM与总销售收入的比值，构造因子tot_rd_ttm_to_sales[43] 2. 计算研发费用_TTM与总资产的比值，构造因子tot_rd_ttm_to_assets[43] 3. 计算研发费用_TTM与净资产的比值，构造因子tot_rd_ttm_to_equity[43] - 因子评价：研发类因子在大市值股票中表现较好，能够捕捉企业的长期成长性[43] --- 模型的回测效果 - 沪深300增强组合： - 上周绝对收益：-2.05% - 上周超额收益：0.18% - 本月超额收益：-0.69% - 本年超额收益：5.94% - 超额年化收益率：11.50% - 超额Sharpe：2.03[46][47] - 中证500增强组合： - 上周绝对收益：-2.20% - 上周超额收益：-0.30% - 本月超额收益：-0.09% - 本年超额收益：6.19% - 超额年化收益率：13.73% - 超额Sharpe：2.89[46][47] - 中证1000增强组合： - 上周绝对收益：-1.41% - 上周超额收益：0.70% - 本月超额收益：1.08% - 本年超额收益：5.66% - 超额年化收益率：15.37% - 超额Sharpe：2.51[46][47] --- 因子的回测效果 - 成交量因子： - 近一周多头超额收益：volume_1m_minus_12m为1.10%，volume_1m_div_12m为1.05%，volume_std_1m_div_12m为1.05%[40][41] - 近一年多头超额收益：volume_1m_minus_12m为7.62%，volume_1m_div_12m为7.33%，volume_std_1m_div_12m为7.45%[41] - 管理费用率因子： - 近一周多头超额收益：gaexp_sales为1.21%，adm_exp_ratio为0.60%[40][43] - 近一年多头超额收益：gaexp_sales为4.38%，adm_exp_ratio为1.12%[41][43] - 研发类因子： - 近一周多头超额收益：tot_rd_ttm_to_sales为1.50%，tot_rd_ttm_to_assets为1.22%，tot_rd_ttm_to_equity为0.85%[43] - 近一年多头超额收益：tot_rd_ttm_to_sales为7.62%，tot_rd_ttm_to_assets为3.68%，tot_rd_ttm_to_equity为2.20%[41][43]