量化模型与构建方式 1. 模型名称：开源金工优选金股组合 - 模型构建思路：基于新进金股的收益表现优于重复金股的特性，结合业绩超预期因子（SUE因子）的选股能力，构建优选金股组合[22] - 模型具体构建过程： 1. 以新进金股作为样本[22] 2. 选择业绩超预期的前30只金股[22] 3. 按照券商推荐数量加权构建组合[22] - 模型评价：优选金股组合收益表现显著优于全部金股组合和基准指数[22][24] --- 模型的回测效果 1. 开源金工优选金股组合 - 12月收益率：1.4%[25] - 2024年收益率：15.4%[25] - 年化收益率：20.2%[25] - 年化波动率：25.8%[25] - 收益波动比：0.78[25] - 最大回撤：24.6%[25] 2. 全部金股组合 - 12月收益率：-1.5%[20] - 2024年收益率：5.7%[20] - 年化收益率：11.1%[20] - 年化波动率：24.1%[20] - 收益波动比：0.46[20] - 最大回撤：42.6%[20] 3. 新进金股组合 - 12月收益率：-2.6%[20] - 2024年收益率：1.7%[20] - 年化收益率：13.7%[20] - 年化波动率：24.8%[20] - 收益波动比：0.55[20] - 最大回撤：38.5%[20] 4. 重复金股组合 - 12月收益率：-0.3%[20] - 2024年收益率：9.5%[20] - 年化收益率：8.9%[20] - 年化波动率：24.0%[20] - 收益波动比：0.37[20] - 最大回撤：45.0%[20] 5. 基准指数（沪深300） - 12月收益率：0.5%[20] - 2024年收益率：14.7%[20] - 年化收益率：2.1%[20] - 年化波动率：21.9%[20] - 收益波动比：0.10[20] - 最大回撤：40.6%[20] 6. 基准指数（中证500） - 12月收益率：-2.2%[20] - 2024年收益率：5.5%[20] - 年化收益率：-0.7%[20] - 年化波动率：24.3%[20] - 收益波动比：-0.03[20] - 最大回撤：37.5%[20] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：业绩超预期因子（SUE因子） - 因子构建思路：通过捕捉公司业绩超预期的特性，筛选出具有更高收益潜力的股票[22] - 因子具体构建过程： 1. 计算公司实际业绩与市场预期的差异 2. 根据差异值对股票进行排序，选取业绩超预期的股票[22] - 因子评价：在新进金股组合中表现出优异的选股能力[22] --- 因子的回测效果 1. 业绩超预期因子（SUE因子） - 表现：在新进金股组合中具有优异的选股能力[22]