量化因子与构建方式 1. 因子名称：盈利因子 - 因子的构建思路：基于公司实际披露的业绩数据，衡量行业的盈利能力[14][16] - 因子具体构建过程：通过公司公告的营业收入、净利润等指标，计算行业整体盈利水平，作为因子值[14][16] - 因子评价：盈利因子在IC均值和收益表现上较为稳定，能够为行业配置提供正向收益[16] 2. 因子名称：质量因子 - 因子的构建思路：基于公司财务数据，衡量行业的财务健康状况[14][16] - 因子具体构建过程：通过财务指标如资产负债率、现金流等，计算行业整体质量水平，作为因子值[14][16] - 因子评价：质量因子表现一般，IC均值和收益贡献较低[16] 3. 因子名称：估值动量因子 - 因子的构建思路：基于行业估值水平的变化趋势，捕捉行业的估值动量效应[14][16] - 因子具体构建过程：通过市盈率（PE）、市净率（PB）等估值指标的变化，计算行业估值动量，作为因子值[14][16] - 因子评价：估值动量因子表现较差，IC均值和收益均为负[16] 4. 因子名称：分析师预期因子 - 因子的构建思路：基于分析师对行业未来业绩的预期，衡量市场对行业的信心[14][16] - 因子具体构建过程：通过分析师对行业的盈利预测数据，计算行业整体预期水平，作为因子值[14][16] - 因子评价：分析师预期因子表现较好，能够为行业配置提供正向收益[16] 5. 因子名称：超预期因子 - 因子的构建思路：基于公司公告的实际业绩与市场一致预期的差异，衡量行业的超预期表现[14][16] - 因子具体构建过程：通过公司公告的营业收入、净利润等指标与市场一致预期的差异，计算行业整体超预期水平，作为因子值[14][16] - 因子评价：超预期因子表现显著，能够从不同维度解释行业收益[16][21] 6. 因子名称：调研活动因子 - 因子的构建思路：基于机构调研数据，衡量行业的调研热度与广度[15][16] - 因子具体构建过程：调研热度通过行业内公司调研活动的平均数计算，调研广度通过行业调研覆盖程度计算[15][16] - 因子评价：调研活动因子表现较好，能够为行业配置提供稳定的收益[16][21] --- 因子的回测效果 1. 盈利因子 - IC均值：上月49.90%，今年以来5.36%[16][18] - 因子多空收益：上月5.81%，今年以来0.24%[16][18] - 因子多头超额收益：上月1.90%，今年以来-0.21%[16][18] 2. 质量因子 - IC均值：上月4.48%，今年以来-2.34%[16][18] - 因子多空收益：上月-0.64%，今年以来-0.27%[16][18] - 因子多头超额收益：上月-1.19%，今年以来-0.77%[16][18] 3. 估值动量因子 - IC均值：上月-1.53%，今年以来-1.58%[16][18] - 因子多空收益：上月-3.03%，今年以来-15.04%[16][18] - 因子多头超额收益：上月-4.15%，今年以来-12.45%[16][18] 4. 分析师预期因子 - IC均值：上月22.27%，今年以来0.84%[16][18] - 因子多空收益：上月5.35%，今年以来6.57%[16][18] - 因子多头超额收益：上月1.24%，今年以来3.63%[16][18] 5. 超预期因子 - IC均值：上月8.23%，今年以来8.20%[16][18] - 因子多空收益：上月0.12%，今年以来9.29%[16][18] - 因子多头超额收益：上月2.45%，今年以来6.95%[16][18] 6. 调研活动因子 - IC均值：上月2.41%，今年以来-3.52%[16][18] - 因子多空收益：上月2.52%，今年以来-9.96%[16][18] - 因子多头超额收益：上月0.92%，今年以来-12.04%[16][18] --- 量化模型与构建方式 1. 模型名称：超预期增强行业轮动策略 - 模型构建思路：以基本面为核心，叠加估值面和资金面，重点引入超预期因子[14] - 模型具体构建过程：每月初选取超预期因子排名前1/6的行业（5个行业），以等权方式构建行业轮动组合，按照月度调仓，手续费取千分之三[30] - 模型评价：超预期增强策略在行业预测方面具有显著效果，能够带来较高的年化收益率和夏普比率[30] 2. 模型名称：景气度估值行业轮动策略 - 模型构建思路：基于估值动量、盈利与质量因子，衡量行业景气度[15] - 模型具体构建过程：每月初选取景气度估值因子排名前1/6的行业（5个行业），以等权方式构建行业轮动组合，按照月度调仓，手续费取千分之三[30] - 模型评价：景气度估值策略表现不及超预期增强策略，但仍具有一定的行业预测能力[30] 3. 模型名称：调研行业精选策略 - 模型构建思路：基于调研热度与广度因子，捕捉机构投资者对行业的关注度[15] - 模型具体构建过程：每月初选取调研活动因子排名前5的行业，以等权方式构建行业轮动组合，按照月度调仓，手续费取千分之二[35] - 模型评价：调研行业精选策略在行业预测方面具有一定优势，但换手率较高[35] --- 模型的回测效果 1. 超预期增强行业轮动策略 - 年化收益率：10.65%[34] - 年化波动率：25.46%[34] - 夏普比率：0.418[34] - 最大回撤率：54.44%[34] - 12月份收益率：-3.46%[34] - 2024年收益率：7.78%[34] 2. 景气度估值行业轮动策略 - 年化收益率：8.86%[34] - 年化波动率：26.28%[34] - 夏普比率：0.337[34] - 最大回撤率：56.24%[34] - 12月份收益率：-4.75%[34] - 2024年收益率：15.33%[34] 3. 调研行业精选策略 - 年化收益率：4.06%[36] - 年化波动率：20.25%[36] - 夏普比率：0.200[36] - 最大回撤率：40.18%[40] - 12月份收益率：-4.13%[40] - 2024年收益率：-9.45%[40]