量化模型与构建方式 1. 模型名称：主动量化模型 模型构建思路：通过多因子选股策略，结合市场动态调整因子权重，以实现超额收益[21] 模型具体构建过程：模型基于历史数据，选取多个量化因子（如动量、价值、质量等），通过线性回归或机器学习方法计算因子权重，最终构建投资组合。公式为： $R_p = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot F_i$ 其中，$R_p$ 为组合收益，$w_i$ 为因子权重，$F_i$ 为因子收益 模型评价：该模型在市场波动较大时表现较为稳健，但在极端市场环境下可能存在失效风险[42] 2. 模型名称：量化对冲模型 模型构建思路：通过构建多空组合，对冲市场系统性风险，获取绝对收益[21] 模型具体构建过程：模型通过选取相关性较低的多空头寸，利用统计套利策略进行对冲。公式为： $R_{hedge} = R_{long} - R_{short}$ 其中，$R_{hedge}$ 为对冲收益，$R_{long}$ 为多头收益，$R_{short}$ 为空头收益 模型评价：该模型在市场波动较小时表现优异，但在市场趋势明显时可能表现不佳[42] 模型的回测效果 1. 主动量化模型，上周平均收益为-2.10%，年初至今平均收益为2.49%[21][25] 2. 量化对冲模型，上周平均收益为0.08%，年初至今平均收益为-0.11%[21][25] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：动量因子 因子构建思路：通过计算股票过去一段时间的收益率，捕捉市场趋势[21] 因子具体构建过程：动量因子计算公式为： $Momentum = \frac{P_t - P_{t-n}}{P_{t-n}}$ 其中，$P_t$ 为当前价格，$P_{t-n}$ 为n天前的价格 因子评价：动量因子在趋势明显的市场中表现较好，但在市场反转时可能失效[42] 2. 因子名称：价值因子 因子构建思路：通过计算股票的估值指标（如市盈率、市净率等），捕捉低估股票的投资机会[21] 因子具体构建过程：价值因子计算公式为： $Value = \frac{Earnings}{Price}$ 其中，$Earnings$ 为每股收益，$Price$ 为股票价格 因子评价：价值因子在长期投资中表现较好，但在市场情绪高涨时可能表现不佳[42] 因子的回测效果 1. 动量因子，上周平均收益为-2.22%，年初至今平均收益为2.34%[22][26] 2. 价值因子，上周平均收益为-3.26%，年初至今平均收益为5.25%[22][26]