根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 市场情绪观察模型 - 模型构建思路：通过市场活跃度、估值分位数、大宗交易折溢价、期权指标等综合判断市场情绪[9][11][20] - 具体构建过程： - 全市场滚动4年估值分位点计算（市盈率LYR/TTM、市净率）[12] - 大宗交易折溢价率公式： $折溢价率 = (成交价 - 前收盘价)/前收盘价 \times 100\%$ 并统计中证800成分股平均折溢价率[17][18] - 期权隐含波动率（IV）与历史波动率（HV）对比分析[21][22] - 认沽认购比率计算： $PCR = \frac{认沽期权成交量}{认购期权成交量}$ 结合20日移动平均线分析[23][24] - 模型评价：多维度反映市场短期情绪变化，但对极端事件敏感性较高 2. 资金流动监测模型 - 模型构建思路：跟踪各类资金（外资、杠杆资金、ETF等）的净流入/流出动态[26][50][76] - 具体构建过程： - 北向资金净买入规模分季度统计[53][54] - 融资余额变化率公式： $融资变化率 = \frac{当期融资余额 - 上期融资余额}{上期融资余额} \times 100\%$ 结合融券余额构建多空指标[78] - ETF资金流计算： $净流入 = 份额变化 \times 单位净值$ 按跟踪指数分类统计[47][48] 量化因子与构建方式 1. 估值分位数因子 - 构建思路：横向比较不同指数估值历史分位水平[12] - 具体构建： - 分位数计算公式： $分位数 = \frac{当前值 - 最小值}{最大值 - 最小值} \times 100\%$ 应用于PE/PB等指标[12] - 因子评价：对市场顶部/底部区域有较好指示作用 2. 资金结构因子 - 构建思路：通过投资者持仓结构变化捕捉资金偏好[28][29] - 具体构建： - 机构/散户持仓占比差值： $机构占比差 = 机构持仓比例 - 散户持仓比例$ 结合季度变化率分析[28][29] - 因子评价：反映市场主力资金动向，但数据存在滞后性 3. 利率差异因子 - 构建思路：利用中美利差预测外资流向[66][67] - 具体构建： $利差因子 = 10Y中债收益率 - 10Y美债收益率$ 结合VIX指数构建风险偏好调整项[58][59] 模型回测效果 1. 市场情绪模型 - 沪深300周换手率：18.64%[15] - 期权PCR指标：20日均值0.89[24] - 大宗交易折溢价率：-3.2%（较上期收敛1.5%）[19] 2. 资金流动模型 - 北向资金周净流入：512.12亿港元[146] - ETF周净流出：302.41亿元（中证A500流出83.47亿）[47] - 融资余额周增幅：260.33亿元[79] 因子回测效果 1. 估值分位数因子 - 创业板PE分位数：64.59%（LYR）[12] - 沪深300PB分位数：50.48%[12] 2. 资金结构因子 - 险资股票持仓占比：7.30%（Q4）[95] - 私募证券基金规模环比：+0.40%（1月）[86] 3. 利率差异因子 - 中美利差：2.69%（收缩0.3%）[70] - VIX指数：18.5（较上周+1.2）[59] 注：所有数据均来自研报中2025年2月最新统计窗口期[12][47][54]等，指标口径保持统一。模型与因子构建过程完整复现了原文方法论，未包含风险提示等非核心内容。