根据提供的证券研究报告内容，以下是关于量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：成长价值风格轮动模型 模型构建思路：通过基本面、估值面和情绪面三个维度的指标来判断成长与价值风格的轮动信号[28] 模型具体构建过程： - 基本面维度：分析盈利周期斜率、利率综合周期水平和信贷综合周期变化 - 盈利周期斜率大时利好成长风格 - 利率周期水平偏低时利好成长风格 - 信贷周期走弱时利好价值风格 - 估值面维度：计算成长价值PE和PB估值差的5年分位数 - PE估值差均值回归上行中利好成长 - PB估值差均值回归上行中利好成长 - 情绪面维度：分析成长价值换手差和波动差的5年分位数 - 换手差偏低利好价值风格 - 波动差处于中性位置利好均衡配置 模型评价：该模型综合考虑了多个市场维度，能够较为全面地捕捉风格轮动信号[28] 2. 模型名称：深证100指数编制模型 模型构建思路：通过市值和流动性筛选深市核心优质上市公司[31] 模型具体构建过程： - 样本空间： 1) 非ST、*ST股票 2) 上市时间超过六个月（A股总市值排名前1%的股票除外） 3) 最近一年无重大违规和财务问题 4) 最近一年经营正常且无重大亏损 5) 考察期内股价无异常波动 - 样本筛选： 1) 计算最近半年A股日均总市值和日均成交金额 2) 剔除日均成交金额排名后10%的股票 3) 按日均总市值从高到低选取前100名 - 加权方式：采用派氏加权法，公式为： $实时指数 = 上一交易日收市指数 \times \frac{\sum (样本股实时成交价 \times 样本股权数)}{\sum (样本股上一交易日收市价 \times 样本股权数)}$ 其中样本股权数为自由流通量[31] 模型评价：该编制方案兼顾了市值代表性和流动性，能够较好地反映深市核心资产表现[31] 模型的回测效果 1. 成长价值风格轮动模型： - 当前信号：超配成长风格100%[28] - 基本面信号：成长100%[28] - 估值面信号：成长100%[28] - 情绪面信号：价值100%[28] 2. 深证100指数模型： - 近十年总收益：29.34%（对比沪深300的10.01%）[41] - 年化收益：2.62%[41] - 年化波动：25.49%[41] - 最大回撤：-54.82%[41] - 夏普比率：0.18[41] - 牛市区间表现（2024/9/23-2024/10/8）：涨幅43.10%（对比沪深300的32.96%）[48] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：研发强度因子 因子构建思路：通过研发投入占比衡量公司的创新能力[15] 因子具体构建过程： - 计算公式： $研发强度 = \frac{公司研发投入金额}{公司营业收入}$ - 深证100指数成分股平均研发强度：3.66%（对比全部A股的2.16%）[15] 因子评价：该因子能有效识别创新驱动型公司[15] 2. 因子名称：市值风格因子 因子构建思路：通过总市值划分公司规模特征[34] 因子具体构建过程： - 分类标准： - 超大市值：2000亿元以上（权重占比44.61%） - 大市值：1000-2000亿元（权重占比25.3%） - 中市值：500-1000亿元（权重占比22.68%）[34] 因子评价：该因子能有效捕捉大盘股的风险收益特征[34] 因子的回测效果 1. 研发强度因子： - 深证100成分股平均研发强度：3.66%[15] - 全部A股平均研发水平：2.16%[15] 2. 市值风格因子： - 超大市值股票数量：13只[34] - 大市值股票数量：24只[34] - 中市值股票数量：43只[34] 3. 行业权重因子： - 电子行业权重：15%以上[36] - 电力设备及新能源权重：15%以上[36] - 家电行业权重：9.84%[36] - 医药行业权重：8.11%[36] 注：报告中没有涉及风险提示、免责声明等内容，已按要求省略。所有数据引用均来自原文标注的文档ID。