根据您提供的研报内容，以下是关于其中涉及的量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 短期量化择时模型 - 模型名称：短期量化择时模型[19][22][24] - 模型构建思路：通过综合评估基本面、估值面、情绪面和流动性四个维度的多个指标，生成对市场短期走势的综合判断信号[19][20][21] - 模型具体构建过程： 1. 选择一级指标：包括基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度[19][20][21] 2. 选择二级指标： - 基本面：制造业PMI分位数、中长期贷款余额同比增速分位数、M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数[20] - 估值面：A股整体PE分位数、A股整体PB分位数[20] - 情绪面：A股整体Beta离散度分位数、A股整体量能情绪分位数（60日成交量与换手率布林带指标）、A股整体波动率分位数[21] - 流动性：货币利率指标分位数、汇率预期指标分位数、沪深净融资额5日均值分位数[21] 3. 信号生成规则：每个二级指标根据其当前值在过去5年中的分位数位置，被赋予“乐观”、“中性”或“谨慎”的定性信号[19][20][21] 4. 综合判断：将同一一级指标下的所有二级指标信号进行综合，得出该维度的总体信号（乐观、中性或谨慎），最后再综合四个维度的总体信号，生成最终的总仓位信号（看多或看空）[19][23] 2. 成长价值风格轮动模型 - 模型名称：成长价值风格轮动模型[31][32][33] - 模型构建思路：基于基本面、估值面和情绪面三大维度的指标，判断成长风格与价值风格中哪一类在未来更占优，从而进行超配[32][34] - 模型具体构建过程： 1. 选择一级指标：包括基本面、估值面、情绪面三个维度[32][34] 2. 选择二级指标： - 基本面：盈利斜率周期水平、利率综合周期水平、信贷综合周期变化[32][34] - 估值面：成长价值PE差分位数、成长价值PB差分位数[32][34] - 情绪面：成长价值换手差分位数、成长价值波动差分位数[32][34] 3. 信号生成与权重分配：每个二级指标根据其数值和预定义规则，直接计算出对成长或价值的配置权重（0%, 50%, 100%）[34] 4. 综合配置建议：计算每个一级指标下所有二级指标权重的平均值，得到该维度的配置建议，最后综合三个维度的建议，给出最终的成长/价值配置比例[32][34] 3. 小盘大盘风格轮动模型 - 模型名称：小盘大盘风格轮动模型[31][37][38] - 模型构建思路：基于基本面、估值面和情绪面三大维度的指标，判断小盘风格与大盘风格中哪一类在未来更占优，从而进行超配[37][39] - 模型具体构建过程： 1. 选择一级指标：包括基本面、估值面、情绪面三个维度[37][39] 2. 选择二级指标： - 基本面：盈利斜率周期水平、利率综合周期水平、信贷综合周期变化[37][39] - 估值面：小盘大盘PE差分位数、小盘大盘PB差分位数[37][39] - 情绪面：小盘大盘换手差分位数、小盘大盘波动差分位数[37][39] 3. 信号生成与权重分配：每个二级指标根据其数值和预定义规则，直接计算出对小盘或大盘的配置权重（0%, 50%, 100%）[39] 4. 综合配置建议：计算每个一级指标下所有二级指标权重的平均值，得到该维度的配置建议，最后综合三个维度的建议，给出最终的小盘/大盘配置比例[37][39] 4. 四风格轮动模型 - 模型名称：四风格轮动模型[31][42] - 模型构建思路：该模型是上述成长价值轮动模型和小盘大盘轮动模型的结合，用于在“小盘成长、小盘价值、大盘成长、大盘价值”四种风格间进行轮动配置[31][42] - 模型具体构建过程： 1. 输入：获取成长价值轮动模型给出的最终成长配置权重（G_weight）和价值配置权重（V_weight），以及小盘大盘轮动模型给出的最终小盘配置权重（S_weight）和大盘配置权重（B_weight）[31][42] 2. 组合计算：将两种风格的建议配置比例相乘，得到四种风格的推荐配置比例[42]： - 小盘成长配置比例 = S_weight × G_weight - 小盘价值配置比例 = S_weight × V_weight - 大盘成长配置比例 = B_weight × G_weight - 大盘价值配置比例 = B_weight × V_weight 3. 输出：输出四种风格的具体配置比例[31][42] 模型的回测效果 1. 短期量化择时模型 - 年化收益率：16.16%[22][25] - 基准年化收益率：3.97%[22][25] - 年化超额收益率：12.19%[22][25] - 年化波动率：14.80%[22][25] - 最大回撤：27.70%[22][25] - 夏普比率：0.9519[22][25] - 收益回撤比：0.5835[22][25] - 月度胜率：67.79%[22][25] - 季度胜率：66.67%[22][25] - 年度胜率：85.71%[22][25] - 2024年以来年化收益率：25.24%[28][29] - 2024年以来最大回撤：11.04%[28][29] - 2024年以来夏普比率：1.1679[28][29] - 2024年以来收益回撤比：2.2864[28][29] - 2024年以来月度胜率：64.71%[28][29] 2. 成长价值风格轮动模型 - 年化收益率：11.00%[33][36] - 基准年化收益率：6.31%[33][36] - 年化超额收益率：4.69%[33][36] - 年化波动率：20.99%[33][36] - 最大回撤：43.07%[33][36] - 夏普比率：0.5075[33][36] - 收益回撤比：0.2553[33][36] - 月度胜率：57.43%[33][36] - 季度胜率：58.00%[33][36] - 2025年以来收益率：-4.39%[33][36] - 2025年以来基准收益率：-1.03%[33][36] - 2025年以来超额收益率：-3.36%[33][36] 3. 小盘大盘风格轮动模型 - 年化收益率：11.76%[38][40] - 基准年化收益率：6.39%[38][40] - 年化超额收益率：5.37%[38][40] - 年化波动率：22.89%[38][40] - 最大回撤：50.65%[38][40] - 夏普比率：0.5138[38][40] - 收益回撤比：0.2322[38][40] - 月度胜率：60.14%[38][40] - 季度胜率：56.00%[38][40] - 2025年以来收益率：-4.45%[38][40] - 2025年以来基准收益率：0.38%[38][40] - 2025年以来超额收益率：-4.83%[38][40] 4. 四风格轮动模型 - 年化收益率：12.59%[42][43] - 基准年化收益率：6.81%[42][43] - 年化超额收益率：5.78%[42][43] - 年化波动率：21.74%[42][43] - 最大回撤：47.91%[42][43] - 夏普比率：0.5631[42][43] - 收益回撤比：0.2627[42][43] - 月度胜率：58.78%[42][43] - 季度胜率：60.00%[42][43] - 2025年以来收益率：-3.77%[42][43] - 2025年以来基准收益率：-0.39%[42][43] - 2025年以来超额收益率：-3.38%[42][43] 量化因子与构建方式 报告中未明确描述独立于上述模型的、可供选股或其他用途的单一量化因子。所有提到的指标（如PMI分位数、估值分位数、波动率等）均作为上述综合模型的输入组件，并未将其作为独立的Alpha因子进行构建和测试。