根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 扩散指数模型 - 模型构建思路：通过监测微盘股成分股未来N天股价涨跌幅与过去窗口期T天的关系，预测扩散指数变盘的临界点[6][32] - 具体构建过程： - 横轴为未来N天股价相对涨跌幅（1.1到0.9代表涨10%到跌10%） - 纵轴为回顾窗口期长度T（20到10天），N=20-T - 指标值计算示例：横轴0.95和纵轴15天值为0.05，表示N=5天后若成分股均跌5%，扩散指数值为0.05[32] - 模型评价：适用于监测短期交易拥挤度和趋势反转信号[33] 2. 小市值低波50策略 - 模型构建思路：在微盘股成分股中优选小市值和低波动性的50只股票，双周调仓并剔除风险[13][29] - 具体构建过程： - 选股标准：市值小、波动率低 - 调仓频率：每两周一次（如2025年4月25日调仓）[30] - 基准：万得微盘股指数（8841431.WI）[29] 模型的回测效果 1. 扩散指数模型 - 首次阈值法：2025年4月7日触发满仓信号[36] - 延迟阈值法：2025年4月22日触发开仓信号[40] - 双均线法：2025年3月12日触发空仓信号[41] 2. 小市值低波50策略 - 2024年收益7.07%，超额-2.93%[29] - 2024年以来收益率33.40%，本周超额1.37%（双边千三费用）[29] 量化因子与构建方式 1. 动量因子 - 构建思路：捕捉股票价格延续趋势的能力 - 本周rankIC 0.221（历史平均-0.003）[5][27] 2. 对数市值因子 - 构建思路：衡量市值对收益的影响 - 本周rankIC 0.196（历史平均-0.032）[5][27] 3. 非线性市值因子 - 构建思路：捕捉市值与收益的非线性关系 - 本周rankIC 0.196（历史平均-0.032）[5][27] 4. 单季度净资产收益率因子 - 构建思路：反映短期盈利能力 - 本周rankIC 0.19（历史平均0.025）[5][27] 5. pe_ttm倒数因子 - 构建思路：估值反转信号 - 本周rankIC 0.189（历史平均0.02）[5][27] 因子的回测效果 1. 正向表现因子 - 动量因子：rankIC 0.221[5][27] - 对数市值因子：rankIC 0.196[5][27] - 非线性市值因子：rankIC 0.196[5][27] 2. 负向表现因子 - 过去10天收益率因子：rankIC -0.147（历史平均-0.062）[5][27] - 过去一年波动率因子：rankIC -0.137（历史平均-0.035）[5][27] 其他关键指标 - 微盘股成交占比：本周1.63%（历史分位数85.74%）[66] - PB比值：沪深300 PB/微盘股PB=0.67（历史分位数68.79%）[68]