根据提供的研报内容，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. 风险溢价模型 - 构建思路：以十年期国债即期收益率为无风险利率基准，计算宽基指数相对无风险利率的风险溢价，衡量市场风险补偿水平[29] - 具体构建过程： $风险溢价 = 指数收益率 - 十年期国债即期收益率$ 其中指数收益率采用对数收益率计算，并统计近1年/5年分位值及波动率[31][32] - 模型评价：中证1000和中证2000风险溢价波动率显著高于其他指数，反映小盘股风险补偿波动更大[30] 2. 股债性价比模型 - 构建思路：通过PE-TTM倒数与国债收益率差值衡量股票相对债券的吸引力[42] - 具体构建过程： $股债性价比 = \frac{1}{PE_{TTM}} - 十年期国债收益率$ 结合历史分位值（80%为机会值，20%为危险值）判断当前估值水平[44] 3. 破净率监测模型 - 构建思路：统计市净率(PB)小于1的个股占比，反映市场整体低估程度[51] - 具体构建过程： $破净率 = \frac{破净个股数}{指数成分股总数} \times 100\%$ 跟踪各宽基指数破净率的历史分位变化[53] 量化因子与构建方式 1. PE-TTM因子 - 构建思路：滚动12个月净利润计算的市盈率，作为估值核心指标[36] - 具体构建过程： $PE_{TTM} = \frac{总市值}{最近12个月净利润}$ 计算时剔除净利润为负的个股，并统计近5年分位值[40][41] 2. 股息率因子 - 构建思路：现金分红与股价比率，衡量红利投资价值[46] - 具体构建过程： $股息率 = \frac{近12个月现金分红总额}{总市值} \times 100\%$ 结合波动率带（±1倍标准差）分析当前偏离程度[52] 3. 分布形态因子 - 构建思路：通过收益率分布的峰度和偏度捕捉市场极端波动特征[24] - 具体构建过程： $峰度 = \frac{E[(X-\mu)^4]}{\sigma^4} - 3$ $偏度 = \frac{E[(X-\mu)^3]}{\sigma^3}$ 对比近5年与当前值的偏离度[26] 模型的回测效果 1. 风险溢价模型 - 上证50近5年分位值55.08%，沪深300为45.48%，中证2000仅15.0%[32] - 中证1000近1年波动率2.01%，显著高于上证50的1.21%[32] 2. PE-TTM因子 - 中证500当前PE-TTM 28.10，近5年分位值80.5%（危险阈值）[40] - 创业板指PE-TTM 29.14，近5年分位值仅19.5%[41] 3. 股息率因子 - 沪深300股息率3.58%，近5年分位值93.55%[52] - 中证2000股息率1.04%，近1年波动率0.16%[52] 因子的回测效果 1. 破净率因子 - 上证50破净率28.0%，创业板指仅3.0%[53] - 中证全指破净率中枢从2024年9月起下移[53] 2. 分布形态因子 - 创业板指当前峰度偏离+5.60，正偏态+1.40，均为极端值[26] - 中证2000峰度偏离-0.29，市场波动最小[26]