根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. 因子名称：大小盘风格因子 因子构建思路：通过市场风格分析，区分大盘与小盘股票的表现差异[13] 因子具体构建过程：基于市值加权计算大小盘股票的相对收益，反映市场风格偏向 因子评价：能够有效捕捉市场风格切换的信号 2. 因子名称：价值成长风格因子 因子构建思路：通过估值指标与成长性指标区分价值型与成长型股票[13] 因子具体构建过程：结合PE、PB等估值指标与营收增长率等成长指标构建复合因子 3. 因子名称：行业轮动度量因子 因子构建思路：量化行业间轮动速度与强度[13] 因子具体构建过程：计算行业指数超额收益的离散度与轮动速度指标 4. 因子名称：商品期货趋势强度因子 因子构建思路：捕捉商品期货市场的趋势性特征[30] 因子具体构建过程：通过移动平均线等趋势跟踪指标计算各板块趋势强度 5. 因子名称：期权隐含波动率差值因子 因子构建思路：利用期权市场隐含波动率差异反映市场预期[36] 因子具体构建过程：计算不同执行价期权隐波差值，构建波动率曲面 因子回测效果 1. 大小盘风格因子 - 上周风格偏向小盘[13] - 风格波动从低位回升[13] 2. 价值成长风格因子 - 上周风格偏向成长[13] - 风格波动从低位回升[13] 3. 行业轮动度量因子 - 行业收益离散度下降[13] - 轮动速度上升[13] 4. 商品期货趋势强度因子 - 能化、黑色板块趋势性延续[30] - 有色、农产品板块趋势性较弱[30] 5. 期权隐含波动率差值因子 - 上证50看涨/看跌期权偏度上升[36] - 中证1000看跌期权偏度上升[36] 注：报告中未提及具体量化模型，主要聚焦于市场环境因子的跟踪与分析。商品市场因子还包括基差动量、波动率等细分指标[30]，期权市场因子包含隐波差值等衍生指标[36]。所有因子均通过历史数据计算得到，并用于监测市场状态变化。