根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. 股票市场因子 1. 因子名称：大小盘风格因子 - 构建思路：通过比较大盘股与小盘股的表现差异来捕捉市场风格变化[10] - 具体构建过程：计算大盘指数（如上证50）与微盘股指数的收益率差值，标准化后作为因子值 - 因子评价：反映市场风险偏好，但易受极端行情影响[12] 2. 因子名称：价值成长风格因子 - 构建思路：基于估值指标（如PE/PB）与成长指标（如营收增速）划分价值/成长风格[10] - 具体构建过程： - 价值得分：$\text{Value}_i = \frac{1}{3}(\text{PE}_i + \text{PB}_i + \text{DY}_i)$ - 成长得分：$\text{Growth}_i = \frac{1}{2}(\text{RevenueGrowth}_i + \text{EPSGrowth}_i)$ - 因子值 = 价值组合收益率 - 成长组合收益率[12] 3. 因子名称：行业超额收益离散度因子 - 构建思路：衡量行业间超额收益分化程度[12] - 具体构建过程：计算各行业指数超额收益的标准差，滚动20日标准化[12] 4. 因子名称：成分股上涨比例因子 - 构建思路：反映市场广度与赚钱效应[25] - 具体构建过程：每日统计指数成分股中上涨家数占比，5日移动平均[25] 2. 商品市场因子 1. 因子名称：趋势强度因子 - 构建思路：捕捉商品期货价格的动量效应[25] - 具体构建过程： $\text{TrendStrength} = \frac{\text{MA}_{20}(\text{Close}) - \text{MA}_{60}(\text{Close})}{\text{MA}_{60}(\text{Close})}$ 按能化、黑色等板块分别计算[26] 2. 因子名称：基差动量因子 - 构建思路：利用期货基差变化预测未来价格[26] - 具体构建过程：计算近月合约与主力合约价差的5日变化率[29] 3. 因子名称：波动率因子 - 构建思路：衡量商品价格波动水平[32] - 具体构建过程：滚动20日收益率标准差，按板块归一化[29] 3. 期权市场因子 1. 因子名称：隐含波动率偏度因子 - 构建思路：通过期权偏度反映市场对小盘股调整风险的预期[35] - 具体构建过程： $\text{Skew} = \frac{\text{IV}_{\text{Call}} - \text{IV}_{\text{Put}}}{\text{ATM IV}}$ 分别计算上证50与中证1000指数期权偏度[37] 因子回测效果 股票市场因子 1. 大小盘风格因子：上周偏向大盘风格（+0.32σ）[12] 2. 价值成长风格因子：上周偏向价值风格（+0.41σ）[12] 3. 行业超额收益离散度：下降至0.18（前值0.23）[12] 4. 成分股上涨比例：下降至48.7%（前值52.1%）[25] 商品市场因子 1. 趋势强度因子：能化板块+1.2σ，贵金属板块+0.8σ[29] 2. 基差动量因子：农产品板块-0.5σ，黑色板块+1.1σ[29] 3. 波动率因子：能化板块波动率1.8σ，有色板块0.6σ[29] 期权市场因子 1. 隐含波动率偏度：中证1000看跌期权偏度维持+1.5σ优势[37] 注：所有因子测试结果基于2025年5月19-23日数据[9][12][29]