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. 模型名称：国信金工指数增强组合 - 模型构建思路：以多因子选股为主体，分别构建对标沪深300、中证500、中证1000及中证A500指数的增强组合，通过收益预测、风险控制和组合优化三部分实现稳定超额收益[12][13] - 模型具体构建过程： 1. 收益预测：基于30余个因子（估值、反转、成长等维度）构建收益预测模型 2. 风险控制：控制组合相对于基准指数的行业暴露、风格暴露、成分股权重偏离等约束 3. 组合优化：采用组合优化模型最大化因子暴露，同时满足风险约束条件[40][41] - 模型评价：通过MFE组合验证因子有效性，更贴近实际投资约束条件下的收益预测效果[40] 2. 模型名称：单因子MFE组合 - 模型构建思路：通过组合优化最大化单因子暴露，检验因子在控制行业/风格暴露等实际约束下的有效性[40] - 模型具体构建过程： - 优化目标函数： 其中： - ( f )为因子取值向量，( w )为股票权重，( w_b )为基准权重 - 约束包括风格暴露（( X )）、行业暴露（( H )）、个股权重偏离（( w_l, w_h )）等[40][41] - 设置个股偏离权重上限1%（中证500/沪深300）或0.5%（公募重仓指数）[44] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：估值类因子（BP、EPTTM、单季EP等） - 构建思路：衡量股票价格相对于基本面价值的低估/高估程度[18] - 具体构建： - BP：净资产/总市值 - EPTTM：归母净利润TTM/总市值 - 单季EP：单季度归母净利润/总市值[18] 2. 因子名称：反转类因子（一个月反转、三个月反转等） - 构建思路：捕捉短期价格反转效应[18] - 具体构建： - 一个月反转：过去20个交易日涨跌幅 - 三个月反转：过去60个交易日涨跌幅[18] 3. 因子名称：成长类因子（单季净利同比增速、单季营收同比增速等） - 构建思路：反映企业盈利或收入的增长能力[18] - 具体构建： - 单季净利同比增速：（本期净利润-去年同期净利润）/去年同期净利润 - SUE：（实际净利润-预期净利润）/预期净利润标准差[18] 4. 因子名称：流动性类因子（非流动性冲击、一个月换手等） - 构建思路：衡量股票交易流动性对收益的影响[18] - 具体构建： - 非流动性冲击：过去20个交易日日涨跌幅绝对值/成交额均值 - 一个月换手：过去20个交易日换手率均值[18] 模型的回测效果 1. 国信金工指数增强组合： - 沪深300增强：本周超额0.82%，本年超额6.67% - 中证500增强：本周超额0.04%，本年超额7.84% - 中证1000增强：本周超额0.34%，本年超额12.61%[15] 2. 单因子MFE组合（中证500样本）： - BP因子：最近一周超额0.87%，历史年化3.92% - 预期EPTTM：最近一周超额0.83%，历史年化4.26% - 一年动量：最近一周超额-0.35%，历史年化2.38%[22] 因子的回测效果 1. 沪深300样本空间： - 预期EPTTM：本周超额0.99%，历史年化2.35% - 单季EP：本周超额0.85%，历史年化3.89%[28] 2. 中证1000样本空间： - BP因子：本周超额1.03%，历史年化2.69% - 一个月换手：本周超额0.89%，历史年化7.32%[24] 3. 公募重仓指数样本空间： - 预期EPTTM：本周超额0.99%，历史年化2.35% - 一年动量：本周超额-1.43%，历史年化0.98%[28] 其他关键信息 - 公募重仓指数构建：选取普通股票型及偏股混合型基金持仓，累计权重达90%的股票作为成分股[42][43] - 因子库覆盖维度：估值、反转、成长、盈利、流动性、公司治理、分析师预期等7大类30余个因子[18]
多因子选股周报：估值因子表现出色，中证1000增强组合年内超额12.61%-20250621
国信证券·2025-06-21 15:54