量化模型与构建方式 1. 模型名称:PB-ROE-50组合 - 模型构建思路:基于PB(市净率)和ROE(净资产收益率)两个核心指标,筛选出估值合理且盈利能力强的股票[25] - 模型具体构建过程: 1. 在全市场股票池中计算每只股票的PB和ROE值 2. 对PB和ROE分别进行标准化处理 3. 构建综合得分:,其中权重和通过历史数据优化确定 4. 选取综合得分前50名的股票等权配置,按月调仓[25][26] 2. 模型名称:大宗交易组合 - 模型构建思路:基于"高成交金额比率、低波动率"原则筛选大宗交易事件中具有超额收益潜力的股票[31] - 模型具体构建过程: 1. 计算每只股票的大宗交易成交金额比率: 2. 计算6日成交金额波动率: 3. 对上述两个指标标准化后构建综合得分 4. 选取得分最高的股票等权配置,按月调仓[31][32] 3. 模型名称:定向增发组合 - 模型构建思路:通过分析定向增发事件的市场反应,捕捉事件驱动型投资机会[36] - 模型具体构建过程: 1. 以股东大会公告日为事件节点 2. 计算事件后超额收益: 3. 结合市值因子和流动性指标构建筛选规则 4. 控制单行业暴露不超过20%,按月调仓[36][37] 4. 模型名称:机构调研组合 - 模型构建思路:跟踪公募和私募调研行为,挖掘机构关注度高的股票[27] - 模型具体构建过程: 1. 统计各股票被机构调研次数 2. 计算调研强度指标: 3. 结合基本面因子筛选,等权配置[27][28] 量化因子与构建方式 1. 因子名称:单季度净利润同比增长率 - 因子构建思路:反映公司短期盈利增长能力[12] - 因子具体构建过程:[12][13] 2. 因子名称:5日反转 - 因子构建思路:捕捉短期价格反转效应[12] - 因子具体构建过程:[12][13] 3. 因子名称:标准化预期外收入 - 因子构建思路:衡量收入超预期程度[12] - 因子具体构建过程:[12][13] 4. 因子名称:6日成交金额移动平均 - 因子构建思路:反映股票流动性特征[18] - 因子具体构建过程:[18][19] 5. 因子名称:对数市值因子 - 因子构建思路:捕捉市值规模效应[12] - 因子具体构建过程:[12][13] 模型的回测效果 1. PB-ROE-50组合 - 中证500超额收益:-1.38%(本周),2.37%(年初至今)[26] - 中证800超额收益:0.50%(本周),5.53%(年初至今)[26] - 全市场超额收益:0.09%(本周),6.83%(年初至今)[26] 2. 大宗交易组合 - 中证全指超额收益:1.16%(本周),24.68%(年初至今)[32] 3. 定向增发组合 - 中证全指超额收益:1.05%(本周),9.32%(年初至今)[37] 4. 机构调研组合 - 公募调研超额收益:0.40%(本周),2.03%(年初至今)[28] - 私募调研超额收益:0.79%(本周),10.02%(年初至今)[28] 因子的回测效果 1. 单季度净利润同比增长率 - 沪深300:1.94%(本周),3.24%(1个月)[13] - 中证500:0.80%(本周),3.54%(1个月)[17] - 流动性1500:2.09%(本周),4.08%(1个月)[19] 2. 5日反转 - 沪深300:1.83%(本周),1.59%(1个月)[13] - 中证500:0.90%(本周),-0.35%(1个月)[17] - 流动性1500:1.55%(本周),0.97%(1个月)[19] 3. 标准化预期外收入 - 沪深300:1.79%(本周),2.16%(1个月)[13] - 中证500:0.09%(本周),2.26%(1个月)[17] - 流动性1500:1.11%(本周),0.63%(1个月)[19] 4. 6日成交金额移动平均 - 流动性1500:1.55%(本周),1.70%(1个月)[19] 5. 对数市值因子 - 沪深300:1.25%(本周),0.38%(1个月)[13] - 中证500:-0.45%(本周),1.00%(1个月)[17] - 流动性1500:1.32%(本周),1.26%(1个月)[19]
量化组合跟踪周报:市场小市值风格明显,大宗交易组合超额收益显著-20250628