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：宏观择时策略 - 模型构建思路：基于动态宏观事件因子进行股债轮动配置，通过经济增长和货币流动性两个维度的信号强度综合判断权益仓位[26][27] - 模型具体构建过程： 1. 经济增长信号：综合PMI、工业增加值等指标，当前信号强度50%[27] 2. 货币流动性信号：结合SHIBOR、国债收益率等，当前信号强度40%[27] 3. 权益仓位计算：加权平均信号强度生成推荐仓位（当前45%）[27] - 模型评价：2025年初至今收益率1.06%，略低于Wind全A指数（1.90%），但风险控制稳健[26][28] 2. 模型名称：微盘股轮动与择时模型 - 模型构建思路：通过相对净值、动量斜率及风险指标监控微盘股风格持续性[29][33] - 模型具体构建过程： 1. 相对强度指标：微盘股/茅指数相对净值（当前1.93倍）需高于243日均线（1.41倍）[29][33] 2. 动量指标：20日价格斜率（微盘股0.00257 vs 茅指数-0.00019）[29][35] 3. 风险指标： - 波动率拥挤度同比需低于0.55%（当前-0.415%）[29][36] - 十年期国债收益率同比需低于0.30%（当前-0.27%）[29][31] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：市值因子（LN_MktCap） - 构建思路：捕捉小盘股超额收益效应，方向为低市值[49] - 具体构建：取流通市值的自然对数$\text{LN\_MktCap} = \ln(\text{流通市值})$[49] 2. 因子名称：成长因子（NetIncome_SQ_Chg1Y） - 构建思路：通过单季度净利润同比增速筛选高成长性标的[49] - 具体构建：$\text{NetIncome\_SQ\_Chg1Y} = \frac{\text{当期单季度净利润} - \text{去年同期单季度净利润}}{\text{去年同期单季度净利润}}$[49] 3. 因子名称：反转因子（Price_Chg20D） - 构建思路：利用短期价格反转效应[49] - 具体构建：计算20日收益率$\text{Price\_Chg20D} = \frac{P_t - P_{t-20}}{P_{t-20}}$[49] 4. 转债估值因子（平价底价溢价率） - 构建思路：衡量可转债估值偏离程度[45][48] - 具体构建：$\text{溢价率} = \frac{\text{转债价格} - \text{转换价值}}{\text{转换价值}} \times 100\%$[48] --- 模型回测效果 | 模型/因子 | IC均值（全A股） | 多空收益（周） | 年化IR | |--------------------|----------------|---------------|---------| | 宏观择时策略 | - | - | 1.06%[26] | | 市值因子 | 23.47%[41] | +3.00%[41] | 39.13%[41] | | 成长因子 | 1.80%[41] | +0.15%[41] | 11.10%[41] | | 转债成长因子 | - | +0.72%[45] | - | --- 因子回测效果（分股票池） | 因子 | 沪深300 IC | 中证500 IC | 中证1000 IC | |---------------|------------|------------|-------------| | 一致预期因子 | 3.15%[41] | -3.56%[41] | 0.64%[41] | | 质量因子 | -6.93%[41] | -8.58%[41] | -8.37%[41] | | 技术因子 | -12.64%[41]| -2.86%[41] | 1.14%[41] | （注：表格数据均取自最新周度统计[41][45][49]）