根据研报内容，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：PB-ROE-50组合 - 模型构建思路：基于市净率（PB）和净资产收益率（ROE）的双因子筛选，选取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 2. 按PB升序和ROE降序进行综合排序 3. 选取排名前50的股票等权重配置 4. 按月频调仓[26] 2. 模型名称：大宗交易组合 - 模型构建思路：通过"高成交金额比率+低波动率"原则捕捉大宗交易的超额信息[31] - 模型具体构建过程： 1. 计算"大宗交易成交金额比率"：$\frac{大宗交易金额}{总成交金额}$ 2. 计算"6日成交金额波动率" 3. 对上述两指标分别排序并加权 4. 选取综合得分最高的股票月频调仓[31] 3. 模型名称：定向增发组合 - 模型构建思路：利用定向增发股东大会公告日的事件效应选股[37] - 模型具体构建过程： 1. 以股东大会公告日为事件触发点 2. 结合市值因子控制风险暴露 3. 采用动态仓位管理机制[38] 模型的回测效果 | 模型名称 | 本周超额收益 | 年内超额收益 | 本周绝对收益 | 年内绝对收益 | |-------------------|--------------|--------------|--------------|--------------| | PB-ROE-50(中证500)| 1.17%[26] | 3.57%[26] | 1.99%[26] | 6.93%[26] | | PB-ROE-50(全市场) | 1.36%[26] | 8.29%[26] | 2.51%[26] | 13.27%[26] | | 大宗交易组合 | -0.24%[32] | 24.37%[32] | 0.88%[32] | 30.09%[32] | | 定向增发组合 | -0.69%[38] | 8.42%[38] | 0.43%[38] | 13.41%[38] | 量化因子与构建方式 1. 大类因子表现 - BP因子：0.30%（账面市值比）[20] - 盈利因子：0.27%（综合盈利能力）[20] - 非线性市值因子：-0.31%[20] - 规模因子：-0.29%[20] 2. 单因子表现（沪深300） - 最佳因子： - 市盈率TTM倒数：0.70%[12] - 市销率TTM倒数：0.59%[12] - 5分钟收益率偏度：0.57%[12] - 最差因子： - 毛利率TTM：-1.62%[12] - 5日平均换手率：-1.44%[12] 3. 行业内特色因子 - 综合行业： - 净资产增长率因子：6.53%[24] - 净利润增长率因子：2.27%[24] - 钢铁行业： - BP因子：1.99%[24] - 1月动量因子：3.61%[24] 因子评价 1. PB-ROE模型：在震荡市中表现稳健，但高ROE股票可能隐含成长性透支风险[26] 2. 大宗交易因子：事件驱动特征明显，需注意流动性冲击带来的波动[31] 3. 小市值因子：近期持续强势，但需警惕风格切换风险[20]