根据研报内容，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. 单季度营业利润同比增长率因子 - 构建思路：反映公司短期盈利能力的增长情况[12] - 具体构建：计算单季度营业利润同比变化率 $\text{因子值} = \frac{\text{本期营业利润} - \text{去年同期营业利润}}{\text{去年同期营业利润}}$ - 因子评价：对短期业绩敏感，但易受季节性影响[13] 2. 市净率因子（BP因子） - 构建思路：衡量公司估值水平[12] - 具体构建：使用最新财报数据计算 $\text{因子值} = \frac{\text{股东权益}}{\text{总市值}}$ - 因子评价：长期有效但需结合行业特性[13][16] 3. 换手率相对波动率因子 - 构建思路：捕捉流动性风险溢价[12] - 具体构建：计算换手率与价格波动率的比值 $\text{因子值} = \frac{\text{20日平均换手率}}{\text{20日收益率标准差}}$ - 因子评价：在反转行情中表现突出[13] 4. 下行波动率占比因子 - 构建思路：衡量股价下跌风险[14] - 具体构建：计算负收益波动占总体波动的比例 $\text{因子值} = \frac{\sum_{r_t<0}(r_t - \bar{r})^2}{\sum(r_t - \bar{r})^2}$ - 因子评价：在市场下跌阶段防御性强[15] 5. 日内波动率与成交金额相关性因子 - 构建思路：识别量价联动效应[14] - 具体构建：计算日内收益率波动与成交额的滚动相关系数 - 因子评价：对小盘股有显著选股能力[15] 6. 5日反转因子 - 构建思路：捕捉短期反转效应[16] - 具体构建：计算过去5日累计收益率并取负值 $\text{因子值} = -\prod_{t=1}^5(1+r_t)$ - 因子评价：在流动性差的股票中效果显著[17] 量化模型与构建方式 1. PB-ROE-50组合模型 - 构建思路：结合估值与盈利质量的GARP策略[23] - 具体构建： 1) 在全市场筛选PB低于行业中位数且ROE高于行业中位数的股票 2) 按ROE/PB比值排序选取前50只 3) 等权重配置，月度调仓 - 模型评价：兼顾价值与成长特性[24] 2. 大宗交易组合模型 - 构建思路：利用"高成交金额比率+低波动率"特征[29] - 具体构建： 1) 计算个股大宗交易成交金额/总成交金额 2) 计算6日成交金额波动率 3) 对两个指标标准化后加权求和，选取前20%股票 - 模型评价：事件驱动型策略，需高频调仓[30] 3. 定向增发组合模型 - 构建思路：挖掘定增公告后的超额收益[35] - 具体构建： 1) 以股东大会公告日为事件日 2) 筛选市值小于100亿且折价率>10%的标的 3) 持有期60天，动态仓位控制 - 模型评价：受政策影响较大，需灵活调整[36] 回测效果指标 | 模型/因子名称 | 本周收益 | 近1月收益 | 近1年收益 | 10年累计收益 | |------------------------|----------|-----------|-----------|--------------| | PB-ROE-50(全市场) | 0.06% | - | 9.34% | - | [24] | 大宗交易组合 | 0.83% | - | 27.95% | - | [30] | 单季度营业利润同比(沪深300)| 2.40% | 5.39% | 10.57% | 1.18% | [13] | 下行波动率占比(中证500)| 3.85% | 4.14% | 7.35% | 160.94% | [15] | 5日反转(流动性1500) | -2.11% | -0.57% | 9.53% | -4.48% | [17] | 大类因子名称 | 本周收益 | |------------------------|----------| | Beta因子 | 0.49% | [18] | 动量因子 | -0.60% | [18] | 流动性因子 | -0.49% | [18] 注："-"表示原文未提供数据