量化模型与构建方式 1. 模型名称：上涨家数占比情绪指标 - 模型构建思路：通过计算指数成分股的近期正收益个数来判断市场情绪，强势股的持续上行能为整个板块带来机会[12] - 模型具体构建过程： 1. 计算沪深300指数N日上涨家数占比： $沪深300指数N日上涨家数占比 = \frac{沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数}{成分股总数}$ 2. 当指标高于70%时，市场情绪较高；低于阈值时可能预示风险[12] - 模型评价：能较快捕捉上涨机会，但对下跌市场的判断存在缺陷，可能错失持续亢奋阶段的收益[12] 2. 模型名称：动量情绪指标择时策略 - 模型构建思路：通过双重平滑处理上涨家数占比指标，捕捉短期与长期情绪趋势差异[13][15] - 模型具体构建过程： 1. 对沪深300指数N日上涨家数占比分别计算窗口期为N1（慢线）和N2（快线）的移动平均，其中N1=230，N2=35[13] 2. 当快线>慢线时看多市场，反之持谨慎观点[15] - 模型评价：快线慢线同步向上时能有效维持看多信号[16] 3. 模型名称：均线情绪指标 - 模型构建思路：基于八均线体系划分趋势状态，通过价格与均线关系判断情绪区间[20][26] - 模型具体构建过程： 1. 计算沪深300收盘价的8条均线（参数：8,13,21,34,55,89,144,233）[20] 2. 统计当日收盘价大于均线的数量，超过5条时看多[26] - 模型评价：指标值与涨跌变化规律清晰，适用于短期情绪判断[20] 4. 模型名称：PB-ROE-50策略 - 模型构建思路：结合PB-ROE定价模型与超预期因子（SUE、ROE同比增长）挖掘预期差股票[31] - 模型具体构建过程： 1. 基于Wilcox（1984）模型筛选低PB高ROE股票 2. 通过SUE因子增强选股，最终构建50只股票组合[31] - 模型评价：在中证800和全市场股票池中超额收益显著[31] 5. 模型名称：机构调研策略 - 模型构建思路：利用公募/私募调研数据挖掘alpha，结合调研次数与股价相对表现选股[39] - 模型具体构建过程： 1. 公募调研选股：筛选被调研次数多且调研前相对基准涨幅低的股票 2. 私募跟踪策略：聚焦知名私募调研标的[39] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：有息负债率 - 因子构建思路：衡量企业偿债压力，高值预示流动性风险[44] - 因子具体构建过程： 1. 传统口径：$传统有息负债率 = \frac{短期借款+长期借款+应付债券}{总资产}$ 2. 宽松口径增加其他流动负债等科目[44] 2. 因子名称：财务成本负担率 - 因子构建思路：从利润表角度量化企业还息压力[48] - 因子具体构建过程： $财务成本负担率 = \frac{利息费用}{息税前利润}$ 数值>10倍表明财务风险极高[48] --- 模型的回测效果 1. PB-ROE-50模型 - 中证500超额收益：0.59%（上月），3.62%（今年以来）[35] - 中证800超额收益：2.91%（上月），9.73%（今年以来）[35] - 全市场超额收益：2.34%（上月），10.36%（今年以来）[35] 2. 机构调研模型 - 公募调研选股IR：3.66%（上月），7.03%（今年以来）[42] - 私募跟踪策略IR：5.58%（上月），18.00%（今年以来）[42] --- 因子的回测效果 1. 有息负债率因子 - 宽松口径下前30名股票负债率均>44%，传统口径排名差异显著（如中毅达传统排名4732）[45] 2. 财务成本负担率因子 - 头部股票数值极高（辽宁成大为241084倍，银宝山新2314倍）[49]