量化模型与构建方式 1. 模型名称：预期成长策略 - 构建思路：通过分析师预期增速（gf）筛选高成长性行业，优先配置预期增速最高的资产[5][6] - 具体构建过程： 1. 计算行业预期净利润增速 $g_{fttm} = \frac{E_t[NI_{t+1}] - NI_t}{NI_t}$，其中 $NI$ 为净利润，$E_t$ 为分析师预期[21][23] 2. 按 $g_{fttm}$ 排序，选取Top组行业（如无烟煤、电力电子等）[14][35] 3. 动态跟踪优势差 $\Delta gf = g_{fttm}^{Top} - g_{fttm}^{Bottom}$，确保头部资产趋势持续[21][23] 2. 模型名称：实际成长策略 - 构建思路：基于业绩动量（$\Delta g$）筛选超预期行业，聚焦成长期资产[6][25] - 具体构建过程： 1. 计算行业实际净利润增速 $g_{ttm} = \frac{NI_t - NI_{t-1}}{NI_{t-1}}$[25][27] 2. 结合超预期因子（sue、sur、jor）筛选 $\Delta g$ 最高的行业（如聚氨酯、PCB等）[38] 3. 监控优势差 $\Delta g = g_{ttm}^{Top} - g_{ttm}^{Bottom}$[25][27] 3. 模型名称：盈利能力策略 - 构建思路：在PB-ROE框架下选择估值合理的优质资产[5][40] - 具体构建过程： 1. 计算行业ROE及PB，回归残差 $Residual = PB - \alpha \cdot ROE$，选取低残差行业（如锂电池、啤酒等）[40] 2. 结合ROE优势差（$\Delta ROE$）判断基本面拐点[29] 4. 模型名称：质量红利策略 - 构建思路：综合股息率（DP）和ROE筛选高分红且盈利稳定的资产[43] - 具体构建过程： 1. 对行业DP和ROE标准化打分，加权求和 $Score = w_1 \cdot DP + w_2 \cdot ROE$[43] 2. 选取高分行业（如公交、玻璃纤维等）[43] 5. 模型名称：价值红利策略 - 构建思路：结合股息率（DP）和市净率（BP）挖掘低估值高分红资产[47] - 具体构建过程： 1. 计算行业DP和BP标准化值，加权排序[47] 2. 优选高分行业（如网络接配及塔设、非乳饮料等）[47] 6. 模型名称：破产价值策略 - 构建思路：筛选低PB和小市值（SIZE）的潜在反转资产[51] - 具体构建过程： 1. 计算行业PB和SIZE的逆序得分 $Score = -w_1 \cdot PB - w_2 \cdot SIZE$[51] 2. 选取最低分行业（如贸易Ⅲ、印染等）[51] --- 模型的回测效果 1. 预期成长策略：年化收益26.70%，2019年后超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益32.58%（玻璃纤维）[16][35] 2. 实际成长策略：长期超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益81.60%（PCB）[38] 3. 盈利能力策略：2016-2020年超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益110.06%（网络接配及塔设）[40] 4. 质量红利策略：2016-2017年超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益32.58%（玻璃纤维）[43] 5. 价值红利策略：2021-2023年超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益110.06%（网络接配及塔设）[47] 6. 破产价值策略：2021-2023年超额显著，2025年8月Top行业近3月平均收益17.24%（印染）[51] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：预期净利润增速（$g_{fttm}$） - 构建思路：反映分析师对未来盈利增长的预期[21][23] - 具体构建：$g_{fttm} = \frac{E_t[NI_{t+1}] - NI_t}{NI_t}$，滚动12个月计算[23] 2. 因子名称：实际净利润增速（$g_{ttm}$） - 构建思路：衡量历史业绩动量[25][27] - 具体构建：$g_{ttm} = \frac{NI_t - NI_{t-1}}{NI_{t-1}}$，TTM口径[27] 3. 因子名称：PB-ROE残差 - 构建思路：识别ROE驱动下被低估的资产[40] - 具体构建：回归残差 $Residual = PB - \hat{\alpha} \cdot ROE$[40] 4. 因子名称：DP+ROE复合因子 - 构建思路：兼顾分红与盈利质量[43] - 具体构建：标准化后线性加权 $Score = Z(DP) + Z(ROE)$[43] 5. 因子名称：DP+BP复合因子 - 构建思路：平衡分红与估值[47] - 具体构建：标准化后加权 $Score = Z(DP) + Z(BP)$[47] --- 因子的回测效果 1. $g_{fttm}$：优势差（$\Delta gf$）扩张时策略超额显著，2025年8月Top组增速较Bottom组高15%[21][23] 2. $g_{ttm}$：优势差（$\Delta g$）缓升，2025年8月头部行业增速差7%[25][27] 3. PB-ROE残差：低残差组合在2016-2020年IR达1.2[40] 4. DP+ROE：2016年IR峰值1.5，2023年回升至0.8[43] 5. DP+BP：2021-2023年IR稳定在1.0以上[47]