以下是华创证券金工周报（20250825-20250829）中涉及的量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：成交量模型[12] 模型构建思路：基于价量关系进行市场择时判断[10] 模型具体构建过程：通过分析宽基指数的成交量变化，判断市场短期走势。当成交量放大时看多，缩量时看空或中性[12] 2. 模型名称：低波动率模型[12] 模型构建思路：利用市场波动率特征进行择时[10] 模型具体构建过程：计算指数的波动率指标，当波动率处于低位时模型信号为中性或看空，波动率升高时可能转为看多[12] 3. 模型名称：特征龙虎榜机构模型[12] 模型构建思路：基于龙虎榜机构资金流向进行择时判断[10] 模型具体构建过程：跟踪龙虎榜上机构资金的买卖情况，机构净买入时看多，净卖出时看空[12] 4. 模型名称：特征成交量模型[12] 模型构建思路：结合特殊成交量特征进行择时[10] 模型具体构建过程：分析异常成交量 patterns，如放量突破等，作为看多信号[12] 5. 模型名称：智能算法沪深300模型[12] 模型构建思路：应用智能算法对沪深300指数进行择时[10] 模型具体构建过程：使用机器学习等智能算法分析多因子数据，生成择时信号[12] 6. 模型名称：智能算法中证500模型[12] 模型构建思路：应用智能算法对中证500指数进行择时[10] 模型具体构建过程：使用机器学习等智能算法分析多因子数据，生成择时信号[12] 7. 模型名称：涨跌停模型[13] 模型构建思路：通过涨跌停板数量变化进行中期择时[10] 模型具体构建过程：监控市场涨跌停个股数量比例，涨停增多时看多，跌停增多时看空[13] 8. 模型名称：月历效应模型[13] 模型构建思路：利用月份效应进行择时[10] 模型具体构建过程：基于历史月份收益率规律，在不同月份给出看多或看空信号[13] 9. 模型名称：长期动量模型[14] 模型构建思路：基于长期动量效应进行择时[10] 模型具体构建过程：计算指数的长期动量指标，动量向上时看多，向下时看空[14] 10. 模型名称：A股综合兵器V3模型[15] 模型构建思路：综合多周期多策略的耦合模型[10] 模型具体构建过程：将短期、中期、长期不同模型的信号进行加权耦合，形成综合择时观点[15] 11. 模型名称：A股综合国证2000模型[15] 模型构建思路：针对国证2000指数的综合择时模型[10] 模型具体构建过程：专门针对国证2000指数特点，综合多种择时信号[15] 12. 模型名称：成交额倒波幅模型[16] 模型构建思路：基于成交额与波动率关系进行港股择时[10] 模型具体构建过程：分析港股成交额与波动率的倒置关系，作为择时信号[16] 13. 模型名称：形态学监控模型[41] 模型构建思路：基于技术形态识别进行择时和选股[41] 模型具体构建过程：识别杯柄形态、双底形态等技术形态，在形态突破时产生交易信号[41][44][48] 模型的回测效果 1. 双底形态组合，累计收益率49.44%，相对上证综指超额收益38.36%[41] 2. 杯柄形态组合，累计收益率63.34%，相对上证综指超额收益52.26%[41] 3. 上周杯柄形态突破个股，平均超额收益-0.8%[42] 4. 上周双底形态突破个股，平均超额收益-5.28%[46] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：龙虎榜机构资金流向因子[12] 因子构建思路：基于龙虎榜机构买卖净额构建[12] 因子具体构建过程：计算龙虎榜上机构买入金额与卖出金额的差值，作为资金流向指标[12] 2. 因子名称：成交量异常因子[12] 因子构建思路：识别异常成交量 patterns[12] 因子具体构建过程：计算当前成交量与历史平均成交量的偏离度，识别异常放量或缩量[12] 3. 因子名称：波动率因子[12] 因子构建思路：衡量市场波动程度[12] 因子具体构建过程：计算指数收益率的标准差，作为波动率指标$\sigma = \sqrt{\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N}(r_i - \bar{r})^2}$[12] 4. 因子名称：动量因子[14] 因子构建思路：捕捉价格趋势效应[14] 因子具体构建过程：计算过去一段时间内的累计收益率，作为动量指标$Momentum = \frac{P_t}{P_{t-n}} - 1$[14] 5. 因子名称：涨跌停因子[13] 因子构建思路：反映市场极端情绪[13] 因子具体构建过程：计算涨停个股数量与跌停个股数量的比例或差值[13] 6. 因子名称：月历效应因子[13] 因子构建思路：捕捉月份周期性 patterns[13] 因子具体构建过程：基于历史数据计算各月份的平均收益率，构建月份虚拟变量[13] 7. 因子名称：成交额波幅关系因子[16] 因子构建思路：分析成交额与波动率的相关性[16] 因子具体构建过程：计算成交额与波动率的比值或相关性指标[16] 8. 因子名称：形态识别因子[41] 因子构建思路：识别特定技术形态[41] 因子具体构建过程：通过价格走势 pattern 识别杯柄形态、双底形态等，在形态确认时产生信号[41] 因子的回测效果 （报告中未提供具体因子的单独回测结果）