根据提供的量化周报内容，以下是关于报告中涉及的量化模型和因子的总结。 量化模型与构建方式 1. A股景气指数模型 - 模型名称：A股景气指数模型[29] - 模型构建思路：该模型旨在对A股市场的景气度进行高频Nowcasting（即时预测），以上证指数归母净利润同比作为预测目标[29] - 模型具体构建过程：报告指出，该指数的构建详情请参考其专题报告《视角透析：A股景气度高频指数构建与观察》，但本篇周报未详细描述具体构建公式和步骤[29] 2. A股情绪指数模型 - 模型名称：A股情绪指数模型[33] - 模型构建思路：通过量价数据刻画市场情绪，将市场按照波动率和成交额的变化方向划分为四个象限，并据此构建包含见底预警与见顶预警的情绪指数[33] - 模型具体构建过程：模型基于“波动-成交情绪时钟”概念。四个象限中，只有“波动率上行-成交额下行”的区间表现为显著负收益，其余象限均为显著正收益。相关研究请参考报告《视角透析：A股情绪指数构建与观察》，本篇周报未提供具体构建公式[33][34] 3. 指数增强组合模型 - 模型名称：中证500增强组合模型 / 沪深300增强组合模型[46][52] - 模型构建思路：通过量化策略模型构建投资组合，旨在跑赢对应的基准指数（中证500指数或沪深300指数）[46][52] - 模型具体构建过程：报告展示了根据策略模型得到的持仓明细，但未详细说明模型的具体构建逻辑、因子选择或权重优化方法[48][56] 4. 风格因子模型 - 模型名称：BARRA风格因子模型[57] - 模型构建思路：参照BARRA模型框架，构建十大类风格因子，用于描述和解释A股市场的收益特征，并应用于投资组合的绩效归因分析[57][65] - 模型具体构建过程：模型包含十大类风格因子，分别是：市值（SIZE）、BETA、动量（MOM）、残差波动率（RESVOL）、非线性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流动性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成长（GROWTH）和杠杆（LVRG）[57]。报告未提供每个因子的具体计算公式。 5. 主题挖掘算法模型 - 模型名称：主题挖掘算法模型[46] - 模型构建思路：基于新闻和研报文本，通过文本处理、主题关键词提取、主题个股关系挖掘、主题活跃周期构建、主题影响力因子构建等多个维度来挖掘主题投资机会[46] - 模型具体构建过程：报告提及该算法包含多个处理维度，但未给出具体的模型构建步骤或公式[46] 模型的回测效果 1. 指数增强组合模型 - 中证500增强组合：截至报告周，本周收益率为2.06%，跑输基准（中证500指数）1.39%。2020年至今，组合相对中证500指数累计超额收益为52.33%，最大回撤为-5.73%[46] - 沪深300增强组合：截至报告周，本周收益率为3.24%，跑输基准（沪深300指数）0.01%。2020年至今，组合相对沪深300指数累计超额收益为38.28%，最大回撤为-5.86%[52] 2. A股情绪指数模型 - 模型信号：当前A股情绪见底指数信号为“空”，A股情绪见顶指数信号为“空”，综合信号为“空”[36][38] 3. A股景气指数模型 - 指数取值：截至2025年10月24日，A股景气指数为20.44，相比2023年底上升15.02，当前处于上升周期中[32] 量化因子与构建方式 1. 风格因子 - 因子名称：十大类风格因子，包括市值（SIZE）、BETA、动量（MOM）、残差波动率（RESVOL）、非线性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流动性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成长（GROWTH）和杠杆（LVRG）[57] - 因子构建思路：这些因子是参照BARRA模型体系构建的，用于刻画股票在不同风格维度上的风险暴露和收益特征[57] - 因子具体构建过程：报告列出了因子名称，但未提供每个因子的具体构建过程和计算公式[57] 2. 行业因子 - 因子名称：行业因子（如石油石化、通信、电子、有色金属、食品饮料、商贸零售等）[58] - 因子构建思路：用于衡量特定行业股票组合相对于市场市值加权组合的超额收益[58] - 因子具体构建过程：报告未提供行业因子的具体构建方法 因子的回测效果 1. 风格因子近期表现 - 本周表现：从纯因子收益来看，本周Beta因子超额收益较高，非线性市值（NLSIZE）因子呈现较为显著的负向超额收益[58] - 近期表现：从近期因子表现来看，高杠杆（LVRG）股表现优异，残差波动率（RESVOL）、非线性市值（NLSIZE）等因子表现不佳[58] - 因子相关性：流动性（LIQUIDITY）因子分别与Beta、动量（MOM）、残差波动率（RESVOL）呈现明显正相关性；估值（BTOP）因子分别与Beta、残差波动率（RESVOL）、流动性（LIQUIDITY）等因子呈现明显负相关性[58] 2. 行业因子近期表现 - 本周表现：本周石油石化、通信、电子等行业因子相对市场市值加权组合跑出较高超额收益，而有色金属、食品饮料、商贸零售等行业因子回撤较多[58] 3. 风格因子在指数归因中的表现 - 近期市场偏好：由于近期市场偏好高Beta的股票，中证500、创业板指、Wind全A在Beta因子上暴露较大，在风格因子上表现不错；上证指数、上证50在Beta因子上暴露较小，本周在风格因子上表现不佳[65]