中银证券(SH:601696) 中银国际·2025-11-03 10:20根据研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. 因子名称：动量因子[25] * 因子构建思路：基于股价的历史表现，筛选出近期表现强势的股票，以捕捉趋势延续的效应[25] * 因子具体构建过程：以“长江动量”指数为代表，其构建过程为：首先计算个股的动量指标，该指标为最近一年股票收益率减去最近一个月股票收益率（并剔除涨停板影响）；然后，在A股市场中综合选择动量特征强且流动性相对较高的前100只股票作为指数成分股[25] 2. 因子名称：反转因子[26] * 因子构建思路：基于股价的均值回归现象，筛选出近期表现弱势的股票，以捕捉价格反弹的效应[26] * 因子具体构建过程：以“长江反转”指数为代表，其构建过程为：以最近一个月股票收益率作为筛选指标；然后，在A股市场中综合选择反转效应强、流动性较好的前100只股票作为指数成分股；最后，采用成分股近三个月日均成交量进行加权[26] 3. 因子名称：风格拥挤度因子[33][127] * 因子构建思路：通过比较不同风格指数的交易活跃度（换手率）在其历史序列中的相对位置，来衡量该风格交易的拥挤程度，作为风格配置的风险预警指标[33][127] * 因子具体构建过程：对于特定的风格对比（如风格A vs 风格B）： 1. 分别计算风格A和风格B指数的近252日平均换手率时间序列。 2. 将上述时间序列在2005年1月1日以来的历史数据中进行Z-score标准化，得到Z-score_A与Z-score_B。 3. 计算二者差值： 4. 计算该差值的滚动6年历史分位数（若历史数据量满1年但不足6年，则以全部历史数据计算）。此分位数即为该风格对的相对拥挤度[127] 4. 因子名称：风格累计超额净值因子[24][128] * 因子构建思路：通过计算特定风格指数相对于市场基准（万得全A）的累计超额收益，来评估该风格的相对表现[24][128] * 因子具体构建过程： 1. 以2020年1月4日为基准日。 2. 将风格指数和万得全A指数的每日收盘点数分别除以基准日的收盘点数，得到各自的累计净值。 3. 将风格指数的累计净值除以同一交易日的万得全A指数累计净值，得到风格指数相对于万得全A指数的累计超额净值[128] 5. 因子名称：机构调研活跃度因子[109][129] * 因子构建思路：通过计算板块、指数或行业在特定周期内的机构调研频率相对于其历史水平和市场整体水平的差异，来捕捉机构投资者的关注度变化[109][129] * 因子具体构建过程： 1. 计算目标对象（板块、指数或行业）近n个交易日的“日均机构调研次数”。 2. 将该“日均机构调研次数”在滚动y年的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到Z_score_target。 3. 同样计算万得全A的“日均机构调研次数”在相同窗口下的Z-score标准化值，得到Z_score_WindA。 4. 计算机构调研活跃度： 5. 最后计算该“机构调研活跃度”值的滚动y年历史分位数（长期口径：n=126, y=6年；短期口径：n=63, y=3年；历史数据不足时按规则取全部可用数据）[129] 6. 因子名称：股债性价比因子（ERP）[77] * 因子构建思路：通过计算股票指数的盈利收益率与无风险收益率的差值，来衡量投资股票市场相对于债券市场的风险补偿溢价[77] * 因子具体构建过程：对于特定指数，其ERP计算公式为： 其中，PE_TTM为指数的滚动市盈率[77] 因子的回测效果 1. 动量因子，近一周收益率2.5%，近一月收益率0.2%，年初至今收益率37.2%[25] 2. 反转因子，近一周收益率2.0%，近一月收益率-1.9%，年初至今收益率11.8%[25] 3. 成长风格累计超额净值因子，近一周超额0.6%，近一月超额-4.6%，年初至今超额27.8%[24] 4. 小盘风格累计超额净值因子，近一周超额2.2%，近一月超额-1.1%，年初至今超额9.1%[24] 5. 微盘股风格累计超额净值因子，近一周超额0.0%，近一月超额7.0%，年初至今超额39.9%[24] 6. 动量风格累计超额净值因子，近一周超额0.5%，近一月超额2.1%，年初至今超额25.4%[24] 7. 成长 vs 红利风格拥挤度因子，本周末历史分位69%，上周末历史分位69%，上年末历史分位1%[33] 8. 小盘 vs 大盘风格拥挤度因子，本周末历史分位34%，上周末历史分位33%，上年末历史分位5%[33] 9. 微盘股 vs 中证800风格拥挤度因子，本周末历史分位82%，上周末历史分位81%，上年末历史分位89%[33]