根据提供的研报内容，以下是其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：价格分段体系[15] * 模型构建思路：该模型用于对市场价格走势进行分段识别，以判断不同时间周期（如日线、周线）下的趋势状态[15] * 模型具体构建过程：模型通过计算价格序列的指标来划分走势段，报告中提及了dea指标，该指标常用于趋势分析，是价格分段的重要依据[15][18] 2. 模型名称：微观市场结构择时模型[16] * 模型构建思路：通过监测市场中知情交易者的活跃度来对市场走势进行择时判断[16] * 模型具体构建过程：模型构建了一个“知情交易者活跃度”指标，该指标的变化反映了知情交易者对后市的态度，当指标为负值时表明市场情绪偏谨慎，边际变化则指示情绪的转向[16][19] 3. 因子名称：分析师行业景气预期因子[20] * 因子构建思路：利用分析师对上市公司未来财务表现的一致预测数据来构建行业景气度因子，以捕捉基于分析师预期的行业轮动机会[20] * 因子具体构建过程：因子计算涉及两个核心指标：1）申万一级行业对应的分析师一致预测滚动未来12个月ROE（ROEFTTM）的环比变化；2）行业一致预期净利润滚动未来12个月（FTTM）增速的环比变化[20][21] 通过跟踪这些预期数据的变化来评估行业景气度的边际改善或恶化 4. 因子名称：BARRA风格因子[23] * 因子构建思路：采用经典的BARRA风险模型框架，从多个维度刻画股票的风格特征，并分析这些风格因子在近期的收益表现[23] * 因子具体构建过程：报告列出了多个BARRA风格因子，包括但不限于：价值类（EP价值、BP价值）、成长类、动量类、质量类（盈利质量、盈利能力、投资质量）、规模类（市值、非线性市值）、交易行为类（换手、波动率、流动性、长期反转、财务杠杆、盈利波动）以及股息率因子[23][24] 这些因子共同构成了对市场风格的多维度刻画 模型的回测效果 （报告中未提供具体量化模型的回测效果指标取值） 因子的回测效果 1. BARRA风格因子[23][24] * 本周收益：换手因子 -0.5%，财务杠杆因子 0.1%，盈利波动因子 0.0%，盈利质量因子 0.3%，盈利能力因子 0.3%，投资质量因子 0.4%，长期反转因子 -0.5%，EP价值因子 -0.3%，BP价值因子 0.2%，成长因子 0.1%，动量因子 1.2%，非线性市值因子 -0.6%，市值因子 -0.3%，波动率因子 -0.5%，流动性因子 1.3%，股息率因子 -0.1%[24] * 上周收益：换手因子 -0.6%，财务杠杆因子 -0.1%，盈利波动因子 0.2%，盈利质量因子 -0.1%，盈利能力因子 -0.5%，投资质量因子 0.2%，长期反转因子 0.0%，EP价值因子 0.0%，BP价值因子 -0.1%，成长因子 0.0%，动量因子 -0.4%，非线性市值因子 -0.6%，市值因子 -0.5%，波动率因子 0.7%，流动性因子 -1.0%，股息率因子 0.3%[24] * 近一季趋势：报告中以图表形式展示趋势，未提供具体数值[24]