根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。报告主要涉及风格因子和风险溢价模型，未涉及复杂的多因子模型。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：动量因子[62] * 因子构建思路：以最近一年股票收益率减去最近一个月股票收益率（剔除涨停板）作为动量指标，旨在捕捉股票的持续上涨趋势[62]。 * 因子具体构建过程：该因子由“长江动量指数”表征。具体构建过程为，首先计算每只股票的动量指标（最近一年收益率 - 最近一个月收益率），然后在整个A股市场中，选取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，以反映最具动量特征的股票整体走势[62]。 2. 因子名称：反转因子[62] * 因子构建思路：以最近一个月股票收益率作为筛选指标，旨在捕捉股票的短期反转效应[62]。 * 因子具体构建过程：该因子由“长江反转指数”表征。具体构建过程为，在整个A股市场中，选取反转效应强、流动性较好的前100只股票作为指数成分股，并采用成分股近三个月日均成交量进行加权，以准确表征高反转特征个股的整体表现[62]。 3. 因子名称：风格拥挤度因子[120] * 因子构建思路：通过计算不同风格指数换手率的相对Z-score值及其历史分位数，来衡量某一风格交易的拥挤程度，以提示配置风险[120]。 * 因子具体构建过程：对于特定的风格对比（如成长vs红利），分别计算风格A和风格B指数的近252日平均换手率，并在2005年1月1日以来的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到Z-score_A与Z-score_B。然后计算二者差值（Z-score_A - Z-score_B）的滚动6年历史分位数。若历史数据量满1年但不足6年，则以全部历史数据进行计算[120]。公式如下： * 计算Z-score: $Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$ * 相对拥挤度 = $历史分位数(Z_{score\_A} - Z_{score\_B})$ 4. 模型名称：风险溢价模型[51] * 模型构建思路：通过比较股票市场盈利收益率与无风险利率（通常为国债收益率）的差异，即风险溢价，来衡量配置股票的相对性价比[51]。 * 模型具体构建过程：对于特定指数，其风险溢价的计算公式为： $ERP = \frac{1}{PE_{TTM}} - R_{f}$ 其中，$PE_{TTM}$ 为指数的滚动市盈率，$R_{f}$ 为10年期中债国债到期收益率[51]。 模型的回测效果 本报告未提供量化模型的回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。 因子的回测效果 1. 动量因子 * 近一周相对收益：-2.3%[59] * 近一月相对收益：-0.1%[59] * 年初至今相对收益：17.8%[59] 2. 反转因子 * 近一周相对收益：与动量因子相对计算，结果为2.3%[59] * 近一月相对收益：与动量因子相对计算，结果为0.1%[59] * 年初至今相对收益：与动量因子相对计算，结果为-17.8%[59] 3. 成长因子 * 近一周相对收益（较红利）：-1.6%[59] * 近一月相对收益（较红利）：1.0%[59] * 年初至今相对收益（较红利）：24.5%[59] 4. 红利因子 * 近一周相对收益（较成长）：与成长因子相对计算，结果为1.6%[59] * 近一月相对收益（较成长）：与成长因子相对计算，结果为-1.0%[59] * 年初至今相对收益（较成长）：与成长因子相对计算，结果为-24.5%[59] 5. 小盘因子 * 近一周相对收益（较大盘）：0.3%[59] * 近一月相对收益（较大盘）：1.2%[59] * 年初至今相对收益（较大盘）：8.4%[59] 6. 大盘因子 * 近一周相对收益（较小盘）：与小盘因子相对计算，结果为-0.3%[59] * 近一月相对收益（较小盘）：与小盘因子相对计算，结果为-1.2%[59] * 年初至今相对收益（较小盘）：与小盘因子相对计算，结果为-8.4%[59] 7. 微盘股因子 * 近一周相对收益（较基金重仓）：5.3%[59] * 近一月相对收益（较基金重仓）：13.4%[59] * 年初至今相对收益（较基金重仓）：54.6%[59] 8. 风格拥挤度因子 * 成长vs红利相对拥挤度历史分位：68%[70] * 小盘vs大盘相对拥挤度历史分位：37%[70] * 微盘股vs中证800相对拥挤度历史分位：86%[70]