量化模型与构建方式 1. 模型名称：券商金股指数[17] 模型构建思路： 将券商金股作为表征卖方分析师推荐股票池整体表现的代表，以每月初汇总的券商金股为样本构建指数，用于跟踪偏股混合型基金指数的表现[17] 模型具体构建过程： 每月初将券商金股进行汇总，根据其被券商推荐的家数进行加权构建券商金股指数，并于每月第一天收盘价进行调仓。在计算收益时，以每次调仓时点所能获取的主动股基最近一个报告期的权益仓位中位数作为券商金股指数的仓位[17] 2. 模型名称：券商金股行业组合[21] 模型构建思路： 基于券商金股在行业内具备较强的Alpha挖掘能力，筛选出不同行业的个股构建行业组合[21] 模型具体构建过程： 筛选出券商金股股票池中属于不同中信一级行业的个股，等权构建券商金股行业组合[21] 3. 模型名称：券商金股业绩增强组合[37][42] 模型构建思路： 以对标公募基金中位数为基准，在能够较好跟踪偏股混合型基金指数的券商金股股票池中进行优选，以获取稳定战胜基准的表现[37][42] 模型具体构建过程： 以券商金股股票池为选股空间和约束基准，采用组合优化的方式控制组合与券商金股股票池在个股、风格上的偏离，以全体公募基金的行业分布为行业配置基准，构建券商金股业绩增强组合[42] 模型的回测效果 1. 券商金股指数模型，本月（20251029-20251128）收益-2.65%，偏股混合型基金指数收益-2.45%[20]；本年（20250102-20251128）收益25.18%，偏股混合型基金指数收益29.23%[20] 2. 券商金股行业组合模型，本月收益中，建材、电子、消费者服务行业的超额收益排名前三[22]；本年收益中，电子、汽车、计算机行业的超额收益排名前三[22] 3. 券商金股业绩增强组合模型，本月（20251103-20251128）绝对收益-1.06%，相对偏股混合型基金指数超额收益1.39%[5][41]；本年（20250102-20251128）绝对收益33.65%，相对偏股混合型基金指数超额收益4.42%[5][41]；全样本区间（2018.1.2-2025.6.30）年化收益19.34%，相对偏股混合型基金指数年化超额14.38%[43] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：总市值[3][27] 因子表现： 最近一个月及今年以来在券商金股股票池中表现较好[3][27] 2. 因子名称：单季度超预期幅度[3][27] 因子表现： 最近一个月在券商金股股票池中表现较好[3][27] 3. 因子名称：SUR[3][27] 因子表现： 最近一个月及今年以来在券商金股股票池中表现较好[3][27] 4. 因子名称：单季度营收增速[3][27] 因子表现： 今年以来在券商金股股票池中表现较好[3][27] 5. 因子名称：日内收益率[3][27] 因子表现： 最近一个月在券商金股股票池中表现较差[3][27] 6. 因子名称：分析师净上调幅度[3][27] 因子表现： 最近一个月在券商金股股票池中表现较差[3][27] 7. 因子名称：分析师净上调比例[3][27] 因子表现： 最近一个月在券商金股股票池中表现较差[3][27] 8. 因子名称：EPTTM[3][27] 因子表现： 今年以来在券商金股股票池中表现较差[3][27] 9. 因子名称：预期股息率[3][27] 因子表现： 今年以来在券商金股股票池中表现较差[3][27] 10. 因子名称：BP[3][27] 因子表现： 今年以来在券商金股股票池中表现较差[3][27] 11. 因子名称：Barra风格因子[29] 因子构建思路： 用于分析券商金股股票池相对于全市场股票在主要风格上的暴露情况[29] 因子的回测效果 1. 总市值因子，最近一个月表现较好，今年以来表现较好[3][27] 2. 单季度超预期幅度因子，最近一个月表现较好[3][27] 3. SUR因子，最近一个月表现较好，今年以来表现较好[3][27] 4. 单季度营收增速因子，今年以来表现较好[3][27] 5. 日内收益率因子，最近一个月表现较差[3][27] 6. 分析师净上调幅度因子，最近一个月表现较差[3][27] 7. 分析师净上调比例因子，最近一个月表现较差[3][27] 8. EPTTM因子，今年以来表现较差[3][27] 9. 预期股息率因子，今年以来表现较差[3][27] 10. BP因子，今年以来表现较差[3][27] 11. Barra风格因子，近3个月券商金股股票池风格暴露基本与上月保持一致[29]