根据提供的研报内容，以下是关于量化因子与模型的总结。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：涨跌类因子 (KeyPeriod_ret) [7][25][26] - 因子构建思路：基于分钟频因子构建逻辑的改进，采用逐笔订单数据，通过识别日内不同涨跌幅表现的重点时段（如横盘、下跌、上涨时段），并统计这些时段内的量价特征来构建因子[7][25] - 因子具体构建过程：首先，根据分钟线的涨跌幅对交易日内的分钟时段进行分类，例如，将涨跌幅接近于零的时段定义为横盘时段 (ret_zero)，将涨跌幅处于最低5%的时段定义为下跌时段 (ret_low5pct)，将涨跌幅处于最高5%的时段定义为上涨时段 (ret_top5pct)。然后，在这些定义出的关键时段内，使用Level 2逐笔订单数据计算特定的量价指标。构建过程还包含了主买 (buy) 和主卖 (sell) 的区分，例如 KeyPeriod_ret_low5pct_buy 和 KeyPeriod_ret_low5pct_sell，分别代表在下跌时段内的主买和主卖相关特征[26][27][30] 2. 因子名称：价格类因子 (KeyPeriod_price) [7][25][31] - 因子构建思路：通过识别日内股价相对高低的关键时段，并统计这些时段内的量价特征来构建因子[7][25] - 因子具体构建过程：根据分钟线的价格水平对交易日内的分钟时段进行分类，例如，将价格处于最低5%的时段定义为低价时段 (price_low5pct)，将价格处于最高5%的时段定义为高价时段 (price_top5pct)。然后，在这些关键时段内使用Level 2逐笔订单数据计算量价指标。同样包含主买 (buy) 和主卖 (sell) 的区分，例如 KeyPeriod_price_low5pct_buy 和 KeyPeriod_price_low5pct_sell[32] 3. 因子名称：成交金额类因子 (KeyPeriod_amount) [7][25][34] - 因子构建思路：通过识别日内成交金额相对大小的关键时段，并统计这些时段内的量价特征来构建因子[7][25] - 因子具体构建过程：根据分钟线的成交金额对交易日内的分钟时段进行分类，例如，将成交金额处于最高30%的时段定义为大成交金额时段 (amount_top30pct)，将成交金额处于最低50%的时段定义为小成交金额时段 (amount_low50pct)。然后，在这些关键时段内使用Level 2逐笔订单数据计算量价指标。构建过程也包含了主买 (buy) 和主卖 (sell) 的区分，例如 KeyPeriod_amount_top30pct_buy 和 KeyPeriod_amount_top30pct_sell[35] 4. 因子名称：量价协同类因子 (KeyPeriod_sync) [7][25][37] - 因子构建思路：通过识别日内量价关系（协同或背离）的关键时段，并统计这些时段内的量价特征来构建因子[7][25] - 因子具体构建过程：首先需要定义一个量价协同指标（具体公式未在提供内容中明确给出，但逻辑是衡量价格变动与成交量变动的一致性），然后根据该指标对交易日内的分钟时段进行分类，例如，将量价协同度处于最低50%的时段定义为量价背离时段 (sync_low50pct)，将量价协同度处于最高5%的时段定义为量价协同时段 (sync_top5pct)。接着，在这些关键时段内使用Level 2逐笔订单数据计算量价指标。构建过程同样包含主买 (buy) 和主卖 (sell) 的区分，例如 KeyPeriod_sync_low50pct_buy 和 KeyPeriod_sync_low50pct_sell[38] 因子的回测效果 1. KeyPeriod_ret_zero 因子 (20日换仓，5日平滑因子)，RankIC均值: -5.36%，胜率: 85.1% [7][27] 2. KeyPeriod_ret_low5pct 因子 (20日换仓，5日平滑因子)，RankIC均值: 5.47%，胜率: 84.1% [7][27] 3. KeyPeriod_price_low5pct 因子 (20日换仓，5日平滑因子)，RankIC均值: 5.59%，胜率: 85.3% [7][32] 4. KeyPeriod_amount_top30pct 因子 (20日换仓，5日平滑因子)，RankIC均值: 11.23%，胜率: 84.8% [7][35] 5. KeyPeriod_amount_low50pct 因子 (20日换仓，5日平滑因子)，RankIC均值: -10.50%，胜率: 75.0% [7][35] 6. KeyPeriod_sync_low50pct 因子 (20日换仓，5日平滑因子)，RankIC均值: 6.00%，胜率: 81.5% [7][38]