量化模型与构建方式 1. 模型名称：优秀基金业绩增强组合[4][13] 模型构建思路：将对标基准从宽基指数转变为主动股基，在借鉴优秀基金持仓的基础上，采用量化方法进行增强，以达到优中选优的目的[4][50]。 模型具体构建过程： * 基金优选：对基金进行优选，并对收益类因子进行分层中性化处理，以解决市场风格突变时的反转问题和持股风格集中化问题[50]。 * 构建基准组合：根据优选基金的补全持仓，构建优选基金持仓组合，该组合能较好地跟踪主动股基中位数走势[50]。 * 组合优化增强：以业绩分层视角下的优选基金持仓为选股空间和对标基准，采用组合优化的方法，控制组合与优选基金持仓在个股偏离、行业偏离及风格上的偏离，构建最终组合[51]。 2. 模型名称：超预期精选组合[5][13] 模型构建思路：筛选超预期事件股票池，然后对池内股票进行基本面和技术面两个维度的精选，挑选出同时具备基本面支撑和技术面共振的股票构建组合[5][56]。 模型具体构建过程： * 筛选股票池：以研报标题出现“超预期”与分析师全线上调净利润为条件，筛选出超预期事件股票池[5][56]。 * 双层优选：对超预期股票池中的股票，进行基本面和技术面两个维度的精选[5][56]。 3. 模型名称：券商金股业绩增强组合[6][13] 模型构建思路：以券商金股股票池为选股空间和约束基准，通过组合优化控制与基准在个股、风格上的偏离，构建增强组合[6]。 模型具体构建过程： * 确定基准：以券商金股股票池为选股空间和对标基准[6][61]。 * 组合优化：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，构建最终组合[6]。 4. 模型名称：成长稳健组合[7][13] 模型构建思路：采用“先时序、后截面”的方式构建成长股二维评价体系，旨在高效获取成长股在利好事件触发前后超额收益释放最强烈的阶段收益[7][66]。 模型具体构建过程： * 筛选股票池：以研报标题出现“超预期”及业绩大增为条件筛选成长股股票池[7]。 * 时序分档：根据距离正式财报预约披露日的间隔天数进行分档，优先选择距离财报预约披露日较近的股票[7][66]。 * 截面精选：当样本数量较多时，采用多因子打分精选优质个股[7]。 * 组合构建与风控：构建100只股票等权组合，并引入弱平衡机制、跃迁机制、缓冲机制和风险规避机制以降低换手、规避风险[66]。 模型的回测效果 1. 优秀基金业绩增强组合 * 全样本区间（2012.1.4-2025.6.30）年化收益（考虑仓位及交易费用）：20.31%[52][55] * 全样本区间相对偏股混合型基金指数年化超额收益：11.83%[52][55] * 2025年（截至2025.12.5）绝对收益（考虑仓位）：25.64%[2][14] * 2025年（截至2025.12.5）相对偏股混合型基金指数超额收益：-4.78%[2][14] * 2025年（截至2025.12.5）在主动股基中排名分位点：54.37%[2][14] 2. 超预期精选组合 * 全样本区间（2010.1.4-2025.6.30）年化收益（考虑仓位及交易费用）：30.55%[57][59] * 全样本区间相对偏股混合型基金指数年化超额收益：24.68%[57][59] * 2025年（截至2025.12.5）绝对收益（考虑仓位）：40.76%[2][14] * 2025年（截至2025.12.5）相对偏股混合型基金指数超额收益：10.35%[2][14] * 2025年（截至2025.12.5）在主动股基中排名分位点：26.09%[2][14] 3. 券商金股业绩增强组合 * 全样本区间（2018.1.2-2025.6.30）年化收益（考虑仓位及交易费用）：19.34%[62][65] * 全样本区间相对偏股混合型基金指数年化超额收益：14.38%[62][65] * 2025年（截至2025.12.5）绝对收益（考虑仓位）：34.55%[2][14] * 2025年（截至2025.12.5）相对偏股混合型基金指数超额收益：4.14%[2][14] * 2025年（截至2025.12.5）在主动股基中排名分位点：36.29%[2][14] 4. 成长稳健组合 * 全样本区间（2012.1.4-2025.6.30）年化收益（考虑仓位及交易费用）：35.51%[67][70] * 全样本区间相对偏股混合型基金指数年化超额收益：26.88%[67][70] * 2025年（截至2025.12.5）绝对收益（考虑仓位）：49.66%[3][14] * 2025年（截至2025.12.5）相对偏股混合型基金指数超额收益：19.24%[3][14] * 2025年（截至2025.12.5）在主动股基中排名分位点：15.36%[3][14]