量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称：连阴连阳天数 * 因子构建思路：通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数，来反映市场的短期趋势强度和持续性[11]。 * 因子具体构建过程：从指定起始日开始，逐日判断指数收盘价相对于前一日收盘价的涨跌。若当日上涨，则连阳天数加1，连阴天数重置为0；若当日下跌，则连阴天数加1（以负数表示），连阳天数重置为0。最终输出一个序列，正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[11]。 2. 因子名称：指数与均线比较 * 因子构建思路：通过计算指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的偏离程度，来判断指数相对于其短期、中期和长期趋势线的位置，评估其超买或超卖状态[14]。 * 因子具体构建过程：首先，计算指数收盘价的5日、10日、20日、60日、120日和250日简单移动平均线（MA）。然后，计算收盘价相对于各均线的偏离百分比。公式为： $偏离百分比 = \frac{收盘价 - MA_n}{MA_n} \times 100\%$ 其中，$MA_n$ 代表第n日的移动平均线[15]。报告中使用该公式计算了指数相对于MA5、MA10、MA20、MA60、MA120、MA250的偏离值[15]。 3. 因子名称：指数与历史高低位比较 * 因子构建思路：通过计算指数当前价格相对于过去一段时间内最高价和最低价的回撤或上涨幅度，来衡量指数所处的历史价格区间和调整深度[14]。 * 因子具体构建过程：选取近250个交易日作为观察窗口。找出该窗口期内的最高价（近250日高位）和最低价（近250日低位）。然后，计算当前收盘价相对于这两个极值的百分比变化。公式为： $vs近250日高位 = \frac{收盘价 - 近250日高位}{近250日高位} \times 100\%$ $vs近250日低位 = \frac{收盘价 - 近250日低位}{近250日低位} \times 100\%$ 报告中使用该公式计算了指数相对于近250日高位和低位的偏离值[15]。 4. 因子名称：交易金额占比 * 因子构建思路：通过计算特定宽基指数日成交额占全市场（以中证全指为代表）日成交额的比例，来反映资金在不同风格或板块间的流动和聚集情况[17]。 * 因子具体构建过程：公式为： $交易金额占比 = \frac{该指数当日交易金额}{中证全指当日交易金额} \times 100\%$ [17]。 5. 因子名称：指数换手率 * 因子构建思路：通过计算以流通股本加权的成分股换手率均值，来衡量整个指数的交易活跃度[17]。 * 因子具体构建过程：公式为： $指数换手率 = \frac{\Sigma(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\Sigma(成分股流通股本)}$ [17]。 6. 因子名称：收益率分布峰度 * 因子构建思路：通过计算指数日收益率分布的峰度（超额峰度），来衡量收益率分布的尖峭或扁平程度，反映极端收益率出现的概率[23][25]。 * 因子具体构建过程：计算指数日收益率序列的峰度，并在计算中减去3（正态分布的峰度值），得到超额峰度。报告对比了“当前”与“近5年”的峰度值[25]。 7. 因子名称：收益率分布偏度 * 因子构建思路：通过计算指数日收益率分布的偏度，来衡量收益率分布的不对称性，即正收益或负收益的极端情形出现的倾向[23][25]。 * 因子具体构建过程：计算指数日收益率序列的偏度。报告对比了“当前”与“近5年”的偏度值[25]。 8. 因子名称：风险溢价 * 因子构建思路：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的参考，计算股票指数预期收益率（通常用市盈率倒数E/P近似）与无风险利率的差值，作为投资者承担市场风险所要求的额外回报，用于衡量市场的相对投资价值和风险水平[27]。 * 因子具体构建过程：公式为： $风险溢价 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$ 报告中使用该公式计算了各宽基指数的当前风险溢价，并统计了其近1年、近5年的分位值、均值及波动率等[31]。 9. 因子名称：PE-TTM分位值 * 因子构建思路：将指数当前的滚动市盈率（PE-TTM）置于其历史数据中，计算其所处的百分位位置，以判断当前估值在历史上的相对高低水平[39][42]。 * 因子具体构建过程：收集指数在指定历史窗口期（如近1年、近5年或全部历史）的每日PE-TTM数据。将当前PE-TTM值与历史数据序列进行比较，计算其历史分位值。报告展示了各指数当前PE-TTM的近1年、近5年及全历史分位值[43]。 10. 因子名称：股债性价比 * 因子构建思路：本质是风险溢价的另一种表现形式，直接比较股票市场收益率（PE-TTM的倒数）与债券市场收益率（十年期国债即期收益率）的差值，为资产配置提供参考[46]。 * 因子具体构建过程：公式与风险溢价相同： $股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$ 报告通过图表展示了该因子的走势，并标注了基于近5年数据计算的机会值（80分位）、危险值（20分位）及均值±1倍标准差区间[46]。 11. 因子名称：股息率 * 因子构建思路：计算指数成分股的总现金分红与总市值的比率，反映投资该指数所能获得的现金分红回报率，是价值投资和红利策略的重要参考指标[48]。 * 因子具体构建过程：报告直接引用了各宽基指数的当前股息率数据，并计算了其近1年、近5年及全历史分位值，同时提供了近1年均值和波动率等统计指标[53]。 12. 因子名称：破净率 * 因子构建思路：计算指数中市净率（PB）小于1的个股数量占指数总成分股数量的比例，反映市场整体或特定板块的估值低迷程度和悲观情绪[54][56]。 * 因子具体构建过程：对指数内的每一个成分股，判断其市净率是否小于1。统计满足条件的个股数量，并除以指数成分股总数。公式为： $破净率 = \frac{破净个股数}{指数成分股总数} \times 100\%$ 报告列出了各宽基指数当前的破净率数值[57]。 因子的回测效果 （注：本报告为市场数据跟踪报告，主要展示各因子在特定时点（2025年12月16日）的截面数据或历史统计值，并未提供基于因子构建投资策略并进行历史回测的绩效指标（如年化收益、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。因此，此处无法提供符合任务要求的“回测效果”指标取值。）