量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告主要跟踪了基于多因子选股模型构建的指数增强策略的表现，并详细展示了单因子及大类因子的表现。报告提及的模型构建方法在过往系列报告中有详细说明，本报告未详细描述具体模型的构建过程，但明确了因子处理的核心流程[7][28]。 1. 模型名称：多因子选股指数增强模型 * 模型构建思路：从估值、盈利、成长、公司治理、价量、超预期等多种投资逻辑出发构建常用因子库，通过因子合成与组合优化，在目标指数成分股内进行选股，以获取超越基准指数的超额收益[7][28]。 * 模型具体构建过程： * 因子库构建：涵盖超预期、成长、分析师、高频分钟、公司治理、估值、价量、盈利等多个大类下的众多单因子[28][35][36]。 * 因子处理：对因子进行标准化和中性化处理。具体步骤为： 1. 对因子原始值进行绝对中位数法去极值。 2. 进行Z-Score标准化。 3. 以标准化后的因子值为因变量，对数市值和中信一级行业虚拟变量为自变量进行横截面回归。 4. 将回归残差作为最终的因子值，以排除市值和行业的影响[28]。 * 组合构建：报告中用于测试因子表现的组合构建方式为，在特定股票池内，根据因子值对股票进行排序分组，构建多头（前10%或16%）和空头（后10%或16%）的等权组合，以考察因子的选股能力[37]。 量化因子与构建方式 报告跟踪了大量单因子，并汇总为大类因子进行展示。以下根据报告内容，分类列出部分代表性因子。 超预期因子 1. 因子名称：标准化预期外单季度归母净利润-带漂移项 * 因子构建思路：衡量公司实际发布的归母净利润与市场预期之间的差异，并经过带漂移项的标准化处理，以捕捉盈利超预期带来的股价反应（PEAD效应）[7][35]。 2. 因子名称：标准化预期外单季度归母ROA-带漂移项 * 因子构建思路：衡量公司实际ROA与预期ROA的差异，经过标准化和漂移项调整，反映盈利能力的超预期情况[35]。 3. 因子名称：标准化预期外市盈率（归母）-带漂移项 * 因子构建思路：基于盈利超预期幅度构建的估值类超预期因子[35]。 4. 因子名称：过去90日报告上调比例 * 因子构建思路：跟踪过去一段时间内分析师报告上调盈利预测的比例，反映分析师群体对公司盈利预期的乐观变化[35]。 成长因子 1. 因子名称：单季度归母ROA变动 * 因子构建思路：计算公司最新单季度归母ROA相对于前一季度的变化，衡量盈利能力的成长性[35]。 2. 因子名称：单季度营业收入同比增长率 * 因子构建思路：计算公司最新单季度营业收入相对于去年同期的增长率，衡量收入的成长性[35]。 3. 因子名称：单季度归母净利润同比增长率 * 因子构建思路：计算公司最新单季度归母净利润相对于去年同期的增长率，衡量净利润的成长性[35]。 分析师因子 1. 因子名称：分析师预测ROE-FY3的120变动 * 因子构建思路：计算分析师对未来第三年（FY3）预测ROE在过去120日内的变动，反映分析师长期盈利预期调整的方向和幅度[34][35]。 2. 因子名称：分析师预测净利润FY3的120日变动 * 因子构建思路：计算分析师对未来第三年预测净利润在过去120日内的变动[30][35]。 3. 因子名称：EPS120日变动FY3 * 因子构建思路：计算分析师对未来第三年预测EPS在过去120日内的变动[30][34][35]。 高频分钟因子 1. 因子名称：1分钟路径动量 * 因子构建思路：基于分钟级别行情数据构建的动量类因子，捕捉极短期的价格趋势[7][32][36]。 2. 因子名称：20日日内收益 * 因子构建思路：基于日内的价格行为模式构建的因子[32][36]。 3. 因子名称：5分钟成交量偏度 * 因子构建思路：基于分钟成交量分布特征构建的因子[30][36]。 价量因子 1. 因子名称：60日特异度 * 因子构建思路：可能衡量股价的特异性波动，通常特质波动率越低，因子值越好[30][31][32][36]。 2. 因子名称：20日日均交易金额 * 因子构建思路：衡量股票的近期流动性，报告显示该因子与收益呈负相关（越小越好）[30][36]。 3. 因子名称：1个月自由流通换手率 * 因子构建思路：衡量股票的换手率，即流动性指标[31][32][36]。 盈利因子 1. 因子名称：单季度归母ROE * 因子构建思路：使用最新财务报告的单季度归母净利润计算ROE，衡量公司的股东权益回报率[30][36]。 2. 因子名称：单季度扣非ROA * 因子构建思路：使用最新财务报告的单季度扣非净利润计算ROA，衡量公司的总资产盈利能力[36]。 估值因子 1. 因子名称：EP60日变化 * 因子构建思路：衡量市盈率倒数（Earnings-to-Price）在60日内的变化，跟踪估值水平的变动[33][36]。 2. 因子名称：股息率 * 因子构建思路：公司现金分红与股价的比率，是传统的估值类因子[33][36]。 公司治理因子 1. 因子名称：60日持股比例变动 * 因子构建思路：可能跟踪大股东、管理层或机构投资者的持股比例变化，作为公司内部人行为的代理变量[33]。 2. 因子名称：前三高管薪酬 * 因子构建思路：将公司高管的薪酬水平作为治理或激励程度的代理变量[32][36]。 模型的回测效果 报告展示了基于因子库构建的指数增强策略在多个宽基指数上的样本外表现[7]。 1. 沪深300指数增强策略：截至2025年12月26日，本年收益27.19%，超额收益8.84%，超额最大回撤-3.15%[4]。 2. 中证500指数增强策略：截至2025年12月26日，本年收益31.54%，超额收益1.28%，超额最大回撤-4.76%[4]。 3. 中证1000指数增强策略：截至2025年12月26日，本年收益42.2%，超额收益14.54%，超额最大回撤-5.59%[4]。 4. 中证2000指数增强策略：截至2025年12月26日，本年收益63.87%，超额收益27.31%，超额最大回撤-5.23%[4]。 因子的回测效果 单因子表现（以“本年超额收益”为例，取自各股票池表现前列的因子） 报告以“单因子组合优化”形式展示了各因子在不同股票池和不同时间窗口（上周、本月、本年）的超额收益[35][36]。以下选取部分在本年（截至2025年12月26日）表现突出的因子： 1. 分析师预测ROE-FY3的120变动：中证全指股票池超额收益30.55%[34][35]。 2. 单季度归母ROE：沪深300股票池超额收益26.18%[30][36]。 3. 标准化预期外单季度扣非净利润-带漂移项：中证2000股票池超额收益25.88%[33][35]。 4. 单季度归母ROA变动：沪深300股票池超额收益25.76%[30][35]。 5. 单季度营业收入同比增长率：沪深300股票池超额收益25.58%[30][35]。 6. 过去90日报告上调比例：沪深300股票池超额收益24.70%[35]。 7. 分析师预测ROE-FY3的120变动：中证1000股票池超额收益24.06%[32][35]。 8. 单季度扣非ROA：沪深300股票池超额收益24.02%[36]。 9. 分析师预测净利润FY3的120日变动：中证全指股票池超额收益23.94%[34][35]。 10. EPS120日变动FY3：中证全指股票池超额收益23.78%[34][35]。 大类因子表现（本年超额收益） 报告将单因子按逻辑归类，并等权合成大类因子，考察其表现[37]。 1. 盈利因子：在沪深300股票池本年超额收益33.2%[38]。 2. 分析师超预期因子：在沪深300股票池本年超额收益30.25%[38]。 3. 成长因子：在沪深300股票池本年超额收益29.73%[38]。 4. 分析师因子：在沪深300股票池本年超额收益27.45%（根据上下文及表格数据推断）[38]。 5. 公司治理因子：在沪深300股票池本年超额收益12.71%（根据上下文及表格数据推断）[38]。 6. 高频分钟因子：在沪深300股票池本年超额收益-0.11%（根据上下文及表格数据推断）[38]。 7. 估值因子：在沪深300股票池本年超额收益-0.40%（根据上下文及表格数据推断）[38]。 8. 价量因子：在沪深300股票池本年超额收益-4.01%（根据上下文及表格数据推断）[38]。