量化模型与构建方式 1. 模型名称：A股景气度高频指数模型[30] * 模型构建思路：以上证指数归母净利润同比为Nowcasting目标，构建一个能够高频反映A股整体景气度变化的指数[30] * 模型具体构建过程：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤，仅提及构建目标和方法[30] 2. 模型名称：A股情绪指数系统[35] * 模型构建思路：基于市场波动率和成交额的变化方向来刻画市场情绪，并构建包含见底预警与见顶预警的择时系统[35] * 模型具体构建过程： 1. 将市场状态按照波动率和成交额的变化方向划分为四个象限[35] 2. 通过历史统计发现，只有“波动率上行-成交额下行”的区间为显著负收益，其余象限均为显著正收益[35] 3. 基于此规律，分别构造了A股情绪见底预警指数和见顶预警指数[35] 4. 根据两个预警指数的信号综合判断后市观点[38][40] 3. 模型名称：主题挖掘算法[44] * 模型构建思路：通过处理新闻和研报文本，挖掘主题投资机会，并识别近期热度异动较高的概念[44] * 模型具体构建过程：算法涉及多个维度，包括文本处理、主题关键词提取、主题个股关系挖掘、主题活跃周期构建、主题影响力因子构建等[44] 4. 模型名称：中证500增强组合模型[44] * 模型构建思路：构建一个旨在持续跑赢中证500指数的量化增强投资组合[44] * 模型具体构建过程：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤，仅展示了其持仓和表现[44][48] 5. 模型名称：沪深300增强组合模型[50] * 模型构建思路：构建一个旨在持续跑赢沪深300指数的量化增强投资组合[50] * 模型具体构建过程：报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤，仅展示了其持仓和表现[50][53] 6. 模型名称：风格因子模型（参照BARRA）[55] * 模型构建思路：参照BARRA因子模型框架，对A股市场构建一套风格因子体系，用于解释股票收益和进行组合归因[55] * 模型具体构建过程：报告列出了所构建的十大类风格因子，但未提供每个因子的具体计算公式[55]。十大类风格因子包括： * 市值（SIZE） * BETA * 动量（MOM） * 残差波动率（RESVOL） * 非线性市值（NLSIZE） * 估值（BTOP） * 流动性（LIQUIDITY） * 盈利（EARNINGS_YIELD） * 成长（GROWTH） * 杠杆（LVRG）[55] 模型的回测效果 1. A股情绪指数系统择时表现：报告通过图表展示了该系统的历史择时表现，但未给出具体的量化指标数值[43] 2. 中证500增强组合模型：截至报告期，2020年至今，组合相对中证500指数超额收益47.54%，最大回撤-6.92%[44] 3. 沪深300增强组合模型：截至报告期，2020年至今，组合相对沪深300指数超额收益40.14%，最大回撤-5.86%[50] 量化因子与构建方式 1. 因子体系：十大类风格因子[55] * 因子的构建思路：基于BARRA模型框架，识别并构建能够解释A股市场收益差异的主要风格维度[55] * 因子具体构建过程：报告未提供每个风格因子的具体计算公式和构建细节，仅列出了因子名称[55] 因子的回测效果 1. 风格因子近期表现（近一周）：[56] * 流动性因子：超额收益较高[56] * 残差波动率因子：呈较为显著的负向超额收益[56] * Beta因子：高Beta股表现优异[56] * 杠杆因子：表现不佳[56] 2. 行业因子近期表现（近一周）：[56] * 国防军工、石油石化、汽车等行业因子：相对市场市值加权组合跑出较高超额收益[56] * 商贸零售、食品饮料、医药等行业因子：回撤较多[56]