量化模型与构建方式 1. 模型名称：券商金股组合（全部金股、新进金股、重复金股）[2][13] * 模型构建思路：基于全市场多家券商每月发布的“十大金股”推荐，构建投资组合以捕捉分析师集体智慧[12]。 * 模型具体构建过程： 1. 样本选择：每月初，汇总全市场42家券商发布的月度金股推荐列表[13]。 2. 数据清洗：对推荐股票进行去重处理，得到当月全体金股池[13]。根据股票是否在上月金股池中出现，将全体金股进一步划分为“新进金股”和“重复金股”两类[13]。 3. 组合构建：分别构建“全部金股”、“新进金股”、“重复金股”三个组合。组合内个股的权重根据其获得的券商推荐次数进行加权确定[18]。 4. 调仓规则：每月初按上述规则重新构建组合，并假设在月初以开盘价进行调仓。 2. 模型名称：开源金工优选金股组合[24] * 模型构建思路：在“新进金股”这一收益表现更优的样本池中[24]，引入业绩超预期因子（SUE因子）进行进一步筛选，以构建表现更优的精选组合[24]。 * 模型具体构建过程： 1. 基础样本池：选择每月“新进金股”作为基础股票池[24]。 2. 因子筛选：在基础股票池中，计算每只股票的业绩超预期因子（SUE因子）值[24]。 3. 选股：根据SUE因子值进行排序，选取排名前30的股票构成优选组合[24]。 4. 权重设置：组合内个股的权重根据其获得的券商推荐次数进行加权确定[24]。 5. 调仓规则：每月初按上述规则重新构建组合。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：业绩超预期因子（SUE因子）[24] * 因子构建思路：该因子用于衡量公司最新公布的财务业绩相对于市场此前普遍预期的偏离程度，通常认为业绩超预期的股票未来有更好的表现[24]。 * 因子具体构建过程：报告未提供SUE因子的具体计算公式和构建细节，仅提及该因子在新进金股组合中具有优异的选股能力[24]。 模型的回测效果 （数据区间：年化指标为2017年1月1日至2025年12月31日[21][27]；月度及年度收益为指定期间） 1. 全部金股组合：12月收益率5.3%[4][21]，2025年收益率41.3%[4][21]，年化收益率13.9%[4][21]，年化波动率23.4%[21]，收益波动比0.59[21]，最大回撤42.6%[21] 2. 新进金股组合：12月收益率3.6%[4][21]，2025年收益率44.6%[4][21]，年化收益率16.4%[21]，年化波动率23.9%[21]，收益波动比0.69[21]，最大回撤38.5%[21] 3. 重复金股组合：12月收益率6.4%[4][21]，2025年收益率38.6%[4][21]，年化收益率11.6%[21]，年化波动率23.6%[21]，收益波动比0.49[21]，最大回撤45.0%[21] 4. 开源金工优选金股组合：12月收益率5.8%[5][24][27]，2025年收益率52.3%[5][24][27]，2025年相对中证500超额收益率+21.9%[5][24]，年化收益率23.1%[5][24][27]，年化波动率25.2%[27]，收益波动比0.92[27]，最大回撤24.6%[27]