量化模型与构建方式 1. 模型名称：微盘股轮动模型[17][23] * 模型构建思路：通过比较微盘股与茅指数的相对价值和短期动量，判断市场风格并进行轮动配置[17][23]。 * 模型具体构建过程： 1. 计算相对净值：计算微盘股指数与茅指数的相对净值（微盘股指数净值 / 茅指数净值）[17]。 2. 计算移动平均线：计算相对净值的243日移动平均线（年均线）[17]。 3. 计算动量斜率：分别计算微盘股指数和茅指数过去20日收盘价的斜率[17]。 4. 生成轮动信号： * 当微盘股/茅指数相对净值 高于 其243日均线时，倾向于投资微盘股[23]。 * 当微盘股/茅指数相对净值 低于 其243日均线时，倾向于投资茅指数[23]。 * 结合微盘股与茅指数的20日收盘价斜率，当二者方向相反且一方为正时，选择投资斜率为正的指数[23]。 2. 模型名称：微盘股择时风控模型[17][23] * 模型构建思路：监控宏观和市场风险指标，当指标触及阈值时，对微盘股发出平仓信号以控制中期系统性风险[17][23]。 * 模型具体构建过程： 1. 选取风险指标： * 十年期国债到期收益率同比（TenYrGovBondYield_YoY）[17]。 * 微盘股波动率拥挤度同比（VolCrowding_YoY）[17]。 2. 设定风险阈值： * 十年期国债收益率同比阈值：30%[23]。 * 波动率拥挤度同比阈值：55%[23]。 3. 生成风控信号：当 任一 风险指标触及其对应阈值时，则发出平仓微盘股的信号[23]。 3. 模型名称：宏观择时模型[44] * 模型构建思路：基于经济增长和货币流动性等宏观维度构建动态事件因子，用于判断权益资产（股票）的配置仓位[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，仅提及模型参考了前期研究报告《Beta 猎手系列：基于动态宏观事件因子的股债轮动策略》[44]。 模型的回测效果 1. 微盘股轮动模型：截至2025年12月31日，模型发出轮动至茅指数的信号[17]。 2. 微盘股择时风控模型：截至报告期，波动率拥挤度同比为-29.45%，十年期国债到期收益率同比为13.56%，均未触及各自阈值，未触发风控平仓信号[17]。 3. 宏观择时模型：模型给出的2026年1月份权益推荐仓位为60%[44]。2025年年初至今收益率为14.59%，同期Wind全A收益率为26.87%[44]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：一致预期因子[47][57] * 因子构建思路：使用分析师对未来盈利的一致预期数据构建因子，捕捉市场对上市公司未来业绩的共识变化[57]。 * 因子具体构建过程：报告列出了该大类因子下的细分因子定义： * EPS_FTTM_Chg3M：未来12个月一致预期EPS过去3个月的变化率[59]。 * ROE_FTTM_Chg3M：未来12个月一致预期ROE过去3个月的变化率[59]。 * TargetReturn_180D：一致预期目标价相对于目前股价的收益率[59]。 2. 因子名称：市值因子[47][57] * 因子构建思路：使用公司流通市值的对数作为因子，通常与小市值溢价效应相关[57]。 * 因子具体构建过程： * LN_MktCap：流通市值的对数[57]。 3. 因子名称：成长因子[47][57] * 因子构建思路：使用公司营业收入、净利润等财务指标的同比增长率来度量公司的成长性[57]。 * 因子具体构建过程：报告列出了该大类因子下的细分因子定义： * NetIncome_SQ_Chg1Y：单季度净利润同比增速[57]。 * OperatingIncome_SQ_Chg1Y：单季度营业利润同比增速[57]。 * Revenues_SQ_Chg1Y：单季度营业收入同比增速[59]。 4. 因子名称：反转因子[47][57] * 因子构建思路：使用股票过去一段时间的收益率作为因子，捕捉股价的均值回归效应[59]。 * 因子具体构建过程：报告列出了该大类因子下的细分因子定义： * Price_Chg20D：20日收益率[59]。 * Price_Chg40D：40日收益率[59]。 * Price_Chg60D：60日收益率[59]。 * Price_Chg120D：120日收益率[59]。 5. 因子名称：质量因子[47][57] * 因子构建思路：使用盈利能力、运营效率、财务稳健性等指标来度量公司的基本面质量[57]。 * 因子具体构建过程：报告列出了该大类因子下的细分因子定义： * ROE_FTTM：未来12个月一致预期净利润/股东权益均值[59]。 * OCF2CurrentDebt：过去12个月经营现金流净额/流动负债均值[59]。 * GrossMargin_TTM：过去12个月毛利率[59]。 * Revenues2Asset_TTM：过去12个月营业收入/总资产均值[59]。 6. 因子名称：技术因子[47][57] * 因子构建思路：使用成交量、换手率、价格形态等技术指标来捕捉市场交易行为[59]。 * 因子具体构建过程：报告列出了该大类因子下的细分因子定义： * Volume_Mean_20D_240D：20日成交量均值/240日成交量均值[59]。 * Skewness_240D：240日收益率偏度[59]。 * Volume_CV_20D：20日成交量标准差/20日成交量均值[59]。 * Turnover_Mean_20D：20日换手率均值[59]。 7. 因子名称：价值因子[47][57] * 因子构建思路：使用市净率、市盈率、市销率等估值指标来度量股票的价格相对于其账面价值或盈利的便宜程度[57]。 * 因子具体构建过程：报告列出了该大类因子下的细分因子定义： * BP_LR：最新年报账面净资产/最新市值[57]。 * EP_FTTM：未来12个月一致预期净利润/最新市值[57]。 * SP_TTM：过去12个月营业收入/最新市值[57]。 * EP_FY0：当期年报一致预期净利润/最新市值[57]。 * Sales2EV：过去12个月营业收入/企业价值[57]。 8. 因子名称：波动率因子[47][57] * 因子构建思路：使用股票收益率的历史波动率或模型残差波动率来度量股票的风险[59]。 * 因子具体构建过程：报告列出了该大类因子下的细分因子定义： * Volatility_60D：60日收益率标准差[59]。 * IV_CAPM：CAPM模型残差波动率[59]。 * IV_FF：Fama-French三因子模型残差波动率[59]。 * IV_Carhart：Carhart四因子模型残差波动率[59]。 9. 因子名称：可转债择券因子[56] * 因子构建思路：针对可转债特性构建量化择券因子，主要包括从正股映射的因子（如正股财务质量、成长、价值、一致预期）和转债特有的估值因子[56]。 * 因子具体构建过程： * 正股因子：从预测正股的因子（如财务质量、成长、价值、一致预期）来构建可转债因子[56]。 * 转债估值因子：选取了平价底价溢价率[56]。 因子的回测效果 （以下数据均为“上周”在“全部A股”股票池的表现）[48] 1. 一致预期因子，IC均值 3.42%，多空收益 0.19%[48] 2. 市值因子，IC均值 14.51%，多空收益 1.50%[48] 3. 成长因子，IC均值 8.04%，多空收益 1.38%[48] 4. 反转因子，IC均值 -1.35%，多空收益 -0.54%[48] 5. 质量因子，IC均值 15.76%，多空收益 2.52%[48] 6. 技术因子，IC均值 11.34%，多空收益 2.14%[48] 7. 价值因子，IC均值 0.22%，多空收益 -0.42%[48] 8. 波动率因子，IC均值 9.85%，多空收益 1.42%[48]