量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化预测或选股模型，但详细构建并计算了多个用于评估市场状态和宽基指数投资价值的量化因子。 1. 因子名称：连阴连阳天数[11] * 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，来跟踪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涨跌。若当日收益率为正，则连阳计数加1，连阴计数清零；若为负，则连阴计数加1（以负数表示），连阳计数清零；若为平盘，则计数清零。最终输出一个带符号的整数，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[14][15] * 因子构建思路：通过计算指数收盘价相对于不同周期移动平均线（MA）的偏离百分比，来判断指数短期、中期和长期的趋势位置及支撑压力情况[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。然后，计算当日收盘价相对于各均线的偏离百分比。公式为： $偏离百分比 = \frac{收盘价 - 移动平均线}{移动平均线} \times 100\%$ 例如，vsMA5 即为收盘价相对于5日均线的偏离百分比[15]。 3. 因子名称：指数换手率[17][18] * 因子构建思路：衡量指数成分股整体的交易活跃度，反映市场资金关注度和流动性状况[17]。 * 因子具体构建过程：采用流通股本加权平均的方式计算指数整体换手率。公式为： $指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$ 其中，成分股换手率为该股票当日成交量与其流通股本之比[18]。 4. 因子名称：日收益率分布形态（峰度与偏度）[24][25] * 因子构建思路：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，分析收益率分布的集中程度和对称性，以评估市场收益的极端风险和分布特征变化[24]。 * 因子具体构建过程：首先，选取特定时间窗口（如近一年）的指数日收益率序列。然后，计算该序列的峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）。报告中采用的峰度为超额峰度，即在计算值基础上减去正态分布的峰度3。偏度大于0表示正偏（右偏），极端正收益更多；小于0表示负偏（左偏），极端负收益更多[25]。 5. 因子名称：风险溢价[27][31] * 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，计算股票指数收益率与其之差，衡量股票市场相对于无风险资产的超额回报和投资价值[27]。 * 因子具体构建过程：风险溢价通常定义为股票指数的预期收益率减去无风险利率。在报告的跟踪计算中，采用了指数的市盈率倒数（E/P）作为预期收益率的简化替代。具体公式为： $风险溢价 = \frac{1}{PE_{TTM}} - R_f$ 其中，$PE_{TTM}$ 为指数滚动市盈率，$R_f$ 为十年期国债即期收益率。报告同时计算了该风险溢价在近1年、近5年时间窗口内的历史分位值、均值及波动率[31]。 6. 因子名称：PE-TTM分位值[39][42][43] * 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]。 * 因子具体构建过程：首先，获取指数在指定历史窗口（如近5年）内每个交易日的PE-TTM数据序列。然后，将当前PE-TTM值与该历史序列进行比较，计算其百分位排名。公式可表示为： $分位值 = \frac{历史序列中小于等于当前值的样本数}{历史序列总样本数} \times 100\%$ 报告分别计算了近1年和近5年两个时间窗口的历史分位值[42][43]。 7. 因子名称：股债性价比[46] * 因子构建思路：通过比较股票市场收益率（以PE倒数代表）与债券市场收益率（十年期国债利率）的差值，来判断股票和债券两类资产的相对吸引力[46]。 * 因子具体构建过程：该因子是“风险溢价”因子的另一种表述和应用。构建过程与风险溢价相同，即计算 $\frac{1}{PE_{TTM}} - R_f$。报告通过绘制该值的走势图，并叠加其历史分位值（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）和均值±1倍标准差区间，进行历史对比分析[46]。 8. 因子名称：股息率历史分位值[48][53] * 因子构建思路：将指数当前的股息率置于其历史数据中，计算其所处的百分位位置，以评估当前分红回报率在历史上的相对水平，辅助判断红利风格的投资价值[48]。 * 因子具体构建过程：与PE-TTM分位值计算方法类似。获取指数在指定历史窗口（近1年、近5年）内每个交易日的股息率数据序列，计算当前股息率在该序列中的百分位排名[53]。 9. 因子名称：破净率[54][57] * 因子构建思路：计算指数成分股中市净率（PB）小于1的股票数量占比，反映市场整体估值水平是否处于极端低估状态，以及市场的悲观或乐观情绪[54]。 * 因子具体构建过程：首先，判断指数中每只成分股是否“破净”，即其市净率是否小于1。然后，统计破净的个股数量，并计算其占指数总成分股数量的比例。公式为： $破净率 = \frac{破净个股数}{指数总成分股数} \times 100\%$ 报告跟踪了各宽基指数的破净率及其变化趋势[57]。 因子的回测效果 本报告未对上述因子进行预测能力（如选股阿尔法）的回测，但给出了各因子在特定时点（2026年1月20日）对于不同宽基指数的具体计算结果，可作为因子取值的横截面展示。 1. 连阴连阳天数因子：上证50为-3日，创业板指为-3日，中证500为3日，中证2000为3日，其余指数该日未形成连阴或连阳[11]。 2. 指数与均线比较因子：以vsMA5为例，上证50为-0.6%，沪深300为-0.4%，中证500为0.1%，中证1000为-0.6%，中证2000为-0.3%，中证全指为-0.3%，创业板指为-1.8%[15]。 3. 指数换手率因子：中证2000为4.83%，创业板指为3.57%，中证1000为3.39%，中证500为2.59%，中证全指为2.25%，沪深300为0.86%，上证50为0.36%[17]。 4. 日收益率分布形态因子：以“当前vs.近5年”峰度变化为例，创业板指为-2.68，中证2000为-2.28，中证全指为-2.01，中证1000为-1.93，沪深300为-1.88，上证50为-1.76，中证500为-1.58[25]。以“当前vs.近5年”偏度变化为例，创业板指为-0.65，中证2000为-0.56，中证1000为-0.53，中证全指为-0.52，上证50为-0.49，沪深300为-0.46，中证500为-0.42[25]。 5. 风险溢价因子：当前值，上证50为-0.18%，沪深300为-0.34%，中证500为-0.49%，中证1000为-1.01%，中证2000为-1.00%，中证全指为-0.60%，创业板指为-1.79%[31]。近5年分位值，上证50为43.17%，沪深300为36.98%，中证500为29.76%，中证1000为19.84%，中证2000为20.56%，中证全指为24.60%，创业板指为11.43%[31]。 6. PE-TTM分位值因子：近5年历史分位值，中证500为99.83%，中证1000为99.59%，中证全指为99.50%，沪深300为88.43%，上证50为83.14%，创业板指为61.74%，中证2000为91.57%[43]。 7. 股债性价比因子：所有指数当前值均未高于其近5年80%分位（机会值）；中证500和中证全指低于其近5年20%分位（危险值）[46]。 8. 股息率历史分位值因子：近5年历史分位值，创业板指为58.51%，沪深300为37.27%，上证50为32.89%，中证全指为27.60%，中证1000为24.38%，中证500为5.95%，中证2000为2.40%[53]。 9. 破净率因子：上证50为24.0%，沪深300为16.33%，中证500为10.2%，中证1000为6.9%，中证全指为5.42%，中证2000为2.55%[57]。