量化模型与构建方式 1. 模型名称：微盘股轮动模型[19][20][27] * 模型构建思路：通过比较微盘股指数与茅指数的相对价值和短期动量，判断并轮动投资于表现更优的风格指数。[19][20][27] * 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）。[27] 2. 计算年均线：计算该相对净值的243日移动平均线（年均线）。[27] 3. 计算斜率：分别计算微盘股指数和茅指数过去20日收盘价的斜率（趋势）。[27] 4. 生成信号： * 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。[27] * 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。[27] * 结合20日斜率：当两个指数的20日斜率方向相反且一方为正时，选择投资斜率为正的指数，以应对潜在的风格切换。[27] 2. 模型名称：微盘股择时风控模型[19][20][27] * 模型构建思路：监控十年期国债收益率和微盘股波动率拥挤度的同比变化，当任一指标触及预设阈值时，发出平仓信号以控制中期系统性风险。[19][20][27] * 模型具体构建过程： 1. 计算十年期国债收益率同比：计算当前十年期国债到期收益率相对于一年前同期的变化率。[27] $十年国债利率同比 = \frac{当前十年期国债到期收益率}{一年前同期十年期国债到期收益率} - 1$ 2. 计算波动率拥挤度同比：计算当前微盘股波动率拥挤度指标相对于一年前同期的变化率。[27] $波动率拥挤度同比 = \frac{当前波动率拥挤度}{一年前同期波动率拥挤度} - 1$ 3. 生成风控信号：设定两个阈值，十年国债利率同比阈值为0.3（30%），波动率拥挤度同比阈值为0.55（55%）。[27] * 若 十年国债利率同比 ≥ 30% 或 波动率拥挤度同比 ≥ 55%，则触发风控信号，建议平仓。[27] * 否则，维持持仓。[27] 3. 模型名称：宏观择时模型[47][50] * 模型构建思路：基于经济增长和货币流动性两个宏观维度的动态事件因子，生成权益资产（股票）的配置仓位信号，进行股债轮动。[47] * 模型具体构建过程：报告未详细描述具体构建过程，但指出模型根据经济增长和货币流动性层面生成信号强度，并综合得出股票仓位建议。具体细节需参考其历史研究报告《Beta 猎手系列：基于动态宏观事件因子的股债轮动策略》。[47][49] 模型的回测效果 1. 微盘股轮动模型：报告未提供该模型历史回测的综合绩效指标（如年化收益率、夏普比率等），但提供了截至2025年12月31日的具体信号：维持茅指数信号，预期中期配置茅指数能有更高相对收益。[19][20] 2. 微盘股择时风控模型：报告未提供该模型历史回测的综合绩效指标，但提供了截至2025年12月31日的监控值：波动率拥挤度同比为-33.43%，十年期国债到期收益率同比为9.93%，均未触及风控阈值，因此中期系统性风险处于可控范围，风控信号未触发。[19][20] 3. 宏观择时模型： * 截至2025年12月31日，模型对1月份权益推荐仓位为 60%（上月为55%）。[47][50] * 模型对12月份经济增长层面信号强度为50%，货币流动性层面信号强度为60%。[47] * 择时策略2025年年初至今收益率为 14.59%，同期Wind全A收益率为26.87%。[47] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：市值因子[54][66] * 因子构建思路：使用公司流通市值的对数作为代理变量，通常认为小市值公司具有更高的风险溢价和成长潜力。[66] * 因子具体构建过程：$LN\_MktCap = ln(流通市值)$[66] * 因子评价：报告指出，过去一周小市值因子在全市场范围内表现强势，是市场风格的主导因子之一。[54] 2. 因子名称：价值因子[54][66] * 因子构建思路：通过多种估值比率衡量公司价格是否低于其内在价值，例如市净率、市盈率、市销率的倒数等。[66] * 因子具体构建过程：报告列出了多个细分价值因子，例如： * $BP\_LR = \frac{最新年报账面净资产}{最新市值}$ * $EP\_FTTM = \frac{未来12个月一致预期净利润}{最新市值}$ * $SP\_TTM = \frac{过去12个月营业收入}{最新市值}$[66] * 因子评价：报告指出，过去一周价值因子全线飘红，显示市场资金在追逐小盘弹性的同时，风险偏好回归对低估值的重视。[54] 3. 因子名称：成长因子[66] * 因子构建思路：通过公司财务指标的增长率来衡量其未来的成长潜力。[66] * 因子具体构建过程：报告列出了多个细分成长因子，例如： * $NetIncome\_SQ\_Chg1Y = 单季度净利润同比增速$ * $OperatingIncome\_SQ\_Chg1Y = 单季度营业利润同比增速$ * $Revenues\_SQ\_Chg1Y = 单季度营业收入同比增速$[66] 4. 因子名称：质量因子[66] * 因子构建思路：通过盈利能力、运营效率、财务稳健性等指标衡量公司的经营质量。[66] * 因子具体构建过程：报告列出了多个细分质量因子，例如： * $ROE\_FTTM = \frac{未来12个月一致预期净利润}{股东权益均值}$ * $OCF2CurrentDebt = \frac{过去12个月经营现金流净额}{流动负债均值}$ * $GrossMargin\_TTM = 过去12个月毛利率$[66] 5. 因子名称：一致预期因子[54][66] * 因子构建思路：基于分析师一致预期的变化或目标价空间，捕捉市场对未来盈利预期的调整。[66] * 因子具体构建过程：报告列出了多个细分一致预期因子，例如： * $EPS\_FTTM\_Chg3M = 未来12个月一致预期EPS过去3个月的变化率$ * $TargetReturn\_180D = 一致预期目标价相对于目前股价的收益率$[66] * 因子评价：报告指出，随着年报预告披露期接近尾声，市场短期脱离对于高业绩预期板块的追逐，使得一致预期因子表现走弱。[54] 6. 因子名称：技术因子[54][66] * 因子构建思路：基于价量数据构建指标，反映市场的交易行为、流动性和动量特征。[66] * 因子具体构建过程：报告列出了多个细分技术因子，例如： * $Volume\_Mean\_20D\_240D = \frac{20日成交量均值}{240日成交量均值}$ * $Turnover\_Mean\_20D = 20日换手率均值$[66] * 因子评价：报告指出，过去一周量价类因子（技术和低波因子）表现良好，并预期未来一周小市值和量价类因子能维持表现。[54] 7. 因子名称：波动率因子[66] * 因子构建思路：通过股票收益率的历史波动率或模型残差波动率来衡量其风险水平，通常低波动股票具有更稳定的表现。[66] * 因子具体构建过程：报告列出了多个细分波动率因子，例如： * $Volatility\_60D = 60日收益率标准差$ * $IV\_CAPM = CAPM模型残差波动率$ * $IV\_FF = Fama-French三因子模型残差波动率$[66] 8. 因子名称：反转因子[66] * 因子构建思路：基于股票过去一段时间的收益率，认为过去表现差的股票未来可能反弹，而过去表现好的股票可能回调。[66] * 因子具体构建过程：报告列出了多个细分反转因子，例如： * $Price\_Chg20D = 20日收益率$ * $Price\_Chg60D = 60日收益率$ * $Price\_Chg120D = 120日收益率$[66] 9. 因子名称：可转债正股一致预期因子[59] * 因子构建思路：从正股与可转债的相关关系出发，将用于预测正股的“一致预期”类因子应用于可转债择券。[59] 10. 因子名称：可转债正股价值因子[59] * 因子构建思路：从正股与可转债的相关关系出发，将用于预测正股的“价值”类因子应用于可转债择券。[59] 11. 因子名称：可转债正股成长因子[59] * 因子构建思路：从正股与可转债的相关关系出发，将用于预测正股的“成长”类因子应用于可转债择券。[59] 12. 因子名称：可转债正股财务质量因子[59] * 因子构建思路：从正股与可转债的相关关系出发，将用于预测正股的“财务质量”类因子应用于可转债择券。[59] 13. 因子名称：可转债估值因子[59] * 因子构建思路：直接从可转债自身的估值指标出发进行择券，选取的指标是平价底价溢价率。[59] 因子的回测效果 （以下数据均基于“上周”和“今年以来”两个时间窗口，在全部A股、沪深300、中证500、中证1000四个股票池中的表现） 1. 一致预期因子： * IC均值（上周）：全部A股 0.21%， 沪深300 -8.80%， 中证500 -1.51%， 中证1000 -0.18%[55] * IC均值（今年以来）：全部A股 2.25%， 沪深300 -2.73%， 中证500 0.51%， 中证1000 0.84%[55] * 因子多空收益（上周）：全部A股 0.08%， 沪深300 0.10%， 中证500 -1.46%， 中证1000 -0.87%[55] * 因子多空收益（今年以来）：全部A股 -0.07%， 沪深300 0.45%， 中证500 -5.89%， 中证1000 -2.20%[55] 2. 市值因子： * IC均值（上周）：全部A股 10.97%， 沪深300 33.47%， 中证500 -2.07%， 中证1000 4.74%[55] * IC均值（今年以来）：全部A股 7.41%， 沪深300 19.70%， 中证500 -8.85%， 中证1000 -0.66%[55] * 因子多空收益（上周）：全部A股 1.62%， 沪深300 3.11%， 中证500 1.70%， 中证1000 0.06%[55] * 因子多空收益（今年以来）：全部A股 2.65%， 沪深300 7.23%， 中证500 -10.20%， 中证1000 -0.45%[55] 3. 成长因子： * IC均值（上周）：全部A股 7.53%， 沪深300 -11.51%， 中证500 1.18%， 中证1000 4.51%[55] * IC均值（今年以来）：全部A股 5.72%， 沪深300 3.62%， 中证500 2.91%， 中证1000 2.77%[55] * 因子多空收益（上周）：全部A股 1.29%， 沪深300 -2.91%， 中证500 1.64%， 中证1000 0.45%[55] * 因子多空收益（今年以来）：全部A股 2.89%， 沪深300 0.59%， 中证500 4.64%， 中证1000 0.14%[55] 4. 反转因子： * IC均值（上周）：全部A股 -2.85%， 沪深300 -4.27%， 中证500 -5.74%， 中证1000 4.07%[55] * IC均值（今年以来）：全部A股 -2.45%， 沪深300 0.53%， 中证500 -9.15%， 中证1000 -0.03%[55] * 因子多空收益（上周）：全部A股 -1.30%， 沪深300 -1.84%， 中证500 -2.80%， 中证1000 0.20%[55] * 因子多空收益（今年以来）：全部A股 -4.25%， 沪深300 -3.14%， 中证500 -13.15%， 中证1000 -2.79%[55] 5. 质量因子： * IC均值（上周）：全部A股 -6.17%， 沪深300 -19.17%， 中证500 -13.04%， 中证1000 -11.20%[55] * IC均值（今年以来）：全部A股 3.05%， 沪深300 1.08%， 中证500 -4.73%， 中证1000 -0.86%[55] * 因子多空收益（上周）：全部A股 -0.69%， 沪深300 -3.29%， 中证500 0.05%， 中证1000 -0.96%[55] * 因子多空收益（今年以来）：全部A股 1.45%， 沪深300 -0.88%， 中证500 -4.69%， 中证1000 1.51%[55] 6. 技术因子： * IC均值（上周）：全部A股 6.77%， 沪深300 -4.67%， 中证500 3.45%， 中证1000 5.79%[55] * IC均值（今年以来）：全部A股 3.02%， 沪深300 -4.23%， 中证500 -5.47%， 中证1000 -0.55%[55] * 因子多空收益（上周）：全部A股 -0.39%， 沪深300 -1.41%， 中证500 -0.60%， 中证1000 -0.59%[55] * 因子多空收益（今年以来）：全部A股 -1.95%， 沪深300 -4.69%， 中证500 -13.04%， 中证1000 -4.09%[55] 7. 价值因子： * IC均值（上周）：全部A股 14.54%， 沪深300 14.95%， 中证500 20.03%， 中证1000 22.00%[55] * IC均值（今年以来）：全部A股 0.25%， 沪深300 0.80%， 中证500 -5.63%， 中证1000 -2.89%[55] * 因子多空收益（上周）：全部A股 1.42%， 沪深300 0.26%， 中证500 3.68%， 中证1000 3.31%[55] * 因子多空收益（今年以来）：全部A股 -3.09%， 沪深300 -3.34%， 中证500 -8.43%， 中证1000 -2.43%[55] 8. 波动率因子： * IC均值（上周）：全部A股 5.56%， 沪深300 1.98%， 中证500 -1.57%， 中证1000 10.41%[55] * IC均值（今年以来）：全部A股 0.82%， 沪深300 -0.12%， 中证500 -8.94%， 中证1000 -0.88%[55] * 因子多空收益（上周）：全部A股 -1.11%， 沪深300 -1.33%， 中证500 -2.28%， 中证1000 -0.03%[55] * 因子多空收益（今年以来）：全部A股 -3.70%， 沪深300 -1.95%， 中证500 -13.49%， 中证1000 -3.47%[55]