量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告未涉及具体的量化交易模型或策略模型，主要对市场指数进行多维度数据跟踪与统计分析[1][5]。 量化因子与构建方式 报告中对多个市场指数进行了多维度指标的计算和跟踪，这些指标可作为量化分析中的市场状态因子或宏观因子。 1. 因子名称：连阴连阳天数因子 * 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，来刻画市场的短期趋势强度和情绪持续性[13]。 * 因子具体构建过程：对每个指数，从其日K线序列中识别连续上涨或下跌的交易日。从1开始计数，正数表示连续上涨的天数，负数表示连续下跌的天数。报告中分别展示了日K、周K、月K、季K、年K不同时间尺度下的连阴连阳天数[13]。 2. 因子名称：均线相对位置因子 * 因子构建思路：通过比较指数当前价格与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数所处的短期、中期、长期趋势状态[16]。 * 因子具体构建过程：计算各指数的5日(MA5)、10日(MA10)、20日(MA20)、60日(MA60)、120日(MA120)、250日(MA250)移动平均线。然后计算收盘价相对于各均线的百分比偏离：$vsMA_n = \frac{Close - MA_n}{MA_n} \times 100\%$ 其中，$Close$为当日收盘价，$MA_n$为第n日移动平均线。结果为正表示收盘价位于均线之上，为负则表示位于均线之下[17]。 3. 因子名称：近250日高低位相对位置因子 * 因子构建思路：通过比较指数当前价格与过去250个交易日内最高价和最低价的相对位置，衡量指数处于近期波动区间中的位置，识别是否突破或接近关键点位[16]。 * 因子具体构建过程：计算各指数过去250个交易日的最高价（$High_{250}$）和最低价（$Low_{250}$）。然后计算收盘价相对于近期高点和低点的百分比偏离：$vsHigh_{250} = \frac{Close - High_{250}}{High_{250}} \times 100\%$ $vsLow_{250} = \frac{Close - Low_{250}}{Low_{250}} \times 100\%$[17] 4. 因子名称：指数换手率因子 * 因子构建思路：衡量指数整体成分股的交易活跃度，高换手率通常意味着市场关注度高或分歧大[19]。 * 因子具体构建过程：报告中的指数换手率计算方式为成分股市值加权的平均换手率：$Turnover_{index} = \frac{\sum (CirculatingShares_i \times TurnoverRate_i)}{\sum CirculatingShares_i}$ 其中，$CirculatingShares_i$为成分股i的流通股本，$TurnoverRate_i$为成分股i的换手率[19]。 5. 因子名称：收益分布形态因子（偏度与峰度） * 因子构建思路：通过计算指数日收益率分布的偏度（Skewness）和超额峰度（Excess Kurtosis），描述收益分布的不对称性和尖峰厚尾特征，用于评估尾部风险和市场情绪[25][26]。 * 因子具体构建过程：计算各指数日收益率序列的偏度和峰度。报告中特别指出，其峰度计算中减去了3（正态分布的峰度值），因此给出的是超额峰度。通过比较“当前”与“近5年”的偏度、峰度值，观察分布形态的变化[26]。 6. 因子名称：风险溢价因子 * 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代理变量，计算股票指数的预期收益率（通常用市盈率倒数E/P表示）与之差，得到风险溢价，用于衡量股票市场相对于债券市场的投资价值与风险补偿[28]。 * 因子具体构建过程：风险溢价计算公式为：$RiskPremium = \frac{1}{PE_{TTM}} - Y_{10}$ 其中，$PE_{TTM}$为指数的滚动市盈率，$Y_{10}$为十年期国债即期收益率。报告计算了当前风险溢价，并统计了其在近1年、近5年历史序列中的分位值，以及相对于近期均值±1倍、±2倍标准差的偏离程度[32]。 7. 因子名称：PE-TTM估值因子 * 因子构建思路：使用滚动市盈率（PE-TTM）及其历史分位值来评估指数的估值水平，判断其处于历史估值区间中的位置[40]。 * 因子具体构建过程：计算各指数的当前PE-TTM值。然后计算该值在近1年、近5年以及全部历史数据中的分位值（百分比排名）。同时，计算近1年PE-TTM的均值和标准差，并分析当前值相对于均值±1倍、±2倍标准差的偏离百分比[44]。 8. 因子名称：股债性价比因子 * 因子构建思路：该因子是风险溢价因子的另一种表现形式，即PE-TTM的倒数与十年期国债收益率的差值。通过观察其与历史分位值（如80%分位“机会值”、20%分位“危险值”）的比较，进行大类资产配置的择时判断[47]。 * 因子具体构建过程：计算公式与风险溢价因子相同：$EquityBondYieldGap = \frac{1}{PE_{TTM}} - Y_{10}$ 报告通过图表展示了该因子的时间序列，并标注了基于近5年数据计算的80%分位线（机会值）、20%分位线（危险值）、均值线以及均值±1倍标准差区间[47]。 9. 因子名称：股息率因子 * 因子构建思路：跟踪指数的股息率（股息/价格），反映指数的现金分红回报水平。高股息率是红利投资风格的核心指标，尤其在市场低迷或利率下行期受到关注[49]。 * 因子具体构建过程：计算各指数的当前股息率。同样计算其在近1年、近5年及全部历史数据中的分位值。并分析当前值相对于近1年均值±1倍、±2倍标准差的偏离百分比[54]。 10. 因子名称：破净率因子 * 因子构建思路：计算指数中市净率（PB）小于1的成份股数量占比，反映市场整体估值低迷的程度和范围。破净率高可能意味着市场情绪悲观，估值普遍偏低[55][57]。 * 因子具体构建过程：对于每个指数，筛选出其成份股中市净率小于1的股票。破净率计算公式为：$PriceBelowBookRatio = \frac{Count(PB_i < 1)}{TotalCount} \times 100\%$ 其中，$Count(PB_i < 1)$为破净成份股数量，$TotalCount$为指数总成份股数量[58]。 因子的回测效果 本报告未提供基于上述因子的量化策略回测结果，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。报告主要呈现了截至2026年1月28日各因子的最新截面数据或时间序列状态值，具体如下： 1. 连阴连阳天数因子：上证50日K连阴2天，中证500日K连阳2天，中证1000日K连阳2天，中证2000季K连阴5天，中证全指季K连阴5天等[13]。 2. 均线相对位置因子：沪深300收盘价高于MA5约0.1%，中证2000收盘价低于MA5约0.7%，创业板指收盘价低于MA5约0.3%且低于MA10约0.2%，中证500收盘价高于MA20约5.7%[17]。 3. 近250日高低位相对位置因子：中证500收盘价触及近250日高位（偏离0.0%），创业板指收盘价较近250日高位低1.9%，上证50收盘价较近250日低位高21.6%[17]。 4. 指数换手率因子：中证2000换手率4.45，创业板指换手率4.21，中证1000换手率3.52，中证500换手率2.79，沪深300换手率1.16，上证50换手率0.58[19]。 5. 收益分布形态因子：当前峰度（超额）：创业板指1.16，中证500 0.84，中证1000 0.85，中证2000 0.77，沪深300 0.60，中证全指0.65，上证50 -0.11。当前偏度：创业板指1.61，中证500 1.55，沪深300 1.54，中证2000 1.52，中证全指1.51，中证1000 1.48，上证50 1.30[26]。 6. 风险溢价因子：当前值：中证500为0.60%，上证50为0.26%，沪深300为0.25%，中证全指为0.11%，中证1000为0.20%，创业板指为-0.58%，中证2000为-0.74%。近5年分位值：中证500为71.03%，上证50为63.89%，沪深300为63.89%，中证全指为54.92%，中证1000为53.73%，创业板指为35.48%，中证2000为25.71%[32]。 7. PE-TTM估值因子：当前值：中证2000为170.76，中证1000为51.61，创业板指为43.19，中证500为39.07，中证全指为22.64，沪深300为14.21，上证50为11.67。近5年分位值：中证500为100.00%，中证1000为99.92%，中证全指为99.92%，沪深300为88.35%，上证50为82.64%，中证2000为92.56%，创业板指为63.31%[44]。 8. 股债性价比因子：截至报告期，没有指数高于其近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）[47]。 9. 股息率因子：当前值：上证50为3.23%，沪深300为2.71%，中证全指为1.90%，中证500为1.20%，中证1000为0.98%，创业板指为0.87%，中证2000为0.70%。近5年分位值：创业板指为56.12%，沪深300为34.38%，上证50为32.07%，中证全指为25.12%，中证1000为23.31%，中证2000为0.83%，中证500为0.50%[54]。 10. 破净率因子：当前值：上证50为24.0%，沪深300为16.67%，中证500为10.4%，中证全指为5.4%，中证1000为6.7%，中证2000为2.5%[58]。