量化模型与构建方式 1. 模型名称：国信金工多因子指数增强模型[11][12] * 模型构建思路：以多因子选股为主体，通过收益预测、风险控制和组合优化三个核心步骤，构建能够稳定战胜特定基准指数（如沪深300、中证500等）的增强组合[11][12]。 * 模型具体构建过程： 1. 收益预测：基于多因子模型对股票未来收益进行预测[12]。 2. 风险控制：在组合优化中施加多种约束以控制风险，包括行业暴露、风格暴露、个股权重偏离、换手率等[12][40]。 3. 组合优化：在满足上述约束的条件下，通过优化算法求解最优的股票权重，目标通常是最大化预期收益或最大化风险调整后收益[12][40]。具体优化模型形式如下（以最大化单因子暴露为例）[40]： $\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$ * 公式说明： * $f$ 为因子取值向量，$w$ 为待求解的股票权重向量，$f^{T}w$ 表示组合在该因子上的加权暴露[40][41]。 * $w_b$ 为基准指数成分股的权重向量[41]。 * $X$ 为股票对风格因子的暴露矩阵，$s_l$, $s_h$ 为风格因子相对暴露的下限及上限，此约束控制组合的风格暴露[41]。 * $H$ 为股票的行业暴露矩阵（One-Hot编码），$h_l$, $h_h$ 为组合行业偏离的下限及上限，此约束控制组合的行业暴露[41]。 * $w_l$, $w_h$ 为个股相对于基准权重的偏离下限及上限，此约束控制个股权重偏离[41]。 * $B_b$ 为个股是否属于基准指数成分股的0-1向量，$b_l$, $b_h$ 为成分股内权重的下限及上限，此约束控制组合在成分股内的权重占比[41]。 * $0 \leq w \leq l$ 约束禁止卖空并限制个股权重上限[41]。 * $1^{T}w=1$ 约束要求权重和为1，即满仓运作[41][42]。 2. 模型名称：单因子MFE（Maximized Factor Exposure）组合模型[15][40] * 模型构建思路：为了在更贴近实际投资约束（如行业、风格中性）的条件下检验单因子的有效性，通过组合优化的方式，构建一个在满足所有约束条件下最大化该因子暴露的投资组合，并通过该组合相对于基准的表现来判断因子有效性[15][40]。 * 模型具体构建过程[40][44]： 1. 设定约束：根据目标基准指数，设定MFE组合的约束条件，包括控制行业暴露为0、控制市值等风格因子暴露为0、限制个股相对于基准的最大偏离权重（如0.5%-1%）、要求成分股内权重占比100%等[44]。 2. 构建组合：在每个调仓日（如月末），将待检验的因子值向量 $f$ 代入上述优化模型的目标函数，在设定的约束条件下求解最优权重 $w$，得到该因子的MFE组合[40][44]。 3. 回测评估：在回测期内定期（如每月）换仓，计算MFE组合的历史收益，扣除交易费用（如双边0.3%）后，计算其相对于基准指数的各项收益风险指标，以评估因子表现[44]。 3. 模型名称：公募重仓指数模型[42] * 模型构建思路：为了测试因子在公募基金持仓风格下的有效性，通过汇总公募基金定期报告持仓，构建一个代表公募基金整体重仓股构成的指数，作为新的因子测试样本空间[42]。 * 模型具体构建过程[42][43]： 1. 样本筛选：选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金[43]。 2. 持仓合并：获取符合条件的基金最新定期报告（年报、半年报或季报）的全部持仓信息。对于季报，需结合前期的年报或半年报信息来构建完整的持仓数据[43]。 3. 权重平均与排序：将所有基金的持仓股票权重进行平均，得到公募基金平均持仓。将平均后的股票权重降序排序[43]。 4. 选取成分股：选取累计权重达到90%的股票作为成分股，以此构建公募基金重仓指数[43]。 量化因子与构建方式 （报告共列出30余个因子，分为7大类，以下按类别及表1内容详细列出）[16][17] 1. 估值类因子 * 因子名称：BP * 因子构建思路：衡量市净率的倒数，属于价值因子。 * 因子具体构建过程：净资产 / 总市值[17]。 * 因子名称：单季EP * 因子构建思路：衡量单季度盈利与市值的比率。 * 因子具体构建过程：单季度归母净利润 / 总市值[17]。 * 因子名称：单季SP * 因子构建思路：衡量单季度营收与市值的比率。 * 因子具体构建过程：单季度营业收入 / 总市值[17]。 * 因子名称：EPTTM * 因子构建思路：衡量滚动盈利与市值的比率。 * 因子具体构建过程：归母净利润TTM / 总市值[17]。 * 因子名称：SPTTM * 因子构建思路：衡量滚动营收与市值的比率。 * 因子具体构建过程：营业收入TTM / 总市值[17]。 * 因子名称：EPTTM分位点 * 因子构建思路：衡量当前EPTTM在历史区间内的相对位置。 * 因子具体构建过程：EPTTM在过去一年中的分位点[17]。 * 因子名称：股息率 * 因子构建思路：衡量公司分红回报。 * 因子具体构建过程：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[17]。 2. 反转类因子 * 因子名称：一个月反转 * 因子构建思路：捕捉短期价格反转效应。 * 因子具体构建过程：过去20个交易日涨跌幅[17]。 * 因子名称：三个月反转 * 因子构建思路：捕捉中期价格反转效应。 * 因子具体构建过程：过去60个交易日涨跌幅[17]。 * 因子名称：一年动量 * 因子构建思路：捕捉长期价格动量效应。 * 因子具体构建过程：近一年除近一月后动量[17]。 3. 成长类因子 * 因子名称：单季净利同比增速 * 因子构建思路：衡量单季度净利润的同比增长。 * 因子具体构建过程：单季度净利润同比增长率[17]。 * 因子名称：单季营收同比增速 * 因子构建思路：衡量单季度营业收入的同比增长。 * 因子具体构建过程：单季度营业收入同比增长率[17]。 * 因子名称：单季营利同比增速 * 因子构建思路：衡量单季度营业利润的同比增长。 * 因子具体构建过程：单季度营业利润同比增长率[17]。 * 因子名称：SUE (Standardized Unexpected Earnings) * 因子构建思路：衡量盈利超出预期的标准化幅度。 * 因子具体构建过程：（单季度实际净利润 - 预期净利润）/ 预期净利润标准差[17]。 * 因子名称：SUR (Standardized Unexpected Revenue) * 因子构建思路：衡量营收超出预期的标准化幅度。 * 因子具体构建过程：（单季度实际营业收入 - 预期营业收入）/ 预期营业收入标准差[17]。 * 因子名称：单季超预期幅度 * 因子构建思路：衡量盈利超预期的相对幅度。 * 因子具体构建过程：预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[17]。 4. 盈利类因子 * 因子名称：单季ROE * 因子构建思路：衡量单季度净资产收益率。 * 因子具体构建过程：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母净资产 + 期末归母净资产)[17]。 * 因子名称：单季ROA * 因子构建思路：衡量单季度总资产收益率。 * 因子具体构建过程：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母总资产 + 期末归母总资产)[17]。 * 因子名称：DELTAROE * 因子构建思路：衡量ROE的同比变化。 * 因子具体构建过程：单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[17]。 * 因子名称：DELTAROA * 因子构建思路：衡量ROA的同比变化。 * 因子具体构建过程：单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[17]。 5. 流动性类因子 * 因子名称：非流动性冲击 * 因子构建思路：衡量单位成交金额引起的价格冲击。 * 因子具体构建过程：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[17]。 * 因子名称：一个月换手 * 因子构建思路：衡量短期交易活跃度。 * 因子具体构建过程：过去20个交易日换手率均值[17]。 * 因子名称：三个月换手 * 因子构建思路：衡量中期交易活跃度。 * 因子具体构建过程：过去60个交易日换手率均值[17]。 6. 波动类因子 * 因子名称：特异度 * 因子构建思路：衡量个股收益中不能被常见风险因子解释的部分（异质波动）。 * 因子具体构建过程：1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[17]。 * 因子名称：一个月波动 * 因子构建思路：衡量短期股价波动。 * 因子具体构建过程：过去20个交易日日内真实波幅均值[17]。 * 因子名称：三个月波动 * 因子构建思路：衡量中期股价波动。 * 因子具体构建过程：过去60个交易日日内真实波幅均值[17]。 7. 公司治理类因子 * 因子名称：高管薪酬 * 因子构建思路：衡量公司治理水平（之一）。 * 因子具体构建过程：前三高管报酬总额取对数[17]。 8. 分析师类因子 * 因子名称：预期EPTTM * 因子构建思路：基于分析师一致预期的滚动盈利市值比。 * 因子具体构建过程：一致预期滚动EP[17]。 * 因子名称：预期BP * 因子构建思路：基于分析师一致预期的滚动市净率倒数。 * 因子具体构建过程：一致预期滚动PB[17]。 * 因子名称：预期PEG * 因子构建思路：结合成长性与估值。 * 因子具体构建过程：一致预期PEG[17]。 * 因子名称：预期净利润环比 * 因子构建思路：衡量分析师对未来盈利增长预期的变化。 * 因子具体构建过程：一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[17]。 * 因子名称：三个月盈利上下调 * 因子构建思路：衡量分析师盈利预测调整的净情绪。 * 因子具体构建过程：过去3个月内分析师（上调家数 - 下调家数）/ 总家数[17]。 * 因子名称：三个月机构覆盖 * 因子构建思路：衡量公司受机构关注度。 * 因子具体构建过程：过去3个月内机构覆盖数量[17]。 模型的回测效果 1. 国信金工沪深300指数增强组合，本周超额收益0.00%，本年超额收益3.00%[5][14]。 2. 国信金工中证500指数增强组合，本周超额收益0.01%，本年超额收益-0.88%[5][14]。 3. 国信金工中证1000指数增强组合，本周超额收益0.90%，本年超额收益2.17%[5][14]。 4. 国信金工中证A500指数增强组合，本周超额收益-0.53%，本年超额收益2.90%[5][14]。 因子的回测效果 （以下因子表现数据均摘自各样本空间下“最近一周”、“最近一月”、“今年以来”和“历史年化”四个维度的MFE组合超额收益。数据来源为报告中对应图表，此处仅选取部分代表性因子及完整数据行进行展示，以说明格式。）[19][21][23][25][27] 1. 中证500样本空间因子表现示例[21]： * 股息率因子，因子方向正向，最近一周2.36%，最近一月0.06%，今年以来0.42%，历史年化5.61%[21]。 * EPTTM因子，因子方向正向，最近一周2.24%，最近一月2.60%，今年以来-2.33%，历史年化4.36%[21]。 * BP因子，因子方向正向，最近一周2.17%，最近一月0.42%，今年以来0.37%，历史年化3.52%[21]。 * 三个月反转因子，因子方向反向，最近一周-0.86%，最近一月-5.83%，今年以来-5.05%，历史年化-2.45%[21]。 2. 中证1000样本空间因子表现示例[23]： * 单季ROA因子，因子方向正向，最近一周2.40%，最近一月1.34%，今年以来1.78%，历史年化6.93%[23]。 * 单季ROE因子，因子方向正向，最近一周2.17%，最近一月2.74%，今年以来3.15%，历史年化7.79%[23]。 * 一个月反转因子，因子方向反向，最近一周-1.18%，最近一月-3.01%，今年以来-2.34%，历史年化4.33%[23]。 3. 中证A500样本空间因子表现示例[25]： * 股息率因子，因子方向正向，最近一周1.47%，最近一月-0.05%，今年以来-0.35%，历史年化3.32%[25]。 * 单季营收同比增速因子，因子方向正向，最近一周1.42%，最近一月0.40%，今年以来0.85%，历史年化2.67%[25]。 * 预期净利润环比因子，因子方向正向，最近一周-1.11%，最近一月-0.93%，今年以来-1.09%，历史年化3.70%[25]。