量化模型与构建方式 1. 市场情绪追踪模型 1. 模型名称：上涨家数占比情绪指标[11][12] * 模型构建思路：通过计算指数成分股中近期获得正收益的股票数量占比来判断市场情绪。当正收益股票增多时，可能处于行情底部；当大部分股票都为正收益时，情绪可能过热，存在下跌风险[12]。 * 模型具体构建过程： 1. 计算沪深300指数成分股在过去N日（报告中N=230）的收益率[12]。 2. 统计收益率大于0的个股数量。 3. 计算上涨家数占比：上涨家数占比 = (过去N日收益大于0的个股数) / (沪深300指数成分股总数)[12]。 * 模型评价：该指标可以较快地捕捉上涨机会，但在市场过热阶段提前止盈会错失后续上涨收益，且对下跌市场的判断存在缺陷，难以有效规避下跌风险[12]。 2. 模型名称：动量情绪指标择时策略[13][15][16] * 模型构建思路：对“上涨家数占比情绪指标”进行不同窗口期的平滑处理，通过比较快慢线的相对位置来捕捉市场情绪的变动趋势，从而生成看多或看空的择时信号[13][15]。 * 模型具体构建过程： 1. 计算沪深300指数N日（N=230）上涨家数占比[13]。 2. 分别对该指标序列进行窗口期为N1（N1=50）和N2（N2=35）的移动平均，得到慢线和快线，其中N1 > N2[13][15]。 3. 生成交易信号：当快线 > 慢线时，看多沪深300指数；当快线 ≤ 慢线时，对市场持谨慎观点[15]。 3. 模型名称：均线情绪指标择时策略[21][25] * 模型构建思路：利用八条不同周期的均线构成一个技术分析体系，通过统计当前价格位于这八条均线之上的数量来判断市场的趋势状态和情绪景气度[21][25]。 * 模型具体构建过程： 1. 计算沪深300指数收盘价的八条均线，参数分别为：8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[21]。 2. 在每一个交易日，比较当日收盘价与这八条均线值的大小[25]。 3. 统计当日收盘价大于均线值的数量[25]。 4. 生成交易信号：当收盘价大于均线值的数量超过5时，看多沪深300指数[25]。 2. 基金抱团分离度指标 1. 因子名称：基金抱团分离度[26] * 因子构建思路：将抱团基金组合截面收益率的标准差作为衡量基金抱团程度的代理变量。标准差小说明基金表现趋同，抱团程度高；标准差大说明抱团正在瓦解[26]。 * 因子具体构建过程： 1. 构造一个“抱团基金组合”[26]。 2. 在特定时点（如每日或每周），计算该组合内所有基金在同一时期的收益率[26]。 3. 计算这些收益率的截面标准差，该值即为“基金抱团分离度”[26]。 3. 量化选股策略模型 1. 模型名称：PB-ROE-50策略[30] * 模型构建思路：以PB-ROE定价模型为基础，寻找市场中的预期差（即实际估值与理论估值的差异），并叠加超预期因子（如SUE、ROE同比增长）来增强组合收益，最终精选50只股票构建投资组合[30]。 * 模型具体构建过程： 1. 基础模型：基于Wilcox（1984）推导的PB-ROE定价模型，筛选出存在预期差的股票池[30]。 2. 因子增强：在预期差股票池中，使用SUE（标准化未预期收益）、ROE同比增长等超预期因子进行进一步筛选和排序[30]。 3. 组合构建：根据因子综合得分，选取排名靠前的50只股票，等权构建PB-ROE-50投资组合[30]。 2. 模型名称：机构调研策略[37] * 模型构建思路：通过分析公募基金和知名私募基金的调研行为数据，挖掘其中蕴含的超额收益（Alpha）。核心是利用上市公司被调研的次数以及被调研前股票的相对表现进行选股[37]。 * 模型具体构建过程：报告指出具体构建方法详见其系列报告之八[37]。根据描述，主要步骤应包括： 1. 收集并处理公募和私募的机构调研数据。 2. 计算上市公司在一定时期内被调研的总次数或频率。 3. 可能结合股票在被调研前相对于基准指数（如中证800）的涨跌幅表现。 4. 根据上述指标（如调研次数、前期表现）构建选股规则，形成公募调研选股组合和私募调研跟踪组合。 4. 负面清单因子 1. 因子名称：有息负债率[41] * 因子构建思路：有息负债是企业需要支付利息的负债，该比率越高，企业面临的偿债压力和流动性风险越大。该因子用于识别高财务风险的公司[41]。 * 因子具体构建过程：报告提出了三种计算口径[41]。 * 传统有息负债率： $传统有息负债率 = \frac{短期借款 + 长期借款 + 应付债券}{总资产}$ * 严苛有息负债率： $严苛有息负债率 = \frac{短期借款 + 应付利息 + 交易性金融负债 + 应付短期债券 + 租赁负债 + 长期借款 + 应付债券 + 长期应付款}{总资产}$ * 宽松有息负债率： $宽松有息负债率 = \frac{短期借款 + 应付利息 + 交易性金融负债 + 应付短期债券 + 租赁负债 + 长期借款 + 应付债券 + 长期应付款 + 其他流动负债 + 划分为持有待售的负债 + 一年内到期的非流动负债}{总资产}$ 2. 因子名称：财务成本负担率[45] * 因子构建思路：从利润表流量数据角度衡量企业实际面临的利息偿还压力，比基于资产负债表的存量指标更能反映企业当期负担[45]。 * 因子具体构建过程： $财务成本负担率 = \frac{财务费用：利息费用}{息税前利润}$ 公式说明：分子为利润表中的“利息费用”科目（2018年后从“财务费用”中拆分），分母为息税前利润（EBIT）[45]。 模型的回测效果 1. PB-ROE-50模型，2026年1月超额收益率（相对基准）：基于中证500为 -0.44%，基于中证800为 5.47%，基于全市场为 5.48%[30][34]。2026年1月绝对收益率：基于中证500为 11.63%，基于中证800为 10.20%，基于全市场为 11.54%[34]。 2. 机构调研策略模型（公募调研选股），2026年1月超额收益率（相对中证800）为 -0.82%，2026年1月绝对收益率为 3.63%[38]。 3. 机构调研策略模型（私募调研跟踪），2026年1月超额收益率（相对中证800）为 6.52%，2026年1月绝对收益率为 11.30%[38]。 因子的回测效果 注：报告中未提供负面清单因子（有息负债率、财务成本负担率）在历史回测中的具体指标值（如IC、IR、多空收益等），仅提供了截至报告日的截面排序结果。因此，此处不列出因子回测效果。