量化模型与构建方式 1. 模型名称：国信金工指数增强组合模型 * 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主要步骤，构建对标不同宽基指数的增强组合，力求稳定战胜基准[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的未来收益进行预测。报告中未详细说明具体使用的因子合成方法，但跟踪了30余个单因子的表现[11][16]。 2. 风险控制：在组合优化过程中，控制组合相对于基准指数的风格暴露、行业暴露、个股权重偏离等风险敞口[12]。 3. 组合优化：采用组合优化模型求解最优的股票权重。目标函数为最大化预期收益（或最小化风险），并施加一系列实际投资约束[12]。 2. 模型名称：单因子MFE组合模型 * 模型构建思路：为了在更接近实际投资的约束条件下检验单因子的有效性，构建最大化单因子暴露组合。该方法控制了行业、风格等暴露，使得检验后认为“有效”的因子更可能在最终组合中发挥真实的收益预测作用[42]。 * 模型具体构建过程：采用组合优化模型构建特定基准指数下的因子MFE组合，具体步骤如下[42][43][46]： 1. 设定优化问题：优化模型的目标是最大化组合在单个因子上的暴露，同时满足一系列约束条件。优化模型数学表达式如下： $\begin{array}{ll}\max & f^{T}w \\\ s.t. & s_{l} \leq X(w-w_{b}) \leq s_{h} \\\ & h_{l} \leq H(w-w_{b}) \leq h_{h} \\\ & w_{l} \leq w-w_{b} \leq w_{h} \\\ & b_{l} \leq B_{b}w \leq b_{h} \\\ & \mathbf{0} \leq w \leq l \\\ & \mathbf{1}^{T}w = 1\end{array}$ 其中： * $f$ 为股票的因子值向量。 * $w$ 为待求解的股票权重向量。 * $w_b$ 为基准指数成分股的权重向量。 * $X$ 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。 * $H$ 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。 * $w_l$, $w_h$ 为个股权重相对于基准权重偏离的下限及上限。 * $B_b$ 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。 * $l$ 为个股权重上限。 * $\mathbf{1}^{T}w = 1$ 表示权重和为1，即满仓运作。 2. 设置约束参数：对于不同基准指数设置具体约束参数。例如，对于沪深300和中证500指数，控制MFE组合相对于基准在中信一级行业和市值风格因子上的相对暴露为0，个股相对于成分股最大偏离权重1%，成分股内权重占比100%[46]。 3. 月度换仓：在每个月末，根据上述优化模型和约束条件，为每个单因子构建其MFE组合[46]。 4. 回测计算：在回测期内根据各期MFE组合进行换仓，计算历史收益，并按双边0.3%扣除交易费用，最终计算MFE组合相对于基准的收益风险指标[46]。 3. 模型名称：公募重仓指数 * 模型构建思路：为了测试因子在公募基金持仓池（“机构风格”）中的有效性，利用公募基金的定期报告持仓信息，构建一个模拟公募整体重仓股走势的指数，作为新的因子测试样本空间[44]。 * 模型具体构建过程： 1. 确定样本基金：选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除基金整体规模小于五千万且上市时间不足半年的基金。若基金存在转型，则使用转型后半年以上的基金[45]。 2. 获取持仓数据：通过基金的定期报告获取持股信息。若最新报告为半年报或年报，则使用全部持仓；若为季报，则需结合前期的半年报或年报信息来构建持仓数据[45]。 3. 计算平均持仓：将所有符合条件的基金持仓股票权重进行平均，得到公募基金的平均持仓信息[45]。 4. 选取成分股：将平均后的股票权重由高到低排序，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[45]。 量化因子与构建方式 报告从估值、反转、成长、盈利、流动性、公司治理、分析师等维度，构建并跟踪了30余个常见选股因子[16]。以下是因子列表及其计算方式： 1. 因子名称：BP * 因子构建思路：估值因子，衡量公司净资产与市值的比率。 * 因子具体构建过程：净资产 / 总市值[17]。 2. 因子名称：单季EP * 因子构建思路：估值因子，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]。 3. 因子名称：单季SP * 因子构建思路：估值因子，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]。 4. 因子名称：EPTTM * 因子构建思路：估值因子，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]。 5. 因子名称：SPTTM * 因子构建思路：估值因子，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]。 6. 因子名称：EPTTM分位点 * 因子构建思路：估值因子，衡量当前滚动估值在历史区间中的位置。 * 因子具体构建过程：EPTTM在过去一年中的分位点[17]。 7. 因子名称：股息率 * 因子构建思路：估值因子，衡量公司分红回报率。 * 因子具体构建过程：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[17]。 8. 因子名称：一个月反转 * 因子构建思路：反转因子，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]。 9. 因子名称：三个月反转 * 因子构建思路：反转因子，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]。 10. 因子名称：一年动量 * 因子构建思路：动量因子，捕捉中长期价格动量效应。 * 因子具体构建过程：近一年除近一月后动量[17]。 11. 因子名称：单季净利同比增速 * 因子构建思路：成长因子，衡量单季度净利润增长。 * 因子具体构建过程：单季度净利润同比增长率[17]。 12. 因子名称：单季营收同比增速 * 因子构建思路：成长因子，衡量单季度营业收入增长。 * 因子具体构建过程：单季度营业收入同比增长率[17]。 13. 因子名称：单季营利同比增速 * 因子构建思路：成长因子，衡量单季度营业利润增长。 * 因子具体构建过程：单季度营业利润同比增长率[17]。 14. 因子名称：SUE * 因子构建思路：成长因子，衡量盈利超预期程度。 * 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]。 15. 因子名称：SUR * 因子构建思路：成长因子，衡量营收超预期程度。 * 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]。 16. 因子名称：单季超预期幅度 * 因子构建思路：成长因子，衡量盈利实际值与预期值的比率。 * 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]。 17. 因子名称：单季ROE * 因子构建思路：盈利因子，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]。 18. 因子名称：单季ROA * 因子构建思路：盈利因子，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]。 19. 因子名称：DELTAROE * 因子构建思路：盈利因子，衡量净资产收益率的同比变化。 * 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]。 20. 因子名称：DELTAROA * 因子构建思路：盈利因子，衡量总资产收益率的同比变化。 * 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]。 21. 因子名称：非流动性冲击 * 因子构建思路：流动性因子，衡量单位成交额引起的价格冲击。 * 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]。 22. 因子名称：一个月换手 * 因子构建思路：流动性因子，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]。 23. 因子名称：三个月换手 * 因子构建思路：流动性因子，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]。 24. 因子名称：特异度 * 因子构建思路：波动因子，衡量公司特质风险。 * 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]。 25. 因子名称：一个月波动 * 因子构建思路：波动因子，衡量短期价格波动。 * 因子具体构建过程：过去20个交易日日内真实波幅均值[17]。 26. 因子名称：三个月波动 * 因子构建思路：波动因子，衡量中期价格波动。 * 因子具体构建过程：过去60个交易日日内真实波幅均值[17]。 27. 因子名称：高管薪酬 * 因子构建思路：公司治理因子，衡量高管激励水平。 * 因子具体构建过程：前三高管报酬总额取对数[17]。 28. 因子名称：预期EPTTM * 因子构建思路：分析师因子，衡量一致预期滚动估值。 * 因子具体构建过程：一致预期滚动EP[17]。 29. 因子名称：预期BP * 因子构建思路：分析师因子，衡量一致预期滚动市净率。 * 因子具体构建过程：一致预期滚动PB[17]。 30. 因子名称：预期PEG * 因子构建思路：分析师因子，衡量成长性估值。 * 因子具体构建过程：一致预期PEG[17]。 31. 因子名称：预期净利润环比 * 因子构建思路：分析师因子，衡量盈利预期环比变化。 * 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]。 32. 因子名称：三个月盈利上下调 * 因子构建思路：分析师因子，衡量盈利预期的调整方向。 * 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]。 33. 因子名称：三个月机构覆盖 * 因子构建思路：分析师因子，衡量机构关注度。 * 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. 国信金工指数增强组合模型 * 沪深300指数增强组合：本周超额收益0.24%，本年超额收益3.21%[5][14]。 * 中证500指数增强组合：本周超额收益0.53%，本年超额收益-0.27%[5][14]。 * 中证1000指数增强组合：本周超额收益1.63%，本年超额收益3.92%[5][14]。 * 中证A500指数增强组合：本周超额收益0.40%，本年超额收益3.28%[5][14]。 因子的回测效果 报告分别以沪深300、中证500、中证1000、中证A500、公募重仓指数为样本空间，构建单因子MFE组合，并给出了各因子在“最近一周”、“最近一月”、“今年以来”和“历史年化”四个时间窗口下的超额收益表现[15][18][20][22][24][26]。以下是各样本空间中，在“最近一周”窗口下表现最好和最差的部分因子及其超额收益值： 1. 沪深300样本空间[18] * 表现较好因子：单季SP (1.33%)、SPTTM (1.11%)、单季EP (0.99%) * 表现较差因子：单季营利同比增速 (-0.34%)、3个月盈利上下调 (-0.30%)、一年动量 (-0.23%) 2. 中证500样本空间[21] * 表现较好因子：一个月波动 (1.57%)、三个月反转 (1.42%)、一个月反转 (1.19%) * 表现较差因子：单季营收同比增速 (-1.09%)、一年动量 (-0.69%)、单季ROE (-0.57%) 3. 中证1000样本空间[23] * 表现较好因子：一个月反转 (1.77%)、三个月反转 (1.56%)、非流动性冲击 (1.52%) * 表现较差因子：单季营收同比增速 (-1.91%)、标准化预期外收入 (-1.52%)、单季ROA (-1.26%) 4. 中证A500样本空间[25] * 表现较好因子：一个月波动 (1.46%)、单季EP (1.29%)、三个月换手 (1.21%) * 表现较差因子：一年动量 (-0.91%)、单季营收同比增速 (-0.70%)、3个月盈利上下调 (-0.39%) 5. 公募重仓指数样本空间[27] * 表现较好因子：一个月波动 (1.61%)、单季SP (1.45%)、SPTTM (1.44%) * 表现较差因子：单季营收同比增速 (-1.25%)、一年动量 (-0.96%)、单季营利同比增速 (-0.85%)