量化模型与构建方式 1. 模型名称：红利风格择时模型[1][4][6] 模型构建思路：通过构建一个综合因子来对红利风格进行择时，综合因子值为正时发出正向信号，为负时发出负向信号[1][4][6]。 模型具体构建过程：模型由多个分项因子构成，每个分项因子反映影响红利风格的不同维度。首先，计算每个分项因子的数值；然后，将所有分项因子的数值进行综合，得到最终的“综合因子值”[6][7][12]。报告未提供具体的加权或合成公式。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：中国:非制造业PMI:服务业[12] 因子构建思路：使用中国非制造业PMI中的服务业指数作为宏观经济景气度的代理指标，以判断对红利风格的影响[7][12]。 因子具体构建过程：报告未提供具体计算过程，直接使用该指标的原始或处理后的数值作为因子值[12]。 2. 因子名称：中国:M2:同比[12] 因子构建思路：使用中国M2货币供应量的同比增速作为流动性环境的代理指标，以判断对红利风格的影响[7][12]。 因子具体构建过程：报告未提供具体计算过程，直接使用该指标的原始或处理后的数值作为因子值[12]。 3. 因子名称：美国:国债收益率:10年[12] 因子构建思路：使用美国10年期国债收益率作为全球无风险利率和资金成本的代理指标，其变化会影响红利资产的相对吸引力[7][12]。 因子具体构建过程：报告未提供具体计算过程，直接使用该指标的原始或处理后的数值作为因子值[12]。 4. 因子名称：红利相对净值自身[12] 因子构建思路：反映红利风格自身的动量效应，即近期表现较好的趋势可能延续[7][12]。 因子具体构建过程：报告未提供具体计算过程，直接给出因子值[12]。 5. 因子名称：中证红利股息率-10年期中债收益率[12] 因子构建思路：计算中证红利指数的股息率与10年期中国国债收益率的差值，作为衡量红利资产相对债券吸引力的价差指标[7][12]。 因子具体构建过程：报告未提供具体计算公式，但因子名称直接体现了其构建方法：$因子值 = 中证红利股息率 - 10年期中债收益率$[12]。 6. 因子名称：融资净买入[12] 因子构建思路：使用融资净买入数据作为衡量市场情绪和风险偏好的指标，情绪降温可能有利于防御性的红利风格[7][12]。 因子具体构建过程：报告未提供具体计算过程，直接使用该指标的原始或处理后的数值作为因子值[12]。 7. 因子名称：行业平均景气度[12] 因子构建思路：反映市场整体的行业景气状况，可能影响资金在成长与价值（红利）风格间的配置[7][12]。 因子具体构建过程：报告未提供具体计算过程，直接给出因子值[12]。 模型的回测效果 1. 红利风格择时模型，综合因子值（截至2026.02.13）为0.09[1][4][6]，综合因子值（截至2026.02.06）为0.09[1][6]，综合因子值（截至2026.01.31）未明确给出，但根据分项因子值推断其值与前两周不同[12]。 因子的回测效果 1. 中国:非制造业PMI:服务业因子，因子值（2026.02.13）为-0.13[12]，因子值（2026.02.06）为-0.13[12]，因子值（2026.01.31）为-0.13[12]。 2. 中国:M2:同比因子，因子值（2026.02.13）为0.21[12]，因子值（2026.02.06）为0.21[12]，因子值（2026.01.31）为0.21[12]。 3. 美国:国债收益率:10年因子，因子值（2026.02.13）为-0.23[12]，因子值（2026.02.06）为-0.24[12]，因子值（2026.01.31）为-0.39[12]。 4. 红利相对净值自身因子，因子值（2026.02.13）为0.89[12]，因子值（2026.02.06）为0.92[12]，因子值（2026.01.31）为-0.11[12]。 5. 中证红利股息率-10年期中债收益率因子，因子值（2026.02.13）为0.17[12]，因子值（2026.02.06）为0.22[12]，因子值（2026.01.31）为0.43[12]。 6. 融资净买入因子，因子值（2026.02.13）为-1.86[12]，因子值（2026.02.06）为-1.79[12]，因子值（2026.01.31）为-1.76[12]。 7. 行业平均景气度因子，因子值（2026.02.13）为1.02[12]，因子值（2026.02.06）为0.88[12]，因子值（2026.01.31）为0.77[12]。