量化模型与构建方式 1. 模型/因子名称：风险溢价[24] * 构建思路：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的溢价，用以衡量其相对投资价值和偏离情况[24]。 * 具体构建过程：风险溢价的计算公式为： $风险溢价 = 指数收益率 - 十年期国债即期收益率$ 报告中具体展示了各指数的当前风险溢价、历史分位值、均值及波动率等统计指标[28]。 2. 模型/因子名称：股债性价比[43] * 构建思路：将股票估值指标（PE-TTM的倒数）与无风险利率（十年期国债即期收益率）进行比较，以衡量股票相对于债券的吸引力[43]。 * 具体构建过程：股债性价比的计算公式为： $股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$ 报告中将此指标与历史分位值（如80%分位的机会值和20%分位的危险值）进行比较分析[43]。 3. 模型/因子名称：股息率[45] * 构建思路：通过计算指数成分股的现金分红回报率，反映红利投资的收益水平，并作为市场估值和投资风格的观察指标[45]。 * 具体构建过程：指数股息率通常基于成分股的股息和市值进行加权计算。报告展示了各指数的当前股息率及其历史分位值、均值和波动率[50]。 4. 模型/因子名称：破净率[51] * 构建思路：计算指数中市净率（PB）小于1的个股占比，用以反映市场整体的估值态度和悲观/乐观程度[51][53]。 * 具体构建过程：破净率的计算公式为： $破净率 = \frac{指数中市净率(PB) < 1的个股数量}{指数成分股总数量}$ 报告统计了各宽基指数当前的破净率数值[54]。 5. 模型/因子名称：指数换手率[15] * 构建思路：衡量指数整体的交易活跃程度，计算基于成分股流通股本加权的平均换手率[15]。 * 具体构建过程：指数换手率的计算公式为： $指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$ 报告计算并比较了各宽基指数的当前换手率[15]。 6. 模型/因子名称：收益分布形态指标（峰度与偏度）[21] * 构建思路：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，分析收益分布的集中程度和不对称性（偏向正收益或负收益）[21]。 * 具体构建过程：计算近一年及近五年（基准期）日收益率序列的峰度（报告中减去了正态分布的峰度值3）和偏度，并进行对比[22]。峰度负偏离越大，说明当前分布比历史基准更分散；负偏态越大，说明极端负收益情形增加的程度更高[21]。 模型的回测效果 （本报告为市场数据跟踪报告，未提供基于历史数据的模型策略回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。因此，此部分无相关内容。） 量化因子与构建方式 （本报告主要对市场指数进行多维度的指标跟踪和分析，所涉及的“风险溢价”、“股债性价比”等更接近于用于评价市场的综合指标或模型，而非用于选股的阿尔法因子。报告未涉及具体的股票选股因子构建，如价值、动量、质量等因子的构建与测试。因此，此部分无相关内容。） 因子的回测效果 （同上，报告未涉及股票选股因子的测试，因此无相关因子IC值、IR、多空收益等测试结果。）