量化模型与构建方式 1. 市场波动环境划分模型 * 模型名称：基于滚动平均振幅的市场波动周期划分模型[5] * 模型构建思路：为了更平滑地判断市场波动趋势，避免因波动率历史中枢变化导致直接比较偏差，采用滚动窗口内的平均振幅（而非标准差）来划分高波与低波市场环境[5][14][17]。 * 模型具体构建过程： 1. 计算标的指数日度振幅：计算沪深300指数每日的振幅，即（最高价 - 最低价）/ 前一日收盘价[14]。 2. 计算滚动平均振幅：以63个交易日为滚动窗口，计算每日对应的过去63个交易日振幅的移动平均值，得到“63日平均振幅”序列[5][14]。 3. 趋势判断划分区间：对“63日平均振幅”序列进行趋势判断，将其划分为连续的“高波”和“低波”区间。具体划分时点由模型根据振幅趋势变化确定[5][18]。例如，报告给出了从2010年至2026年3月31日的具体划分时点和区间类型[20]。 量化因子与构建方式 报告共涉及11个大类因子，每个大类因子由若干子类因子去异常、标准化后等权合成得到[12]。 1. 因子名称：价格稳定 * 因子构建思路：衡量股价的稳定性和噪声程度，属于低风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由4个子类因子合成。 1. 残差波动率：Fama-French三因子模型回归残差的波动率。方向为-1[12]。 2. 特异率：1减去Fama-French三因子模型回归的拟合优度（R²）。方向为-1[12]。公式为：$特异率 = 1 - R^2$ 3. 残差峰度：Fama-French三因子模型回归残差的峰度。方向为-1[12]。 4. 高价振幅：价格处于最高20%部分交易日的平均振幅。方向为-1[12]。 2. 因子名称：成交稳定 * 因子构建思路：衡量成交量分布的稳定性和集中度，属于低风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由4个子类因子合成。 1. 换手率变异系数：换手率的标准差除以平均值。方向为1[12]。公式为：$换手率变异系数 = \frac{换手率标准差}{换手率平均值}$ 2. 成交占比熵：以每个交易日（或细分时段）的成交量占比作为概率p，代入信息熵公式计算。方向为1[12]。公式为：$成交占比熵 = -\sum p \cdot \log(p)$ 3. 量大单买入强度：过去n个交易日，大买单成交额的标准差与平均值之比。方向为1[12]。 4. 波峰：基于日内1分钟成交量K线数据，筛选出大于（均值+1倍标准差）的K线，并计算这些K线中局部峰值的数量。方向为1[12]。 3. 因子名称：价值 * 因子构建思路：衡量股票的估值水平，属于低风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由4个子类因子合成。 1. BP：净资产除以总市值（市净率倒数）。方向为1[12]。公式为：$BP = \frac{净资产}{总市值}$ 2. SALES2EV：营业收入除以企业价值。方向为1[12]。 3. DP：近12个月分红除以总市值（股息率）。方向为1[12]。 4. EP：归母净利润TTM除以总市值（市盈率倒数）。方向为1[12]。公式为：$EP = \frac{归母净利润_{TTM}}{总市值}$ 4. 因子名称：流动性 * 因子构建思路：衡量股票的流动性和交易成本，属于中风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由4个子类因子合成。 1. 换手率：20日平均成交量除以总股本。方向为-1[12]。 2. 非流动性：收益率绝对值除以总成交额（Amihud非流动性指标）。方向为1[12]。公式为：$非流动性 = \frac{|收益率|}{总成交额}$ 3. 一致买入占比：在“一致买入”区间（定义未给出）的买入成交额占总成交额的比例。方向为1[12]。 4. 量价相关性：成交量和复权收盘价的秩相关系数。方向为-1[12]。 5. 因子名称：拥挤度（原文表格中为“筹码分布”） * 因子构建思路：衡量筹码分布和交易集中度，属于中风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由4个子类因子合成。 1. 加权偏度：以成交量加权的收盘价偏度。方向为-1[12]。 2. 时量价比：时间加权价格除以成交量加权价格。方向为1[12]。 3. 高量交易成本：在最高20%价格区间内的成交量占全部区间成交量的比例。方向为-1[12]。 4. 短期反转：以5分钟成交量/成交笔数为划分标准，筛选出后20%的数据，计算其对数收益率之和。方向为-1[12]。 6. 因子名称：反转 * 因子构建思路：捕捉股票的短期反转效应，属于中风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由2个子类因子合成。 1. 收益偏度：收益率序列的偏度。方向为-1[12]。 2. 半衰残差动量：使用过去240个交易日的日线数据，对Fama-French三因子模型进行滚动回归，得到残差收益率序列。然后计算从第240日到第20日（即剔除最近20日）的累积残差收益率。方向为1[12]。 7. 因子名称：质量 * 因子构建思路：衡量公司的盈利能力和财务稳健性，属于中风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由5个子类因子合成。 1. ROE：净利润除以净资产。方向为1[12]。公式为：$ROE = \frac{净利润}{净资产}$ 2. 总资产周转率：营业收入除以总资产。方向为1[12]。 3. 净利率：净利润除以营业收入。方向为1[12]。 4. 现金总资产比率：经营活动现金流净额除以总资产。方向为1[12]。 5. 现金营业收入比率：经营活动现金流净额除以营业收入。方向为1[12]。 8. 因子名称：成长 * 因子构建思路：衡量公司的成长性，属于高风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由6个子类因子合成。 1. ROE增长：用过去8个季度的ROE数据对时间进行线性回归，取回归的斜率项。方向为1[12]。 2. 总资产周转率增长：用过去8个季度的总资产周转率数据对时间进行线性回归，取回归的斜率项。方向为1[12]。 3. 归母净利润同比：（本期季度归母净利润 - 去年同期季度归母净利润）/ |去年同期季度归母净利润|。方向为1[12]。 4. 营业收入同比：（本期季度营业收入 - 去年同期季度营业收入）/ |去年同期季度营业收入|。方向为1[12]。 5. ROE同比：本期季度ROE减去去年同期季度ROE。方向为1[12]。 6. 总资产周转率同比：本期季度总资产周转率减去去年同期季度总资产周转率。方向为1[12]。 9. 因子名称：SUE（超预期） * 因子构建思路：衡量公司业绩超出市场预期的程度，属于高风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由5个子类因子合成。 1. ROE2年SUE：对单季度扣非净利润进行归一化处理后，对时间进行回归，取回归的斜率项。方向为1[12]。 2. 总资产周转率2年SUE：单季度扣非净利润对时间回归的斜率除以平均净资产。方向为1[12]。 3. 净利率2年SUE：（本期归母净利润 - 过去8个季度均值）/ 过去8个季度标准差。方向为1[12]。公式为：$净利率2年SUE = \frac{归母净利润_t - \mu_{t-7:t}}{\sigma_{t-7:t}}$ 4. 现金总资产比率2年SUE：（GPOA - 过去8个季度均值）/ 过去8个季度标准差。方向为1[12]。 5. 现金营业收入比率2年SUE：（销售毛利率 - 过去8个季度均值）/ 过去8个季度标准差。方向为1[12]。 10. 因子名称：分析师 * 因子构建思路：基于分析师一致预期的增长因子，属于高风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由1个子类因子构成。 1. 预期增长：分析师一致预期EPS的近两个月平均值除以较远两个月平均值。方向为1[12]。 11. 因子名称：动量 * 因子构建思路：捕捉股票的长期动量效应，属于高风险因子[12]。 * 因子具体构建过程：由3个子类因子合成。 1. 长期动量：过去240个交易日（剔除最近20个交易日）的收益率。方向为1[12]。 2. 排序动量：对日度收益率做截面排序，计算过去240个交易日（剔除最近20日）排序值的求和。方向为1[12]。 模型的回测效果 （报告未提供市场波动划分模型本身的量化回测效果指标，如预测准确率等。） 因子的回测效果 报告提供了两大类回测结果：历史高/低波区间（长周期）和近期三个高/低波区间。测试指标均为年化收益、最大回撤和信息比率（IR）。 1. 历史高波、低波区间表现（全时间段） * 测试范围：根据模型划分的历史所有高波和低波区间[20]。 * 测试设置：分为“沪深300内”（分5组）和“全市场”（分10组）两种股票池进行回测[22][25]。 * 因子表现取值： * 沪深300内表现：参见表4[23]。 * 价格稳定：高波区间收益2.66%，最大回撤-9.94%，IR 0.50；低波区间收益2.55%，最大回撤-12.65%，IR 0.68。 * 成交稳定：高波区间收益3.02%，最大回撤-7.80%，IR 0.53；低波区间收益3.33%，最大回撤-13.01%，IR 0.85。 * 价值：高波区间收益6.46%，最大回撤-11.86%，IR 0.95；低波区间收益4.11%，最大回撤-17.13%，IR 0.88。 * 流动性：高波区间收益4.31%，最大回撤-13.02%，IR 0.65；低波区间收益1.14%，最大回撤-22.96%，IR 0.25。 * 拥挤度：高波区间收益1.55%，最大回撤-12.15%，IR 0.27；低波区间收益6.12%，最大回撤-5.48%，IR 1.46。 * 反转：高波区间收益6.19%，最大回撤-7.87%，IR 1.10；低波区间收益4.41%，最大回撤-11.71%，IR 1.15。 * 质量：高波区间收益6.18%，最大回撤-8.50%，IR 0.96；低波区间收益4.26%，最大回撤-11.75%，IR 0.97。 * 成长：高波区间收益7.12%，最大回撤-8.98%，IR 1.08；低波区间收益1.90%，最大回撤-30.93%，IR 0.37。 * SUE：高波区间收益8.85%，最大回撤-4.23%，IR 1.66；低波区间收益2.51%，最大回撤-16.32%，IR 0.65。 * 分析师：高波区间收益9.58%，最大回撤-9.13%，IR 1.35；低波区间收益3.36%，最大回撤-19.83%，IR 0.72。 * 动量：高波区间收益5.22%，最大回撤-13.74%，IR 0.66；低波区间收益4.07%，最大回撤-15.08%，IR 0.71。 * 全市场表现：参见表5[25]。 * 价格稳定：高波区间收益12.13%，最大回撤-7.34%，IR 1.79；低波区间收益7.92%，最大回撤-13.21%，IR 1.71。 * 成交稳定：高波区间收益10.60%，最大回撤-7.11%，IR 1.77；低波区间收益7.89%，最大回撤-5.13%，IR 2.17。 * 价值：高波区间收益7.88%，最大回撤-17.84%，IR 0.85；低波区间收益4.29%，最大回撤-13.37%，IR 0.69。 * 流动性：高波区间收益13.51%，最大回撤-8.70%，IR 1.81；低波区间收益11.28%，最大回撤-14.40%，IR 1.74。 * 拥挤度：高波区间收益6.62%，最大回撤-11.31%，IR 1.00；低波区间收益7.38%，最大回撤-11.54%，IR 1.63。 * 反转：高波区间收益7.32%，最大回撤-7.79%，IR 1.45；低波区间收益6.45%，最大回撤-10.32%，IR 1.64。 * 质量：高波区间收益5.48%，最大回撤-9.74%，IR 0.90；低波区间收益4.06%，最大回撤-14.84%，IR 1.03。 * 成长：高波区间收益4.61%，最大回撤-11.58%，IR 0.77；低波区间收益1.56%，最大回撤-23.22%，IR 0.40。 * SUE：高波区间收益7.69%，最大回撤-9.71%，IR 1.43；低波区间收益4.30%，最大回撤-14.58%，IR 1.30。 * 分析师：高波区间收益5.79%，最大回撤-15.50%，IR 0.83；低波区间收益2.91%，最大回撤-23.47%，IR 0.62。 * 动量：高波区间收益-2.85%，最大回撤-25.52%，IR -0.35；低波区间收益-0.63%，最大回撤-22.46%，IR -0.10。 2. 近期高波、低波区间表现（2024年8月至2026年3月） * 测试范围：三个连续区间，分别为高波（2024-08-27至2024-12-16）、低波（2024-12-16至2025-07-16）、高波（2025-07-16至2026-03-31）[5][27]。 * 测试设置：分为“沪深300内”（分5组）和“全市场”（分10组）两种股票池进行回测[27][30]。 * 因子表现取值： * 沪深300内表现：参见表6[28]。 * 各因子在三个近期区间及全区间内的收益、最大回撤、IR具体数值详见报告表6[28]。 * 全市场表现：参见表7[30]。 * 各因子在三个近期区间及全区间内的收益、最大回撤、IR具体数值详见报告表7[30]。