量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称：大买单成交金额占比[7] * 因子构建思路：该因子旨在刻画大资金的买入行为。通过逐笔成交数据还原买卖单，筛选出大单，并计算其中大买单的成交金额占总成交额的比例[7]。 * 因子具体构建过程： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中包含“叫买序号”和“叫卖序号”字段[7]。 2. 还原买卖单：根据逐笔成交数据中的叫买和叫卖序号，将逐笔成交数据还原为原始的买卖单数据[7]。 3. 筛选大单：对还原后的买卖单，按照每单的成交量设定阈值，筛选出符合条件的大单[7]。 4. 计算指标：针对每个交易日，计算所有被识别为大买单的成交金额之和，再除以该股票当日的总成交金额，得到“大买单成交金额占比”。公式可表述为： $大买单成交金额占比 = \frac{\sum (大买单成交金额)}{当日总成交金额} \times 100\%$ 其中，“大买单成交金额”为步骤3中筛选出的大买单的成交金额之和[7]。 2. 因子名称：净主动买入金额占比[7] * 因子构建思路：该因子旨在刻画投资者的主动买入行为。根据逐笔成交数据中的买卖标志区分主动买入和主动卖出，计算两者金额的净差额占总成交额的比例[7]。 * 因子具体构建过程： 1. 数据准备：获取股票的逐笔成交数据，数据中包含“买卖标志”字段[7]。 2. 界定主动方向：根据逐笔成交数据中的买卖标志，界定每一笔成交是属于“主动买入”还是“主动卖出”[7]。 3. 计算净额：将当日所有“主动买入”的成交金额求和，减去所有“主动卖出”的成交金额求和，得到“净主动买入金额”[7]。 4. 计算指标：将计算得到的“净主动买入金额”除以该股票当日的总成交金额，得到“净主动买入金额占比”。公式可表述为： $净主动买入金额占比 = \frac{\sum (主动买入成交金额) - \sum (主动卖出成交金额)}{当日总成交金额} \times 100\%$ [7] 因子的回测效果 注：本报告为跟踪周报，主要展示截至报告期（20260424、20260427-20260430）最近5个交易日的因子指标取值及历史分位数，而非长期回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR等）。以下为报告展示的具体数值[9][10][12][13][15][16]。 1. 大买单成交金额占比因子 * 个股层面（近5日指标均值排名）：日联科技 (89.4%)、河钢股份 (87.6%)、浙商银行 (86.9%) 等[9]。 * 宽基指数层面（近5日指标均值）：上证指数 (72.2%)、上证50 (71.8%)、沪深300 (72.1%)、中证500 (72.6%)、创业板指 (69.9%)[12]。 * 行业层面（近5日指标均值排名前五的中信一级行业）：银行 (79.5%)、交通运输 (79.2%)、房地产 (79.1%)、综合 (78.6%)、非银行金融 (78.5%)[13]。 * ETF层面（近5日指标均值排名）：易方达沪深300ETF (92.8%)、华夏中证500ETF (92.1%)、华泰柏瑞沪深300ETF (91.8%) 等[15]。 2. 净主动买入金额占比因子 * 个股层面（近5日指标均值排名）：中国电信 (19.6%)、振德医疗 (17.6%)、华电国际 (17.4%) 等[10]。 * 宽基指数层面（近5日指标均值）：上证指数 (-3.2%)、上证50 (-1.0%)、沪深300 (-3.7%)、中证500 (-4.4%)、创业板指 (-4.3%)[12]。 * 行业层面（近5日指标均值排名前五的中信一级行业）：国防军工 (3.0%)、电子 (1.0%)、房地产 (0.9%)、家电 (-0.1%)、机械 (-0.5%)[13]。 * ETF层面（近5日指标均值排名）：海富通上证城投债ETF (19.5%)、东财上证科创板50成份ETF (16.6%)、富国中证细分化工产业主题ETF (15.3%) 等[16]。