量化模型与构建方式 1. 模型名称：股债性价比模型 * 模型构建思路：通过比较股票资产与债券资产的相对估值吸引力，构建一个指标来判断市场风格和资产配置方向[17] * 模型具体构建过程：该模型的核心是计算股债性价比指标。具体公式为：1除以沪深300指数的市盈率（TTM），再减去10年期国债的到期收益率[17]。 $股债性价比 = \frac{1}{沪深300市盈率(TTM)} - 10年期国债到期收益率$ 该指标值越高，代表股票相对债券的估值吸引力越强。报告中进一步构建了该指标的“合理波动通道”，即其三年滚动均值加减两倍标准差构成的区间，作为判断股债相对价值是否处于极端位置的参考边界[17]。 2. 模型名称：行业景气度二维筛选模型 * 模型构建思路：结合估值水平（市净率PB或市盈率PE）与盈利能力（ROE）两个维度，对行业进行交叉分析，以寻找“低估值、高景气”或具备其他特征的配置机会[24][27][29]。 * 模型具体构建过程：该模型通过散点图形式展示。以申万一级行业为分析对象，横轴为行业ROE（TTM）在历史区间（2014年上半年至2026年一季度）的分位数，代表行业景气度或盈利能力的相对水平；纵轴为行业PB（或PE）在历史区间（2015年至今）的分位数，代表行业估值水平的相对高低[27][29]。通过观察行业在二维图中的分布位置，可以识别出同时处于“低PB分位数（估值低）”和“高ROE分位数（盈利景气度高）”象限的行业[24]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：行业ROE（净资产收益率） * 因子构建思路：使用净资产收益率（ROE）作为衡量行业盈利能力与景气度的核心因子[1][24]。 * 因子具体构建过程：因子计算基于上市公司财报数据。对于行业层面，通常采用整体法，即汇总行业内所有公司的净利润和净资产，然后计算ROE。报告中使用了ROE(TTM)，即滚动十二个月的数据，以平滑季节性波动[24]。具体公式为： $行业ROE(TTM) = \frac{行业近12个月净利润合计}{行业期末净资产合计}$ 报告进一步分析了该因子的两种动态变化：一是绝对水平（如26Q1的ROE数值）[24]；二是连续多期的变化趋势（如“近2个季度ROE数据上升幅度”）[1]。 2. 因子名称：行业预收账款+合同负债同比增速 * 因子构建思路：将上市公司资产负债表中的“预收账款”与“合同负债”科目加总，并计算其同比增速，作为反映行业未来订单需求和景气度前瞻性的因子[2][37]。 * 因子具体构建过程：首先，在行业层面加总所有成分公司的“预收账款”与“合同负债”科目，得到行业整体的预收类款项总额。然后，计算该总额相较于去年同期的增长率[37]。具体公式为： $行业预收类款项同比增速 = \frac{行业本期（预收账款+合同负债）总额}{行业上年同期（预收账款+合同负债）总额} - 1$ 报告不仅关注该因子的一阶变化（同比增速本身），还关注其边际改善幅度，即二阶变化[2]。 3. 因子名称：行业预收账款+合同负债同比增速的边际变化（二阶变化） * 因子构建思路：在因子2（同比增速）的基础上，进一步计算其增长率的改善幅度，用于识别景气度正在加速回暖的行业[2][37]。 * 因子具体构建过程：计算本期（如26Q1）的“预收账款+合同负债同比增速”与上期（如25Q4）的“预收账款+合同负债同比增速”之间的差值。这个差值反映了订单增长动能的边际变化[2][37]。 $行业预收类款项增速边际变化 = 本期同比增速 - 上期同比增速$ 模型的回测效果 （报告中未提供相关量化模型的回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率IR等具体数值。） 因子的回测效果 （报告中未提供相关量化因子的回测绩效指标，如因子收益率、IC值、IR信息比率、多空组合收益等具体数值。）