量化模型与构建方式 模型名称：协同因子 - 模型构建思路：协同因子代表了不同托管机构间的行为异同性[26] - 模型具体构建过程： 1. 在每个月末，计算过去一个月不同托管机构对每只个股的持仓数量增减变化，并将该数值除以上月末持仓总量，得到每个托管机构的持仓变动比例[27] 2. 基于不同托管机构的持仓变动进行整体持仓变化趋势的统计显著性处理，公式如下： $\mathrm{d}{\bf p}_{i,t}^{j}=\frac{\Delta h_{i,t}^{j}}{h_{i,t-1}^{j}}$ $s f_{i,t}=\frac{d p_{i,t}^{a v g}}{d p_{i,t}^{s t d}}*\sqrt{m}$ 其中，$\mathrm{d}{\bf p}_{i,t}^{j}$表示托管机构当月在个股上的持仓变动比例，$\Delta h_{i,t}^{j}$表示托管机构在当月对个股的累计增减仓数量，$h_{i,t-1}^{j}$表示托管机构在上月最后一个交易日个股的持仓量，$d p_{i,t}^{a v g}$表示个股在不同托管机构中当月持仓变动的均值，$d p_{i,t}^{s t d}$表示个股在不同托管机构中当月的持仓变动标准差，$m$表示当月交易个股的托管机构数量，$s f_{i,t}$表示个股当月持仓变动按统计显著性调整后的值[31][32] 3. 对持仓变动的异常值进行处理，剔除持仓变动超过3倍的个股，并对因子进行缩尾调整和z-score处理[33] 4. 对因子值进行市值行业中性化处理[33] - 模型评价：协同因子的优势主要体现在控制回撤的能力上，即"防守"属性[33] 模型名称：合成因子 - 模型构建思路：将进攻性的成交占比因子和防守性的协同因子进行合成，达到攻守兼顾的效果[54] - 模型具体构建过程： 1. 选取成交金额占比（一个月）和净流入金额占比（三个月）因子正交处理后合成最终的跟踪因子[24] 2. 对成交占比因子和协同因子进行等权合成，保持因子计算口径一致[54] 3. 合成因子公式： $\max\alpha^{Tw}S.t.\leq X_{s}(w-w_{b})\leq S_{u}$ $h_{l}\leq X_{h}(w-w_{b})\leq h_{u}$ $w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{u}$ $b^{Tw}\geq c_{l}$ $1^{Tw}=1$ $0\leq w\leq1$ 其中，$\alpha$表示因子暴露度，$w$表示待优化权重，$X_{s}$表示风格暴露度矩阵，$X_{h}$表示行业哑变量矩阵，$S_{u}$和$S_{l}$分别表示风格暴露度的偏离上下限，$h_{u}$和$h_{l}$分别表示行业偏离上下限，$w_{u}$和$w_{l}$分别表示权重偏离的上下限，$b$表示股票池个股是否位于指数成分股的示性向量，$c_{l}$表示成分股权重之和下限[81][82] - 模型评价：合成因子在有效控制回撤的基础上，最大可能地获取了多头收益[60] 模型的回测效果 协同因子 - 年化收益率：9.5%[33] - 年化波动率：3.7%[40] - 收益波动比：2.56[40] - 最大回撤：2.4%[33] - 胜率：70%[33] 合成因子 - 年化收益率：19.5%[67] - 年化波动率：5.7%[71] - 收益波动比：3.43[67] - 最大回撤：4.1%[71] - 胜率：87.3%[71] 量化因子与构建方式 因子名称：成交占比因子 - 因子的构建思路：反映外资定价权的因子，进攻能力突出[20] - 因子具体构建过程：选取成交金额占比（一个月）和净流入金额占比（三个月）因子正交处理后合成最终的跟踪因子[24] - 因子评价：成交占比因子在多头收益获取上具有优秀的表现，但超额波动较大[54] 因子的回测效果 成交占比因子 - 年化收益率：9.2%[55] - 年化波动率：18.0%[71] - 收益波动比：0.51[71] - 最大回撤：10.6%[71] - 胜率：65.6%[71]