风格 Smart beta 组合跟踪周报 （2025.05.12-2025.05.16） 小盘组合超额均超过 1% 本报告导读： 上周，小盘组合表现亮眼，小盘均衡 50、小盘 50 组合相对国证 2000 的超额均超过 1%。 投资要点： 金融工程/[Table_Date] 2025.05.21 | [Table_Authors] | 郑雅斌(分析师) | | --- | --- | | | 021-38676666 | | 登记编号 | S0880525040105 | | | 罗蕾(分析师) | | | 021-38676666 | | 登记编号 | S0880525040014 | | | 卓洢萱(分析师) | | | 021-38676666 | | 登记编号 | S0880525040128 | 证 券 研 究 报 告 请务必阅读正文之后的免责条款部分 金 融 工 程 金 融 工 程 周 报 [Table_Summary] 上周，小盘组合超额表现较优，小盘均衡 50、小盘 50 组合分别获 得了 1.49%及 1.39%的绝对收益，相对国证 2000 的超额分别达到 了 1.33%及 1.23%。风 ...

2025 年 05 月 21 日 证券研究报告 | 金融工程周报 赚钱效应偏弱，小盘或将面临调整 市场环境因子跟踪周报（2025.05.16） 分析师：柏逸凡 021-20515355 1、《关税下调之后，市场分歧仍存—市场 环 境 因 子 跟 踪 周 报 （ 2025.05.09 ）》 2025-05-13 向 — 市 场 环 境 因 子 跟 踪 周 报 （2025.04.30）》2025-05-07 3、《关税问题反复，大盘延续稳健—市场 中 观 因 子 跟 踪 周 报 （ 2025.04.27 ）》 2025-04-29 4、《市场进入降波阶段，风格稳定性上升 2025-04-23 5、《养老金投资的被动指数产品，收益与 风 险 特 征 解 析 — 量 化 策 略 视 点 》 2024-12-17 分析师登记编码：S0890524100001 电话：021-20321081 邮箱：baiyifan@cnhbstock.com 分析师登记编码：S0890522110001 电话：021-20321297 邮箱：chengbingzhe@cnhbstock.com 投资要点 本报告统计时间为 2025.05 ...

证券研究报告 | 金融工程 gszqdatemark 2025 05 19 年 月 日 量化专题报告 美联储流动性的量价解构与资产配置应用 结合数量和价格维度构建立体全面的美元流动性刻画体系。官方流动性作 为信用货币体系核心，通过央行政策直接影响货币传导和融资成本，位于 全球流动性金字塔的顶端。次贷危机后各国央行大规模刺激使流动性成为 主导大类资产价格的核心变量，尤以美元流动性为甚。传统流动性分析多 关注总资产负债表规模与政策利率调整，考虑到其局限性，本文进一步对 美联储资产负债表进行拆解，并引入前瞻性更强的预期信号和公告意外， 以刻画更为全面且及时的美元流动性变化。 数量维度：净流动性和联储信用支持。美联储资产端核心项目在持有证券， 可反映量化宽松政策下的资产购买计划，在次贷危机后的多轮大规模资产 购买下，持有证券占比已超过 95%；负债端可反映美联储资金来源，其中 逆回购和 TGA 可视为准备金的"蓄水池"。从联储资产负债表中拆分得到 两个指标：1）净流动性：总资产-TGA-逆回购，包括流通中现金和银行准 备金，是货币乘数作用下货币供应的基础，其增减直接决定市场中可用于 交易和信贷活动的货币量，根据净流动 ...

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： --- 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：行业拥挤度监测模型 - **构建思路**：通过监测申万一级行业指数的交易拥挤程度，识别短期过热或低估的行业[4] - **具体构建过程**： 1. 计算行业指数的滚动历史分位数（如30日窗口），衡量交易活跃度与历史水平的偏离 2. 结合主力资金净流入数据，验证拥挤度的持续性 3. 输出每日行业拥挤度热力图，标注高拥挤（如纺织服饰、美容护理）与低拥挤行业（如传媒、电子）[4][12] - **模型评价**：能够有效捕捉短期市场情绪极端值，但需结合资金流向数据避免误判 2. **模型名称**：溢价率Z-score模型（ETF套利信号） - **构建思路**：通过ETF溢价率的标准化分数筛选潜在套利机会[5] - **具体构建过程**： 1. 计算ETF的IOPV（参考净值）溢价率： $$溢价率 = \frac{ETF市价 - IOPV}{IOPV} \times 100\%$$ 2. 滚动计算溢价率的Z-score： $$Z = \frac{当前溢价率 - 滚动均值}{滚动标准差}$$ 3. 设定阈值（如Z>2）触发关注信号[5][16] - **模型评价**：需警惕市场流动性不足导致的套利风险 --- 模型的回测效果 1. **行业拥挤度监测模型**： - 高拥挤行业（如美容护理）近30日拥挤度达99%[12] - 低拥挤行业（如传媒）拥挤度仅17%[12] 2. **溢价率Z-score模型**： - 触发信号的ETF包括储能电池50ETF（159305.SZ）、工业母机ETF（159667.SZ）等[16] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：主力资金净流入因子 - **构建思路**：监测主力资金对行业的短期配置方向[4][15] - **具体构建过程**： 1. 统计申万一级行业指数的单日及多日主力资金净流入额 2. 计算滚动窗口（如3日）的净流入合计值 3. 结合行业拥挤度判断资金背离或共振[15] - **因子评价**：对短期行业轮动有较强解释力 2. **因子名称**：ETF资金流动因子 - **构建思路**：跟踪宽基/行业/跨境ETF的资金动向[6][7] - **具体构建过程**： 1. 按ETF类别（宽基、行业主题等）分类统计日净流入TOP3 2. 计算资金流动的持续性（如科创50ETF连续净流入）[6] --- 因子的回测效果 1. **主力资金净流入因子**： - 近3日主力资金增配煤炭（+4.28亿元）、美容护理（+2.63亿元）[15] - 减配计算机（-129.02亿元）、电子（-97.32亿元）[15] 2. **ETF资金流动因子**： - 宽基ETF单日净流出26.91亿元（上证50ETF净流出4.86亿元）[6] - 跨境ETF单日净流入4.88亿元（恒生科技ETF净流入2.97亿元）[6] --- 注：所有数据引用自研报中的具体图表及描述[4][5][6][12][15][16]

金 金融工程点评 [Table_Title] 煤炭指数趋势跟踪模型效果点评 [Table_Author] 证券分析师：刘晓锋 电话：13401163428 E-MAIL：liuxf@tpyzq.com 执业资格证书编码：S1190522090001 研究助理：孙弋轩 电话：18910596766 E-MAIL：sunyixuan@tpyzq.com 一般证券业务登记编码：S1190123080008 模型概述 结果评估： 区间年化收益：-8.01% 波动率（年化）：22.67% 夏普率：-0.35 最大回撤：22.79% 指数期间总回报率：-8.75% [Table_Message]2025-05-20 太 平 洋 证 券 股 份 有 限 公 司 证 券 研 究 报 告 [Table_Summary] 资料来源：Wind，太平洋研究院 资源来源：Wind，太平洋研究院 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 2023-03-07 2023-04-17 2023-05-30 2023-07-11 2023-08-18 2023-09-27 2023-11-14 2023- ...

金 金融工程点评 [Table_Title] 石油石化指数趋势跟踪模型效果点评 [Table_Author] 证券分析师：刘晓锋 电话：13401163428 E-MAIL：liuxf@tpyzq.com 执业资格证书编码：S1190522090001 研究助理：孙弋轩 电话：18910596766 E-MAIL：sunyixuan@tpyzq.com 一般证券业务登记编码：S1190123080008 模型概述 结果评估： 融 工 程 点 评 ◼ 设计原理：模型假定标的价格走势具有很好的局部延续性，标的价格永远处 于某一趋势中，出现反转行情的持续时间明显小于趋势延续的时间，若出现 窄幅盘整的情况，亦假设其延续之前的趋势。当处于大级别的趋势之中时， 给定较短时间的观察窗口，走势将延续观察窗口内的局部趋势。而当趋势发 生反转时，在观察窗口始末位置的价格变动方向会明显超出随机波动造成的 趋势背离范围，从而排除随机波动的影响。虽然指数本身在实际中进行双向 操作有诸多限制，但是为了更加严谨地评估模型效果，我们默认可以对标的 进行多空操作，以更准确评估该策略相对指数本身的回报率是否存在明显的 优势。 ◼ 作用标的：申万 ...

2025 年 05 月 20 日 苏 良（分析师） 证书编号：S0790523060004 何申昊（研究员） 证书编号：S0790122080094 金融工程研究团队 魏建榕（首席分析师） 证书编号：S0790519120001 张 翔（分析师） 证书编号：S0790520110001 傅开波（分析师） 证书编号：S0790520090003 高 鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 王志豪（分析师） 证书编号：S0790522070003 盛少成（分析师） 证书编号：S0790523060003 陈 威（研究员） 证书编号：S0790123070027 蒋 韬（研究员） 证书编号：S0790123070037 相关研究报告 《军工板块的资金行为监测—金融工 程定期》-2025.5.17 《沪深 300 与中证 500 成分股调整预 测（2025 年 6 月）—金融工程定期》 -2025.5.12 《港股量化：2025 年以来南下累计净 流入超 6000 亿港元，5 月增配成长— ...

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：日内高频偏度因子 - **构建思路**：通过捕捉股票日内收益分布的偏度特征来选股[4][10] - **具体构建过程**：计算日内收益率的三阶矩，公式为： $$Skew = \frac{E[(r-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ 其中，\( r \)为日内收益率，\( \mu \)为均值，\( \sigma \)为标准差[10] - **评价**：历史IC为0.027，2025年IC提升至0.057，多头端稳定性较好[6] 2. **因子名称**：日内下行波动占比因子 - **构建思路**：衡量下行波动在总波动中的占比，反映风险不对称性[4][13] - **具体构建过程**：计算下行波动与总波动的比值： $$DownVolRatio = \frac{\sum_{r_t<0}(r_t-\mu)^2}{\sum(r_t-\mu)^2}$$[13] - **评价**：2025年多空收益达11.63%，但近期表现较弱[6] 3. **因子名称**：开盘后买入意愿占比因子 - **构建思路**：统计开盘后买方主动成交占比，捕捉资金流向[4][19] - **具体构建过程**：计算开盘30分钟内买方成交额占比： $$BuyRatio = \frac{V_{buy}}{V_{total}}$$[19] - **评价**：2025年周胜率达15/20，多头超额收益显著[7] 4. **因子名称**：改进GRU(50,2)+NN(10)因子 - **构建思路**：结合门控循环单元(GRU)和神经网络(NN)的深度学习模型[4][59] - **具体构建过程**：使用50天历史数据输入GRU层，2层隐藏层后接10层全连接NN[59] - **评价**：2025年多空收益17.68%，但多头超额收益为负[9] 5. **因子名称**：多颗粒度模型-5日标签因子 - **构建思路**：基于双向AGRU训练的多时间颗粒度预测模型[61][64] - **具体构建过程**：融合5日收益率标签数据训练，输出股票排序[64] - **评价**：2025年多空收益28.3%，表现最优[9] 因子回测效果 | 因子名称 | IC(2025) | 多空收益(2025YTD) | 多头超额收益(2025YTD) | 周胜率(2025) | |------------------------------|----------|-------------------|-----------------------|--------------| | 日内高频偏度因子 | 0.057 | 14.17% | 3.26% | 13/20 | | 开盘后大单净买入占比因子 | 0.034 | 12.01% | 6.26% | 16/20 | | 改进GRU(50,2)+NN(10)因子 | 0.039 | 17.68% | -2.08% | 18/20 | | 多颗粒度模型-10日标签因子 | 0.067 | 26.67% | 9.41% | 16/20 | 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：中证500 AI增强宽约束组合 - **构建思路**：基于多颗粒度模型因子，叠加宽泛风险约束[67][68] - **具体构建过程**：目标函数为： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$ 约束条件包括个股权重≤1%、行业偏离≤1%、换手率约束等[68] - **评价**：严约束组合2025年超额收益3.53%，回撤控制更优[74][79] 模型回测效果 | 模型名称 | 上周收益 | 5月收益 | 2025YTD收益 | 周胜率 | |------------------------------|----------|---------|-------------|--------| | 中证1000 AI增强严约束组合 | 1.16% | 2.33% | 10.89% | 14/20 | | 中证500 AI增强宽约束组合 | 1.17% | 2.29% | 6.18% | 13/20 |

摘要 过去一周，国内主要市场指数中，上证 50 和沪深 300 均上涨，中证 1000 和中证 500 指数均下跌。其中，上证 50、 沪深 300、中证 500 和中证 1000 指数的涨跌幅分别为 1.22%、1.12%、-0.1%和-0.23%。 过去一周，中国公布了 4 月的金融信贷数据，信贷释放增速上行。4 月 M2 同比报 8%，较上个月上行 1%。4 月社融存 量同比报 8%，较上个月上行 0.3%，也在政府债券细项的支撑下继续上行。政策端，在前期"一揽子金融政策支持稳 市场稳预期"新闻发布会结束后，各类金融政策快速落地，不仅央行迅速落地降准降息政策，证监会也逐步落地《推 动公募基金高质量发展行动方案》、《关于修改<上市公司重大资产重组管理办法>的决定》等。稳步改善企业融资环 境，以及引导改变以公募基金为代表的投资倾向。后续看财政政策端是否有增量的政策落地，进一步推高经济增长的 斜率。 风险提示 以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。 敬请参阅最后一页特别声明 1 而海外方面，5 月 12 日中美双方对于经贸关税快速达成实质性进展，双方表明愿意先 ...

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **主动偏股基金仓位高频估测模型** - 构建思路：通过净值序列回归估算基金仓位变动[62] - 具体构建： 1. 以每日净值为因变量，基准指数或行业指数为自变量 2. 采用带约束的多元回归模型求解仓位权重 3. 通过模拟组合优化估算精度 4. 计算行业配置偏离度：$$\Delta w_i = w_{i,t} - w_{i,t-1}$$ 其中$w_i$代表第i行业仓位占比[62][63] - 模型评价：能捕捉短期调仓动向但存在滞后性 2. **REITs指数构建模型** - 构建思路：分级靠档法保持指数稳定性[47] - 具体构建： 1. 按底层资产类型划分产权类/特许经营权类指数 2. 采用除数修正法处理非交易变动（如扩募） 3. 同步计算价格指数和全收益指数 4. 细分项目指数公式：$$I_t = I_{t-1} \times \frac{\sum (P_{i,t} \times S_{i,t})}{\sum (P_{i,t-1} \times S_{i,t-1})}$$ 其中$P$为价格，$S$为调整份额[47][48] 量化因子与构建方式 1. **行业主题基金标签因子** - 构建思路：基于持仓数据识别基金主题特征[36] - 具体构建： 1. 提取近4期年报/中报持仓前五大行业 2. 定义三类标签： - 行业主题（单一行业占比>40%） - 行业轮动（行业集中度年变化>30%） - 行业均衡（其他情形） 3. 计算主题指数收益率：$$R_{theme} = \sum_{i=1}^n w_i \times R_{fund_i}$$[36][37] 2. **ETF资金流因子** - 构建思路：监测细分赛道资金动向[53] - 具体构建： 1. 按宽基/行业/主题分类计算净流入 2. 标准化处理：$$Flow_{std} = \frac{Flow_i - \mu_{flow}}{\sigma_{flow}}$$ 3. 结合收益率构建资金热度指标[53][54] 模型的回测效果 1. **主动偏股基金仓位模型** - 周度仓位变动：-0.66pcts[62] - 行业配置偏离极值： - 医药生物 +0.82pcts - 非银金融 -1.15pcts[63][68] 2. **REITs指数模型** - 本周收益： | 指数类型 | 收益率 | 年化波动率 | |---|---|--| | 综合指数 | 1.73% | 11.23% | | 消费基础设施 | 3.24% | 10.63% | | 能源基础设施 | -0.09% | 10.19% |[48][52] 因子的回测效果 1. **行业主题因子** - 本周收益： | 主题 | 收益率 | |---|---| | 金融地产 | 1.45% | | TMT | -1.02% | | 行业轮动 | 0.45% |[36][37] 2. **ETF资金流因子** - 极端值监测： | 类别 | 净流入(亿) | |---|---| | 科创板ETF | +17.98 | | 大盘宽基ETF | -128.90 | | 黄金ETF | -43.08 |[53][54][59]