根据提供的研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：基于基本面价值区间的动态仓位配置模型**[3][10][11] * **模型构建思路**：通过计算个股（航天电子）未来不同年份（T+1, T+2）的基本面价值，并以此构建价格区间，根据股价在区间内的相对位置动态调整配置仓位[3][10][11] * **模型具体构建过程**： 1. **确定基准估值倍数**：以航天电子在2025年4月形成的底部区域估值为基准，确定其市盈率（PE）倍数为39倍[3][10] 2. **计算基本面价值**：使用Wind一致预期的未来年份每股收益（EPS）乘以基准PE倍数，得到未来年份的基本面价值。例如，2027年（T+2年）的基本面价值计算公式为： $$ 基本面价值_{T+2} = EPS_{T+2} \times 39 $$[3][10] 3. **划分基本面价值区间**：模型主要关注T-1年、T+1年和T+2年的基本面价值，并以此划分价格区间[3][11] 4. **设定仓位规则**： * 当股价处于T-1年和T+1年基本面价值区间内时，配置仓位为满仓（100%）[3][11] * 当股价处于T+1年和T+2年基本面价值区间内时，配置仓位根据股价在该区间内的相对位置动态决定，具体计算方式未详细说明[3][11] * **模型评价**：该模型通过结合估值锚定和动态仓位管理，旨在控制下行风险[4][11] 模型的回测效果 1. **基于基本面价值区间的动态仓位配置模型**[4][11] * **回测期间**：2025年7月1日至2025年10月24日[4][11] * **期末收益**：13.77%[4][11] * **最大回撤**：3.68%[4][11] * **夏普比率**：优于买入持有策略（具体数值未列出）[4][11] * **收益回撤比**：优于买入持有策略（具体数值未列出）[4][11] 2. **基准策略（买入持有卫星ETF）**[4][11] * **回测期间**：2025年7月1日至2025年10月24日[4][11] * **期末收益**：12.97%[4][11] * **最大回撤**：12.58%[4][11] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：趋同股选择因子**[3][10] * **因子构建思路**：从ETF的成分股中筛选出与ETF整体走势具有高相关性且研究覆盖度高的个股，作为分析的代表性股票（趋同股）[3][10] * **因子具体构建过程**：综合考虑成分股与卫星通信指数（卫星ETF跟踪的指数）的走势偏差和研究覆盖度进行选择。报告中指出航天电子（600879.SH）在2025年1月1日至2025年10月24日期间被选为最佳趋同股[3][10]

根据提供的研报内容，报告核心是使用“趋同股分析模型”对创业板人工智能ETF（159363.SZ）进行配置价值分析，并未涉及传统意义上的多因子模型或量化因子构建。以下是总结内容： **量化模型与构建方式** 1. **模型名称**：趋同股分析模型[3][7] * **模型构建思路**：通过筛选出与标的指数（创业板人工智能指数）走势高度相关且研究覆盖度高的成分股（即“趋同股”），以其作为分析基准，来评估整个ETF的投资情绪和风险[3][7] * **模型具体构建过程**： 1. **确定标的与时间窗口**：标的为创业板人工智能ETF（跟踪创业板人工智能指数，970070.CNI），分析时间为2025年1月1日至2025年10月27日[3][7] 2. **筛选趋同股**：从指数成分股中，综合考虑个股与指数的走势偏差和研究覆盖度，选出最佳趋同股，本例中为协创数据(300857.SZ)[3][7] 3. **确定趋同股定价基准（PE）**：分析趋同股的历史估值，以其在业绩高增长阶段股价阶段性底部时的市盈率（PE）作为定价依据。本例中，协创数据在2023年9月底部估值为22倍PE（基于2023年预期净利润）[3][7] 4. **计算趋同股基本面价值**：使用确定的PE基准（22倍）和Wind一致预期的未来净利润，计算趋同股未来的每股基本面价值。计算公式为： $$基本面价值 = 预期净利润 \times 定价PE$$ 具体到每股： $$每股基本面价值 = 预期每股收益 \times 定价PE$$[7] 5. **外推未来价值并与股价比较**：计算未来多年（如2027年、2028年）的预期每股基本面价值，并将当前或历史最高股价与之比较。本例中，计算了协创数据2027年预期价值为144.44元/股，线性外推2028年价值为190.95元/股，并与2025年9月29日最高股价185.9元/股比较[7] 6. **推断ETF整体情绪**：基于趋同股股价已接近或达到其远期基本面价值的判断，推断其所代表的ETF整体投资情绪高企，提示风险[3][7] * **模型评价**：该模型提供了一种通过个股深度分析来洞察板块或指数整体估值情绪的方法[3][7] **模型的回测效果** （报告中未提供该模型的量化回测指标，如年化收益率、夏普比率、信息比率（IR）、最大回撤等具体数值）

根据提供的报告内容，经过全面审阅，该文档为一份市场每日复盘报告，主要描述了特定交易日（2025年10月30日）的全球市场表现、资金流向、风格与行业涨跌等市场概况[2][3][4][5][15][21][25][27][29][32][33]。报告内容侧重于市场数据呈现和描述性分析，并未涉及任何量化模型或量化因子的构建思路、具体过程、效果测试或评价。 因此，本总结中关于“量化模型与构建方式”及“量化因子与构建方式”的部分没有相关内容。报告的核心是市场行情总结，而非量化策略研究。 **量化模型与构建方式** *（此部分在报告中无相关内容）* **模型的回测效果** *（此部分在报告中无相关内容）* **量化因子与构建方式** *（此部分在报告中无相关内容）* **因子的回测效果** *（此部分在报告中无相关内容）*

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高或较低的行业[3] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过滚动测算ETF产品的溢价率Z-score，搭建ETF产品筛选信号模型，以识别存在潜在套利机会的标的[4] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：用于衡量申万一级行业指数的交易拥挤程度[3] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 * **因子评价**：拥挤度较高的行业可能意味着风险积聚，拥挤度较低的行业可能值得关注[3] 2. **因子名称：溢价率 Z-score**[4] * **因子构建思路**：用于识别ETF价格相对于其净值是否存在显著偏离，从而提示套利机会或回调风险[4] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 * **因子评价**：该因子有助于发现潜在的套利机会，但同时也需警惕标的回调风险[4] 模型的回测效果 （报告未提供相关模型的回测效果指标取值） 因子的回测效果 （报告未提供相关因子的回测效果指标取值） 模型/因子的应用结果 1. **行业拥挤度监测模型应用结果**[3] * 监测日期：2025年10月29日的前一交易日[3] * 拥挤度较高行业：电力设备、有色金属[3] * 拥挤度较低行业：食品饮料、社会服务[3] * 拥挤度变动较大行业：非银金融、家用电器[3] 2. **溢价率 Z-score 模型应用结果**[14] * 生成建议关注的ETF产品列表（基于模型信号）[14]： * 中证A500ETF天弘 (159360.SZ) * 中证1000ETF增强 (561280.SH) * 化工50ETF (516120.SH) * 创业板价值ETF (159966.SZ) * 银行ETF优选 (517900.SH)

根据研报内容，本报告主要对A股市场主要宽基指数进行多维度数据跟踪和统计，并未涉及具体的量化交易模型或用于选股的量化因子。报告内容侧重于市场指标的描述性统计和现状分析[1][2][3]。 量化模型与构建方式 报告未涉及具体的量化交易模型。 模型的回测效果 报告未涉及具体量化模型的回测效果。 量化因子与构建方式 报告未涉及用于选股或组合构建的量化因子。报告中所提及的均为对市场整体或指数层面的观测指标，其构建方式如下： 1. **指标名称：风险溢价**[26] * **指标构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数收益率与其差值，作为投资者承担市场风险所要求的额外回报补偿[26]。 * **指标具体构建过程**：风险溢价 = 宽基指数收益率 - 十年期国债即期收益率[26][27]。具体计算时，指数收益率通常采用预期收益率或历史收益率，报告中展示的是当前时点的风险溢价水平及其历史分位值[30]。 2. **指标名称：股债性价比**[42] * **指标构建思路**：通过比较股票市场估值水平的倒数（即盈利收益率）与债券市场无风险收益率的高低，来判断股票和债券两类资产哪一类更具投资吸引力[42]。 * **指标具体构建过程**：股债性价比 = (1 / 宽基指数PE-TTM) - 十年期国债即期收益率[42]。该指标值越大，通常意味着股票相对于债券的投资价值越高。 3. **指标名称：破净率**[49] * **指标构建思路**：统计指数成分股中，股价低于每股净资产的股票数量占比，用以反映市场的整体估值水平和悲观情绪[49]。 * **指标具体构建过程**：破净率 = (指数成分股中破净个股数量 / 指数总成分股数量) * 100%[49]。破净率越高，通常表明市场估值越低，悲观情绪越重。 因子的回测效果 报告未提供上述指标作为选股因子使用的有效性测试结果（如IC值、IR、多空收益等）。报告仅展示了各宽基指数在特定时点（2025年10月29日）的这些指标的**当前数值**及其**历史分位值**，具体如下： 1. **风险溢价指标取值**[30] * 上证50：当前值0.41%，近5年分位值69.84% * 沪深300：当前值1.18%，近5年分位值88.25% * 中证500：当前值1.90%，近5年分位值96.03% * 中证1000：当前值1.19%，近5年分位值83.17% * 中证2000：当前值0.30%，近5年分位值54.52% * 中证全指：当前值1.15%，近5年分位值86.35% * 创业板指：当前值2.92%，近5年分位值95.40% 2. **PE-TTM指标取值**[39][40] * 上证50：当前值12.20，近5年分位值89.50% * 沪深300：当前值14.62，近5年分位值89.34% * 中证500：当前值34.39，近5年分位值98.68% * 中证1000：当前值47.69，近5年分位值96.69% * 中证2000：当前值158.11，近5年分位值83.72% * 中证全指：当前值21.89，近5年分位值98.84% * 创业板指：当前值45.18，近5年分位值61.98% 3. **股息率指标取值**[47][49] * 上证50：当前值3.20%，近5年分位值34.71% * 沪深300：当前值2.60%，近5年分位值34.13% * 中证500：当前值1.30%，近5年分位值12.56% * 中证1000：当前值1.09%，近5年分位值35.62% * 中证2000：当前值0.77%，近5年分位值16.12% * 中证全指：当前值1.95%，近5年分位值31.49% * 创业板指：当前值0.94%，近5年分位值62.23% 4. **破净率指标取值**[51] * 上证50：22.0% * 沪深300：15.67% * 中证500：10.8% * 中证1000：7.4% * 中证2000：3.1% * 中证全指：5.87% * 创业板指：1.0% 5. **指数换手率指标取值**[16] * 中证2000：3.86 * 创业板指：3.02 * 中证1000：2.73 * 中证500：1.98 * 中证全指：1.85 * 沪深300：0.75 * 上证50：0.35

根据提供的研报内容，该报告主要对主动权益基金的季度表现、持仓配置等进行了统计分析，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试和评价。报告内容聚焦于基金业绩回顾、仓位分析、行业配置和基金经理观点总结等描述性内容[1][2][3][8]。 因此，本次总结中关于“量化模型与构建方式”、“模型的回测效果”、“量化因子与构建方式”及“因子的回测效果”部分均无相关内容可提供。

根据研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指分红点位测算模型**[11][39] * **模型构建思路**：该模型旨在精确测算股指期货合约存续期内，其标的指数因成分股分红除息而导致的理论点位下跌幅度，以更准确地计算期货合约的升贴水情况[11][39] * **模型具体构建过程**：模型的核心是计算从当前时刻（t）到期货合约到期日（T）之间，指数所有成分股分红所导致的点位下降总和[39] 具体流程如下[40][42]： * **步骤1**：获取指数成分股及其精确的日度权重[45][46] * **步骤2**：对每只成分股，判断其是否已公布分红金额[42] * 若已公布分红金额，则使用公布值，并判断是否已公布除息日；若未公布，则预测其除息日[42] * 若未公布分红金额，则需要预测其分红金额，公式为：`分红金额 = 净利润 × 股息支付率`[47] 预测过程包括： * **净利润预测**：采用基于历史净利润分布的动态预测法[47][50] 若公司已公布年报、快报或业绩预告，则直接采用（业绩预告取上下限均值）；若未披露，则根据其历史季度盈利分布稳定性进行分类预测[48][50] * **股息支付率预测**：[51][53] * 若公司去年分红，则采用去年股息支付率 * 若去年不分红，则采用最近3年股息支付率平均值 * 若从未分红，则默认今年不分红 * 若预测值大于100%，则进行截尾处理 * **步骤3**：预测除息日[42][51] 若公司已公布除息日，则直接采用；否则： * 若已公布分红预案，则根据其所处分红阶段（预案或决案），利用历史从预案公告日/股东大会公告日到除息日的间隔天数的稳定性进行线性外推预测[51][56] * 若未公布分红预案，则参考去年或前年的分红日期进行预测，并判断其合理性（如预测日期是否在当前日期之前或太近）[56] * 若上述方法不适用，则采用默认日期（根据历史经验，大部分公司在7月底前分红，默认日期设为7月31日、8月31日或9月30日）[56] * **步骤4**：汇总计算指数分红点数。最终指数的分红点数计算公式为： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$ 其中，求和针对所有除息日在 t 和 T 之间（t < 除息日 ≤ T）的成分股进行[39] * **模型评价**：该模型对上证50和沪深300指数分红的预测准确度较高，对中证500指数的预测误差稍大但基本稳定[61] 对于股指期货分红点位的预测也具有较好的准确性[61] 2. **因子名称：股息率因子**[2][14] * **因子构建思路**：通过计算个股的股息率（预案分红金额与当前总市值的比率），来衡量公司的分红回报水平，并用于比较不同行业或公司的分红吸引力[2][14] * **因子具体构建过程**：因子计算公式为： `股息率 = 预案分红金额 / 当前总市值`[14] * **因子评价**：研报指出，煤炭、银行和钢铁行业的股息率排名靠前，表明这些行业在当时具有较高的分红吸引力[2][14] 3. **因子名称：已实现股息率与剩余股息率**[3][16] * **因子构建思路**：将指数的全年总股息率拆分为已经发生的（已实现）和尚未发生的（剩余）两部分，以动态跟踪指数的分红进程和预期回报[16] * **因子具体构建过程**： * **已实现股息率**：计算指数中今年已经完成现金分红的公司所产生的股息率总和[16] * **剩余股息率**：计算指数中今年尚未进行现金分红的公司其预测股息率的总和[16] 具体而言，若指数中已分红公司数量为N1，未分红公司数量为N2，则[16]： `已实现股息率 = Σ(已分红公司的股息率)` `剩余股息率 = Σ(未分红公司的预测股息率)` 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**[61] * 2023年及2024年，对上证50指数和沪深300指数全年分红点位的预测误差基本在5个点以内 * 2023年及2024年，对中证500指数全年分红点位的预测误差基本在10个点左右 * 2023年及2024年，对上证50、沪深300、中证500股指期货主力合约存续期内分红点位的预测与实际值较为接近，显示模型对期货合约具有良好的预测准确性，其中对上证50和沪深300合约的效果最好 因子的回测效果 1. **股息率因子**[2] * 截至2025年10月29日，各行业已公布分红预案的股票股息率中位数显示，煤炭、银行、钢铁行业排名前三 2. **已实现股息率与剩余股息率**[3][16] * 截至2025年10月29日： * 上证50指数：已实现股息率 2.45%，剩余股息率 0.10% * 沪深300指数：已实现股息率 1.96%，剩余股息率 0.11% * 中证500指数：已实现股息率 1.20%，剩余股息率 0.05% * 中证1000指数：已实现股息率 0.92%，剩余股息率 0.04%

根据提供的金融工程日报内容，该报告主要描述了市场表现、情绪和资金流向等日常监控指标，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试与评价。报告内容属于市场数据统计和描述性分析范畴[2][3][4][6][7][9][12][15][17][20][21][24][26][28][30][33]。 因此，本次总结中无量化模型或量化因子的相关内容。

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 **1.模型名称：A股行业轮动模型[4]** - **模型构建思路**：模型从资金、估值、情绪、动量、超买超卖和盈利，共6个因子共同构建打分体系，用以研判行业综合评分[4][19] - **模型具体构建过程**： 1. 选取六个维度的因子：资金、估值、情绪、动量、超买超卖、盈利[19] 2. 各因子数据来源与计算： - **资金因子**：以行业主力资金净流入率作为主要数据[19] - **估值因子**：以该行业位于过去1年的估值分位作为主要数据来源[19] - **情绪因子**：以上涨成分股比例作为主要数据来源[19] - **动量因子**：以MACD指标作为主要数据来源[19] - **超买超卖因子**：以RSI指标作为重要数据来源[19] - **盈利因子**：以该行业的一致预测EPS位于过去1年的分位作为主要数据来源[19] 3. 对每个行业的各个因子进行打分，符号“+++”代表最高分，“---”代表最低分，最终加总得到行业综合评分[21] **2.模型名称：共识度选股模型[5]** - **模型构建思路**：基于动量、价格等因子，结合高频资金流走势与股票价格走势相似度进行选股[5][22] - **模型具体构建过程**： 1. 行业筛选：在申万二级行业层面筛选出过去30天的高涨行业[22] 2. 股票池构建：在涨幅排名前三的二级行业中形成股票池[22] 3. 因子计算：通过股票月度数据计算动量因子、估值因子和上涨频率，同时结合资金高频分钟数据来计算每支股票高频资金流入流出变化[22] 4. 选股标准：在股票池中，选出各个二级行业中高频资金流走势与股票价格走势相似度最高的各五只股票[22] 模型的回测效果 - **A股行业轮动模型**：本期（数据截止2025年10月23日）模型结果显示，传媒、社会服务、食品饮料等综合评分较高（分别为8分、8分、7分），房地产、建筑材料、环保等得分较低（分别为-5分、-5分、-4分）[20][21] - **共识度选股模型**：本期模型输出结果为常铝股份、金田股份、立霸股份等个股，这些股票来自高涨的申万二级行业（工业金属、家电零部件Ⅱ、能源金属），并且是各自行业中高频资金流走势与股票价格走势相似度最高的股票[5][23] 量化因子与构建方式 **1.因子名称：主力资金净流入[3][14]** - **因子构建思路**：通过统计大额成交单来识别主力资金的动向[3][14] - **因子具体构建过程**： 1. 定义主力资金交易单：将每日交易单中大于等于10万股或者金额大于等于20万元的成交金额的交易单作为主力资金流动[3][14] 2. 计算股票主力资金净流入：对符合定义的交易单进行统计，获得每日市场全部股票的主力资金净流入数据[14] 3. 计算行业因子值：将股票按照申万一级行业进行划分，汇总得到各行业的主力资金净流入额[14] 因子的回测效果 - **主力资金净流入因子（过去5日）**：通信行业净流入额最高（19.71亿元），电子行业净流出额最高（-405.66亿元）[15] - **主力资金净流入因子（过去30日）**：煤炭行业净流入额相对最高（-24.56亿元），电子行业净流出额最高（-2529.98亿元）[16]

根据提供的研报内容，以下是关于量化因子与模型的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：大小盘风格因子**[13] * **因子构建思路**：用于衡量市场在市值维度上的风格偏好，即资金是更倾向于大盘股还是小盘股[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了风格状态的定性判断（如“偏向均衡”）[13] 2. **因子名称：价值成长风格因子**[13] * **因子构建思路**：用于衡量市场在投资风格维度上的偏好，即资金是更倾向于价值股还是成长股[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了风格状态的定性判断（如“偏向成长”）[13] 3. **因子名称：大小盘风格波动因子**[13] * **因子构建思路**：用于衡量大小盘风格因子的波动程度，反映风格切换的剧烈程度[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了波动状态的定性判断（如“上升”）[13] 4. **因子名称：价值成长风格波动因子**[13] * **因子构建思路**：用于衡量价值成长风格因子的波动程度，反映风格切换的剧烈程度[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了波动状态的定性判断（如“上升”）[13] 5. **因子名称：行业指数超额收益离散度**[13] * **因子构建思路**：通过计算各行业指数超额收益的离散程度，来衡量市场的行业分化水平[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了离散度状态的定性判断（如“上升”）[13] 6. **因子名称：行业轮动度量因子**[13] * **因子构建思路**：用于衡量行业轮动速度的快慢[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了轮动速度的定性判断（如“下降”）[13] 7. **因子名称：成分股上涨比例**[13] * **因子构建思路**：计算特定指数（如宽基指数）中上涨股票的数量占比，反映市场的广度和普涨/普跌情况[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了比例变化的定性判断（如“上升”）[13] 8. **因子名称：前100个股成交额占比**[13] * **因子构建思路**：计算成交额前100名个股的成交额之和占市场总成交额的比例，用于度量市场交易的集中度[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了集中度变化的定性判断（如“下降”）[13] 9. **因子名称：前5行业成交额占比**[13] * **因子构建思路**：计算成交额前5名行业的成交额之和占市场总成交额的比例，用于度量行业层面的交易集中度[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了集中度状态的定性判断（如“持平上期”）[13] 10. **因子名称：指数波动率**[13] * **因子构建思路**：衡量市场指数的波动水平，是市场风险和市场活跃度的重要指标[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了波动率变化的定性判断（如“上升”）[13] 11. **因子名称：指数换手率**[13] * **因子构建思路**：衡量市场交易的活跃程度[13] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了换手率变化的定性判断（如“下降”）[13] 12. **因子名称：商品期货趋势强度**[32] * **因子构建思路**：用于衡量商品期货各板块价格趋势的强弱程度[32] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了各板块趋势强度变化的定性判断（如“贵金属、农产品板块趋势强度下降”）[32] 13. **因子名称：商品期货市场波动水平**[32] * **因子构建思路**：衡量商品期货各板块的价格波动水平[32] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了各板块波动率变化的定性判断（如“除黑色板块外其余板块波动率均有所上升”）[32] 14. **因子名称：商品期货市场流动性**[32] * **因子构建思路**：衡量商品期货各板块的市场流动性状况[32] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了各板块流动性变化的定性判断（如“贵金属、有色及农产品板块流动性下降”）[32] 15. **因子名称：商品期货期限结构（基差动量）**[26][32] * **因子构建思路**：通过基差动量来反映商品期货市场的期限结构特征及其变化[26][32] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了各板块基差动量变化的定性判断（如“各板块基差动量均上升”）[26][32] 16. **因子名称：期权隐含波动率**[35] * **因子构建思路**：从期权价格中反推出的市场对未来波动率的预期[35] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅提及了上证50与中证1000期权的隐含波动率变化（如“开始下降”）[35] 17. **因子名称：股指期货升贴水率**[24] * **因子构建思路**：衡量股指期货价格与现货指数价格之间的差异，反映市场情绪和套利机会[24] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅通过图表展示[24] 18. **因子名称：纯债溢价率**[37][41] * **因子构建思路**：用于可转债估值分析，衡量其债性保护程度，特别是针对偏债型可转债[37][41] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了其稳定性状态的定性判断（如“保持稳定”）[37][41] 19. **因子名称：百元转股溢价率**[37][41] * **因子构建思路**：用于可转债估值分析，衡量其股性估值水平[37][41] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了其变化趋势的定性判断（如“稳步上升”）[37][41] 20. **因子名称：低转股溢价率转债占比**[37][43] * **因子构建思路**：统计市场上转股溢价率处于低水平的可转债数量占比，反映市场对转债股性的总体偏好[37][43] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的构建公式和过程，仅给出了其变化的定性判断（如“有明显下降”）[37][43] 因子的回测效果 （注：本报告为市场环境跟踪周报，主要呈现因子在特定时间窗口（2025.10.20-2025.10.24）的当前状态和短期变化方向，未提供因子在长期历史回测中的表现指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR等）。因此，此部分内容缺失。）