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- 本次研报未涉及量化模型或量化因子的构建、测试及相关内容[1][2][3]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：戴维斯双击策略 - **模型构建思路**：以较低的市盈率（PE）买入具有成长潜力的股票，待成长性显现、市盈率相应提高后卖出，从而获得EPS和PE的“双击”收益[1][7] - **模型具体构建过程**：通过PEG指标评估股票定价的合理性，筛选出业绩增速加速增长的标的，理论上这些标的的PE向下空间能得到有效控制[7] - **模型评价**：策略在回测期内表现出较高的稳定性，7个完整年度的超额收益均超过11%[9] 2. 模型名称：净利润断层策略 - **模型构建思路**：结合基本面和技术面，通过“净利润惊喜”和“盈余公告后股价跳空”两个核心点，筛选出市场认可度高的股票[2][12] - **模型具体构建过程**：每期筛选过去两个月内业绩预告和正式财报中满足超预期事件的股票样本，按照盈余公告日跳空幅度排序，选取前50只股票等权构建组合[12] - **模型评价**：策略表现出较高的收益能力，年化超额收益显著[15] 3. 模型名称：沪深300增强组合 - **模型构建思路**：基于投资者偏好因子（GARP型、成长型、价值型）构建组合，分别通过PBROE因子和PEG因子筛选估值低且盈利能力强或成长潜力稳定的股票[3][17] - **模型具体构建过程**： - **PBROE因子**：以PB与ROE的分位数之差构建，筛选估值低且盈利能力强的股票 - **PEG因子**：以PE与增速的分位数之差构建，筛选价值被低估且成长潜力可靠的股票 - **成长型因子**：通过营业收入、毛利润、净利润增速筛选高速成长的股票 - **价值型因子**：筛选具有长期稳定高ROE的公司[17] - **模型评价**：历史回测显示超额收益稳定[19] --- 模型的回测效果 1. 戴维斯双击策略 - 年化收益：26.45%[9] - 年化超额收益：21.08%[9] - 全样本超额收益：21.34%[9] - 最大相对回撤：-20.14%[9] - 收益回撤比：1.06[9] 2. 净利润断层策略 - 年化收益：28.35%[15] - 年化超额收益：26.44%[15] - 全样本超额收益：26.44%[13] - 最大相对回撤：-37.12%[13] - 收益回撤比：0.71[13] 3. 沪深300增强组合 - 年化收益：9.02%[19] - 年化超额收益：8.36%[19] - 全样本超额收益：8.36%[19] - 最大相对回撤：-9.18%[19] - 收益回撤比：0.91[19]

量化模型与构建方式 量化组合模型 - **模型名称**：基于研报覆盖度调整的指数增强模型 - **模型构建思路**：在不同宽基指数（如沪深300、中证500、中证1000）内，根据研报覆盖度区分两种域，并运用各自适用性因子进行增强，以提升选股效果[38] - **模型具体构建过程**： 1. 将宽基指数内的股票根据研报覆盖度划分为高覆盖度域和低覆盖度域[38] 2. 针对不同域分别选用适配的因子进行增强，优化选股效果[38] 3. 通过回测验证模型在不同指数中的表现[38] - **模型评价**：该模型通过因子适配性调整，提升了选股的精准性和收益稳定性[38] 资金流共振策略模型 - **模型名称**：融资-主动大单资金流共振策略 - **模型构建思路**：结合融资融券资金流因子和主动大单资金流因子，剔除极端行业后构建多头策略，提升策略稳定性[26] - **模型具体构建过程**： 1. 定义融资融券资金因子：对融资净买入-融券净买入进行Barra市值因子中性化处理，取最近50日均值后的两周环比变化率[26] 2. 定义主动大单资金因子：对行业最近一年成交量时序中性化后的净流入排序，取最近10日均值[26] 3. 剔除主动大单因子中的极端多头行业，并在头部打分中剔除融资融券因子表现较差的行业[26] 4. 进一步剔除大金融板块，优化策略稳定性[26] - **模型评价**：该策略通过因子剔除和优化，显著降低了回撤，提升了收益的稳定性[26] --- 模型的回测效果 基于研报覆盖度调整的指数增强模型 - 沪深300增强组合：上周绝对收益1.43%，超额收益0.24%；本月超额收益0.81%；本年超额收益3.39%[38] - 中证500增强组合：上周绝对收益0.95%，超额收益-1.01%；本月超额收益-2.82%；本年超额收益-2.39%[38] - 中证1000增强组合：上周绝对收益-0.90%，超额收益-1.77%；本月超额收益-3.23%；本年超额收益-3.46%[38] 融资-主动大单资金流共振策略 - 策略2018年以来费后年化超额收益13.5%，信息比率1.7[26] - 上周策略实现绝对收益2.0%，超额收益0.3%[26] --- 量化因子与构建方式 研发因子 - **因子名称**：研发销售收入占比（tot_rd_ttm_to_sales）、研发总资产占比（tot_rd_ttm_to_assets） - **因子构建思路**：通过研发投入与企业财务指标的比值衡量企业研发能力[35][36] - **因子具体构建过程**： 1. 研发销售收入占比：计算公式为 $ \text{研发费用TTM} / \text{销售收入TTM} $[35] 2. 研发总资产占比：计算公式为 $ \text{研发费用TTM} / \text{总资产} $[35] - **因子评价**：研发因子在不同时间维度和宽基指数中表现较好，尤其在小市值股票中超额收益更高[35][36] 成长因子 - **因子名称**：净利润波动率（np_ttm_growth_std）、营业收入同比增速（yoy_or） - **因子构建思路**：通过企业盈利能力和收入增长的稳定性衡量成长性[36][37] - **因子具体构建过程**： 1. 净利润波动率：计算公式为 $ (\text{净利润TTM} - \text{过去八个季度净利润TTM均值}) / \text{过去八个季度净利润TTM标准差} $[37] 2. 营业收入同比增速：计算公式为 $ (\text{当期营业收入} - \text{去年同期营业收入}) / \text{去年同期营业收入} $[37] - **因子评价**：成长因子在大小市值股票中均表现良好，尤其在小市值股票中超额收益更高[36][37] --- 因子的回测效果 研发因子 - 研发销售收入占比：近一周多头超额收益3.52%，近一个月6.55%，近一年25.14%[36] - 研发总资产占比：近一周多头超额收益3.18%，近一个月5.04%，近一年24.39%[36] 成长因子 - 净利润波动率：在沪深300中多头超额收益1.48%，中证500中3.42%，中证1000中2.33%，国证2000中2.55%[37] - 营业收入同比增速：在沪深300中多头超额收益2.03%，中证500中2.41%，中证1000中2.76%，国证2000中2.19%[37]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：可转债指数抽样复制模型 - **模型构建思路**：通过分组抽样方法，控制组合的股债性、行业及市值暴露，选取部分标的构建组合，以实现对基准指数的有效跟踪[1][12][13] - **模型具体构建过程**： 1. **样本池初筛**：从沪深交易所上市的公募可转债中，筛选上市日期超过10个工作日且债券余额大于等于3000万元的标的[19] 2. **股债性分类**：根据平底溢价率（转股价值/纯债价值-1）将转债分为三类： - 偏债型：平底溢价率小于-20% - 平衡型：平底溢价率在-20%至20%之间 - 偏股型：平底溢价率大于20%[13][19] 3. **分组**：从平底溢价率和所属申万一级行业两个维度，将样本划分为3×31=93个小组合[19] 4. **抽样**：在每个小组合中，按照正股市值排序，选取正股市值位于中位数上下各10%的个券（即中位数附近20%的个券），具体抽样个数按四舍五入规则确定[19] 5. **持仓调整**：每季度末调整持仓，等权持有抽样得到的转债标的，并扣除双边千二的交易费用[20] - **模型评价**： - 简洁易行，避免了优化算法的高计算复杂度[18] - 通过控制股债性、行业及市值分布，能够有效对齐基准指数特征[13][19] - 随着转债数量增长，模型的跟踪误差逐步降低，复制效果较优[20] --- 模型的回测效果 1. 可转债指数抽样复制模型 - **年化跟踪误差**：2023年下半年起，年化跟踪误差基本控制在2%附近[2][20] - **抽样比例与误差关系**：2022年以来，抽样比例为40%时，年化跟踪误差仅为1.5%[25][27] - **实际抽样比例**：每期实际持有标的占比在18%-20%区间波动[26] - **组合流动性**：2020年以来，抽样组合日均成交额占基准指数成交额的比例均值为17%，能够保证一定的交易活跃度[32] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：平底溢价率因子 - **因子的构建思路**：衡量转债的股债性，反映转债价格受正股波动的影响程度[13] - **因子具体构建过程**： - 公式：$ \text{平底溢价率} = \frac{\text{转股价值}}{\text{纯债价值}} - 1 $ - 参数说明： - 转股价值：转债按当前正股价格计算的价值 - 纯债价值：转债剔除转股权后的债券价值[13] - 分类标准： - 偏债型：平底溢价率小于-20% - 平衡型：平底溢价率在-20%至20%之间 - 偏股型：平底溢价率大于20%[13] - **因子评价**：能够有效区分转债的风险收益特征，为分组抽样提供依据[13] --- 因子的回测效果 1. 平底溢价率因子 - **偏债型转债指数**： - 年化收益：9.6% - 年化波动率：8.7% - 最大回撤：12.1% - 夏普比率：1.10[15] - **平衡型转债指数**： - 年化收益：9.1% - 年化波动率：12.9% - 最大回撤：20.2% - 夏普比率：0.74[15] - **偏股型转债指数**： - 年化收益：11.5% - 年化波动率：21.7% - 最大回撤：38.3% - 夏普比率：0.61[15]

- 贵金属市场在高位调整，伦敦金窄幅波动，当前交投于2911关口附近，伦敦银则交投于32.2美元附近[3] - 沪金主力合约收涨0.46%，报684.56元/克，沪银主力合约收涨1.33%，报8028元/千克[3] - 美元指数走低，当前交投于107.7附近[4] - 10年期美债收益率回吐昨日部分涨幅，当前回到4.6%附近[5] - 人民币兑美元汇率走强，当前交投于7.2955附近[6] - 美国1月CPI数据全线超预期，未季调CPI年率为3%，季调后CPI月率为0.5%[7][8] - 美联储3月维持利率不变的概率为97.5%，降息25个基点的概率为2.5%[9] - 市场对未来通胀和经济走向的担忧增加，对贵金属形成支撑[10] - 当前多头仍然是顺势，关注美国关税政策落地后市场的边际变化[11] - 沪金库存和沪银库存分别为750千克和9300千克[40][41] - 沪金成交量和沪银成交量分别为750手和9300手[43][46] - 沪金持仓量和沪银持仓量分别为750手和9300手[45] - 黄金TD递延费和白银TD递延费分别为0和1[48][49] - 美国10年期国债收益率为4.6%，盈亏平衡通胀率为2.5%[52][53]

量化模型与构建方式 宏观择时策略模型 - **模型名称**：宏观择时策略模型 - **模型构建思路**：基于动态宏观事件因子的股债轮动策略 - **模型具体构建过程**： - 该模型通过对经济增长和货币流动性两个层面的信号强度进行评估，来决定股票仓位的配置 - 经济增长层面信号强度为100%，货币流动性层面信号强度为0%[27] - 模型对2月份的权益推荐仓位为50%[27] - **模型评价**：模型在2025年年初至今的收益率为-1.16%，同期Wind全A收益率为-2.32%[27] 微盘股指数择时模型 - **模型名称**：微盘股指数择时模型 - **模型构建思路**：通过监控微盘股茅指数的轮动信号和市场交易情绪的波动率拥挤度指标来进行择时 - **模型具体构建过程**： - 微盘股茅指数相对净值在10月14日触发上穿年线的信号[31] - 微盘股与茅指数的20日收盘价斜率均为正值[31] - 使用两个中期风险预警指标：十年国债利率同比指标和波动率拥挤度同比指标[31] - 在10月15日，波动率拥挤度指标回落到阈值以下，触发波动率拥挤度风险预警信号解除[31] - 利率同比指标数值为-20.45%，未触发利率风控阈值0.3[31] - **模型评价**：目前微盘择时模型未触发风控，建议长期持有微盘股风格的投资者继续持有[31] 模型的回测效果 - **宏观择时策略模型**： - 收益率：-1.16%[27] - Wind全A收益率：-2.32%[27] 量化因子与构建方式 市值因子 - **因子名称**：市值因子 - **因子的构建思路**：基于股票的市值大小进行选股 - **因子具体构建过程**： - 使用流通市值的对数作为因子值[48] - 公式：$ \text{LN\_MktCap} = \log(\text{流通市值}) $[48] - **因子评价**：市值因子在过去一周表现良好[39] 反转因子 - **因子名称**：反转因子 - **因子的构建思路**：基于股票价格的反转效应进行选股 - **因子具体构建过程**： - 使用不同时间窗口的收益率作为因子值，如20日、40日、60日、120日收益率[49] - 公式：$ \text{Price\_Chg20D} = \frac{P_{t} - P_{t-20}}{P_{t-20}} $[49] - **因子评价**：反转因子在过去一周表现较好[39] 因子的回测效果 - **市值因子**： - 全部A股：IC均值18.82%，多空收益6.42%[40] - 沪深300：IC均值23.99%，多空收益0.55%[40] - 中证500：IC均值16.29%，多空收益-0.14%[40] - 中证1000：IC均值9.37%，多空收益-0.13%[40] - **反转因子**： - 全部A股：IC均值14.24%，多空收益7.69%[40] - 沪深300：IC均值21.64%，多空收益2.94%[40] - 中证500：IC均值21.63%，多空收益3.83%[40] - 中证1000：IC均值17.05%，多空收益5.47%[40]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：行业风格轮动模型 - **模型构建思路**：通过资金流、情绪类、技术面因子等多维度因子，结合行业得分环比变化，捕捉行业轮动机会[2][4][33] - **模型具体构建过程**： 1. **因子选择**：引入资金流、情绪类、技术面因子，创新性地使用海外ETF资金流数据作为北向因子的高频替代[4][42] 2. **因子衍生**：采用1、2、3阶暴力衍生方式，丰富因子池[45] 3. **因子筛选**：剥离因子轮动风险，偏好无明显牛熊特征的因子，筛选出中长期稳定有效的因子[45] 4. **逐步复合**：通过逐步回归思想，精简因子名单并提升复合因子效果[45] 5. **加权及持仓**：采用“大类等权、小类等权”的加权方式，持仓组合同样采用基金等权方式[45] 6. **宏观因子融合**：通过时序回归方式，将宏观因子与微观因子融合在多因子打分框架内[45] 7. **轮动池构建**：基于申万1.5级行业分类，确认行业映射关系，提升模型可落地性[45] - **模型评价**：模型立足于稳健低敏需求，注重胜率指标，贯彻“小胜积累为大胜”的思想，具有较高的可落地性[42][45] 2. 模型名称：风格轮动模型 - **模型构建思路**：通过宏观因子与微观因子的结合，捕捉市场风格轮动特征，优选宽基指数[3][37] - **模型具体构建过程**： 1. **因子选择**：结合宏观因子（如CPI、货币供应、固定资产投资等）与微观因子（如质量因子、动量因子）[3][37] 2. **因子融合**：通过时序回归方式，将宏观因子转化为截面上具有区分度的因子，与微观因子融合[45] 3. **轮动池构建**：采用灰度轮动框架，基于6个常见宽基指数（如中证1000、沪深300等），实现对市场风格的精细刻画[45] - **模型评价**：模型从中小盘成长逐步转向大盘均衡风格，预测收益率与实际涨跌幅排序高度一致，具有较高的稳定性和胜率[43][45] --- 模型的回测效果 行业风格轮动模型 - **超额收益**：2024年跑赢全部基准指数，相对沪深300指数超额收益为4.6%[4][43] - **胜率**：月胜率为91.67%，近3年胜率为66.67%，近5年胜率为73.33%[4][43] - **换手率**：受宏观因子低波性影响，整体呈现低换手特征[43] 风格轮动模型 - **超额收益**：2024年相对于偏股混合基金指数超额收益为11.2%[43] - **胜率**：近1年胜率为75.00%，近3年胜率为72.22%，近5年胜率为73.33%[43] - **稳定性**：2024年4月后基本稳定在大盘风格，预测收益率与实际涨跌幅排序高度一致[43] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：资金流因子 - **因子构建思路**：通过资金流数据捕捉市场资金动向，反映市场情绪和行业热度[4][33] - **因子具体构建过程**： 1. 引入海外ETF资金流数据作为北向因子的高频替代[4] 2. 结合国内ETF资金流数据，分析行业和宽基指数的资金流入/流出情况[24][30] - **因子评价**：资金流因子在弱增量博弈型市场环境下显得尤为重要，与市场走势具有较高一致性[4][42] 2. 因子名称：情绪类因子 - **因子构建思路**：通过市场情绪指标捕捉投资者行为特征，反映市场预期[2][33] - **因子具体构建过程**： 1. 结合技术面因子，分析行业得分环比变化[2][33] 2. 通过情绪类因子贡献，捕捉超跌反弹和利空出尽的行业机会[33] - **因子评价**：情绪类因子在医药行业的超跌反弹中贡献较高，表现出较强的前瞻性[33] 3. 因子名称：技术面因子 - **因子构建思路**：通过技术指标捕捉市场趋势和行业动量特征[2][33] - **因子具体构建过程**： 1. 结合行业得分环比变化，分析技术面因子对行业得分的贡献[2][33] 2. 通过技术面因子，筛选出技术面得分较高的行业（如科技制造）[33] - **因子评价**：技术面因子在科技行业中表现亮眼，与资金流和情绪类因子共振，推动行业得分上行[33] --- 因子的回测效果 资金流因子 - **表现**：海外ETF资金流出78.49亿元，主要集中在沪深300和中证A500指数，与行业轮动模型结果一致[4][30] 情绪类因子 - **表现**：近三月预期类因子呈现持续性边际回暖，未来有望通过该因子把握AI板块投资机会[4][43] 技术面因子 - **表现**：技术面因子在科技制造行业得分较高，推动行业得分环比提升[33]

量化因子与构建方式 1. 因子名称：Vega因子 - **因子的构建思路**： Vega因子用于衡量转债对隐含波动率变化的敏感度。隐含波动率上升时，Vega因子推动转债估值上升；隐含波动率下降时，Vega因子压低转债估值[1][7][13] - **因子具体构建过程**： 1. 将转债视为股票的看涨期权，设定转股期权的执行价格为100，转股期权标的价格为转债的转换价值[7] 2. 使用转债隐含波动率替代正股波动率，计算Vega因子[7] 3. Vega值的历史分布显示，大多数转债的Vega值在0.1-0.3之间，隐含波动率提升1%时，转债收益提升约0.1%-0.3%[8] 4. 公式： $ Vega = S \cdot \sqrt{T} \cdot N'(d_1) $ 其中，$ S $为标的资产价格，$ T $为到期时间，$ N'(d_1) $为标准正态分布的概率密度函数[7] - **因子评价**： 长期来看，低Vega转债相较高Vega转债具有明显的超额收益，且与隐含波动率具有较强正相关性[13][16] --- 因子的回测效果 1. Vega因子IC测试结果 - **月度IC**：+1月为-0.11，+6月为-0.22，表现出Vega因子越低，未来转债收益越高的特性[16][17] - **ICIR**：+1月为-0.48，+6月为-1.46，随着投资期延长，IC表现逐步提升[16][17] - **IC>0比例**：+1月为32.5%，+6月为9.3%[16][17] 2. 低Vega策略表现 - **整体年化收益率**：7.57%[20][21] - **年化波动率**：11.69%[20][21] - **最大回撤**：19.48%[20][21] - **夏普比率**：0.519[20][21] - **卡玛比率**：0.311[20][21] 3. 小余额低Vega策略表现 - **整体年化收益率**：10.10%[22][25] - **年化波动率**：12.58%[22][25] - **最大回撤**：19.70%[22][25] - **夏普比率**：0.684[22][25] - **卡玛比率**：0.437[22][25] 4. 策略对比表现 - **与双低策略对比**：2022年以来，低Vega策略在大部分时间内均有持续稳定的正超额收益[27][29] - **与低价策略对比**：2022年至2024年中旬，低Vega策略持续跑赢低价策略，尤其在2024年上半年表现明显[27][29] - **与隐波相关性**：2020年以来，低Vega策略超额收益与转债隐波中位数相关系数为55%，小余额低Vega策略相关性更高[29][30] --- 低Vega策略的独特性 - **估值环境适应性**：低Vega转债在估值下行或高估值持续的环境下，均能提供alpha收益[32] - **择券建议**：在分组收益中，剔除Vega最低的前20%转债后，策略表现更优[17][18] - **当前性价比**：在当前高估值环境下，低Vega策略仍具有一定左侧价值[32]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：主动量化增强模型 - **模型构建思路**：通过主动调仓和量化因子增强策略，超越偏股混合型基金的表现[10] - **模型具体构建过程**： 1. 选择基准指数和样本股票池 2. 构建量化因子，包括基本面因子、技术面因子和情绪因子 3. 使用多因子模型进行因子加权，计算每只股票的综合得分 4. 根据综合得分进行股票筛选和权重分配 5. 定期调仓，优化组合 - **模型评价**：该模型通过多因子策略和主动调仓，能够在一定程度上提升投资组合的收益率和风险调整后收益[10] 模型的回测效果 主动量化增强模型 - **年化收益率**：15.2%[10] - **最大回撤**：8.5%[10] - **信息比率（IR）**：1.25[10] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：基本面因子 - **因子的构建思路**：通过分析公司的财务数据，评估其基本面状况[10] - **因子具体构建过程**： 1. 收集公司的财务报表数据，包括收入、利润、资产负债等 2. 计算关键财务指标，如市盈率（P/E）、市净率（P/B）、净资产收益率（ROE）等 3. 对各财务指标进行标准化处理，得到基本面因子得分 - **因子评价**：基本面因子能够较好地反映公司的内在价值，有助于筛选出具有投资价值的股票[10] 2. 因子名称：技术面因子 - **因子的构建思路**：通过分析股票的历史价格和交易量数据，评估其技术面状况[10] - **因子具体构建过程**： 1. 收集股票的历史价格和交易量数据 2. 计算技术指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、成交量变化率（VROC）等 3. 对各技术指标进行标准化处理，得到技术面因子得分 - **因子评价**：技术面因子能够捕捉股票的价格趋势和市场情绪，有助于把握短期投资机会[10] 因子的回测效果 基本面因子 - **年化收益率**：12.8%[10] - **最大回撤**：7.2%[10] - **信息比率（IR）**：1.10[10] 技术面因子 - **年化收益率**：13.5%[10] - **最大回撤**：7.8%[10] - **信息比率（IR）**：1.15[10]