量化模型与构建方式 1 模型名称：宽基指数量能择时模型 - **模型构建思路**：通过量能表现判断市场多空信号，当量能大幅提振时转为看多信号[12] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体构建公式，仅给出各宽基指数的量能择时观点信号[24] - **模型评价**：本周五市场放量反弹，主要宽基指数量能大幅提振，上证50、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、科创50等主要宽基指数量能择时模型转为看多信号[12] 2 模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标 - **模型构建思路**：强势股往往具备较强的示范效应，当市场情绪处于乐观状态时，强势股的持续上行能为整个板块带来机会，通过计算指数成分股的近期正收益个数来判断市场情绪[25] - **模型具体构建过程**：沪深300指数N日上涨家数占比 = 沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比[26] - **模型评价**：该指标可以较快捕捉上涨机会，同时由于选择在市场过热阶段提前止盈离场，也会错失市场持续亢奋阶段的上涨收益，指标在对下跌市场的判断也存在缺陷，难以有效规避下跌风险[27] 3 模型名称：沪深300上涨家数占比择时跟踪（动量情绪指标） - **模型构建思路**：通过对指标进行两次不同窗口期的平滑来捕捉指标变动情况，当短期平滑线大于长期平滑线时，说明指标正在上行，看多市场，当短期平滑线小于长期平滑线时，说明市场情绪正在拐头向下，对市场持中性态度[28] - **模型具体构建过程**： - （1）沪深300指数N日上涨家数占比并进行窗口期为N1和N2的移动平均，分别称之为慢线和快线，其中N1>N2[30] - （2）当快线>慢线时，看多沪深300指数[30] - 其中N=230，N1=50，N2=35[28] - **模型评价**：报告未给出定性评价 4 模型名称：均线情绪指标 - **模型构建思路**：以指标区间对标的指数的趋势状态进行判断，将八均线区间值处于1/2/3时对八均线指标值赋值为-1，八均线区间值处于4/5/6时对八均线指标值赋值为0，八均线区间值处于7/8/9时对八均线指标值赋值为1，通过这种划分，指标值状态与HS300的涨跌变化规律更加清晰[35] - **模型具体构建过程**： - （1）计算当日沪深300指数收盘价大于八均线指标值的数量[39] - （2）当前价格大于八均线指标值的数量超过5时，看多沪深300指数[39] - 均线参数为8，13，21，34，55，89，144，233[35] - **模型评价**：报告未给出定性评价 5 模型名称：抱团基金分离度模型 - **模型构建思路**：构造抱团基金组合可以帮助实时监控基金抱团程度，通过分离度指标作为基金抱团程度的代理变量[82] - **模型具体构建过程**：具体计算方式为抱团基金截面收益的标准差，如果抱团基金组合的截面收益标准差小，说明抱团基金表现趋同，抱团程度高，反之表示抱团正在瓦解[82] - **模型评价**：报告未给出定性评价 量化因子与构建方式 1 因子名称：横截面波动率因子 - **因子构建思路**：通过计算指数成分股横截面波动率来衡量短期Alpha环境[40] - **因子具体构建过程**：报告未披露具体构建公式，仅给出统计结果[43] - **因子评价**：沪深300、中证500、中证1000指数成分股横截面波动率环比前一周上升，短期Alpha环境好转[40] 2 因子名称：时间序列波动率因子 - **因子构建思路**：通过计算指数成分股加权时间序列波动率来衡量短期Alpha环境[43] - **因子具体构建过程**：报告未披露具体构建公式，仅给出统计结果[46] - **因子评价**：沪深300指数成分股的时间序列波动率环比前一周下降，短期Alpha环境恶化，中证500、中证1000指数成分股的时间序列波动率环比前一周上升，短期Alpha环境好转[43] 3 因子名称：估值分位数因子 - **因子构建思路**：通过PE(TTM)的估值分位数判断宽基指数和行业指数的估值安全等级[19] - **因子具体构建过程**： - 估值分位数-区间比 = (PEt - PEmin)/(PEmax - PEmin)[20] - 估值分位数-绝对值比 = rank(PEt, Ascend)/Length(PE)[20] - 估值分位数安全等级划分（绝对值比）：安全(0,20%]，适中(20%,80%)，危险(80%,100%][20] - **因子评价**：报告未给出定性评价 4 因子名称：股指期货基差因子 - **因子构建思路**：通过跟踪股指期货主力合约升贴水率及基差变化来判断市场对冲成本及情绪[61] - **因子具体构建过程**：报告未披露具体构建公式，仅给出各合约的收盘基差和对冲成本(年化)统计结果[62][63][64] - **因子评价**：IF当月合约近一季度平均每周基差变化0.03%，相比于近半年的0.00%环境好转，IH当月合约近一季度平均每周基差变化0.04%，相比于近半年的0.00%环境好转，IC当月合约近一季度平均每周基差变化0.03%，相比于近半年的0.00%环境好转[64] 模型的回测效果 1 宽基指数量能择时模型 - 上证指数量能择时观点：多[25] - 上证50量能择时观点：多[25] - 沪深300量能择时观点：多[25] - 中证500量能择时观点：多[25] - 中证1000量能择时观点：多[25] - 创业板指量能择时观点：多[25] - 北证50量能择时观点：空[25] 2 沪深300上涨家数占比情绪指标 - 上涨家数占比：34.33%[27] - 市场情绪：偏低[27] 3 沪深300上涨家数占比择时跟踪（动量情绪指标） - 快线状态：下行[28] - 慢线状态：下行[28] - 快线与慢线关系：快线处于慢线下方[28] - 择时观点：谨慎[28] 4 均线情绪指标 - 八均线指标值：0[35] - 情绪区间：偏谨慎区间[35] 因子的回测效果 1 横截面波动率因子 - 沪深300横截面波动率近两年平均值：2.27%[43] - 沪深300横截面波动率近一年平均值：2.43%[43] - 沪深300横截面波动率近半年平均值：2.44%[43] - 沪深300横截面波动率近一季度平均值：2.58%[43] - 沪深300横截面波动率近一季度平均值占近两年分位：72.48%[43] - 沪深300横截面波动率近一季度平均值占近一年分位：77.00%[43] - 沪深300横截面波动率近一季度平均值占近半年分位：78.44%[43] - 中证500横截面波动率近两年平均值：2.58%[43] - 中证500横截面波动率近一年平均值：2.76%[43] - 中证500横截面波动率近半年平均值：2.77%[43] - 中证500横截面波动率近一季度平均值：2.96%[43] - 中证500横截面波动率近一季度平均值占近两年分位：50.79%[43] - 中证500横截面波动率近一季度平均值占近一年分位：49.21%[43] - 中证500横截面波动率近一季度平均值占近半年分位：51.59%[43] - 中证1000横截面波动率近两年平均值：2.80%[43] - 中证1000横截面波动率近一年平均值：2.91%[43] - 中证1000横截面波动率近半年平均值：2.95%[43] - 中证1000横截面波动率近一季度平均值：3.11%[43] - 中证1000横截面波动率近一季度平均值占近两年分位：61.75%[43] - 中证1000横截面波动率近一季度平均值占近一年分位：66.14%[43] - 中证1000横截面波动率近一季度平均值占近半年分位：68.13%[43] 2 时间序列波动率因子 - 沪深300时序波动率近两年平均值：1.10%[46] - 沪深300时序波动率近一年平均值：1.07%[46] - 沪深300时序波动率近半年平均值：1.09%[46] - 沪深300时序波动率近一季度平均值：1.11%[46] - 沪深300时序波动率近一季度平均值占近两年分位：60.37%[46] - 沪深300时序波动率近一季度平均值占近一年分位：71.25%[46] - 沪深300时序波动率近一季度平均值占近半年分位：69.20%[46] - 中证500时序波动率近两年平均值：1.47%[46] - 中证500时序波动率近一年平均值：1.54%[46] - 中证500时序波动率近半年平均值：1.80%[46] - 中证500时序波动率近一季度平均值：1.66%[46] - 中证500时序波动率近一季度平均值占近两年分位：53.97%[46] - 中证500时序波动率近一季度平均值占近一年分位：57.94%[46] - 中证500时序波动率近一季度平均值占近半年分位：61.90%[46] - 中证1000时序波动率近两年平均值：1.53%[46] - 中证1000时序波动率近一年平均值：1.53%[46] - 中证1000时序波动率近半年平均值：1.87%[46] - 中证1000时序波动率近一季度平均值：1.66%[46] - 中证1000时序波动率近一季度平均值占近两年分位：58.57%[46] - 中证1000时序波动率近一季度平均值占近一年分位：65.74%[46] - 中证1000时序波动率近一季度平均值占近半年分位：69.72%[46] 3 估值分位数因子 - 上证指数PE(TTM)：15.48，近10年估值分位数-绝对值比：70.89%，近10年估值分位数-区间比：65.22%，等级：适中[20] - 上证50 PE(TTM)：10.69，近10年估值分位数-绝对值比：57.76%，近10年估值分位数-区间比：35.32%，等级：适中[20] - 沪深300 PE(TTM)：13.14，近10年估值分位数-绝对值比：60.49%，近10年估值分位数-区间比：41.52%，等级：适中[20] - 中证500 PE(TTM)：31.19，近10年估值分位数-绝对值比：67.41%，近10年估值分位数-区间比：37.98%，等级：适中[20] - 中证1000 PE(TTM)：41.19，近10年估值分位数-绝对值比：59.33%，近10年估值分位数-区间比：27.07%，等级：适中[20] - 创业板指PE(TTM)：34.83，近10年估值分位数-绝对值比：19.67%，近10年估值分位数-区间比：23.91%，等级：适中[20] 4 股指期货基差因子 - IF当月合约收盘基差：-0.22%，剩余交易日：6，对冲成本(年化)：9.13%[62] - IF下月合约收盘基差：-1.03%，剩余交易日：31，对冲成本(年化)：8.30%[62] - IF当季合约收盘基差：-1.68%，剩余交易日：51，对冲成本(年化)：8.23%[62] - IF下季合约收盘基差：-3.19%，剩余交易日：110，对冲成本(年化)：7.25%[62] - IH当月合约收盘基差：-0.17%，剩余交易日：6，对冲成本(年化)：7.21%[62] - IH下月合约收盘基差：-0.94%，剩余交易日：31，对冲成本(年化)：7.54%[62] - IH当季合约收盘基差：-1.55%，剩余交易日：51，对冲成本(年化)：7.59%[62] - IH下季合约收盘基差：-2.74%，剩余交易日：110，对冲成本(年化)：6.22%[62] - IC当月合约收盘基差：-0.24%，剩余交易日：6，对冲成本(年化)：10.00%[63] - IC下月合约收盘基差：-1.27%，剩余交易日：31，对冲成本(年化)：10.26%[63] - IC当季合约收盘基差：-1.93%，剩余交易日：51，对冲成本(年化)：9.46%[63] - IC下季合约收盘基差：-4.16%，剩余交易日：110，对冲成本(年化)：9.45%[63] - IM当月合约收盘基差：-0.18%，剩余交易日：6，对冲成本(年化)：7.63%[64] - IM下月合约收盘基差：-1.13%，剩余交易日：31，对冲成本(年化)：9.14%[64] - IM当季合约收盘基差：-1.96%，剩余交易日：51，对冲成本(年化)：9.60%[64] - IM下季合约收盘基差：-4.41%，剩余交易日：110，对冲成本(年化)：10.03%[64] - 上证50贴水率近两年平均值：-0.08%，近一年平均值：-0.13%，近半年平均值：-0.27%，近一季度平均值：-0.26%[74] - 沪深300贴水率近两年平均值：-0.12%，近一年平均值：-0.18%，近半年平均值：-0.31%，近一季度平均值：-0.23%[74] - 中证500贴水率近两年平均值：-0.23%，近一年平均值：-0.22%，近半年平均值：-0.36%，近一季度平均值：-0.34%[74] - 中证1000贴水率近两年平均值：-0.27%，近一年平均值：-0.21%，近半年平均值：-0.31%，近一季度平均值：-0.23%[74]

量化模型与构建方式 1. 多因子组合（进取组合、平衡组合） - **模型名称**：进取组合、平衡组合[11] - **模型构建思路**：基于多因子选股框架构建的量化股票组合，进取组合与平衡组合在因子暴露和风险控制上有所差异，进取组合相对更为激进，平衡组合相对稳健[11] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体因子构成及权重分配细节，仅披露了组合的业绩表现数据[11][12] - **模型评价**：进取组合和平衡组合在2026年以来均取得了显著的超额收益，其中平衡组合表现更为突出[12] 2. 指数增强组合 - **模型名称**：沪深300增强组合、中证500增强组合、中证1000增强组合、中证A500增强组合[6] - **模型构建思路**：在各自基准指数成分股范围内，通过量化多因子模型进行选股和权重优化，构建相对于基准指数具有稳定超额收益的增强组合[14][17] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体的因子选择和权重优化方法，仅披露了组合的业绩表现数据[14][17][18] - **模型评价**：四个指数增强组合在2026年以来均取得了正超额收益，其中中证1000增强组合超额收益最高[18] 3. 绩优基金的独门重仓股组合 - **模型名称**：绩优基金的独门重仓股组合[6] - **模型构建思路**：筛选业绩优异的基金，从中选取其独门重仓（即其他基金较少持有）的股票构建组合[6] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体的基金筛选标准和独门重仓股的定义细节[6] - **模型评价**：该组合2026年以来累计收益率21.78%，超额收益23.98%，表现优异，但上周出现较大回撤[6] 4. 红利低波组合 - **模型名称**：红利低波组合[6] - **模型构建思路**：以红利低波100指数为基准，选取高股息率、低波动率的股票构建组合[6] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体的选股标准和权重分配方法[6] - **模型评价**：该组合2026年以来累计收益率8.22%，超额收益11.39%，在震荡市场中表现稳健[6] 5. PB-盈利优选组合 - **模型名称**：PB-盈利优选组合[6] - **模型构建思路**：结合市净率（PB）和盈利指标，选取低PB且盈利质量较好的股票构建组合，属于有基本面支撑的低估值组合[37] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体的PB阈值和盈利指标筛选标准[37] - **模型评价**：该组合2026年以来累计收益率-3.75%，但相对沪深300超额收益为3.00%，在基准下跌时体现出一定的防御性[37] 6. GARP组合 - **模型名称**：GARP组合[10] - **模型构建思路**：GARP（Growth at a Reasonable Price）策略，即合理价格成长策略，选取成长性与估值匹配的股票构建组合[39] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体的成长性指标和估值指标筛选标准[39] - **模型评价**：该组合2026年以来累计收益率-3.42%，相对沪深300超额收益为3.33%[39] 7. 小盘价值优选组合1 - **模型名称**：小盘价值优选组合1[10] - **模型构建思路**：在小盘股中优选价值型股票构建组合，以微盘股指数为基准[41] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体的价值因子筛选标准[41] - **模型评价**：该组合2026年以来累计收益率17.90%，超额收益5.35%[41] 8. 小盘价值优选组合2 - **模型名称**：小盘价值优选组合2[10] - **模型构建思路**：在小盘股中优选价值型股票构建组合，与组合1在选股标准上有所差异[43] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体的价值因子筛选标准及与组合1的差异[43] - **模型评价**：该组合2026年以来累计收益率17.21%，超额收益4.66%[43] 9. 小盘成长组合 - **模型名称**：小盘成长组合[10] - **模型构建思路**：在小盘股中优选成长型股票构建组合，以微盘股指数为基准[45] - **模型具体构建过程**：报告未披露具体的成长因子筛选标准[45] - **模型评价**：该组合2026年以来累计收益率16.76%，超额收益4.21%[45] 10. 单因子测试框架 - **模型名称**：单因子测试框架[47] - **模型构建思路**：按照股票因子值对全市场/沪深300指数成分股/中证500指数成分股/中证1000指数成分股进行排序，分别选择因子值最高与最低的10%股票，构建等权组合，并根据各因子的长期表现，定义并计算多头、空头与多空收益[47] - **模型具体构建过程**： - 第一步：确定股票池范围（全市场/沪深300/中证500/中证1000）[47] - 第二步：按照因子值对股票进行排序[47] - 第三步：选择因子值最高的10%股票构建多头组合，选择因子值最低的10%股票构建空头组合[47] - 第四步：多头组合和空头组合均采用等权方式配置[47] - 第五步：根据各因子的长期表现，定义并计算多头收益、空头收益与多空收益[47] - **模型评价**：该框架能够系统性地评估各类因子的选股能力，为多因子模型构建提供基础[47] 量化因子与构建方式 1. 市值因子 - **因子名称**：市值因子[48] - **因子构建思路**：以股票市值作为排序指标，小市值股票优于大市值股票[48] - **因子具体构建过程**：按照股票市值对全市场/沪深300/中证500/中证1000成分股进行排序，选择市值最低的10%股票构建多头组合，市值最高的10%股票构建空头组合，均采用等权配置[47][48] - **因子评价**：全市场范围内小市值股票优于大市值股票，但在沪深300成分股范围内2026年以来市值因子多空收益为负[48][49] 2. PB因子 - **因子名称**：PB因子[48] - **因子构建思路**：以市净率（PB）作为排序指标，低估值股票优于高估值股票[48] - **因子具体构建过程**：按照PB对全市场/沪深300/中证500/中证1000成分股进行排序，选择PB最低的10%股票构建多头组合，PB最高的10%股票构建空头组合，均采用等权配置[47][48] - **因子评价**：全市场范围内低估值股票优于高估值股票，2026年以来在全市场和中证500、中证1000范围内均取得正多空收益[48][49] 3. PE_TTM因子 - **因子名称**：PE_TTM因子[48] - **因子构建思路**：以市盈率（TTM）作为排序指标，低估值股票优于高估值股票[48] - **因子具体构建过程**：按照PE_TTM对全市场/沪深300/中证500/中证1000成分股进行排序，选择PE_TTM最低的10%股票构建多头组合，PE_TTM最高的10%股票构建空头组合，均采用等权配置[47][48] - **因子评价**：全市场范围内低估值股票优于高估值股票，2026年以来在各股票池范围内均取得正多空收益[48][49] 4. 反转因子 - **因子名称**：反转因子[52] - **因子构建思路**：以股票前期涨幅作为排序指标，低涨幅股票优于高涨幅股票[52] - **因子具体构建过程**：按照反转因子对全市场/沪深300/中证500/中证1000成分股进行排序，选择因子值最高的10%股票构建多头组合，因子值最低的10%股票构建空头组合，均采用等权配置[47][52] - **因子评价**：全市场范围内反转因子贡献正收益，2026年以来在全市场、中证500、中证1000范围内多空收益显著[52][53] 5. 换手率因子 - **因子名称**：换手率因子[52] - **因子构建思路**：以股票换手率作为排序指标，低换手率股票优于高换手率股票[52] - **因子具体构建过程**：按照换手率对全市场/沪深300/中证500/中证1000成分股进行排序，选择换手率最低的10%股票构建多头组合，换手率最高的10%股票构建空头组合，均采用等权配置[47][52] - **因子评价**：全市场范围内换手率因子贡献正收益，2026年以来在各股票池范围内均取得正多空收益[52][53] 6. 波动率因子 - **因子名称**：波动率因子[52] - **因子构建思路**：以股票波动率作为排序指标，低波动率股票优于高波动率股票[52] - **因子具体构建过程**：按照波动率对全市场/沪深300/中证500/中证1000成分股进行排序，选择波动率最低的10%股票构建多头组合，波动率最高的10%股票构建空头组合，均采用等权配置[47][52] - **因子评价**：全市场范围内波动率因子贡献正收益，2026年以来在全市场、中证500、中证1000范围内多空收益为正，但在沪深300范围内为负[52][53] 7. ROE因子 - **因子名称**：ROE因子[56] - **因子构建思路**：以净资产收益率（ROE）作为排序指标，高盈利股票优于低盈利股票[56] - **因子具体构建过程**：按照ROE对全市场/沪深300/中证500/中证1000成分股进行排序，选择ROE最高的10%股票构建多头组合，ROE最低的10%股票构建空头组合，均采用等权配置[47][56] - **因子评价**：全市场范围内ROE因子贡献正收益，2026年以来在各股票池范围内多空收益均为正[56][59] 8. SUE因子 - **因子名称**：SUE因子（标准化预期外盈利）[56] - **因子构建思路**：以标准化预期外盈利作为排序指标，高SUE股票优于低SUE股票[56] - **因子具体构建过程**：按照SUE对全市场/沪深300/中证500/中证1000成分股进行排序，选择SUE最高的10%股票构建多头组合，SUE最低的10%股票构建空头组合，均采用等权配置[47][56] - **因子评价**：全市场范围内SUE因子多空收益为负，但2026年以来在各股票池范围内多空收益均为正[56][59] 9. 预期净利润调整因子 - **因子名称**：预期净利润调整因子[56] - **因子构建思路**：以分析师预期净利润调整作为排序指标，高预期净利润调整股票优于低预期净利润调整股票[56] - **因子具体构建过程**：按照预期净利润调整对全市场/沪深300/中证500/中证1000成分股进行排序，选择因子值最高的10%股票构建多头组合，因子值最低的10%股票构建空头组合，均采用等权配置[47][56] - **因子评价**：全市场范围内预期净利润调整因子贡献正收益，2026年以来在各股票池范围内多空收益均为正[56][59] 模型的回测效果 1. 进取组合 - 周收益率（2026.09.30-2026.10.09）：0.45%[10] - 周超额收益（相对中证500）：2.93%[10] - 月收益率（2026.09.30-2026.10.09）：0.45%[10] - 月超额收益（相对中证500）：2.93%[10] - 年收益率（2025.12.31-2026.10.09）：21.16%[10] - 年超额收益（相对中证500）：24.03%[10] - 跟踪误差：28.30%[10] - 最大相对回撤：25.19%[10] 2. 平衡组合 - 周收益率（2026.09.30-2026.10.09）：0.15%[10] - 周超额收益（相对中证500）：2.62%[10] - 月收益率（2026.09.30-2026.10.09）：0.15%[10] - 月超额收益（相对中证500）：2.62%[10] - 年收益率（2025.12.31-2026.10.09）：29.85%[10] - 年超额收益（相对中证500）：32.72%[10] - 跟踪误差：23.47%[10] - 最大相对回撤：19.14%[10] 3. 沪深300增强组合 - 周收益率（2026.09.30-2026.10.09）：0.02%[10] - 周超额收益（相对沪深300）：0.94%[10] - 月收益率（2026.09.30-2026.10.09）：0.02%[10] - 月超额收益（相对沪深300）：0.94%[10] - 年收益率（2025.12.31-2026.10.09）：0.25%[10] - 年超额收益（相对沪深300）：7.00%[10] - 跟踪误差：7.55%[10] - 最大相对回撤：8.76%[10] 4. 中证500增强组合 - 周收益率（2026.09.30-2026.10.09）：-2.41%[10] - 周超额收益（相对中证500）：0.07%[10] - 月收益率（2026.09.30-2026.10.09）：-2.41%[10] - 月超额收益（相对中证500）：0.07%[10] - 年收益率（2025.12.31-2026.10.09）：3.50%[10] - 年超额收益（相对中证500）：6.37%[10] - 跟踪误差：6.64%[10] - 最大相对回撤：4.90%[10] 5. 中证1000增强组合 - 周收益率（2026.09.30-2026.10.09）：-1.71%[10] - 周超额收益（相对中证1000）：0.25%[10] - 月收益率（2026.09.30-2026.10.09）：-1.71%[10] - 月超额收益（相对中证1000）：0.25%[10] - 年收益率（2025.12.31-2026.10.09）：2.61%[10] - 年超额收益（相对中证1000）：8.40%[10] - 跟踪误差：6.28%[10] - 最大相对回撤：3.16%[10] 6. 中证A500增强组合 - 周收益率（2026.09.30-2026.10.09）：-1.49%[10] - 周超额收益（相对中证A500）：-0.15%[10] - 月收益率（2026.09.30-2026.10.09）：-1.49%[10] - 月超额收益（相对中证A500）：-0.15%[10] - 年收益率（2025.12.31-2026.10.09）：-1.43%[10] - 年超额收益（相对中证A500）：4.67%[10] - 跟踪误差：8.15%[10] - 最大相对回撤：9.54%[10] 7. 绩优基金的独门重仓股组合 - 周收益率（2026.09.30-2026.10.09）：-6.70%[10] - 周超额收益（相对股票型基金总指数）：-4.79%[10] - 月收益率（2026.09.30-2026.10.09）：-6.70%[10] - 月超额收益（相对股票型基金总指数）：-4.79%[10] - 年收益率（2025.12.31-2026.10.09）：21.78%[10] - 年超额收益（相对股票型基金总指数）：23.98%[10] - 跟踪误差：31.66%[10] - 最大相对回撤：24.17%[10] 8. 红利低波组合 - 周收益率（2026.09.30-2026.10.09）：1.70%[10] - 周超额收益（相对红利低波100指数）：0.53%[10] - 月收益率（2026.09.30-2026.10.09）：1.70%[10] - 月超额收益（相对红利低波100指数）：0.53%[10] - 年收益率（2025.12.31-2026.10.09）：8.22%[10] - 年超额收益（相对红利低波100指数）：11.39%[10] - 跟踪误差：4.73%[10] - 最大相对回撤：2.33%[10] 9. PB-盈利优选组合 - 周收益率（2026