量化模型与构建方式 1. **模型名称：Mamba-MoE** - **模型构建思路**：通过Mamba架构高效提取时间序列特征，结合混合专家模型（MoE）进行多模型融合，同时引入线性与非线性的风险约束以降低风险暴露[2][3][44]。 - **模型具体构建过程**： 1. **任务一（Alpha因子生成）**：使用Mamba模块处理股票特征序列（维度为`(batch_size, window_length, feature_num)`），通过卷积和SSM（选择性状态空间模型）提取时序特征，输出Alpha因子[27][30][32]。 - SSM离散化公式： $$\bar{A}=\exp(\Delta A),$$ $$\bar{B}=(\Delta A)^{-1}(\exp(\Delta A)-I)\Delta B.$$ 2. **任务二（非线性风险因子生成）**：构建异质图（节点为股票风险因子，边包括同行业关联和高相似度关联），通过图卷积生成非线性风险因子[47][48]。 3. **损失函数**：结合Alpha因子与风险因子的相关性惩罚项： $$L=MSE(\hat{y},y_1)+MSE(\hat{r},y_2)+\frac{\alpha}{d_R+1}\sum_{i=1}^{d_R+1}\rho(\hat{y},R_i)^2.$$ - **模型评价**：双任务学习显著降低风险暴露，提升因子稳定性；MoE融合增强模型泛化性[53][56][72]。 2. **模型名称：Mamba-10与Mamba-5** - **构建思路**：分别以10日和5日收益为标签训练模型，通过交叉验证生成多个子模型，等权或MoE融合[98][99]。 - **具体构建**：5折交叉验证扩展窗口训练，MoE路由器结合股票特征与市场特征动态加权[98][99]。 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Mamba-MoE合成因子** - **构建思路**：融合Mamba-5和Mamba-10的多模型输出，结合风险中性化约束[103][137]。 - **具体构建**： - 对Alpha因子进行行业市值中性化处理。 - 通过MoE加权合成，路由器输入包括股票特征和市场特征（如指数收益率、VIX等）[98][99]。 - **因子评价**：稳定性优于单模型，对市值暴露控制较好，但对低波动和低流动性有一定暴露[103][137]。 2. **因子名称：非线性风险因子** - **构建思路**：捕捉风险因子间非线性交互及股票关联信息[44][48]。 - **具体构建**：基于CNE6风险因子构建异质图，通过GNN生成非线性风险因子[48][49]。 --- 模型的回测效果 1. **Mamba-MoE模型** - Rank IC：13.22%，ICIR：1.28，多头年化收益：33.01%，多空Sharpe Ratio：9.25[103][137]。 - 沪深300增强年化超额收益：9.02%，跟踪误差：4.26%[156]。 2. **Mamba-10模型（双任务）** - Rank IC：12.83%，ICIR：1.28，多空最大回撤：11.71%[56][72]。 3. **行业风格中性化测试** - 双任务设定下Rank IC衰减至8.81%，但多空Sharpe Ratio仍达11.49[72]。 --- 因子的回测效果 1. **Mamba-MoE合成因子** - 全市场十分组测试：多空年化收益125.32%，波动率13.55%[103]。 - 分域测试（中证1000）：Rank IC 11.12%，多空Sharpe Ratio 7.17[137]。 2. **非线性风险因子** - 与流动性因子相关性：-20.74%（双任务）[78][79]。 --- 关键创新点 - **风险中性化**：通过损失函数直接约束风险暴露，避免组合优化时的信号扭曲[44][50]。 - **多模型融合**：交叉验证与MoE集成缓解分布漂移问题，提升稳健性[2][98][99]。 - **高效计算**：Mamba的线性复杂度优于Transformer，支持并行训练[23][31]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：GAN_GRU模型 - **模型构建思路**：结合生成式对抗网络（GAN）和门控循环单元（GRU）的深度学习模型，通过GAN处理量价时序特征后，利用GRU进行时序编码生成选股因子[9][10]。 - **模型具体构建过程**： 1. **数据输入**：18个量价特征（如收盘价、成交量等），采样形状为40*18（过去40天的特征）[13][14]。 2. **预处理**：时序去极值+标准化，截面标准化[14]。 3. **GAN部分**： - 生成器（G）：LSTM结构，输入噪声生成逼真量价特征，损失函数为： $$L_{G}\,=\,-\mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(D(G(z)))]$$ - 判别器（D）：CNN结构，区分真实与生成特征，损失函数为： $$L_{D}=-\mathbb{E}_{x\sim P_{d a t a}(x)}[\log\!D(x)]-\mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(1-D(G(z)))]$$ - 交替训练G和D直至收敛[20][21][23][26]。 4. **GRU部分**：两层GRU(128,128) + MLP(256,64,64)，输出预测收益pRet作为因子[18]。 - **模型评价**：有效捕捉量价时序特征的非线性关系，生成因子具有较高区分度[9][18]。 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：GAN_GRU因子 - **因子构建思路**：基于GAN_GRU模型输出的预测收益pRet，经行业市值中性化+标准化处理后作为选股因子[18][37]。 - **因子具体构建过程**： 1. 模型训练：半年滚动训练（每年6月30日、12月31日更新），预测未来20日收益[14]。 2. 因子生成：对全A股（剔除ST及上市不足半年股票）输出pRet，中性化处理[14][18]。 --- 模型的回测效果 1. **GAN_GRU模型**： - IC均值：11.57% | ICIR：0.89 | 年化超额收益率：25.01% - 年化波动率：24.02% | IR：1.66 | 最大回撤：27.29%[37][38]。 --- 因子的回测效果 1. **GAN_GRU因子**： - **全A表现**： - 近一年IC均值：11.54% | 最新一期IC：-0.28%[37][38]。 - **行业表现**： - 当期IC前五行业：社会服务（30.15%）、国防军工（28.07%）、银行（25.31%）[39]。 - 近一年超额收益前五行业：石油石化（5.60%）、建筑材料（5.29%）、家用电器（5.06%）[42]。 - **多头组合**： - 当期超额收益最高行业：商贸零售（8.22%）、国防军工（7.15%）[42]。 - 最新前十个股：顺威股份、博深股份、九典制药等[44][48]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：GAN_GRU模型 - **模型构建思路**：结合生成式对抗网络（GAN）和门控循环单元（GRU）的深度学习模型，通过GAN处理量价时序特征后，利用GRU进行时序编码生成选股因子[9][10] - **模型具体构建过程**： 1. **数据输入**：18个量价特征（如收盘价、成交量等），过去400天的数据，每5天采样一次，形成40×18的特征矩阵[13][14] 2. **GAN部分**： - **生成器（G）**：LSTM结构，输入噪声生成模拟量价特征，损失函数为： $$L_{G}\,=\,-\mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(D(G(z)))]$$ - **判别器（D）**：CNN结构，区分真实与生成特征，损失函数为： $$L_{D}=-\mathbb{E}_{x\sim P_{d a t a}(x)}[\log\!D(x)]-\mathbb{E}_{z\sim P_{z}(z)}[\log(1-D(G(z)))]$$ - 交替训练G和D直至收敛[20][23][26] 3. **GRU部分**：两层GRU(128,128)提取时序特征，后接MLP(256,64,64)输出预测收益pRet作为因子[18] 4. **数据处理**：时序去极值+标准化，截面标准化[14] - **模型评价**：通过对抗训练提升特征生成质量，保留时序特性，适配金融数据的高噪声环境[29][33] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：GAN_GRU因子 - **因子构建思路**：基于GAN_GRU模型输出的预测收益pRet，经行业市值中性化+标准化处理后作为选股因子[18][37] - **因子具体构建过程**： 1. 模型每半年滚动训练（6月30日/12月31日），预测未来半年收益[14] 2. 剔除ST股及上市不足半年的股票，保留有效样本[14] 3. 因子值=模型输出的pRet，截面排序后取前10%作为多头组合[37][44] --- 模型的回测效果 1. **GAN_GRU模型**： - **IC均值**：11.57%（全A股，2019/01-2025/05）[37] - **ICIR**：0.89[38] - **年化超额收益率**：25.01%[37] - **信息比率（IR）**：1.66[38] - **最大回撤**：27.29%[38] --- 因子的回测效果 1. **GAN_GRU因子**： - **近期IC（2025/05）**：-0.28%，近一年IC均值11.54%[37][38] - **行业表现**： - 当期IC前五行业：社会服务（30.15%）、国防军工（28.07%）、银行（25.31%）[39] - 近一年IC均值前五行业：建筑装饰（18.54%）、公用事业（18.14%）[39] - **多头组合超额收益**： - 当期最高行业：商贸零售（8.22%）、国防军工（7.15%）[42] - 近一年月均最高行业：石油石化（5.60%）、建筑材料（5.29%）[42] --- 多头组合示例（2025/05） - **前十个股**：顺威股份（家用电器）、博深股份（机械设备）、九典制药（医药生物）等[44][48] - **行业排名第一个股**：如顺威股份（家用电器）、盛剑科技（环保）等[44]

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**：高景气成长与红利策略轮动择时模型 **模型构建思路**：通过多因子信号动态调整高景气成长与红利资产的配置比例，捕捉风格轮动机会[57] **模型具体构建过程**： - 每月末选取有效单因子信号：期限利差、社融增速、CPI与PPI四象限、美债利率、资金博弈（ETF/险资/外资） - 各指标独立生成买入高景气或红利的信号，取均值作为综合打分 - 最终配置比例根据打分结果动态调整（如80%红利+20%成长）[57] **模型评价**：能够有效捕捉市场风格切换，尤其在资金面驱动下表现突出 2. **模型名称**：大小盘轮动模型 **模型构建思路**：结合市场利率与动量指标判断小盘/大盘占优阶段[58] **模型具体构建过程**： - 货币宽松期（低利率）优先配置小盘股 - 动量指标采用RSI技术面分析，当小微盘股流动性宽松且RSI强势时看多[4] - 叠加日历效应（如5月小盘跑赢概率62%）[60] 模型的回测效果 1. **高景气成长与红利轮动模型** - 年化收益14.88%，超额基准12.07% - 最大回撤27.08%，年化波动率23.32% - Sharpe比率0.64，Calmar比率0.55[57] 2. **大小盘轮动模型** - 中证2000/沪深300比值最新值2.2（显示小盘占优）[59] - 5月小盘超额收益历史均值+6%[60] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：红利因子 **因子构建思路**：筛选高股息率、低波动率的防御性股票[4] **因子具体构建过程**： - 计算股息率：$$ Dividend\ Yield = \frac{Annual\ Dividend}{Current\ Price} $$ - 叠加波动率筛选：取过去一年日收益率标准差最低的30%股票 - 行业侧重银行、电力、公用事业等[4] 2. **因子名称**：关税缓和因子 **因子构建思路**：捕捉中美关税政策调整对行业的影响[9][10] **因子具体构建过程**： - 构建关税敏感度指标：$$ Sensitivity = \frac{Export\ Revenue}{Total\ Revenue} \times \frac{Tariff\ Change}{1+Base\ Rate} $$ - 对半导体、新能源汽车等外向型行业加权[23] 因子的回测效果 1. **红利因子** - 中证红利全收益指数近1年收益85.30%，年化波动率17.81%[54] - 最大回撤27.08%，显著低于成长风格[54] 2. **关税缓和因子** - 半导体板块近1月超额收益7.85%（通信行业）[61] - 港股恒生科技指数关税缓和后上涨6.02%[6] 注：报告中未提及的模型/因子细节已按规则跳过，公式严格按原文格式呈现。

根据提供的金融工程日报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **封板率因子** - 构建思路：通过监测涨停股在盘中维持涨停状态的比例，反映市场追涨情绪的持续性[17] - 具体构建： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 统计上市满3个月的股票，剔除新股干扰[17] - 评价：高频情绪指标，对短期动量策略有参考价值 2. **连板率因子** - 构建思路：衡量涨停股连续涨停的概率，捕捉市场极端动量效应[17] - 具体构建： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 需排除ST股和上市不足3个月的股票[17] 3. **股指期货贴水率因子** - 构建思路：利用期货主力合约与现货指数的基差，反映市场预期[29] - 具体构建： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 跟踪上证50/沪深300/中证500/中证1000四大合约[29] - 评价：对冲成本指标，极端贴水预示市场恐慌 4. **大宗交易折价率因子** - 构建思路：通过大宗交易成交价与市价的偏离度监测大资金动向[26] - 具体构建： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 统计单笔成交超500万元的交易[26] 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日值：64%（较前日下降10%）[17] - 月波动区间：50%-75%[19] 2. **连板率因子** - 当日值：26%（较前日下降14%）[17] - 月波动区间：20%-40%[19] 3. **股指期货贴水率因子** - 上证50：年化贴水率10.29%（近一年15%分位）[29] - 沪深300：年化贴水率12.72%（近一年10%分位）[29] - 中证500：年化贴水率19.19%（近一年10%分位）[29] - 中证1000：年化贴水率22.31%（近一年12%分位）[29] 4. **大宗交易折价率因子** - 当日值：6.65%（近半年均值5.48%）[26] - 半年波动区间：4%-8%[28] 注：报告中未涉及完整量化模型构建，主要为市场监测类因子[17][26][29]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. 股票市场因子 1. **因子名称**：大小盘风格因子 - **构建思路**：通过比较大盘股与小盘股的表现差异来捕捉市场风格变化[10] - **具体构建过程**：计算大盘指数（如上证50）与微盘股指数的收益率差值，标准化后作为因子值 - **因子评价**：反映市场风险偏好，但易受极端行情影响[12] 2. **因子名称**：价值成长风格因子 - **构建思路**：基于估值指标（如PE/PB）与成长指标（如营收增速）划分价值/成长风格[10] - **具体构建过程**： - 价值得分：$$ \text{Value}_i = \frac{1}{3}(\text{PE}_i + \text{PB}_i + \text{DY}_i) $$ - 成长得分：$$ \text{Growth}_i = \frac{1}{2}(\text{RevenueGrowth}_i + \text{EPSGrowth}_i) $$ - 因子值 = 价值组合收益率 - 成长组合收益率[12] 3. **因子名称**：行业超额收益离散度因子 - **构建思路**：衡量行业间超额收益分化程度[12] - **具体构建过程**：计算各行业指数超额收益的标准差，滚动20日标准化[12] 4. **因子名称**：成分股上涨比例因子 - **构建思路**：反映市场广度与赚钱效应[25] - **具体构建过程**：每日统计指数成分股中上涨家数占比，5日移动平均[25] 2. 商品市场因子 1. **因子名称**：趋势强度因子 - **构建思路**：捕捉商品期货价格的动量效应[25] - **具体构建过程**： $$ \text{TrendStrength} = \frac{\text{MA}_{20}(\text{Close}) - \text{MA}_{60}(\text{Close})}{\text{MA}_{60}(\text{Close})} $$ 按能化、黑色等板块分别计算[26] 2. **因子名称**：基差动量因子 - **构建思路**：利用期货基差变化预测未来价格[26] - **具体构建过程**：计算近月合约与主力合约价差的5日变化率[29] 3. **因子名称**：波动率因子 - **构建思路**：衡量商品价格波动水平[32] - **具体构建过程**：滚动20日收益率标准差，按板块归一化[29] 3. 期权市场因子 1. **因子名称**：隐含波动率偏度因子 - **构建思路**：通过期权偏度反映市场对小盘股调整风险的预期[35] - **具体构建过程**： $$ \text{Skew} = \frac{\text{IV}_{\text{Call}} - \text{IV}_{\text{Put}}}{\text{ATM IV}} $$ 分别计算上证50与中证1000指数期权偏度[37] 因子回测效果 股票市场因子 1. 大小盘风格因子：上周偏向大盘风格（+0.32σ）[12] 2. 价值成长风格因子：上周偏向价值风格（+0.41σ）[12] 3. 行业超额收益离散度：下降至0.18（前值0.23）[12] 4. 成分股上涨比例：下降至48.7%（前值52.1%）[25] 商品市场因子 1. 趋势强度因子：能化板块+1.2σ，贵金属板块+0.8σ[29] 2. 基差动量因子：农产品板块-0.5σ，黑色板块+1.1σ[29] 3. 波动率因子：能化板块波动率1.8σ，有色板块0.6σ[29] 期权市场因子 1. 隐含波动率偏度：中证1000看跌期权偏度维持+1.5σ优势[37] 注：所有因子测试结果基于2025年5月19-23日数据[9][12][29]

量化模型与构建方式 1.模型名称：ANS对抗噪声交易优化器 模型构建思路：将行为金融学中的累积前景理论融入组合优化过程，通过三阶段优化实现基于对抗机制的组合优化决策[1][2] 模型具体构建过程： 1) 原始投资组合权重输出：与传统优化器类似，但去掉换手率约束以避免路径依赖[38] 2) 非理性投资组合权重输出： - 使用累积前景理论构建非理性效用函数： $$U^{c p t}(w)=f_{\pi_{+}}(\phi_{+}(\mathrm{u}_{+}(R w)))-f_{\pi_{-}}(\phi_{-}(\mathrm{u}_{-}(R w)))$$[44] - 采用MM算法求解非凸优化问题[47] 3) 对抗投资组合权重输出：通过构造持仓变动实现反向交易行为修正[50] 4) 理性投资组合权重输出：引入多任务学习，将目标权重与对抗组合的L1范数距离作为目标函数： $$\max \sum_i w_i r_i - \lambda\|w-w^a\|_1$$[51] 模型评价：作为"即插即用"的灵活组件，可适配任意Alpha因子，在保持传统组合优化优势的同时实现权重自适应调整[2][35] 2.模型名称：TK因子模型 模型构建思路：基于累积前景理论构建非理性因子，刻画非理性交易者行为[24] 模型具体构建过程： 1) 使用股票过去60个月的月频收益率作为收益分布替代 2) 计算每支股票的原始TK价值： $$T K\equiv\sum_{i=-m}^{-1}v(r_i)\left[w^{-}\left(\frac{i+m+1}{60}\right)-w^{-}\left(\frac{i+m}{60}\right)\right]+\sum_{i=1}^{n}v(r_i)\left[w^{+}\left(\frac{n-i+1}{60}\right)-w^{+}\left(\frac{n-i}{60}\right)\right]$$[24] 3) 引入衰减系数改进： $$\begin{array}{l}{{\mathrm{TK}\equiv\sum_{i=-m}^{-1}\rho^{t(i)}v(r_i)\left[w^{-}\left(\frac{i+m+1}{60}\right)-w^{-}\left(\frac{i+m}{60}\right)\right]}}\\ {{\qquad+\sum_{i=1}^{n}\rho^{t(i)}v(r_i)\left[w^{+}\left(\frac{n-i+1}{60}\right)-w^{+}\left(\frac{n-i}{60}\right)\right]}}\end{array}$$[25] 因子评价：在头尾两端具有很强的区分度，但整体预测性能不足，分层效果不明显[29][32] 模型的回测效果 1.ANS优化器模型 - 中证500指增：年化超额收益11.00%，超额最大回撤9.84%，IR 1.74[67][68] - 中证1000指增：年化超额收益18.26%，超额最大回撤10.36%，IR 2.43[72][73] 2.TK因子模型 - IC值：-1.18%，RankIC：-1.65%[30] - Top层收益：-7.77%，Bottom层收益：6.46%[30] - 多空收益：-7.12%，Top层IR：-1.81，Bottom层IR：-0.33[30] 量化因子与构建方式 1.因子名称：GRU量价因子 因子的构建思路：作为基础Alpha因子用于对比实验[55] 2.因子名称：负向TK因子 因子的构建思路：将GRU预测因子与负向TK因子按9:1比例加权融合[60] 3.因子名称：TK风格因子 因子的构建思路：将TK值作为一种风格，添加相对基准指数的负向暴露约束[60]

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：股指分红点位测算模型** - **模型构建思路**：通过精确预测指数成分股的分红金额、除息日等关键指标，计算股指期货合约在到期前的分红影响点数，从而准确衡量期货合约的升贴水幅度[12][36] - **模型具体构建过程**： 1. **成分股权重计算**：采用中证指数公司日度权重数据，若需估算则使用公式： $$W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$$ 其中$w_{i0}$为最近公布权重，$r_n$为个股涨跌幅[43] 2. **分红金额预测**：若未公布分红，则通过净利润×股息支付率估算。净利润预测采用历史分布动态法（分稳定/不稳定两类公司处理），股息支付率采用历史均值或截尾处理[45][49][51] 3. **除息日预测**：基于预案/决案公告日与历史间隔天数的稳定性线性外推，或默认7-9月区间[53][54] 4. **分红点数整合**：汇总所有成分股在期货合约到期前的分红影响，公式为： $$\text{分红点数}=\sum_{n=1}^{N}\left(\frac{\text{成分股分红金额}}{\text{成分股总市值}} \times \text{权重} \times \text{指数收盘价}\right)$$[36] - **模型评价**：对上证50和沪深300预测误差约5点，中证500误差约10点，具有较高准确性[59] 2. **模型名称：股息率动态计算模型** - **模型构建思路**：实时跟踪已实现与剩余股息率，反映指数分红进度[17] - **模型具体构建过程**： - **已实现股息率**：累计已分红金额占总市值比例加权求和 - **剩余股息率**：未分红公司的预案/决案金额占总市值比例加权求和[17] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：年化升贴水因子** - **因子构建思路**：衡量股指期货合约相对指数的溢价/折价水平，扣除分红影响后反映市场情绪[12][13] - **因子具体构建过程**： $$\text{年化升贴水}=\left(\frac{\text{含分红价差}}{\text{指数收盘价}}\right) \times \frac{365}{\text{到期天数}} \times 100\%$$ 其中含分红价差=合约收盘价+分红影响点数-指数收盘价[13] 2. **因子名称：行业股息率因子** - **因子构建思路**：通过行业股息率中位数排序捕捉高分红板块[15] - **因子具体构建过程**：计算各行业已公布预案个股的股息率（预案分红金额/当前总市值）中位数[15] --- 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型** - 上证50预测误差：±5点[59] - 沪深300预测误差：±5点[59] - 中证500预测误差：±10点[59] 2. **股息率动态计算模型** - 截至2025/5/27： - 上证50已实现股息率0.17%，剩余2.18%[17] - 沪深300已实现0.28%，剩余1.73%[17] - 中证500已实现0.23%，剩余1.14%[17] --- 因子的回测效果 1. **年化升贴水因子**（2025/5/27主力合约）： - IH升水2.14%，IF贴水2.80%，IC贴水10.94%，IM贴水16.65%[13] - 历史分位点：IH(68%)、IF(29%)、IC(17%)、IM(6%)[27] 2. **行业股息率因子**： - 煤炭、银行、钢铁行业股息率排名前三[15]

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：Claude Opus 4** - **模型构建思路**：专为复杂推理与软件开发设计，扩展AI智能体能力边界[12] - **模型具体构建过程**： - 基于Anthropic的底层架构优化，增强跨文件代码理解能力 - 引入记忆文件机制，通过本地存储关键信息提升长期任务连贯性[16] - 采用轻量级思考摘要功能，在5%场景下精简推理链条[19] - **模型评价**：在SWE-bench测试中准确率72.5%，TerminalBench测试43.2%，展现顶尖编码能力[12][16] 2. **模型名称：Claude Sonnet 4** - **模型构建思路**：平衡性能与成本的通用模型，优化指令遵循能力[12] - **模型具体构建过程**： - 基于Sonnet 3.7改进编码和推理模块 - 通过行为控制技术降低系统漏洞利用概率65%[16] - **模型评价**：SWE-bench测试72.7%优于Opus 4，但综合性能稍逊[16] 3. **模型名称：Cosmos-Reason1** - **模型构建思路**：融合物理常识与具身推理，面向自动驾驶/机器人场景[29] - **模型具体构建过程**： - 采用混合Mamba-MLP-Transformer架构，结合ViT视觉编码器[30] - 四阶段训练流程： 1. 130M数据视觉预训练（跨模态对齐） 2. 8M通用监督微调（SFT） 3. 物理AI专项微调（16类知识注入） 4. GRPO算法强化学习优化决策[30] - 公式：奖励机制采用时空谜题自监督生成$$R=\sum_{t=1}^{T}\gamma^{t-1}r_t(s_t,a_t)$$ - **模型评价**：物理常识测试60.2%准确率，具身推理任务性能提升10%[34] 4. **模型名称：Gemini 2.5 Pro** - **模型构建思路**：旗舰级多模态推理模型，扩展上下文窗口至200万token[43] - **模型具体构建过程**： - 引入"Deep Think"并行推理架构，动态调整5%-100%思考强度 - 集成Model Context Protocol SDK降低开源工具链对接门槛[44] - **模型评价**：MMMU测试84.0%，长期记忆准确率83.1%显著优于竞品[44] 5. **模型名称：Devstral** - **模型构建思路**：开源编程专用模型，强化安全对齐与工程级任务处理[38] - **模型具体构建过程**： - 基于Mistral Small 3.1架构，采用Tekken Tokenizer（131,000词汇量） - 零样本训练策略避免SWE-bench过拟合[41] - **模型评价**：SWE-bench Verified得分46.8%，超越前代开源模型6%[39] --- 模型的回测效果 1. **Claude Opus 4** - SWE-bench准确率72.5%[12] - TerminalBench准确率43.2%[12] - 长期记忆准确率83.1%（MRCR 128K测试）[44] 2. **Cosmos-Reason1-7B** - 物理常识基准60.2%准确率[34] - 具身推理基准平均60.7%[34] - 8K视频流推理速度较GPT-4快11倍[34] 3. **Gemini 2.5 Pro** - MMMU得分84.0%[44] - WebDev Arena测试1499.95分（较前代+147）[44] 4. **Devstral** - SWE-bench Verified得分46.8%[39] - 单RTX 4090显卡可部署[39] --- 技术前沿发现 1. **思维链(CoT)对指令遵循的影响** - **构建思路**：通过IFEval/ComplexBench基准测试15种模型的CoT干扰效应[52] - **关键发现**： - CoT导致IFEval准确率平均下降12.3%[54] - 注意力机制显示约束token关注度下降18.7%[60] - **缓解方案**： - 分类器选择性推理提升IFEval准确率7.2%[65] - 自适应推理选择优化ComplexBench表现[64] （注：原文未涉及量化因子相关内容，故未总结该部分）

根据提供的金融工程日报内容，该报告主要聚焦市场表现和情绪指标，未涉及具体的量化模型或因子构建。以下是可提取的核心量化指标： 1. 市场情绪指标 - 封板率计算方式：最高价涨停且收盘涨停的股票数/最高价涨停的股票数[16] - 连板率计算方式：连续两日收盘涨停的股票数/昨日收盘涨停的股票数[16] - 当日封板率74%（较前日+2%），连板率41%（较前日+9%）[16] 2. 资金流向指标 - 两融余额占比：两融余额/流通市值=2.3%[21] - 两融交易占比：(融资买入额+融券卖出额)/市场成交额=8.2%[21] 3. 折溢价指标 - ETF折溢价：创50ETF富国溢价2.01%，沪港深300ETF折价0.48%[22] - 大宗交易折价率公式：大宗交易总成交金额/当日成交份额总市值-1[25] - 近半年平均折价率5.48%，当日折价率4.03%[25] 4. 股指期货指标 - 年化贴水率公式：基差/指数价格*(250/合约剩余交易日数)[28] - 当日贴水率分位数： • 上证50：9.14%（16%分位）[28] • 沪深300：11.57%（13%分位）[28] • 中证500：19.29%（10%分位）[28] • 中证1000：22.87%（11%分位）[28] 注：报告未包含量化模型或因子构建的具体方法论，主要为市场监测类指标的实时数据展示。所有计算公式和数据取值均来自原文标注的章节。