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：GPT-4.1** - **模型构建思路**：通过API形式发布，提升编程、指令遵循和长文本理解能力，同时优化性价比[12] - **模型具体构建过程**： - 代码能力：在SWE-bench Verified测试中得分54.6%，比GPT-4o提升21.4%[13] - 指令遵循：Scale's MultiChallenge基准测试得分38.3%，比GPT-4o提升10.5%[13] - 长上下文：支持100万tokens处理能力，在Video-MME基准中得分72.0%（提升6.7%）[13] - 训练优化：通过定制化工具评估指令遵循（如格式遵循、负面指令、有序指令等）[19] - **模型评价**：在编程和长文本任务中表现卓越，但被质疑与GPT-4.5差异较小[12] 2. **模型名称：GLM-4-32B-0414系列** - **模型构建思路**：320亿参数密集模型，支持本地部署，对标GPT系列和DeepSeek V3/R1[26] - **模型具体构建过程**： - 预训练：使用15T高质量数据（含推理类合成数据）[26] - 后训练：通过拒绝采样和强化学习增强指令遵循、代码生成和函数调用能力[28] - 衍生版本： - GLM-Z1-32B-0414：通过冷启动和扩展强化学习提升数理能力[31] - GLM-Z1-Rumination-32B-0414：结合搜索工具处理复杂开放性问题[34] - **模型评价**：在工程代码和复杂任务中媲美更大规模模型[29] 3. **模型名称：Seed-Thinking-v1.5** - **模型构建思路**：采用MoE架构（200B总参数/20B激活参数），专注STEM和创意任务[35] - **模型具体构建过程**： - 数据优化： - 可验证数据（数学/代码）：三重清洗（人工筛选→模型过滤→多模型验证）[38] - 非可验证数据（创意写作）：两两对比奖励法优化生成质量[38] - 训练机制：双轨奖励（硬指标对错+软偏好优劣）[40] - **模型评价**：在STEM领域表现突出，泛化能力优于DeepSeek R1[35] 4. **模型名称：GPT-o3/o4-mini** - **模型构建思路**：融合图像推理至思维链，自主调用工具提升视觉任务性能[42] - **模型具体构建过程**： - 视觉推理：通过原生图像处理（裁剪/放大/旋转）实现多模态思考[46] - 基准表现：在MMMU、MathVista等视觉任务中刷新SOTA[46] - **模型评价**：编程和视觉推理能力接近“天才水准”，但需高算力支持[43] 5. **模型名称：BitNet b1.58 2B4T** - **模型构建思路**：20亿参数三值权重（-1/0/+1）模型，降低计算资源需求[49] - **模型具体构建过程**： - 架构创新：BitLinear层（1.58位存储）+ 8位整数量化激活值[49] - 训练阶段：4万亿token预训练→监督微调→DPO优化[52] - **模型评价**：内存占用仅0.4GB，性能逼近全精度模型[49] 6. **模型名称：Video-R1** - **模型构建思路**：7B参数视频推理模型，基于R1范式和T-GRPO算法增强时间建模[63] - **模型具体构建过程**： - 数据集：Video-R1-COT-165k（SFT冷启动）+ Video-R1-260k（RL训练）[67] - 训练方法：Qwen2.5-VL-7B基础模型 + T-GRPO强化学习[68] - **模型评价**：在VSI-Bench超越GPT-4o，泛化能力显著[68] 7. **模型名称：Pangu-Ultra** - **模型构建思路**：135B密集模型，纯昇腾集群训练，优化深度网络稳定性[69] - **模型具体构建过程**： - 架构改进：Sandwich-Norm层归一化 + TinyInit参数初始化[74] - 性能表现：在AIME 2024、MATH-500等任务中比肩DeepSeek-R1[74] - **模型评价**：中文任务全面领先，数学/代码任务具竞争力[73] --- 模型的回测效果 1. **GPT-4.1** - SWE-bench Verified：54.6%[13] - Scale's MultiChallenge：38.3%[13] - Video-MME：72.0%[13] 2. **GLM-4-32B-Base-0414** - 工程代码/函数调用：媲美GPT-4o[29] 3. **Seed-Thinking-v1.5** - AIME 2024：86.7%[35] - Codeforces：55.0%[35] 4. **GPT-o3/o4-mini** - Codeforces：>2700分（全球前200）[43] - AIME 2025：99.5%（配合Python解释器）[43] 5. **Video-R1** - VSI-Bench：35.8%（超越GPT-4o）[68] 6. **Pangu-Ultra** - MATH-500：97.4%[74] - GPQA Diamond：74.2%[74] --- 技术备注 - **MCP协议**：简化AI工具集成，配置效率从100×100降至100+100[54] - **Sandwich-Norm架构**：通过Pre-Norm + 子层 + Post-Norm提升训练稳定性[74] （注：因研报未涉及量化因子内容，故未列出相关部分）

根据提供的研报内容，以下是量化模型和因子的详细总结： --- 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模型 - **模型构建思路**：通过多因子信号动态配置高景气成长股与红利股，实现风格轮动[75] - **模型具体构建过程**： 1. **因子选择**：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）[75] 2. **信号生成**：每月底对各因子打分，均值作为综合信号（高景气=1，红利=-1）[75] 3. **权重分配**：根据信号强度调整成长与红利的配置比例（如60%红利+40%成长）[75] - **模型评价**：适应市场风格切换，但依赖因子信号的稳定性 2. **模型名称**：黄金择时模型 - **模型构建思路**：结合美元信用、通胀预期、资金流向等指标预测黄金价格趋势[32][36] - **模型具体构建过程**： 1. **因子选择**： - 抗通胀属性：美国10年期盈亏平衡通胀率 - 金融属性：实际利率（$$r = \text{名义利率} - \text{通胀预期}$$）[38] - 避险属性：经济政策不确定性指数（EPU）[36] - 资金面：CFTC黄金投机净多仓[33] 2. **信号合成**：加权综合得分，阈值触发买入/卖出信号[34] - **模型评价**：多维度验证有效，但对突发地缘事件敏感 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：期限利差因子 - **构建思路**：反映货币宽松预期，用于成长/红利轮动[75] - **具体构建**：10年期与1年期国债收益率差值，标准化后分箱打分[79] 2. **因子名称**：资金博弈因子 - **构建思路**：监测主力资金动向（ETF、外资、融资余额）[66][67] - **具体构建**： - 融资净买入占比：$$ \text{融资净买入额} / \text{市场总成交额} $$[67] - 外资净流入：北向资金日均流量标准化[60] 3. **因子名称**：ERP股债性价比因子 - **构建思路**：比较股票与债券的风险溢价[55] - **具体构建**： $$ \text{ERP} = \frac{1}{\text{沪深300PE}} - \text{10年期国债收益率} $$[56] --- 模型的回测效果 1. **高景气成长与红利轮动模型** - 年化收益：14.66% | 最大回撤：27.08% | Sharpe：0.63[75] - 超额基准：年化+12.27%（vs 等权配置）[75] 2. **黄金择时模型** - 目标价：3200美元/盎司（滚动5年久期模型）[32] - 信号胜率：72%（2020-2025年回溯测试）[34] --- 因子的回测效果 1. **期限利差因子** - IC（信息系数）：0.15（2024年）[75] 2. **资金博弈因子** - 融资余额占比与沪深300收益相关性：0.32（近1年）[67] 3. **ERP因子** - 历史分位数：80%（高于均值+1标准差）[56] --- 注：未提及的模型/因子（如BTC择时模型）因文档未披露构建细节而未纳入[29]。

根据研报内容，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. **因子名称：Size（市值因子）** - **构建思路**：衡量股票市值大小对基金配置的影响[28] - **具体构建过程**：通过基金重仓股的市值暴露计算，标准化处理后的Z-score表示相对市场基准的偏离程度。公式： $$Size = \frac{MarketCap - \mu_{MarketCap}}{\sigma_{MarketCap}}$$ 其中$\mu$和$\sigma$分别为全市场市值均值和标准差[28] - **因子评价**：2025Q1暴露值0.05，显示基金偏好小市值股票的趋势减弱[28] 2. **因子名称：Liquidity（流动性因子）** - **构建思路**：反映基金对股票交易流动性的偏好[28] - **具体构建过程**：基于过去20个交易日日均成交额构建标准化指标，暴露值计算方式同Size因子[28] - **因子评价**：暴露值0.07达历史80%分位，显示基金显著增配高流动性个股[28] 3. **因子名称：Trend（趋势性因子）** - **构建思路**：捕捉基金对动量效应股票的配置倾向[28] - **具体构建过程**：计算股票过去6个月收益率，经市值加权和标准化处理[28] - **因子评价**：暴露值0.15且环比增加0.12，显示追涨策略增强[28] 4. **因子名称：Dividend Yield（股息率因子）** - **构建思路**：分析基金对分红特征的偏好变化[32] - **具体构建过程**： $$DividendYield = \frac{AnnualDividend}{MarketCap}$$ 采用分红实施公告日数据计算[32] - **因子评价**：当前暴露处于历史45.9%分位，显示分红策略配置中性[32] 因子回测效果 1. **Size因子** - 2025Q1暴露值：0.05 - 环比变化：-0.05 - 历史分位：59.02%[28] 2. **Liquidity因子** - 2025Q1暴露值：0.07 - 环比变化：+0.14 - 历史分位：80.33%[28] 3. **Trend因子** - 2025Q1暴露值：0.15 - 环比变化：+0.12 - 历史分位：11.48%[28] 4. **Dividend Yield因子** - 历史分位：45.90% - 相对沪深300低配：-0.76[32] 注：报告中未提及具体量化模型，仅分析了风格因子的暴露情况[28][32]

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. **股指期限套利模型** - **模型构建思路**：通过计算股指期货与现货价格的偏离程度，识别正向或反向套利机会[43] - **模型具体构建过程**： 1. 定义变量： - $$S_t$$、$$F_t$$为t时刻现货与期货价格 - $$M_f$$、$$M_l$$为期货与融券保证金比率 - $$C_s$$、$$C_f$$为现货与期货交易费用比率 - $$r_f$$为无风险利率，$$r_l$$为融券利率[43] 2. 正向套利收益率公式： $$P=\frac{(F_t-S_t)-(S_t+F_tM_t)(1+r_f)^{\frac{T-t}{360}}-S_tC_s-F_tC_f)}{S_t+F_tM_t}$$ 3. 反向套利收益率公式： $$P=\frac{(S_t-F_t)-(S_tM_l+F_tM_f)(1+r_f)^{\frac{T-t}{360}}-S_tC_s-F_tC_f-S_tr^{\frac{T-t}{360}})}{S_tM_l+F_tM_f}$$ 4. 参数设定：期货交易费用0.023‰，现货交易费用0.1%，保证金分别为20%和50%，融券利率10.6%[43] - **模型评价**：需考虑基差不收敛、流动性等风险，适用于交割日前的价格收敛套利[44] 2. **股利预测模型** - **模型构建思路**：基于历史分红规律预测指数成分股分红点位，修正基差率[45] - **模型具体构建过程**： 1. 分红进度分类处理： - 已实施/公布预案：按实际值计算 - 未公布预案：$$EPS \times 预测派息率$$[45] 2. EPS取值规则： - 若预测时间t<10月：取年报EPS（未披露则用上年末EPS_TTM） - 若t≥10月：取当前EPS_TTM预测次年分红[46] 3. 派息率预测规则： - 稳定派息公司：取过去三年均值 - 非稳定但盈利公司：取上一年派息率 - 未盈利/重组/新上市公司：默认不分红[48] 4. 分红点位计算公式： $$分红点位=\sum \left(预测派息率 \times \frac{指数收盘价 \times 成分股权重}{成分股收盘价}\right)$$[49] 模型的回测效果 1. **股指期限套利模型**： - IF主力合约反套机会触发条件：年化收益5%时需基差率-1.13%（剩余17个交易日）[13] - 实际基差率：IF当季合约年化基差率-10.38%，IC为-17.76%，IM为-19.99%，IH为-5.61%[12] 2. **股利预测模型**： - 预测2025年分红点位：沪深300指数27.16点，中证500指数47.10点，上证50指数17.36点，中证1000指数40.50点[13] 量化因子与构建方式 1. **跨期价差因子** - **因子构建思路**：通过当月与下月合约价差率反映市场期限结构[30] - **因子具体构建过程**： $$价差率=\frac{当月合约价格-下月合约价格}{当月合约价格} \times 100\%$$ 统计区间为2019年至今[30] - **因子评价**：分位数高位表明当前价差处于历史极端水平（如IH达97.7%分位数）[13] 因子的回测效果 1. **跨期价差因子**： - IF价差率分位数92.5%，IC为92.8%，IH为77.7%，IM为97.7%[15] - 实际值：IF当月-下月价差率0.64%（正向套利阈值）[13] 注：所有公式与参数均严格引用自原文标注的文档ID，未包含风险提示等非核心内容[1][2][3][4]

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 模型构建思路：通过量化指标监测申万一级行业指数的拥挤程度，识别过热或过冷行业[4] 模型具体构建过程：未披露具体计算方法和阈值设定，仅展示结果热力图（图表3）[10] 模型评价：能有效捕捉行业交易过热风险，但对拐点预测能力未验证 2. 模型名称：溢价率Z-score模型 模型构建思路：通过ETF溢价率的标准化分数识别套利机会[5] 模型具体构建过程： - 计算ETF溢价率：$$溢价率 = (市价-净值)/净值$$ - 滚动计算历史溢价率的Z-score：$$Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$$ - 设定阈值触发关注信号（具体阈值未披露）[13] 模型评价：对短期套利机会敏感，但需结合流动性风险考量 模型的回测效果 1. 行业拥挤度模型，监测结果显示： - 拥挤度最高行业：美容护理（99%）、纺织服饰（88%）、综合（70%）[10] - 拥挤度最低行业：电力设备（12%）[10] - 单日变动最大行业：传媒（+42%）、汽车（+85%）、交通运输（+4%）[10] 2. 溢价率Z-score模型，输出信号包含： - 国企共赢ETF（159719.SZ） - 浙商之江凤凰ETF（512190.SH） - 物联网50ETF（516260.SH）[13] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：主力资金净流入因子 因子构建思路：监测行业主力资金流向判断资金偏好[12] 因子具体构建过程： - 按申万一级行业分类汇总主力资金净流入额 - 计算3日滚动净流入：$$NetFlow_{T-2→T} = \sum_{i=0}^{2} Flow_{T-i}$$[11] 因子评价：对短期行业轮动有指示作用，但易受大单交易干扰 因子的回测效果 1. 主力资金因子，近3日结果显示： - 净流入TOP3：通信（+31.28亿）、计算机（+30.95亿）、房地产（+11.95亿）[11] - 净流出TOP3：汽车（-20.46亿）、交通运输（-19.31亿）、农林牧渔（-19.61亿）[11] 注：所有数据截取时点为2025/4/21[6]，主力资金数据来源于Wind[12]

根据提供的文档内容，未发现涉及量化模型或量化因子的具体构建方法、公式或测试结果。文档主要内容集中在市场数据展示（如涨跌幅、市盈率、成交金额等）[5][7][9][10][12][13]和风险提示[14][16][18]，未包含量化分析所需的模型/因子构建细节或实证结果。因此无法按照模板要求提取相关量化研究要素。

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. **均线比较模型** - 构建思路：通过比较指数收盘价与不同周期均线（MA5/MA10/MA20等）的偏离程度，判断市场趋势反转势能[19][20] - 具体构建：计算指数收盘价与各均线的百分比偏离值 $$ vsMA_n = \frac{收盘价 - MA_n}{MA_n} \times 100\% $$ 其中n取5/10/20/60/120/250日[20] - 评价：中证500/1000/创业板指对中长期均线偏离度更大，反转信号更强[19] 2. **风险溢价模型** - 构建思路：以十年期国债收益率为基准，计算指数超额收益的风险溢价[31][32] - 具体构建： $$ 风险溢价 = 指数收益率 - 十年国债收益率 $$ 并统计近1年/5年分位值及波动率[34] - 评价：中证2000/1000溢价波动率更高，显示小盘股风险补偿要求更剧烈[32] 3. **股债性价比模型** - 构建思路：通过PE-TTM倒数与国债收益率差值衡量股债相对吸引力[47] - 具体构建： $$ 股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年国债收益率 $$ 结合80%/20%分位阈值判断机会与风险[47] 量化因子与构建方式 1. **峰度因子** - 构建思路：捕捉指数收益率分布的尖峰特征[28][29] - 具体构建：计算近5年与当前日收益率分布的峰度差值 $$ \Delta 峰度 = 当前峰度 - 历史峰度 $$ 其中创业板指峰度正偏离达5.15[29] 2. **偏度因子** - 构建思路：衡量收益率分布的非对称性[28][29] - 具体构建：统计正偏态值及其历史分位，创业板指正偏态增量1.28[29] 3. **破净率因子** - 构建思路：通过市净率<1的个股占比反映市场极端低估情况[56] - 具体构建： $$ 破净率 = \frac{破净个股数}{成分股总数} \times 100\% $$ 上证50破净率最高达26%[56] 模型回测效果 1. **均线模型** - 中证2000 vsMA20偏离-0.65%，vsMA60偏离-3.81%[20] - 创业板指vsMA120偏离-9.9%[20] 2. **风险溢价模型** - 中证2000风险溢价近5年分位94.44%，沪深300分位65.63%[34] - 中证1000近1年波动率2.02%[34] 3. **股债性价比模型** - 沪深300当前值超+1倍标准差16.87%[45] - 创业板指低于-2倍标准差21.73%[45] 因子回测效果 1. **峰度因子** - 创业板指当前峰度5.24，历史偏离+5.15[29] 2. **偏度因子** - 中证2000偏度增量-0.08，显示分布对称性增强[29] 3. **破净率因子** - 沪深300破净率19%，中证2000仅6.05%[56]

根据提供的金融工程日报内容，总结如下： 量化因子与构建方式 1. **封板率因子** - 构建思路：衡量涨停股票的封板强度[18] - 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个月以上的股票，计算当日最高价涨停且收盘仍涨停的比例[18] 2. **连板率因子** - 构建思路：反映涨停股票的连续性[18] - 具体构建： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 通过追踪前一日涨停股票在当日的持续涨停情况[18] 3. **大宗交易折价率因子** - 构建思路：捕捉大资金交易行为的市场信号[27] - 具体构建： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 计算近半年日均折价率并与当日值对比[27] 4. **股指期货年化贴水率因子** - 构建思路：量化期货市场情绪与现货的偏离[29] - 具体构建： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 分别计算上证50、沪深300、中证500和中证1000主力合约的贴水率[29] 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日值：79%（较前日提升12%）[18] 2. **连板率因子** - 当日值：29%（较前日提升11%）[18] 3. **大宗交易折价率因子** - 近半年均值：5.35% - 当日值：6.78%[27] 4. **股指期货年化贴水率因子** - 中位数（近一年）： - 上证50：0.30% - 沪深300：1.74% - 中证500：7.25% - 中证1000：10.93% - 当日值及分位点： - 上证50：5.04%（26%分位） - 沪深300：8.53%（20%分位） - 中证500：15.79%（10%分位） - 中证1000：19.18%（14%分位）[29] 注：报告中未提及量化模型的具体构建，仅包含市场监测类因子的定义与实时数据展示[18][27][29]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型** - 模型构建思路：通过监测申万一级行业指数的拥挤度，识别行业当前的市场热度与潜在风险[4] - 模型具体构建过程： 1. 每日计算各行业指数的拥挤度指标（未披露具体公式） 2. 根据拥挤度水平排序，筛选高拥挤度（如美容护理、纺织服饰）与低拥挤度行业（如电力设备、汽车）[4] - 模型评价：能够动态捕捉行业资金集中度变化，辅助判断短期交易风险[4] 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型** - 模型构建思路：通过滚动计算 ETF 溢价率的 Z-score，识别偏离正常水平的套利机会[5] - 模型具体构建过程： 1. 计算 ETF 的 IOPV 溢价率：$$溢价率 = \frac{ETF市价 - IOPV}{IOPV} \times 100\%$$ 2. 滚动计算溢价率的均值（μ）和标准差（σ），生成 Z-score：$$Z = \frac{当前溢价率 - μ}{σ}$$ 3. 设定阈值筛选异常值（如 Z > 2 或 Z < -2）[5] - 模型评价：有效捕捉短期定价偏差，但需结合流动性风险综合判断[5] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：主力资金净流入因子** - 因子构建思路：跟踪申万行业指数的主力资金净流入额，反映大资金动向[14] - 因子具体构建过程： 1. 按交易日统计各行业主力资金净流入额（单位：亿元） 2. 计算近3日累计净流入（如房地产行业+22.32亿元）[14] - 因子评价：对短期行业轮动有较强指示性，但需结合基本面验证[14] 2. **因子名称：ETF 资金流因子** - 因子构建思路：通过 ETF 单日资金净流入/流出规模，捕捉市场偏好[6] - 因子具体构建过程： 1. 分类统计宽基、行业主题、跨境等 ETF 的资金流（如沪深300ETF华夏单日+38.70亿元）[6] 2. 结合规模变动与跟踪误差分析资金流有效性[6] --- 模型的回测效果 1. **行业拥挤度监测模型** - 高拥挤度行业：美容护理、纺织服饰（拥挤度排名前5）[4] - 低拥挤度行业：电力设备、汽车、传媒（拥挤度排名后3）[4] 2. **溢价率 Z-score 模型** - 建议关注标的：黄金产业ETF（159322.SZ）、黄金股ETF（159562.SZ）[15] --- 因子的回测效果 1. **主力资金净流入因子** - 近3日净流入TOP3行业：房地产（+22.32亿元）、综合（+1.53亿元）、建筑材料（+0.53亿元）[14] - 近3日净流出TOP3行业：电子（-65.34亿元）、电力设备（-50.62亿元）、汽车（-55.01亿元）[14] 2. **ETF 资金流因子** - 单日净流入TOP3宽基ETF：沪深300ETF华夏（+38.70亿元）、沪深300ETF（+20.07亿元）[6] - 单日净流出TOP3行业ETF：证券ETF（-2.07亿元）、券商ETF（-1.24亿元）[6]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数行业轮动模型** - **模型构建思路**：基于价格动量原理，通过跟踪行业扩散指数来捕捉行业趋势，选择向上趋势的行业进行配置[27][30] - **模型具体构建过程**： 1. 计算各中信一级行业的扩散指数，反映行业价格趋势强度 2. 选择扩散指数排名靠前的行业作为配置标的 3. 每月定期调整行业配置，跟踪扩散指数变化 - **模型评价**：在趋势行情中表现优异，但在市场反转时可能失效[27][30] 2. **模型名称：GRU因子行业轮动模型** - **模型构建思路**：利用GRU神经网络处理分钟频量价数据，生成行业因子以捕捉短期交易机会[33][36] - **模型具体构建过程**： 1. 使用GRU深度学习网络处理行业分钟频量价数据 2. 输出各行业的GRU因子得分，反映短期交易信号强度 3. 选择GRU因子排名靠前的行业进行配置 - **模型评价**：在短周期表现较好，但对极端行情适应性有限[33][36] 模型的回测效果 1. **扩散指数行业轮动模型** - 2025年4月超额收益：-1.47% - 2025年以来超额收益：-3.52%[30] 2. **GRU因子行业轮动模型** - 2025年4月超额收益：1.21% - 2025年以来超额收益：-3.01%[36] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业扩散指数** - **因子构建思路**：通过量化行业价格趋势强度，筛选具有持续动量的行业[27] - **因子具体构建过程**： 1. 计算各行业价格序列的扩散指标 2. 标准化处理得到扩散指数，范围在0-1之间 3. 排名靠前的行业（如银行0.954、非银行金融0.926）视为趋势强劲[27] 2. **因子名称：GRU行业因子** - **因子构建思路**：基于GRU神经网络提取行业量价特征，生成交易信号[33] - **因子具体构建过程**： 1. 输入行业分钟频量价数据至GRU网络 2. 输出因子得分（如建筑4.68、煤炭4.45），得分越高代表短期交易信号越强[33] 因子的回测效果 1. **行业扩散指数因子** - 2025年4月Top行业：银行（0.954）、非银行金融（0.926）[27] - 周度环比提升最大行业：有色金属（+0.237）[27] 2. **GRU行业因子** - 2025年4月Top行业：建筑（4.68）、煤炭（4.45）[33] - 周度环比提升最大行业：煤炭、建筑、家电[33]