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，从而通过EPS和PE的“双击”效应获取收益[1][7] - **模型具体构建过程**： 1. 选取盈利持续增长的股票，重点关注业绩增速加速增长的标的 2. 使用PEG指标评估股票定价的合理性，确保盈利增速较高的公司享受更高估值 3. 在低PE时买入，待成长性显现后卖出[7] - **模型评价**：该策略在回测期内表现出较高的稳定性，每个年度的超额收益均超过11%，具有较强的收益能力和稳定性[8] 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”两个核心特征筛选股票[2][12] - **模型具体构建过程**： 1. 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 2. 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**：该策略通过基本面与技术面的共振，能够有效捕捉市场对盈余报告的认可程度，表现出较高的收益能力[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因子筛选股票[3][17] - **模型具体构建过程**： 1. **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 2. **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 3. **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 4. **价值型因子**：筛选具有长期稳定高ROE的公司[17] - **模型评价**：该策略基于多因子构建，历史回测显示超额收益稳定，能够较好地捕捉投资者偏好[18] --- 模型的回测效果 1. 戴维斯双击策略 - 年化收益：26.45%[8] - 年化超额收益：21.08%[8] - 今年累计绝对收益：11.50%[8] - 今年超额收益：5.71%[8] - 本周超额收益：4.58%[8] - 全样本IR：1.08[9] 2. 净利润断层策略 - 年化收益：28.66%[15] - 年化超额收益：26.63%[15] - 今年累计绝对收益：9.59%[15] - 今年超额收益：3.80%[15] - 本周超额收益：2.28%[15] - 全样本IR：0.72[14] 3. 沪深300增强组合 - 年化收益：9.03%[18] - 年化超额收益：8.30%[18] - 今年累计绝对收益：-0.70%[18] - 今年超额收益：-1.81%[18] - 本月超额收益：-4.52%[18] - 全样本IR：0.90[18]

量化模型与构建方式 动量分解模型 1. **模型名称**：动量分解模型 2. **模型构建思路**：将标准动量按该时期的最高价进行拆分，分解为HTP和PTH两部分[8] 3. **模型具体构建过程**： - 将标准动量按该时期的最高价进行拆分，公式如下： $$ HTP = \ln \left( \frac{h_t}{h_0} \right) $$ $$ PTH = \ln \left( \frac{1}{h_t} \right) $$ 其中，$h_t$表示该时期的最高价，$h_0$表示初始价格[8] 4. **模型评价**：基于HTP的多空策略由于没有将市场低迷期的极端亏损股票分配到其空头头寸，避免了崩盘。与标准动量策略相比，基于HTP的多空收益具有更高的夏普比率，呈正偏态，且不依赖于市场状态[8] 小波分解模型 1. **模型名称**：小波分解模型 2. **模型构建思路**：利用小波分解技术，将波动率分解为不同频率的成分，研究技术指标和宏观经济预测指标在预测波动率时的不同频率特性[9] 3. **模型具体构建过程**： - 使用小波分解技术，将已实现波动率（RV）分解为不同频率的成分 - 研究技术指标和宏观经济预测指标在不同频率下对RV的预测表现 - 组合来自不同频率成分的信息以提高预测的准确性 - 采用经济动机约束的组合预测方法[9] 4. **模型评价**：技术指标捕获了RV的短期信息，宏观经济预测指标捕获了长期信息，两者具有互补性。组合预测表现优于单一预测方法[9] 分析师一致预期目标价离散度模型 1. **模型名称**：分析师一致预期目标价离散度模型 2. **模型构建思路**：研究一致预期目标价的离散度如何影响一致预期目前价对未来收益的预测[11] 3. **模型具体构建过程**： - 分析一致预期目标价的离散度 - 研究离散度较低和较高情况下，一致预期目标价的预测收益率与实际收益率的关系 - 进一步分析离散度不同的影响来源，特别是部分分析师在坏消息传出后的滞后调整[11] 4. **模型评价**：离散度较低时，一致预期目标价的预测收益率与实际收益率呈正相关；离散度较高时，两者负相关。高离散度股票中，一致预期目标价预测收益与实际收益负相关的关系主要存在于散户关注度高的股票中[11] 模型的回测效果 1. **动量分解模型**： - 84%的动量收益归因于HTP，PTH仅占16%[8] - 基于HTP的多空策略具有更高的夏普比率，呈正偏态，且不依赖于市场状态[8] 2. **小波分解模型**： - 组合预测表现优于单一预测方法[9] 3. **分析师一致预期目标价离散度模型**： - 持有离散度最低（最高）的股票的多头（空头）对冲策略年收益率超过11%[11]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：中证人工智能主题指数（930713.CSI） - **模型构建思路**：通过选取人工智能领域的核心企业，反映人工智能主题上市公司证券的整体表现，具有高收益弹性特征[18][19] - **模型具体构建过程**： 1. **样本空间**：基于中证全指指数的样本空间，筛选符合可投资性条件的证券[19] 2. **待选样本筛选**：从样本空间中选取业务涉及大数据、云计算、云存储、机器学习、机器视觉、人脸识别、语音语义识别、智能芯片等领域的上市公司证券[19] 3. **样本选取**：按照过去一年日均总市值由高到低排名，选取排名前50的证券作为指数样本[19] 4. **加权方法**：采用自由流通市值加权分级靠档算法[19] 5. **指数计算公式**： $ 报告期指数 = \frac{\text{报告期样本的调整市值}}{\text{除数}} \times 1000 $ 其中，调整市值 = Σ(证券价格 × 调整股本数 × 权重因子)[19] 6. **指数调整**： - 定期调整：每半年调整一次，调整时间为每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日[19] - 临时调整：样本退市或涉及收购、合并、分拆时进行临时调整[19] - **模型评价**：中证人工智能主题指数覆盖面广，成分股涵盖沪深两市主板、创业板和科创板，具有较高的收益弹性和代表性[18][20] --- 模型的回测效果 1. 中证人工智能主题指数 - **年化收益率**：20.59%[26][27] - **年化波动率**：35.55%[26][27] - **最大回撤**：-44.99%[27] - **夏普比率**：0.78[27] --- 量化因子与构建方式 本报告未涉及具体量化因子构建内容 --- 因子的回测效果 本报告未涉及具体量化因子的回测效果 --- 总结 本报告主要围绕中证人工智能主题指数的构建方法及其回测效果展开，未涉及具体量化因子的构建与测试

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：中证人工智能主题指数模型 **模型构建思路**：该模型旨在从全市场选取业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券，反映人工智能主题上市公司证券的整体表现[31] **模型具体构建过程**： - 样本空间同中证全指指数的样本空间 - 选取业务涉及大数据、云计算、云存储、机器学习、机器视觉、人脸识别、语音语义识别、智能芯片等领域的上市公司证券作为待选样本 - 按照过去一年日均总市值由高到低排名，选取排名前50的证券作为指数样本 - 采用自由流通市值加权分级靠档算法计算指数 - 指数计算公式： $$报告期指数 = \frac{报告期样本的调整市值}{除数} \times 1000$$ 其中，调整市值 = ∑(证券价格×调整股本数×权重因子)[31] **模型评价**：该指数覆盖面广，收益弹性大，能够较好地反映人工智能主题上市公司的整体表现[31] 模型的回测效果 1. **中证人工智能主题指数模型** - 年化收益率：20.59% - 年化波动率：35.55% - 最大回撤：-44.99% - 夏普比率：0.78[47] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：人工智能产业净利润增速因子 **因子构建思路**：通过Wind一致预期数据，计算人工智能产业的预期净利润增速，反映产业的高景气度[19] **因子具体构建过程**： - 获取Wind一致预期数据中人工智能指数2024年和2025年的预期净利润增速 - 计算预期净利润增速： $$预期净利润增速 = \frac{预期净利润 - 当期净利润}{当期净利润} \times 100\%$$ - 2024年预期净利润增速为37.73%，2025年预期净利润增速为38.54%[19] **因子评价**：该因子能够较好地反映人工智能产业的高景气度和增长潜力[19] 因子的回测效果 1. **人工智能产业净利润增速因子** - 2024年预期净利润增速：37.73% - 2025年预期净利润增速：38.54%[19] 以上总结涵盖了研报中涉及的量化模型和因子的名称、构建思路、具体构建过程、评价以及回测效果，确保内容全面且详细。

量化模型与构建方式 1. 模型名称：增强型回测（Enhanced Backtesting） - **模型构建思路**：通过改进传统回测方法，减轻多次试验带来的负面效应，提升投资策略的准确性和可靠性[10] - **模型具体构建过程**： - 采用三种主要回测方法： 1. **前瞻性回测（Walk-Forward Testing）**：将数据分为训练集和测试集，逐步向前移动窗口进行验证[10] 2. **重采样方法（Resampling Method）**：通过对原始数据进行多次抽样，生成多个样本集以评估策略的稳健性[10] 3. **蒙特卡罗模拟（Monte Carlo Simulations）**：基于概率分布生成随机结果，模拟多种市场情景[10] - 提供改进的夏普比率计算方法，减轻虚假发现的影响[10] - **模型评价**：该模型通过改进传统回测方法，显著提高了投资策略的样本外表现，适合从业人员构建更可靠的投资策略[10] 2. 模型名称：最小下行风险投资组合（Minimum Downside Risk Portfolios） - **模型构建思路**：通过最小化一致性下行风险指标，优化投资组合的风险调整收益，特别适用于非正态分布资产[12][13] - **模型具体构建过程**： - 引入两种关键方法： 1. **最小化预期亏损（Minimum Expected Shortfall, MES）**：惩罚超过在险价值（VaR）阈值的平均损失[13] 2. **最小化一致性二阶矩（Minimum Coherent Second Moment, MCSM）**：惩罚超过阈值的平方损失[13] - 与传统的最小化方差（Minimum Variance, MV）方法进行比较，发现MES和MCSM在厚尾分布资产上表现更优[14] - 使用开源R包进行分析，解决估计误差、换手问题和尾部概率选择问题[14] - **模型评价**：MES和MCSM方法在风险调整收益方面优于传统方法，特别适合处理厚尾分布资产[14] 3. 模型名称：资产配置的另类方法（Alternative Approaches to Asset Allocation） - **模型构建思路**：探索传统均值-方差分析之外的资产配置方法，以更灵活和可靠的方式构建投资组合[15] - **模型具体构建过程**： - 提出三种资产配置方法： 1. **等权重（1/N）**：对投资组合中的资产进行等权配置[15] 2. **均值-方差分析（Mean-Variance Analysis）**：基于资产类别的预期收益和风险进行配置[15] 3. **全方位优化（Full-Scale Optimization）**：明确考虑资产收益的多元分布，并对投资者偏好进行更现实的描述[15] - 强调全方位优化方法在构建最优投资组合中的优势，但指出其计算复杂性较高[15] - **模型评价**：全方位优化方法提供了更灵活且实证上更可靠的投资组合构建方式，是追求最优投资组合的稳健选择[15] 4. 模型名称：投资组合分析的蒙特卡罗模拟（Monte Carlo Simulation for Portfolio Analysis） - **模型构建思路**：利用蒙特卡罗模拟生成随机结果，评估投资组合的风险和未来收益[16] - **模型具体构建过程**： - 通过蒙特卡罗模拟估算下行风险指标，如在险价值（VaR）和条件在险价值（CVaR）[16] - 在单资产和多资产情境下评估投资组合表现[16] - 纳入非正态分布和基于效用的优化方法，克服现代投资组合理论的局限性[16] - **模型评价**：蒙特卡罗模拟是一种强大且易于使用的工具，能够有效评估复杂市场情景下的投资组合表现[16] 5. 模型名称：投资组合管理优化模型（Optimization Models for Portfolio Management） - **模型构建思路**：通过引入稳健优化、下行风险管理和ESG因素整合等新方法，提升投资组合管理的适应性和效率[17][18] - **模型具体构建过程**： - 梳理均值-方差模型的演进，重点关注近期优化模型的发展[18] - 引入多阶段模型和个性化理财规划，扩展优化技术的应用范围[18] - 强调优化技术在资产配置、资产负债管理和加密货币等领域的适应性[18] - **模型评价**：优化技术在风险-收益权衡中具有重要作用，是应对新兴投资挑战的关键工具[18] --- 模型的回测效果 1. 增强型回测 - 夏普比率计算方法改进，显著减轻多次试验的负面效应[10] 2. 最小下行风险投资组合 - MES和MCSM方法在厚尾分布资产上的风险调整收益优于MV方法[14] 3. 资产配置的另类方法 - 全方位优化方法在实证中表现出更高的可靠性和灵活性[15] 4. 投资组合分析的蒙特卡罗模拟 - 蒙特卡罗模拟有效评估了非正态分布资产的下行风险和未来收益[16] 5. 投资组合管理优化模型 - 优化模型在多阶段投资和ESG整合方面表现出色，适应性强[18]

证券研究报告 | 2025年02月20日 市场情绪：今日市场情绪较为高涨，收盘时有 106 只股票涨停，有 1 只股票 跌停。昨日涨停股票今日收盘收益为 2.77%，昨日跌停股票今日收盘收益为 0.72%。今日封板率 77%，较前日下降 6%，连板率 24%，较前日下降 2%。 市场资金流向：截至 20250219 两融余额为 18724 亿元，其中融资余额 18616 亿元，融券余额 109 亿元。两融余额占流通市值比重为 2.4%，两融交易占市 场成交额比重为 10.1%。 折溢价：20250219 当日 ETF 溢价较多的是科创 100 增强 ETF，ETF 折价较多 的是消费 ETF 沪港深。近半年以来大宗交易日均成交金额达到 15 亿元， 20250219 当日大宗交易成交金额为 14 亿元，近半年以来平均折价率 4.99%， 当日折价率为 7.04%。近一年以来上证 50 股指期货主力合约年化升水率中位 数为 0.18%，近一年以来沪深 300 股指期货主力合约年化贴水率中位数为 1.20%，近一年以来中证 500 股指期货主力合约年化贴水率中位数为 5.62%， 近一年以来中证 1000 股指期 ...

总结 量化模型与构建方式 - **模型名称**：增强策略ETF模型 **模型构建思路**：通过增强策略优化指数基金的收益表现，目标是实现超越业绩基准的超额收益[23][24] **模型具体构建过程**： 1. 选取特定指数作为基准（如沪深300、中证500、中证1000等）[23][24] 2. 应用增强策略（如量化选股、因子模型等）对指数成分股进行优化配置[23][24] 3. 通过回测和实际表现评估模型效果[23][24] **模型评价**：增强策略ETF模型在部分指数上表现出较好的超额收益能力，但不同指数的表现差异较大[23][24] 模型的回测效果 - **增强策略ETF模型** - **沪深300增强策略ETF**：上周超额收益率为1.91%，近一年超额收益率为7.95%[37][39] - **中证500增强策略ETF**：上周超额收益率为0.64%，近一年超额收益率为3.10%[37][39] - **中证1000增强策略ETF**：上周超额收益率为0.63%，近一年超额收益率为7.37%[37][39] - **国证2000增强策略ETF**：上周超额收益率为-0.01%，近一年超额收益率为10.15%[37][39] 量化因子与构建方式 - **因子名称**：超额收益因子 **因子的构建思路**：通过量化模型挖掘能够解释超额收益的因子，优化投资组合[23][24] **因子具体构建过程**： 1. 选取基础指数成分股作为样本池[23][24] 2. 应用量化因子（如价值因子、动量因子等）对样本池进行筛选和权重调整[23][24] 3. 通过回测验证因子对超额收益的贡献[23][24] **因子评价**：超额收益因子在部分指数增强策略中表现出较强的解释力，但在某些市场环境下可能失效[23][24] 因子的回测效果 - **超额收益因子** - **沪深300增强策略ETF**：近一年超额收益率为15.55%[38][39] - **中证500增强策略ETF**：近一年超额收益率为9.61%[38][39] - **中证1000增强策略ETF**：近一年超额收益率为18.71%[38][39] - **国证2000增强策略ETF**：近一年超额收益率为28.50%[38][39]

量化模型与构建方式 1 景气动量模型 1) 模型名称：景气动量模型 2) 模型构建思路：自上而下行业轮动模型，基于行业盈利能力g和盈利能力边际变化Δg构建，从宏观、中观、微观三个视角对行业Δg开展建模[2] 3) 模型具体构建过程： - 宏观视角：将增长、通胀等宏观因子与行业整体ROE变化、估值变化映射，构建宏观戴维斯双击因子 - 中观视角：用产业链数据对行业财务状况进行Nowcast，计算中观景气度因子 - 微观视角：使用卖方分析师一致预期数据补充财报数据，计算微观景气度因子 - 加权组合三个视角的因子得到景气动量因子[16] 4) 模型评价：表现对市场风格依赖度高，尤其与成长因子显著正相关，是一个名副其实的Smart Beta[2][23] 2 遗传规划模型 1) 模型名称：遗传规划模型 2) 模型构建思路：自下而上行业轮动模型，采用"生物育种"原理直接挖掘行业量价、估值等数据[3] 3) 模型具体构建过程： - 将单目标遗传规划改造为双目标遗传规划，同时评价因子分组单调性和多头组表现 - 使用NSGA-II算法挖掘兼具分组表现单调、多头表现优秀的因子 - 采用贪心策略和方差膨胀系数合成行业得分[18] - 最新一期权重最高的因子计算过程： $$ts_covariance_torch(ts_grouping_deczscorecut_torch(ts_decsortcut_torch(daily_exc,60,9,2),ts_decsortcut_torch(daily_exc,30,8,2),15,2.0,1),exp_torch(low_st),55)$$ 1) 计算60日和30日超额收益变量A和B 2) 对B进行zscore标准化提取特定日期集合T 3) 计算T中A之和变量C 4) 计算标准化收盘价的自然指数变量D 5) 计算C和D的55日协方差[35] 4) 模型评价：对市场风格依赖度低，超额收益来自对行业机会的把握[3][32] 模型的回测效果 1 景气动量模型 1) 回测区间：20160430-20250131 2) 年化收益：9.61% 3) 年化波动：22.51% 4) 夏普比率：0.43 5) 最大回撤：-44.84% 6) 卡玛比率：0.21[25] 7) BARRA因子暴露：Growth(0.32)[25] 2 遗传规划模型 1) 回测区间：20220930-20250214 2) 年化收益：32.57% 3) 年化波动：18.17% 4) 夏普比率：1.79 5) 最大回撤：-19.63% 6) 卡玛比率：1.66[34] 7) 年化超额收益：28%[3] 量化因子与构建方式 1 宏观戴维斯双击因子 1) 因子构建思路：基于宏观因子与行业ROE变化、估值变化的映射关系构建[16] 2 中观景气度因子 1) 因子构建思路：用产业链数据对行业财务状况进行Nowcast[16] 3 微观景气度因子 1) 因子构建思路：使用卖方分析师一致预期数据补充财报数据[16] 因子的回测效果 1 最新一期遗传规划因子 1) 训练集IC：0.042 2) 训练集NDCG@5：0.362 3) 因子权重：40.7%[35]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：均线比较模型 **模型构建思路**：通过比较各宽基指数与其不同周期的均线（如5日、10日、20日等）的相对位置，判断市场趋势和支撑/压力位[6][7] **模型具体构建过程**：计算各指数的收盘价与MA5、MA10、MA20等均线的差值百分比，公式为： $$ vsMA = (收盘价 - MA_n) / MA_n \times 100\% $$ 其中MA_n代表n日均线值[7] **模型评价**：能够直观反映短期与中长期市场趋势的背离情况，但对极端行情敏感度较低[7] 2. **模型名称**：风险溢价模型 **模型构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率基准，计算各宽基指数的超额收益风险溢价[14][16] **模型具体构建过程**： $$ 风险溢价 = 指数收益率 - 十年期国债收益率 $$ 并统计近1年/5年分位值及波动率[16] **模型评价**：具有明显的均值回归特性，中证1000/2000的波动率显著高于大盘指数[14][16] 3. **模型名称**：股债性价比模型 **模型构建思路**：通过PE-TTM倒数与国债收益率的差值衡量股债相对吸引力[22] **模型具体构建过程**： $$ 股债性价比 = 1/PE-TTM - 国债收益率 $$ 设置80%/20%分位值作为危险/机会阈值[22] **模型评价**：当前中小盘指数多数处于危险值上方，显示权益资产溢价较高[22] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：PE-TTM估值因子 **因子构建思路**：跟踪滚动市盈率的历史分位值判断估值水平[21][22] **因子具体构建过程**：计算当前PE-TTM相对于近1年/5年/全部历史数据的分位百分比，公式为： $$ 分位值 = \frac{当前PE排名}{历史PE总数} \times 100\% $$ 并计算±1/2倍标准差区间[21] **因子评价**：中证500分位值达83.72%显示高估，创业板指34.13%相对安全[21] 2. **因子名称**：股息率因子 **因子构建思路**：通过现金分红回报率评估防御性投资价值[26][27] **因子具体构建过程**： $$ 股息率 = 年度分红总额 / 总市值 $$ 统计近5年98.84%分位的沪深300显示极高配置价值[27] **因子评价**：高股息策略在利率下行期表现突出，但需警惕盈利可持续性[26] 3. **因子名称**：破净率因子 **因子构建思路**：统计市净率<1的个股占比反映市场悲观程度[29] **因子具体构建过程**： $$ 破净率 = 破净个股数 / 总成分股数 \times 100\% $$ 上证50破净率24%显著高于中证2000的5.45%[29] **因子评价**：破净率中枢下移可能预示市场情绪转向乐观[29] 模型的回测效果 1. **均线比较模型**： - 中证2000当前偏离MA5达-1.51%，MA20偏离+2.83%[7] - 创业板指MA60支撑位有效性达87.6%[21] 2. **风险溢价模型**： - 上证50风险溢价近5年分位值29.68%，中证2000仅4.76%[16] - 中证1000近1年波动率2.08%显著高于沪深300的1.33%[16] 3. **股债性价比模型**： - 中证1000当前值超80%分位线12.17%[22] - 创业板指距危险值(80%分位)仍有7.01%空间[22] 因子的回测效果 1. **PE-TTM因子**： - 中证500当前PE28.22超+1倍标准差7.13%[21] - 创业板指PE34.29处于近5年34.13%分位[21] 2. **股息率因子**： - 沪深300股息率3.64%接近+2倍标准差上限[27] - 中证2000股息率1.03%低于历史均值1.16%[27] 3. **破净率因子**： - 上证50破净率24%较9月高点下降37%[29] - 创业板指破净率3%为全市场最低[29]

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. **因子名称：封板率** - 构建思路：通过统计涨停股票的封板情况反映市场情绪强度[16] - 具体构建过程： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$ 筛选上市满3个月的股票，计算当日同时满足盘中最高价涨停和收盘涨停的股票占比[16] 2. **因子名称：连板率** - 构建思路：衡量涨停股票的持续性效应[16] - 具体构建过程： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$ 基于前一日涨停股票池，计算次日仍能涨停的比例[16] 3. **因子名称：大宗交易折价率** - 构建思路：反映大资金交易的流动性溢价[25] - 具体构建过程： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$ 汇总当日所有大宗交易数据，按成交金额加权计算[25] 4. **因子名称：股指期货年化贴水率** - 构建思路：量化期货市场对现货指数的预期偏差[27] - 具体构建过程： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 分别计算上证50/沪深300/中证500/中证1000主力合约的基差年化值[27] 因子回测效果 1. **封板率因子** - 当日取值：83%（较前日提升28%）[16] - 近一月分位数：处于75%高位区间[16] 2. **连板率因子** - 当日取值：26%（较前日提升11%）[16] - 近一月分位数：处于60%中位区间[16] 3. **大宗交易折价率因子** - 当日取值：4.46%[25] - 近半年均值：4.97%[25] 4. **股指期货贴水率因子** - 上证50年化升水率：1.45%（60%分位）[27] - 沪深300年化贴水率：0.22%（61%分位）[27] - 中证500年化贴水率：5.83%（48%分位）[27] - 中证1000年化贴水率：8.77%（55%分位）[27] 模型评价 1. 封板率/连板率因子对短期市场情绪捕捉效果显著，但需结合换手率过滤噪音[16] 2. 大宗交易折价率因子在机构调仓周期中预测效果更优[25] 3. 股指期货贴水率因子对市场风格切换有领先指示作用[27]