量化因子与构建方式 估值类因子 1. **因子名称**：bp - **构建思路**：衡量净资产与市值的相对关系[14] - **具体构建**：$$ bp = \frac{当前净资产}{当前总市值} $$ 2. **因子名称**：bp三年分位数 - **构建思路**：反映当前bp在三年历史中的分位水平[14] - **具体构建**：计算股票当前bp在最近三年数据中的分位数 3. **因子名称**：季度ep - **构建思路**：衡量季度净利润与净资产的关系[14] - **具体构建**：$$ 季度ep = \frac{季度净利润}{净资产} $$ 4. **因子名称**：季度sp - **构建思路**：衡量季度营收与净资产的关系[14] - **具体构建**：$$ 季度sp = \frac{季度营业收入}{净资产} $$ 盈利类因子 1. **因子名称**：季度资产周转率 - **构建思路**：反映营业收入与总资产的效率关系[14] - **具体构建**：$$ 季度资产周转率 = \frac{季度营业收入}{总资产} $$ 2. **因子名称**：季度毛利率 - **构建思路**：衡量毛利润与销售收入的比例[14] - **具体构建**：$$ 季度毛利率 = \frac{季度毛利润}{季度销售收入} $$ 3. **因子名称**：季度roa - **构建思路**：衡量净利润与总资产的效率[14] - **具体构建**：$$ 季度roa = \frac{季度净利润}{总资产} $$ 成长类因子 1. **因子名称**：季度净利润同比增长 - **构建思路**：反映净利润的同比增长率[14] - **具体构建**：计算当前季度净利润与去年同期单季净利润的增长率 2. **因子名称**：标准化预期外盈利 - **构建思路**：衡量实际盈利与预期盈利的偏离程度[14] - **具体构建**：$$ \frac{当前季度净利润 - (去年同期单季净利润 + 过去8个季度单季净利润同比增长均值)}{过去8个季度单季净利润同比增长值的标准差} $$ 分析师类因子 1. **因子名称**：90天分析师覆盖度 - **构建思路**：反映过去90天内分析师的覆盖情况[14] 2. **因子名称**：一致预期EPS变动 - **构建思路**：衡量一致预期EPS的相对变化[14] - **具体构建**：$$ \frac{一致预期eps}{最近120日一致预期eps均值} $$ 换手率类因子 1. **因子名称**：1个月换手率波动 - **构建思路**：反映过去20个交易日换手率的波动性[14] - **具体构建**：计算过去20个交易日换手率的标准差 波动率类因子 1. **因子名称**：Fama-French三因子1月残差波动率 - **构建思路**：衡量日收益对Fama-French三因子回归的残差波动[14] - **具体构建**：计算过去20个交易日日收益对三因子回归的残差标准差 2. **因子名称**：1月特异度 - **构建思路**：反映收益中未被三因子解释的部分[14] - **具体构建**：$$ 1 - R^2 \quad (R^2为Fama-French三因子回归的拟合优度) $$ 规模类因子 1. **因子名称**：小市值 - **构建思路**：反映公司市值大小的反向指标[15] - **具体构建**：对数市值 --- 因子回测效果 IC表现 1. **小市值因子**：最近一周IC表现较好[8] 2. **90天分析师覆盖度因子**：最近一月IC表现较好[8] 3. **1月特异度因子**：最近一年IC表现较好[8] 多头组合表现 1. **小市值因子**： - 最近一周超额：1.03% - 最近一月超额：3.94% - 最近一年超额：13.73%[11] 2. **季度资产周转率因子**： - 最近一周超额：0.55% - 最近一月超额：1.39% - 最近一年超额：2.78%[11] 3. **1个月反转因子**： - 最近一月超额：1.90%[11] 4. **Fama-French三因子1月残差波动率因子**： - 最近一年超额：7.33%[11] --- 因子评价 - **小市值因子**：长期表现稳定，近期超额收益显著[8][11] - **季度资产周转率因子**：盈利类因子中表现突出，反映经营效率[11] - **1月特异度因子**：波动率类因子中IC稳定性较高[8]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：PB-ROE-50组合 - **模型构建思路**：基于PB（市净率）和ROE（净资产收益率）双因子筛选股票，选取估值合理且盈利能力强的标的[24] - **模型具体构建过程**： 1. 在全市场股票池中计算PB和ROE指标 2. 对PB升序排序（低估值优先），ROE降序排序（高盈利优先） 3. 综合排名后选取前50只股票构成组合 4. 月频调仓 2. **模型名称**：大宗交易组合 - **模型构建思路**：根据大宗交易数据中的"成交金额比率"和"波动率"因子筛选标的，遵循"高成交、低波动"原则[30] - **模型具体构建过程**： 1. 计算个股大宗交易成交金额占日均成交额比率 2. 计算6日成交金额波动率 3. 选择成交比率高且波动率低的股票 4. 月频调仓 3. **模型名称**：定向增发组合 - **模型构建思路**：以股东大会公告日为节点，结合市值因素和仓位控制构建事件驱动策略[35] - **模型具体构建过程**： 1. 跟踪定向增发预案公告事件 2. 筛选市值适中的标的 3. 控制单行业暴露不超过20% 4. 动态调整持仓周期 模型的回测效果 1. **PB-ROE-50组合**： - 中证500超额收益0.88%（本周），1.02%（年初至今）[25] - 中证800超额收益0.43%（本周），1.66%（年初至今）[25] 2. **大宗交易组合**： - 相对中证全指超额收益0.36%（本周），24.12%（年初至今）[31] 3. **定向增发组合**： - 相对中证全指超额收益0.48%（本周），1.16%（年初至今）[36] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：早盘后收益因子 - **因子方向**：负向（流动性1500股票池）[16] - **因子构建思路**：捕捉开盘后特定时间窗口的收益异常现象 - **因子评价**：在中小盘股票中表现突出 2. **因子名称**：动量弹簧因子 - **因子方向**：正向（全市场）[13] - **因子构建思路**：结合动量效应与均值回复特性 - **因子评价**：在波动市场中具有较强适应性 3. **因子名称**：EPTTM分位点 - **因子方向**：正向（中证500）[14] - **因子构建思路**：计算盈利价格比在行业内的相对位置 因子的回测效果 1. **早盘后收益因子**： - 流动性1500股票池周收益2.27%，年化收益19.60%[17] 2. **动量弹簧因子**： - 沪深300股票池周收益0.59%，年化收益11.11%[13] - 流动性1500股票池周收益1.43%，年化收益22.03%[17] 3. **EPTTM分位点**： - 中证500股票池周收益1.30%，年化收益13.19%[14] 大类因子表现 1. **残差波动率因子**：全市场周收益0.55%[18] 2. **盈利因子**：全市场周收益0.26%[18] 3. **市值因子**：全市场周收益-0.48%[18] 4. **动量因子**：全市场周收益-0.32%[18]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指期货分红点位预测模型** - **模型构建思路**：基于历史分红数据和指数成分股信息，预测股指期货合约存续期内标的指数的分红点位[9][11][16][18] - **模型具体构建过程**： 1. 收集标的指数（如中证500、沪深300等）成分股的历史分红数据 2. 根据合约存续期（次月、当季、下季）划分预测区间 3. 对每个区间内的预期分红点位进行加权汇总，公式为： $$ \text{分红点位} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot d_i $$ 其中 \( w_i \) 为成分股权重，\( d_i \) 为预期分红金额[9][11][16][18] - **模型评价**：能够有效修正基差计算中的分红影响，提升对冲策略的准确性 2. **模型名称：期现对冲策略优化模型** - **模型构建思路**：通过动态调整期货合约选择规则（如连续持有或最低贴水），优化对冲组合的收益风险比[49][52][57][61] - **模型具体构建过程**： 1. **连续对冲策略**：持有季月/当月合约至到期前2日，滚动调仓[49] 2. **最低贴水策略**：每日计算所有可交易合约的年化基差，选择贴水幅度最小的合约，持有8个交易日或至到期前2日[49] 3. 现货端与期货端资金分配比例为70%:30%，净值动态再平衡[49] 3. **模型名称：信达波动率指数（Cinda-VIX）** - **模型构建思路**：基于期权市场价格反推标的资产未来波动率预期，反映市场情绪[65][69][71][73] - **模型具体构建过程**： 1. 选取不同期限（30/60/90/120日）的平值及虚值期权合约 2. 通过期权定价模型计算隐含波动率（IV），加权合成VIX值 3. 期限结构展示不同时间维度的波动率预期[65][69][71][73] 4. **模型名称：信达偏斜指数（Cinda-SKEW）** - **模型构建思路**：捕捉期权隐含波动率的偏斜特征，衡量市场对极端尾部风险的预期[74][75][77] - **模型具体构建过程**： 1. 计算不同行权价期权的IV偏斜度 2. 标准化处理得到SKEW值，阈值100为分界线（>100表示担忧下跌风险）[75][77] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：分红调整年化基差因子** - **因子构建思路**：剔除分红影响后，衡量期货合约价格与标的指数的偏离程度[20][27][32][38][40] - **因子具体构建过程**： 1. 计算实际基差：$$ \text{基差} = \text{期货价格} - \text{指数价格} $$ 2. 叠加预期分红调整：$$ \text{调整后基差} = \text{基差} + \text{存续期内未实现分红} $$ 3. 年化处理：$$ \text{年化基差} = \frac{\text{调整后基差}}{\text{指数价格}} \times \frac{360}{\text{合约剩余天数}} $$[20] 2. **因子名称：波动率期限结构因子** - **因子构建思路**：通过不同期限VIX的比值（如近端/远端）反映市场波动预期变化[65][69][71][73] - **因子具体构建过程**： 1. 计算30日与120日VIX的比值：$$ \text{期限结构斜率} = \frac{\text{VIX}_{30}}{\text{VIX}_{120}} $$ 2. 比值>1表示近端波动预期更高（"近端陡峭化"）[4][65] --- 模型的回测效果 1. **IC对冲策略（2022/7/22-2025/5/16）** - 年化收益：最低贴水策略-0.66%，季月连续-1.66%，当月连续-2.45% - 波动率：最低贴水策略4.76%，季月连续4.85% - 最大回撤：最低贴水策略-7.97%，季月连续-8.34%[51] 2. **IF对冲策略（同区间）** - 年化收益：最低贴水策略1.59%，季月连续1.01% - 波动率：最低贴水策略3.21%，季月连续3.42% - 最大回撤：最低贴水策略-4.06%，季月连续-4.03%[56] 3. **Cinda-VIX指数（2025/5/16取值）** - 上证50VIX_30：19.24 - 中证1000VIX_30：26.89[65][73] --- 因子的回测效果 1. **分红调整年化基差因子（2025/5/16）** - IC当季合约：-10.17%（前值-9.05%） - IH当季合约：0.42%（前值1.25%）[20][27][32][38] 2. **SKEW因子（2025/5/16）** - 中证1000SKEW：107.96（反映尾部风险担忧） - 上证50SKEW：100.71（接近中性）[75][77]

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：宏观择时模型** - **模型构建思路**：基于动态宏观事件因子构建股债轮动策略，通过经济增长和货币流动性两个维度生成权益配置信号[26][27] - **模型具体构建过程**： 1. 经济增长信号：综合中采/财新PMI、工业增加值等指标，计算标准化得分 2. 货币流动性信号：结合SHIBOR、国债收益率、M1同比等数据，通过阈值判断生成强度信号 3. 权益仓位计算：$$仓位\% = 50\% \times (经济增长信号 + 货币流动性信号)$$ - **模型评价**：中期配置工具，对政策变化敏感[26] 2. **模型名称：微盘股择时模型** - **模型构建思路**：结合交易情绪与基本面指标监控微盘股风险[30][35] - **模型具体构建过程**： 1. 波动率拥挤度指标：计算市场波动率分位数与历史阈值比较 2. 十年国债利率同比：$$利率同比 = \frac{当期利率 - 上年同期利率}{上年同期利率}$$ 3. 风险预警：当波动率拥挤度>阈值或利率同比>0.3%时触发风控[30] 模型的回测效果 1. **宏观择时模型** - 2025年初至今收益率：1.06%（Wind全A基准1.90%）[26] - 4月权益仓位建议：25%（货币流动性信号强度50%）[26][27] 2. **微盘股择时模型** - 波动率拥挤度同比：-50.09%（未触发阈值）[31] - 十年国债利率同比：-28.69%（未触发0.3%阈值）[31] 量化因子与构建方式 1. **因子分类体系**（八大类）[51]： - **市值因子**：LN_MktCap（流通市值对数） - **价值因子**：BP_LR（账面净资产/市值）、EP_FTTM（预期净利润/市值） - **成长因子**：NetIncome_SQ_Chg1Y（单季度净利润同比） - **质量因子**：ROE_FTTM（预期ROE）、OCF2CurrentDebt（经营现金流/流动负债） - **一致预期因子**：EPS_FTTM_Chg3M（预期EPS变化率） - **技术因子**：Volume_Mean_20D_240D（成交量比率） - **波动率因子**：IV_CAPM（CAPM残差波动率） - **反转因子**：Price_Chg60D（60日收益率） 2. **转债因子构建**： - 正股成长因子：基于正股净利润增速 - 转债估值因子：平价底价溢价率[45] 因子的回测效果 1. **选股因子IC均值（上周）**[41]： | 因子类型 | 全部A股 | 沪深300 | 中证500 | 中证1000 | |---|---|---|---|---| | 市值因子 | 35.37% | -9.73% | 13.63% | 17.13% | | 反转因子 | 11.17% | 17.06% | 30.80% | 31.65% | | 波动率因子 | 2.14% | 5.04% | 16.85% | 15.33% | 2. **多空收益表现**[41][47]： - 市值因子（全部A股）：周度多空收益8.09% - 波动率因子（中证1000）：年内多空收益9.34% - 转债正股成长因子：上周多空收益显著[45] 关键公式说明 - 利率同比计算：$$利率同比 = \frac{r_t - r_{t-12}}{r_{t-12}}$$[35] - CAPM残差波动率：$$IV\_CAPM = \sqrt{\frac{\sum(\epsilon_i^2)}{n}}$$，其中$$\epsilon_i = r_i - (\alpha + \beta \cdot r_m)$$[51]

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**：沪深300指数增强模型 **模型构建思路**：通过跟踪沪深300指数并进行超额收益增强[1][2][3] **模型具体构建过程**：基于沪深300成分股，通过多因子选股和优化权重分配实现超额收益，具体公式为： $$R_{enhanced} = R_{index} + \alpha_{factor}$$ 其中，$R_{index}$为指数收益，$\alpha_{factor}$为因子超额收益[4] 2. **模型名称**：中证500指数增强模型 **模型构建思路**：跟踪中证500指数并增强收益[1][2][3] **模型具体构建过程**：采用动态因子暴露和风险控制模型，公式为： $$R_{enhanced} = R_{index} + \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot f_i$$ 其中，$w_i$为因子权重，$f_i$为因子收益[4] 3. **模型名称**：中证1000指数增强模型 **模型构建思路**：跟踪中证1000指数并实现超额收益[1][3] **模型具体构建过程**：结合动量因子和波动率控制，公式为： $$R_{enhanced} = R_{index} + \beta \cdot MOM$$ 其中，$\beta$为动量因子暴露，$MOM$为动量因子收益[4] 4. **模型名称**：多因子主动量化模型 **模型构建思路**：综合多因子选股和主动管理[1][6] **模型具体构建过程**：集成价值、质量、动量等因子，公式为： $$Score = \sum_{i=1}^{k} \lambda_i \cdot F_i$$ 其中，$\lambda_i$为因子权重，$F_i$为因子标准化值[13] 模型的回测效果 1. **沪深300指数增强模型** - 本周超额收益中位数：-0.04%[3][4] - 本年度超额收益中位数：1.22%[3][4] 2. **中证500指数增强模型** - 本周超额收益中位数：0.16%[3][4] - 本年度超额收益中位数：1.29%[3][4] 3. **中证1000指数增强模型** - 本周超额收益中位数：0.12%[3][4] - 本年度超额收益中位数：3.36%[3][4] 4. **多因子主动量化模型** - 本周收益中位数：2.20%[13][19] - 本年度收益中位数：6.28%[13][19] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：动量因子（MOM） **因子构建思路**：捕捉股票价格趋势[13] **因子具体构建过程**：计算过去12个月收益率剔除最近1个月，公式为： $$MOM = \frac{P_{t-1}}{P_{t-12}} - 1$$ **因子评价**：在中小盘股中表现显著[13] 2. **因子名称**：价值因子（Value） **因子构建思路**：衡量股票估值水平[13] **因子具体构建过程**：结合PE、PB、PS指标，公式为： $$Value = \frac{1}{3}(PE_{norm} + PB_{norm} + PS_{norm})$$ 因子的回测效果 1. **动量因子（MOM）** - 信息比率（IR）：0.85[13] 2. **价值因子（Value）** - 信息比率（IR）：0.72[13] 注：部分模型和因子的具体构建细节未在研报中完整披露，已根据公开内容最大化还原[1][3][4][13][19]

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. **中证2000指数选股模型** - **构建思路**：通过剔除中证800和中证1000指数成分股，并筛选小微市值股票构建指数，反映A股小微市值上市公司整体表现[36] - **具体构建过程**： 1. 样本空间：同中证全指指数 2. 剔除规则：去除中证800、中证1000成分股及过去一年日均总市值前1500名的证券 3. 选样标准：从剩余证券中按过去一年日均总市值由高到低选取前2000只 4. 指数计算： $$报告期指数=\frac{报告期样本的调整市值}{除数}×1000$$ 其中调整市值=∑(证券价格×调整股本数×权重因子)，权重因子限制在0-1之间且单样本权重≤10%[36] - **模型评价**：聚焦科技制造细分领域，具有小微市值风格显著、研发投入占比高的特点[36][50] 2. **流动性-小盘股相对收益模型** - **构建思路**：通过Shibor利率与信用利差变化预测小盘股相对优势[12][18] - **具体构建过程**： 1. 观测Shibor利率下行幅度（如2025年5月DR007下行19BP）[11] 2. 计算产业债/民企信用利差与中证2000指数超额收益的负相关性（R≈-0.7）[18][21] 3. 结合政策宽松信号（如降准0.5个百分点释放1万亿流动性）形成多因子信号[13] 量化因子与构建方式 1. **小微市值因子** - **构建思路**：捕捉自由流通市值小于50亿元的股票超额收益[37] - **具体构建过程**： 1. 计算成分股自由流通市值分布（82.89%权重集中在<50亿元区间）[37] 2. 设置阈值：剔除总市值>100亿元的股票（仅占10.16%）[37] 2. **研发强度因子** - **构建思路**：通过研发费用占比识别创新动能强的企业[60] - **具体构建过程**： 1. 计算研发费用占营业收入比： $$研发强度=\frac{研发费用}{营业收入}×100\%$$ 2024年中证2000指数该指标达3.19%[61] 2. 横向对比：较中证1000指数（2.8%）高出39BP[63] 3. **毛利率因子** - **构建思路**：筛选盈利能力持续优于同业的企业[55] - **具体构建过程**： 1. 计算滚动TTM销售毛利率（2025Q1达17.62%）[55] 2. 建立行业中性化标准：比国证2000指数高8BP[55] 模型与因子的回测效果 1. **中证2000指数模型** - 近5年累计收益34.87%，超额中证1000指数29.93%[69] - 年化波动率26.86%，最大回撤-40.70%[71] - 夏普比率0.72（近1年）[74] 2. **小微市值因子** - 在2024-2025年宽松周期中，20-50亿元市值区间股票年化超额收益19.41%[74] 3. **研发强度因子** - 研发费用率>3%的股票组合近1年跑赢基准13.26%[80] 4. **毛利率因子** - 毛利率TOP30%组合相对中证全指年化超额4.8%[55] （注：部分图表数据因文档内容限制未完全提取，如PB分位数89.23%[59]、信用利差具体数值等未在原文明确公式化）

根据提供的金融衍生品日报内容，该报告主要涉及市场行情分析和交易策略建议，但未提及具体的量化模型或因子构建内容。以下是报告核心要点的总结： 市场行情分析 1. **股指期货表现**：上证50指数涨0.2%，沪深300指数涨0.15%，中证500指数跌0.21%，中证1000指数跌0.27%[4] 2. **期权市场**：创业板ETF和500ETF期权成交活跃，隐波中枢回落，合成期货贴水加深[6] 3. **国债期货**：30年期主力合约涨0.13%，10年期涨0.03%，5年期跌0.01%，2年期涨0.03%[7] 交易策略建议 1. **股指期货**：建议在连续反弹后转入震荡整理策略[10] 2. **国债期货**：逢低轻仓试多，TS合约正套头寸止盈，做陡曲线头寸适度止盈[9] 数据指标 1. **波动率指标**： - 50ETF HV20为6.06%，波动率指数14.70% - 创业板ETF HV20为16.97%，波动率指数24.80%[7] 2. **成交量持仓量**： - 沪深300期货成交下降3.5%，持仓降2.2% - 中证1000期货成交降0.6%，持仓降0.9%[12][14] 3. **基差数据**： - IC当月基差-200至300点，IM当月基差-600至200点[19][24] 宏观数据 1. **资金面**：央行单日净回笼2250亿元，DR001利率1.4%附近[8][37] 2. **估值指标**： - 沪深300市盈率15-25倍，市净率1.0-2.0倍[22] 3. **利率曲线**：10-2年期国债利差15-45bp，30-10年期利差-0.5至1.5bp[40] 注：报告中未发现量化模型或因子构建相关内容，故未输出相关模块。市场数据引用自各图表及正文描述[4][6][7][9][12][14][19][22][24][37][40]

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：Llama-Nemotron** - **模型构建思路**：通过神经架构搜索（NAS）和垂直压缩技术优化推理效率，结合知识蒸馏和强化学习提升模型推理能力[14][15][16] - **具体构建过程**： 1. **神经架构搜索阶段**：使用Puzzle框架进行块级局部蒸馏，构建Transformer模块库，通过混合整数规划（MIP）求解器选择最优配置 $$ \text{MIP目标函数：} \min \sum_{i=1}^{n} c_i x_i \quad \text{s.t.} \quad Ax \leq b $$ （其中$c_i$代表模块计算成本，$x_i$为选择变量）[16][17] 2. **FFN融合技术**：识别连续FFN块并替换为更宽的并行层，减少序列深度[19][20] 3. **知识蒸馏与预训练**：使用Llama 3.1-405B-Instruct作为参考模型恢复质量损失[21] 4. **监督微调**：采用带推理轨迹的合成数据训练，构建"推理开关"指令响应机制[22][23] 5. **强化学习**：采用GRPO算法进行14万H100小时的STEM领域训练[24] - **模型评价**：在GPQA-Diamond基准测试中实现57.1%准确率，推理效率较DeepSeek-R1提升30%[15][23][26] 2. **模型名称：VPP（Video Prediction Policy）** - **构建思路**：基于AIGC视频扩散模型开发两阶段学习框架，解决机器人动作预测与执行问题[36][38] - **具体构建过程**： 1. **第一阶段**：视频扩散模型学习预测性视觉表征，提取单步去噪的中间层特征[40] 2. **第二阶段**：通过Video Former和DiT扩散策略生成动作指令，控制频率达50Hz[38][40] 3. **多本体适配**：直接学习不同机器人/人类视频数据，消除动作维度限制[41] - **模型评价**：在Calvin ABC-D测试中任务完成长度达4.33（满分5.0），真机成功率67%[42][44] 模型的回测效果 1. **Llama-Nemotron模型** - GPQA-Diamond准确率：57.1%（5-shot CoT）[53] - MMLU Pro准确率：77.2%（5-shot CoT）[53] - 推理延迟：较基线降低40%[16][20] 2. **VPP模型** - Calvin ABC-D任务长度：4.33/5.0[42] - 真机操作成功率：67%[42] - 预测频率：6-10Hz，控制频率50Hz[40] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：FFN Fusion效率因子** - **构建思路**：通过前馈网络融合技术提升Transformer计算利用率[19][20] - **具体构建**： $$ \text{融合效率}=1-\frac{T_{\text{原始}}}{T_{\text{融合后}}} $$ 其中$T$代表序列计算步骤数，实测提升多GPU环境吞吐量28%[20] 2. **因子名称：视频扩散预测置信度** - **构建思路**：量化单步去噪特征包含的未来信息量[40] - **具体构建**： $$ \text{置信度}=\frac{\|F_{t+1}-F_{\text{pred}}\|}{\|F_{t+1}\|} $$ （$F$为特征向量，实测150ms预测窗口准确率达92%）[40][41] 因子的回测效果 1. **FFN Fusion效率因子** - 计算利用率提升：28%[20] - 跨GPU通信开销降低：35%[20] 2. **视频扩散预测置信度** - 动作预测准确率：92%[40] - 错误率衰减速度：每帧降低15%[41] 注：部分模型（如Mi-BRAG、NetMaster）因缺乏量化构建细节未列入，测试结果均来自原文基准数据集[53][42]

量化模型与因子分析总结 量化模型与构建方式 1. **基准规模计算模型** - 模型构建思路：计算基金在各基准指数上的配置规模[10] - 模型具体构建过程： $$bmAsset_i = \sum_{j=1}^{N} fundAsset_j \times weight_{i,j}$$ 其中，$bmAsset_i$为基准指数i的配置规模，$fundAsset_j$为基金j的规模，$weight_{i,j}$为指数i在基金j中的基准权重占比[10] 2. **行业基准规模计算模型** - 模型构建思路：计算各行业在基准指数中的配置规模[15] - 模型具体构建过程： $$bmInduAsset_k = \sum_{s=1}^{S} bmStkAsset_s$$ 其中，$bmInduAsset_k$为行业k的基准规模，$bmStkAsset_s$为股票s的基准规模[15] 3. **个股基准规模计算模型** - 模型构建思路：计算个股在基准指数中的配置规模[17] - 模型具体构建过程： $$bmStkAsset_s = \sum_{i=1}^{I} bmAsset_i \times stkWeight_{s,i}$$ 其中，$bmAsset_i$为指数i的基准规模，$stkWeight_{s,i}$为股票s在指数i中的权重[17] 4. **行业持仓市值计算模型** - 模型构建思路：估算基金在各行业的持仓市值[18] - 模型具体构建过程： $$fundInduAsset_{k,T} = \sum_{s=1}^{S} \sum_{j=1}^{J} \frac{stkMv_{j,s,T-1}}{totalStkMv_{j,T-1}} \times totalStkMv_{j,T}$$ 其中，$fundInduAsset_{k,T}$为行业k在T时点的持仓市值，$stkMv_{j,s,T-1}$为基金j在T-1时点持有股票s的市值，$totalStkMv_{j,T-1}$为基金j在T-1时点的股票总市值，$totalStkMv_{j,T}$为基金j在T时点的股票总市值[18] 量化因子与构建方式 1. **行业偏离度因子** - 因子构建思路：衡量基金持仓与基准在行业配置上的差异[19] - 因子具体构建过程：计算各行业持仓市值占比与基准行业占比的差值[19] - 因子评价：有效识别基金行业配置偏离情况[19] 2. **行业潜在冲击因子** - 因子构建思路：标准化处理行业偏离度，考虑行业容量影响[23] - 因子具体构建过程：行业低配额/行业自由流通市值[23] - 因子评价：使不同行业间的偏离度具有可比性[23] 模型的回测效果 1. **基准规模计算模型** - 沪深300基准规模：10,885.12亿元[12] - 中证800基准规模：4,087.00亿元[12] - 中证500基准规模：957.08亿元[12] 2. **行业偏离度因子** - 电子行业超配额：1,621亿元[22] - 机械行业超配额：983亿元[22] - 化工行业超配额：685亿元[22] - 非银行业低配额：1,433亿元[22] - 银行业低配额：1,308亿元[22] 3. **行业潜在冲击因子** - 非银行业潜在流入冲击：-8%至-6%[24] - 银行业潜在流入冲击：-6%至-4%[24] - 轻工制造潜在流出冲击：4%至6%[24] - 纺织服装潜在流出冲击：2%至4%[24] 4. **以沪深300为基准的行业偏离** - 电子行业超配额：1,647亿元[27] - 机械行业超配额：1,070亿元[27] - 银行业低配额：2,381亿元[27] - 非银行业低配额：2,149亿元[27] 5. **以中证A500为基准的行业偏离** - 电子行业超配额：1,291亿元[33] - 机械行业超配额：911亿元[33] - 银行业低配额：1,286亿元[33] - 非银行业低配额：1,033亿元[33]

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. **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，识别高拥挤度和低拥挤度的行业[4] - 模型具体构建过程：未明确说明计算逻辑，但输出结果为百分比形式的拥挤度水平（如国防军工、纺织服饰拥挤度分别为92%、91%）[4][10] - 模型评价：用于提示行业短期过热或低估风险，需结合主力资金流动数据综合判断[4] 2. **ETF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，筛选存在套利机会的标的[5] - 模型具体构建过程：未给出具体公式，但提及需动态跟踪溢价率偏离历史均值的标准差[5] - 模型评价：需警惕标的回调风险，适用于短期套利策略[5] 模型的回测效果 1. **行业拥挤度监测模型** - 高拥挤度行业：国防军工（92%）、纺织服饰（91%）、美容护理（88%）[10] - 低拥挤度行业：社会服务（21%）、煤炭（15%）、非银金融（19%）[4][10] 2. **ETF溢价率Z-score模型** - 建议关注标的：银行ETF（512800.SH）、碳中和50ETF（159861.SZ）等[12] 量化因子与构建方式 （注：报告中未明确提及独立因子构建，仅涉及模型层面的应用） 因子的回测效果 （注：无相关内容） 数据说明 - 行业拥挤度数据基于近30个交易日动态计算[10] - ETF资金流向数据为单日及近3日累计值[6][11]