根据研报内容，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. 情绪择时模型 **模型名称：** 情绪择时模型[2][11] **模型构建思路：** 通过构建涨跌停板相关因子来刻画市场的情绪强弱，从而对市场趋势进行判断[11] **模型具体构建过程：** 模型包含多个情绪因子细分信号，包括净涨停占比、跌停次日收益、涨停板占比、跌停板占比、高频打板收益等子因子[14] 模型最终输出情绪模型得分（满分5分），当前得分为2分[11] 同时结合趋势模型信号和加权模型信号进行综合判断[11] 2. 趋势模型 **模型名称：** 趋势模型[11][17] **模型构建思路：** 基于技术分析指标判断市场趋势方向[11] **模型具体构建过程：** 使用SAR指标（停损转向指标）进行分析，当Wind全A指数向下突破翻转指标时发出负向信号[11] 当前趋势模型信号为负向[11] 3. 加权模型 **模型名称：** 加权模型[11][17] **模型构建思路：** 综合多个技术指标进行加权判断市场走势[11] **模型具体构建过程：** 模型结合多种技术分析指标，当前加权模型信号为负向[11] 4. 均线强弱指数模型 **模型名称：** 均线强弱指数模型[11] **模型构建思路：** 通过Wind二级行业指数计算均线强弱程度来评估市场整体技术面状况[11] **模型具体构建过程：** 基于Wind二级行业指数计算出均线强弱指数，当前市场得分为197，处于2023年以来的71.2%分位点[11] 5. 因子拥挤度模型 **模型名称：** 因子拥挤度模型[15] **模型构建思路：** 使用多个指标度量因子拥挤程度，作为因子失效的预警指标[15] **模型具体构建过程：** 使用估值价差、配对相关性、长期收益反转、因子波动率这四个指标度量因子拥挤程度[15] 各分项指标通过综合打分得到复合因子拥挤度[16] 量化因子与构建方式 1. 流动性冲击指标因子 **因子名称：** 流动性冲击指标[2][7] **因子构建思路：** 基于沪深300指数衡量市场流动性状况[2][7] **因子具体构建过程：** 指标数值表示当前市场流动性高于过去一年平均水平的倍数标准差，周五为0.84，低于前一周的1.57[2][7] 2. PUT-CALL比率因子 **因子名称：** PUT-CALL比率[2][7] **因子构建思路：** 通过上证50ETF期权成交量衡量投资者情绪[2][7] **因子具体构建过程：** 计算看跌期权与看涨期权的成交量比率，周五为0.72，低于前一周的1.07，表明投资者对上证50ETF短期走势乐观程度上升[2][7] 3. 换手率因子 **因子名称：** 五日平均换手率[2][7] **因子构建思路：** 通过换手率指标衡量市场交易活跃度[2][7] **因子具体构建过程：** 计算上证综指和Wind全A的五日平均换手率，当前分别为1.19%和1.66%，处于2005年以来的73.46%和75.62%分位点[2][7] 4. 涨跌停板相关情绪因子 **因子名称：** 涨跌停板情绪因子[11][14] **因子构建思路：** 通过涨跌停板相关数据刻画市场情绪强弱[11] **因子具体构建过程：** 包含多个子因子： - 净涨停占比因子：信号为1[14] - 跌停次日收益因子：信号为0[14] - 涨停板占比因子：信号为0[14] - 跌停板占比因子：信号为1[14] - 高频打板收益因子：信号为0[14] 5. 小市值因子 **因子名称：** 小市值因子[4][16] **因子构建思路：** 基于市值维度构建的选股因子[4][16] **因子具体构建过程：** 通过因子拥挤度模型计算，包含估值价差(0.52)、配对相关性(0.60)、市场波动(-0.47)、收益反转(0.97)四个分项指标[16] 6. 低估值因子 **因子名称：** 低估值因子[4][16] **因子构建思路：** 基于估值维度构建的选股因子[4][16] **因子具体构建过程：** 通过因子拥挤度模型计算，包含估值价差(-0.74)、配对相关性(0.81)、市场波动(0.27)、收益反转(-1.39)四个分项指标[16] 7. 高盈利因子 **因子名称：** 高盈利因子[4][16] **因子构建思路：** 基于盈利能力维度构建的选股因子[4][16] **因子具体构建过程：** 通过因子拥挤度模型计算，包含估值价差(-0.58)、配对相关性(0.14)、市场波动(-0.88)、收益反转(0.73)四个分项指标[16] 8. 高盈利增长因子 **因子名称：** 高盈利增长因子[4][16] **因子构建思路：** 基于盈利增长维度构建的选股因子[4][16] **因子具体构建过程：** 通过因子拥挤度模型计算，包含估值价差(1.66)、配对相关性(0.87)、市场波动(-0.66)、收益反转(-0.45)四个分项指标[16] 模型的回测效果 1. 情绪择时模型 情绪模型得分为2分（满分5分）[11]，趋势模型信号为负向[11]，加权模型信号为负向[11] 2. 趋势模型 当前信号为负向[11]，模型显示市场趋势被打破[2] 3. 加权模型 当前信号为负向[11]，与趋势模型一致显示负向信号[11] 因子的回测效果 1. 小市值因子 复合拥挤度：0.41[4][16] 分项指标：估值价差0.52，配对相关性0.60，市场波动-0.47，收益反转0.97[16] 2. 低估值因子 复合拥挤度：-0.26[4][16] 分项指标：估值价差-0.74，配对相关性0.81，市场波动0.27，收益反转-1.39[16] 3. 高盈利因子 复合拥挤度：-0.15[4][16] 分项指标：估值价差-0.58，配对相关性0.14，市场波动-0.88，收益反转0.73[16] 4. 高盈利增长因子 复合拥挤度：0.35[4][16] 分项指标：估值价差1.66，配对相关性0.87，市场波动-0.66，收益反转-0.45[16] 5. 流动性冲击指标因子 当前数值：0.84[2][7] 前一周数值：1.57[2][7] 6. PUT-CALL比率因子 当前数值：0.72[2][7] 前一周数值：1.07[2][7] 7. 换手率因子 上证综指换手率：1.19%，处于2005年以来73.46%分位点[2][7] Wind全A换手率：1.66%，处于2005年以来75.62%分位点[2][7]

市场整体观点 - 短期内市场将维持震荡态势 [1][2] - 中美贸易环境不稳定导致部分个股估值回归，市场涌现避险情绪 [1][2] 量化指标分析 - 基于沪深300指数的流动性冲击指标为1.57，高于前一周的1.36，表明当前市场流动性高于过去一年平均水平1.57倍标准差 [2] - 上证50ETF期权成交量PUT-CALL比率震荡上升至1.07，高于前一周的0.85，显示投资者对短期走势谨慎程度上升 [2] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为1.42%和1.93%，处于2005年以来78.95%和81.84%分位点，交易活跃度与前期持平 [2] 宏观经济数据 - 9月CPI同比-0.3%，高于前值-0.4%，但低于Wind一致预期-0.15% [2] - 9月PPI同比-2.3%，高于前值-2.9%，但低于Wind一致预期-2.4% [2] - 9月新增人民币贷款12900亿元，低于Wind一致预期13900亿元，但高于前值5900亿元 [2] - 9月M2同比增长8.4%，低于Wind一致预期8.51%和前值8.8% [2] 市场表现与估值 - 上周上证50指数下跌0.24%，沪深300指数下跌2.22%，中证500指数下跌5.17%，创业板指下跌5.71% [3] - 当前全市场PE为22.0倍，处于2005年以来74.0%分位点 [3] 因子与行业拥挤度 - 小市值因子拥挤度0.08，低估值因子拥挤度-0.27，高盈利因子拥挤度-0.13，高盈利增长因子拥挤度0.07 [3] - 有色金属、综合、电力设备、通信和电子行业拥挤度相对较高 [4] - 钢铁和公用事业行业拥挤度上升幅度相对较大 [4] 技术分析与历史表现 - 2005年以来，上证综指、沪深300、中证500、创业板指在10月下半月上涨概率分别为45%、40%、35%、40%，涨幅均值分别为-1.1%、-1.1%、-1.69%、-0.42% [2] - Wind全A指数于10月17日向下突破SAR翻转指标 [2] - 均线强弱指数当前得分为141，处于2023年以来49.9%分位点，周内多次震荡并于周五大幅下行 [2] - 市场情绪模型得分为2分（满分5分），趋势模型信号为正向，加权模型信号为负向 [2]

量化指标观点 - 基于沪深300指数的流动性冲击指标为1.36，低于前一周的1.86，显示市场流动性高于过去一年平均水平1.36倍标准差 [1] - 上证50ETF期权成交量PUT-CALL比率下降至0.85，低于前一周的0.91，表明投资者对上证50ETF短期走势的谨慎程度有所下降 [1] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为1.34%和1.91%，处于2005年以来77.44%和81.52%的高分位点，交易活跃度与前期持平 [1] 宏观因子观察 - 上周在岸和离岸人民币汇率周涨幅分别为-0.06%和-0.17% [1] - 中国9月官方制造业PMI为49.8，高于前值49.4，但低于Wind一致预期49.95 [1] - 标普全球中国制造业PMI为51.2，高于前值50.5 [1] 事件驱动分析 - 上周美股市场大幅下行，道琼斯工业指数、标普500指数和纳斯达克指数周收益率分别为-2.73%、-2.43%和-2.53% [2] - 特朗普发表强硬言论，表示考虑对进入美国的产品大幅提高关税，此言论影响美股三大指数收盘全线下跌 [2] - 中国商务部正式实施针对境外稀土物项和技术的出口管制措施，并将14家相关外国实体列入不可靠实体清单 [2] 技术分析信号 - Wind全A指数于9月11日向上突破SAR翻转指标 [3] - 基于Wind二级行业指数的均线强弱指数当前得分为198，处于2023年以来71.9%的高分位点 [3] - 市场情绪模型得分为2分（满分5分），趋势模型信号为正向，加权模型信号为负向 [3] - 上周A股主要指数普遍下跌，上证50指数下跌0.47%，沪深300指数下跌0.51%，中证500指数下跌0.19%，创业板指下跌3.86% [3] - 当前全市场PE（TTM）为22.5倍，处于2005年以来78.0%的高分位点 [3] 因子与行业拥挤度 - 小市值因子拥挤度为0.08，呈现继续下行趋势 [4] - 低估值因子拥挤度为-0.31，高盈利因子拥挤度为-0.18，高盈利增长因子拥挤度为0.19 [4] - 有色金属、电力设备、综合、通信和电子行业的拥挤度相对较高 [4] - 有色金属和钢铁行业的拥挤度上升幅度相对较大 [4]

市场量化指标 - 基于沪深300指数的流动性冲击指标周五为1.86，高于前一周的1.33，显示当前市场流动性高于过去一年平均水平1.86倍标准差 [1] - 上证50ETF期权成交量PUT-CALL比率周五为0.91，低于前一周的1.14，表明投资者对上证50ETF短期走势谨慎程度下降 [1] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为1.27%和1.91%，处于2005年以来75.73%和81.47%的分位点，交易活跃度有所下降 [1] 宏观因子 - 上周人民币在岸和离岸汇率周涨幅分别为-0.31%和-0.3% [1] - 上周美股道琼斯工业指数、标普500指数和纳斯达克指数周收益率分别为-0.15%、-0.31%和-0.65% [1] - 1-8月份中国规模以上工业企业实现利润总额46929.7亿元，同比增长0.9%，8月份利润同比由上月下降1.5%转为增长20.4% [1] 技术分析与市场情绪 - Wind全A指数于9月11日向上突破SAR翻转指标 [1] - 基于Wind二级行业指数的均线强弱指数当前市场得分为150，处于2023年以来53.3%的分位点 [1] - 情绪模型得分为1分（满分5分），趋势模型信号为正向，加权模型信号为负向 [1] 市场表现与估值 - 上周上证50指数上涨1.07%，沪深300指数上涨1.07%，中证500指数上涨0.98%，创业板指上涨1.96% [2] - 当前全市场PE（TTM）为22.1倍，处于2005年以来75.3%的分位点 [2] 因子与行业拥挤度 - 小市值因子拥挤度为0.40，低估值因子拥挤度为-0.67，高盈利因子拥挤度为-0.10，高盈利增长因子拥挤度为0.15 [2] - 有色金属、通信、综合、电力设备和电子的行业拥挤度相对较高，电力设备和传媒的行业拥挤度上升幅度相对较大 [3]

根据提供的金融工程周报，以下是报告中涉及的量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 流动性冲击指标 **模型构建思路**：通过计算当前市场流动性相对于历史水平的偏离程度，来评估市场流动性状况[2] **模型具体构建过程**：基于沪深300指数构建，计算当前流动性相对于过去一年平均水平的标准化偏差[2] **模型评价**：该指标越高表明市场流动性越好，高于历史平均水平[2] 2. PUT-CALL比率模型 **模型构建思路**：通过上证50ETF期权成交量中认沽期权与认购期权的比率来反映市场情绪[2] **模型具体构建过程**：计算认沽期权成交量与认购期权成交量的比值[2] **模型评价**：比率下降表明投资者对短期走势的谨慎程度降低[2] 3. 换手率指标模型 **模型构建思路**：使用五日平均换手率来度量市场交易活跃度[2] **模型具体构建过程**：分别计算上证综指和Wind全A的五日平均换手率，并与历史分位点进行比较[2] **模型评价**：换手率分位点较高时表明交易活跃度相对历史水平有所下降[2] 4. SAR指标模型 **模型构建思路**：抛物线转向指标，用于识别市场趋势的转折点[10] **模型具体构建过程**：Wind全A指数于9月11日向上突破翻转指标，产生买入信号[10][12] **模型评价**：该指标继续维持正向信号，表明趋势向好[10] 5. 均线强弱指数模型 **模型构建思路**：通过Wind二级行业指数计算市场整体技术面强弱程度[10] **模型具体构建过程**：基于均线系统构建综合得分，当前市场得分为150，处于2023年以来的53.3%分位点[10][16] **模型评价**：指数下降至近50%分位点，出现震荡趋势[10] 6. 情绪择时模型 **模型构建思路**：基于涨跌停板相关因子构建的情绪择时指标[10] **模型具体构建过程**：包含趋势模型和加权模型两个子模型，当前情绪模型得分为1分（满分5分）[10][13] **模型评价**：情绪模型较上周有所降低，趋势模型信号为正向，加权模型信号为负向[10] 7. 情绪因子细分模型 **模型构建思路**：通过多个细分情绪因子综合刻画市场情绪强弱[14] **模型具体构建过程**：包含净涨停占比、跌停次日收益、涨停板占比、跌停板占比、高频打板收益等五个细分因子[14] **模型具体构建过程**：各因子信号分别为：净涨停占比0、跌停次日收益0、涨停板占比0、跌停板占比0、高频打板收益1[14] 8. 因子拥挤度模型 **模型构建思路**：度量因子投资资金过度集中导致的收益稳定性下降现象[15] **模型具体构建过程**：使用估值价差、配对相关性、长期收益反转、因子波动率四个指标综合度量因子拥挤程度[15] **模型具体构建过程**：综合打分公式为四个分项指标的综合评估[15][18] 9. 行业拥挤度模型 **模型构建思路**：评估各行业板块的资金拥挤程度[21] **模型具体构建过程**：基于多维指标构建行业拥挤度评分体系[21] **模型评价**：拥挤度较高的行业可能存在回调风险[21] 模型的回测效果 流动性冲击指标 - 当前值：1.86[2] - 前一周值：1.33[2] PUT-CALL比率模型 - 当前值：0.91[2] - 前一周值：1.14[2] 换手率指标模型 - 上证综指五日平均换手率：1.27%，处于2005年以来75.73%分位点[2] - Wind全A五日平均换手率：1.91%，处于2005年以来81.47%分位点[2] 均线强弱指数模型 - 当前得分：150[10] - 历史分位点：53.3%（2023年以来）[10] 情绪择时模型 - 情绪模型得分：1分（满分5分）[10] - 趋势模型信号：正向[10] - 加权模型信号：负向[10] 量化因子与构建方式 1. 小市值因子 **因子构建思路**：基于市值规模选股的有效因子[18] **因子具体构建过程**：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 2. 低估值因子 **因子构建思路**：基于估值水平选股的有效因子[18] **因子具体构建过程**：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 3. 高盈利因子 **因子构建思路**：基于盈利能力选股的有效因子[18] **因子具体构建过程**：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 4. 高盈利增长因子 **因子构建思路**：基于盈利增长能力选股的有效因子[18] **因子具体构建过程**：作为常见选股因子之一，其拥挤度通过复合指标评估[18] 5. 情绪细分因子 **因子构建思路**：通过市场微观结构数据构建情绪监测因子[14] **因子具体构建过程**：包含净涨停占比、跌停次日收益、涨停板占比、跌停板占比、高频打板收益等五个细分因子[14] 因子的回测效果 因子拥挤度指标（2025年9月26日） 小市值因子 - 估值价差：1.08[18] - 配对相关性：0.06[18] - 市场波动：-0.42[18] - 收益反转：0.85[18] - 综合打分：0.40[18] 低估值因子 - 估值价差：-1.25[18] - 配对相关性：-0.03[18] - 市场波动：-0.09[18] - 收益反转：-1.32[18] - 综合打分：-0.67[18] 高盈利因子 - 估值价差：-0.17[18] - 配对相关性：0.14[18] - 市场波动：-0.84[18] - 收益反转：0.48[18] - 综合打分：-0.10[18] 高盈利增长因子 - 估值价差：1.91[18] - 配对相关性：0.46[18] - 市场波动：-0.94[18] - 收益反转：-0.82[18] - 综合打分：0.15[18] 行业拥挤度指标（2025年9月26日） 高拥挤度行业 - 有色金属：1.58[18][23] - 通信：1.40[18][23] - 综合：1.38[18][23] - 电力设备：1.19[18][23] - 电子：0.97[18][23] 拥挤度变化较大行业 - 电力设备：从-0.06上升至1.19，变化1.25[24] - 国防军工：从0.35下降至-0.77，变化-1.12[24] - 传媒：从-1.00上升至-0.66，变化0.34[24] - 电子：从0.65上升至0.97，变化0.32[24]

技术面分析 - SAR指标显示Wind全A指数于9月11日向上突破反转 短期内多次反转表明市场多空博弈强烈 [1][3] - 均线强弱指数当前得分为246 处于2023年以来89.6%分位点 [3] - 情绪模型得分2分（满分5分） 趋势模型信号正向 加权模型信号负向 显示市场情绪有所改善 [1][3] 量化指标表现 - 沪深300流动性冲击指标周五为0.78 高于前一周0.77 显示流动性高于过去一年平均水平0.78倍标准差 [1] - 上证50ETF期权PUT-CALL比率周五为0.67 低于前一周0.80 反映投资者对短期走势乐观程度上升 [1] - 上证综指五日平均换手率1.31% 处于2005年以来76.88%分位点 Wind全A换手率2.02% 处于84.00%分位点 交易活跃度有所下降 [1] 宏观因子数据 - 人民币汇率在岸周涨幅0.22% 离岸周涨幅0.04% [2] - 8月CPI同比-0.4% 低于前值0%及Wind一致预期-0.2% PPI同比-2.9% 高于前值-3.6%但低于预期-2.88% [2] - 8月新增人民币贷款5900亿元 高于Wind预期5813.75亿元及前值-500亿元 M2同比增长8.8% 高于预期8.68%且与前值持平 [2] 市场表现与估值 - 上周上证50涨0.89% 沪深300涨1.38% 中证500涨3.38% 创业板指涨2.1% [4] - 全市场PE（TTM）22.2倍 处于2005年以来76.4%分位点 [4] - 历史日历效应显示2005年以来各宽基指数在9月下半月表现均不佳 [4] 因子拥挤度 - 小市值因子拥挤度0.57 保持平稳 低估值因子拥挤度-0.61 高盈利因子拥挤度-0.23 高盈利增长因子拥挤度0.05 [5] 行业拥挤度 - 有色金属、通信、综合、电力设备和电子行业拥挤度相对较高 [6] - 电力设备和传媒行业拥挤度上升幅度较大 [6]

市场技术指标信号 - SAR指标出现向下突破反转 情绪模型发出负向信号（0分/5分） 均线强弱指数为211分（处于2023年以来77%分位点）且继续下行 [1][2] - 沪深300流动性冲击指标为0.77（低于前值1.26） 上证50ETF期权PUT-CALL比率升至0.80（前值0.66） 显示市场流动性高于一年均值0.77倍标准差但投资者谨慎情绪上升 [2] - 上证综指五日平均换手率1.47%（2005年以来79.9%分位） Wind全A换手率2.25%（87.15%分位） 交易活跃度较前期下降 [2] 宏观与海外市场动态 - 人民币在岸汇率周涨0.66% 离岸汇率周涨0.68% 呈现震荡态势 [2] - 8月官方制造业PMI为49.3（低于前值49.7但高于预期49.25） 标普全球中国制造业PMI为50.5（高于前值49.5） [2] - 美股道指周跌0.32% 标普500涨0.33% 纳斯达克涨1.14% 美国8月非农新增就业2.2万人（远低于预期）失业率升至4.3% [2] - 美联储9月降息概率为89%（25bp）及11%（50bp） 10月再次降息25bp概率近80% [2] 市场表现与估值水平 - 上周上证50跌1.15% 沪深300跌0.81% 中证500跌1.85% 创业板指涨2.35% [3] - 全市场PE（TTM）为21.9倍 处于2005年以来73.9%分位点 [3] - 历史日历效应显示2005年以来除创业板指外 主要宽基指数在9月上半月表现较好 [3] 因子与行业拥挤度 - 小市值因子拥挤度0.68（保持平稳） 低估值因子-0.66 高盈利因子-0.23 高盈利增长因子0.25 [4] - 行业拥挤度较高板块为综合/有色金属/通信/电力设备/机械设备 其中电力设备和综合行业拥挤度上升幅度较大 [5]

核心观点 - 下周市场将延续涨势 [1][2] 量化指标分析 - 基于沪深300指数的流动性冲击指标周五为1.26，低于前一周的1.73，表明当前市场流动性高于过去一年平均水平1.26倍标准差 [2] - 上证50ETF期权成交量PUT-CALL比率周五为0.66，高于前一周的0.64，显示投资者对上证50ETF短期走势乐观程度下降 [2] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为1.67%和2.58%，处于2005年以来的83.35%和90.49%分位点，交易活跃度上升 [2] 技术分析信号 - SAR指标和情绪模型继续维持正向信号，均线强弱指数在经历下行后出现新的上行空间 [1][2] - Wind全A指数于8月6日向上突破翻转指标 [2] - 均线强弱指数当前得分为244，处于2023年以来的89.2%分位点 [2] - 情绪模型得分为3分（满分5分），趋势模型和加权模型信号均为正向 [2] 上周市场表现 - 上证50指数上涨1.63%，沪深300指数上涨2.71%，中证500指数上涨3.24%，创业板指上涨7.74% [3] - 当前全市场PE（TTM）为22.1倍，处于2005年以来的75.5%分位点 [3] 因子与行业拥挤度 - 小市值因子拥挤度为0.46，低估值因子拥挤度为-0.65，高盈利因子拥挤度为-0.18，高盈利增长因子拥挤度为0.40，其中小市值因子拥挤度大幅下降 [3] - 有色金属、综合、通信、机械设备和电子的行业拥挤度相对较高 [4] - 通信和有色金属的行业拥挤度上升幅度相对较大 [4] 事件驱动 - 上周美股市场震荡下行，道琼斯工业指数、标普500指数和纳斯达克指数周收益率分别为-0.19%、-0.1%、-0.19% [2] - 美国7月核心PCE物价指数同比升2.9%，为2025年2月以来新高，环比升0.3% [2] - 国务院发布深入实施"人工智能+"行动意见，目标到2027年人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端等应用普及率超70%，到2030年普及率超90% [2] 日历效应 - 2005年以来，9月上半月各大宽基指数表现均较好 [2][3]

市场观点 - 下周市场或将维持震荡上行，SAR指标向上突破反转，情绪模型显示市场情绪回暖，上行趋势未被打破[1][2] - 沪深300流动性冲击指标为2.49，高于前一周2.15，显示当前市场流动性高于过去一年平均水平2.49倍标准差[2] - 上证50ETF期权PUT-CALL比率周五为0.92，低于前一周1.10，投资者对短期走势谨慎程度下降[2] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为1.06%和1.65%，处于2005年以来70.22%和76.10%分位点，交易活跃度有所下降[2] 宏观因子 - 人民币汇率震荡，在岸和离岸汇率周涨幅分别为0.39%、0.05%[2] - 中国7月CPI同比0.0%，低于前值0.1%，高于Wind一致预期-0.12%；PPI同比-3.6%，和前值持平，低于Wind一致预期-3.44%[2] 技术分析 - Wind全A指数于8月6日向上突破翻转指标[2] - 均线强弱指数当前得分为246，处于2023年以来91.5%分位点[2] - 情绪模型得分为3分（满分5分），趋势模型和加权模型信号均为正向[2] 市场表现 - 上周上证50指数上涨1.27%，沪深300指数上涨1.23%，中证500指数上涨1.78%，创业板指上涨0.49%[3] - 当前全市场PE（TTM）为20.7倍，处于2005年以来67.9%分位点[3] 因子拥挤度 - 小市值因子拥挤度0.79，低估值因子拥挤度0.11，高盈利因子拥挤度-0.25，高盈利增长因子拥挤度0.25[3] - 小市值因子拥挤度出现下降[3] 行业拥挤度 - 机械设备、国防军工、有色金属、综合和钢铁的行业拥挤度相对较高[4] - 国防军工和机械设备的行业拥挤度上升幅度相对较大[4]

市场技术面分析 - Wind全A指数继续位于SAR点位之上，但指数与SAR点位已较为接近，技术面显示市场可能面临调整[1][2] - 均线强弱指数连续多周处于高位（当前得分253，处于2021年以来93.8%分位点），但未实现突破[2] - 情绪模型得分1分（满分5分），加权信号为负向，显示市场情绪减弱[2] 量化指标与流动性 - 沪深300流动性冲击指标周五达1.71（前值1.47），显示当前流动性高于过去一年平均水平1.71倍标准差[2] - 上证50ETF期权PUT-CALL比率升至0.80（前值0.75），反映投资者对短期走势谨慎度上升[2] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为1.07%和1.65%，处于2005年以来70.65%和76.09%分位点，交易活跃度下降[2] 宏观因子与数据 - 6月新增人民币贷款22400亿元，显著高于Wind预期（18447.29亿元）和前值（6200亿元）[2] - M2同比增长8.3%，高于预期（8.08%）和前值（7.9%）[2] - 人民币汇率震荡，在岸和离岸周涨幅分别为-0.08%和-0.1%[2] 日历效应与历史表现 - 2005年以来7月下半月主要指数上涨概率均低于50%：上证综指、沪深300、中证500上涨概率45%，创业板指33%[2] - 同期涨幅均值分别为0.53%、0.31%、0.5%、-1.66%，中位数均为负值（-0.98%至-1.65%）[2] 市场表现与估值 - 上周上证50涨0.28%，沪深300涨1.09%，中证500涨1.2%，创业板指涨3.17%[3] - 全市场PE（TTM）20.4倍，处于2005年以来65.3%分位点[3] 因子与行业拥挤度 - 小市值因子拥挤度1.07（高位），低估值因子0.36，高盈利因子-0.07，高盈利增长因子0.81[3] - 银行、综合、有色金属、钢铁、非银金融行业拥挤度较高，钢铁和医药生物拥挤度上升幅度较大[3]