量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：国信金工指数增强组合模型[11][12] * **模型构建思路**：以多因子选股为主体，构建对标不同宽基指数的增强组合，力求稳定战胜各自基准[11] * **模型具体构建过程**：构建流程主要包括收益预测、风险控制和组合优化三部分[12]。具体步骤未在报告中详细展开。 2. **模型名称**：单因子MFE组合模型[15][42] * **模型构建思路**：为了在更贴近实际投资约束的条件下检验单因子的有效性，采用组合优化的方式，在控制行业暴露、风格暴露等约束下，构建最大化单因子暴露的组合[42] * **模型具体构建过程**：采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合[42]。具体步骤如下： 1. 设定约束条件，包括风格暴露、行业暴露、个股权重偏离、成分股内权重占比、个股权重上下限等[46]。例如，对于沪深300和中证500指数，控制MFE组合相对于基准在中信一级行业和市值风格因子上的相对暴露为0，个股相对于成分股最大偏离权重1%，成分股内权重占比100%[46] 2. 在每个月末，根据约束条件构建每个单因子的MFE组合[46] 3. 在回测期内根据各期MFE组合换仓，计算历史收益并按双边0.3%扣除交易费用，计算相对于基准的收益风险统计指标[46] * **模型评价**：该方法能更真实地反映因子在实际投资约束下的有效性，检验后认为“有效”的因子更可能在最终组合中发挥真实的收益预测作用[42] 量化因子与构建方式 报告从估值、反转、成长、盈利、流动性、公司治理、分析师等维度出发，构造了30余个因子[16]。具体因子名称及计算方式如下[17]： 1. **因子名称**：BP * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：净资产 / 总市值[17] 2. **因子名称**：单季EP * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 / 总市值[17] 3. **因子名称**：单季SP * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入 / 总市值[17] 4. **因子名称**：EPTTM * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：归母净利润TTM / 总市值[17] 5. **因子名称**：SPTTM * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：营业收入TTM / 总市值[17] 6. **因子名称**：EPTTM分位点 * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：EPTTM在过去一年中的分位点[17] 7. **因子名称**：股息率 * **因子构建思路**：估值类因子 * **因子具体构建过程**：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[17] 8. **因子名称**：一个月反转 * **因子构建思路**：反转类因子 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日涨跌幅[17] 9. **因子名称**：三个月反转 * **因子构建思路**：反转类因子 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日涨跌幅[17] 10. **因子名称**：一年动量 * **因子构建思路**：反转/动量类因子 * **因子具体构建过程**：近一年除近一月后动量[17] 11. **因子名称**：单季净利同比增速 * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：单季度净利润同比增长率[17] 12. **因子名称**：单季营收同比增速 * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入同比增长率[17] 13. **因子名称**：单季营利同比增速 * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：单季度营业利润同比增长率[17] 14. **因子名称**：SUE (标准化预期外盈利) * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：(单季度实际净利润 - 预期净利润) / 预期净利润标准差[17] 15. **因子名称**：SUR (标准化预期外收入) * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：(单季度实际营业收入 - 预期营业收入) / 预期营业收入标准差[17] 16. **因子名称**：单季超预期幅度 * **因子构建思路**：成长类因子 * **因子具体构建过程**：预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[17] 17. **因子名称**：单季ROE * **因子构建思路**：盈利类因子 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母净资产 + 期末归母净资产)[17] 18. **因子名称**：单季ROA * **因子构建思路**：盈利类因子 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母总资产 + 期末归母总资产)[17] 19. **因子名称**：DELTAROE * **因子构建思路**：盈利类因子 * **因子具体构建过程**：单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[17] 20. **因子名称**：DELTAROA * **因子构建思路**：盈利类因子 * **因子具体构建过程**：单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[17] 21. **因子名称**：非流动性冲击 * **因子构建思路**：流动性类因子 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[17] 22. **因子名称**：一个月换手 * **因子构建思路**：流动性类因子 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日换手率均值[17] 23. **因子名称**：三个月换手 * **因子构建思路**：流动性类因子 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日换手率均值[17] 24. **因子名称**：特异度 * **因子构建思路**：波动类因子 * **因子具体构建过程**：1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[17] 25. **因子名称**：一个月波动 * **因子构建思路**：波动类因子 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日日内真实波幅均值[17] 26. **因子名称**：三个月波动 * **因子构建思路**：波动类因子 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日日内真实波幅均值[17] 27. **因子名称**：高管薪酬 * **因子构建思路**：公司治理类因子 * **因子具体构建过程**：前三高管报酬总额取对数[17] 28. **因子名称**：预期EPTTM * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动EP[17] 29. **因子名称**：预期BP * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动PB[17] 30. **因子名称**：预期PEG * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：一致预期PEG[17] 31. **因子名称**：预期净利润环比 * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[17] 32. **因子名称**：3个月盈利上下调 * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：过去3个月内分析师(上调家数 - 下调家数) / 总家数[17] 33. **因子名称**：三个月机构覆盖 * **因子构建思路**：分析师类因子 * **因子具体构建过程**：过去3个月内机构覆盖数量[17] 模型的回测效果 1. **国信金工沪深300指数增强组合**，本周超额收益0.24%，本年超额收益3.21%[5][14] 2. **国信金工中证500指数增强组合**，本周超额收益0.53%，本年超额收益-0.27%[5][14] 3. **国信金工中证1000指数增强组合**，本周超额收益1.63%，本年超额收益3.92%[5][14] 4. **国信金工中证A500指数增强组合**，本周超额收益0.40%，本年超额收益3.28%[5][14] 因子的回测效果 (基于单因子MFE组合) 报告分别以沪深300、中证500、中证1000、中证A500及公募重仓指数为选股空间，展示了各因子MFE组合在最近一周、最近一月、今年以来及历史年化等不同时间窗口的超额收益表现[18][21][23][25][27]。以下为各样本空间中部分因子的近期表现示例： **沪深300样本空间**[18]： 1. **单季SP因子**，最近一周超额收益1.33%，最近一月超额收益0.89%，今年以来超额收益0.63%，历史年化超额收益2.80% 2. **SPTTM因子**，最近一周超额收益1.11%，最近一月超额收益0.81%，今年以来超额收益0.60%，历史年化超额收益2.03% 3. **单季EP因子**，最近一周超额收益0.99%，最近一月超额收益1.48%，今年以来超额收益1.55%，历史年化超额收益5.37% **中证500样本空间**[21]： 1. **一个月波动因子**，最近一周超额收益1.57%，最近一月超额收益1.49%，今年以来超额收益-0.37%，历史年化超额收益0.80% 2. **三个月反转因子**，最近一周超额收益1.42%，最近一月超额收益-3.14%，今年以来超额收益-3.40%，历史年化超额收益-2.38% 3. **一个月反转因子**，最近一周超额收益1.19%，最近一月超额收益-0.32%，今年以来超额收益-1.67%，历史年化超额收益-1.60% **中证1000样本空间**[23]： 1. **一个月反转因子**，最近一周超额收益1.77%，最近一月超额收益-0.37%，今年以来超额收益-0.40%，历史年化超额收益-4.29% 2. **三个月反转因子**，最近一周超额收益1.56%，最近一月超额收益0.76%，今年以来超额收益1.70%，历史年化超额收益-1.95% 3. **非流动性冲击因子**，最近一周超额收益1.52%，最近一月超额收益2.73%，今年以来超额收益3.06%，历史年化超额收益2.48% **中证A500样本空间**[25]： 1. **一个月波动因子**，最近一周超额收益1.46%，最近一月超额收益1.50%，今年以来超额收益0.51%，历史年化超额收益0.95% 2. **单季EP因子**，最近一周超额收益1.29%，最近一月超额收益1.59%，今年以来超额收益0.63%，历史年化超额收益5.16% 3. **三个月换手因子**，最近一周超额收益1.21%，最近一月超额收益0.61%，今年以来超额收益0.49%，历史年化超额收益2.81% **公募重仓指数样本空间**[27]： 1. **一个月波动因子**，最近一周超额收益1.61%，最近一月超额收益1.18%，今年以来超额收益-0.43%，历史年化超额收益0.03% 2. **单季SP因子**，最近一周超额收益1.45%，最近一月超额收益1.56%，今年以来超额收益0.50%，历史年化超额收益1.98% 3. **SPTTM因子**，最近一周超额收益1.44%，最近一月超额收益1.09%，今年以来超额收益0.08%，历史年化超额收益0.76%

策略观点 - 核心观点：春季行情仍然值得期待，建议投资者持股过节，春节后市场交易热度可能回升并迎来新一轮上涨行情 [5] - 市场预判：春节前市场可能进入短暂震荡修正阶段，但未来几个月在政策和基本面层面或仍有积极消息 [5] 金工量化 - 因子表现：本周动量因子和盈利因子均获取正收益0.51%，市场表现为动量效应，Beta因子和流动性因子分别获取负收益-0.81%、-0.41% [5] - 组合表现：本周大宗交易组合相对中证全指获得超额收益0.06% [5] - 市场情绪：A股整体窄幅震荡，主要宽基指数量能择时指标转为谨慎信号，股票型ETF资金延续净流出，市场交易情绪回落 [5] - 关联影响：黄金价格剧烈波动，“A”顶回落走势可能引发资源品板块短期持续调整，权益市场情绪可能伴随交易资金收紧而回落 [5] 石油化工 - 油价驱动：伊朗地缘局势紧张加剧，原油地缘政治风险溢价上升，驱动油价上涨 [7] - 价格数据：截至2026年1月30日，布伦特、WTI原油期货价格分别报收69.83、65.74美元/桶，较上周收盘分别上涨6.7%、7.3% [7] - 行业观点：全球局势持续动荡，地缘政治不确定性有望为油价景气奠定基础，坚定看好石化板块景气度 [7] 基础化工 - 行业表现：2026年1月化工板块涨幅居前 [7] - 积极因素：宏观经济数据稳步回升为行业景气修复奠定基础，近期降碳、环保及出口退税取消等政策推动供给端出清，有利于格局向龙头企业集中 [7] - 竞争优势：欧洲化工盈利承压，我国化工品出口竞争力增强，全球市场份额稳步提升 [7] - 景气展望：CCPI指数及部分化工品价格触底回升，价差改善与产能释放将驱动业绩修复，行业估值仍具向上弹性 [7] - 投资主线：建议坚守上游油服、化工龙头、国产替代三条主线 [7] 电新环保 - 政策动态：《关于完善发电侧容量电价机制的通知》（114号文）出台 [8] - 政策解读：政策核心意图在于推动储能行业规划有序、竞争公平、良性发展 [8] - 市场影响：该政策可能使此前较高的国内电化学储能需求增速预期回归合理范围，并减弱碳酸锂价格因博弈储能需求而上涨的动力 [8]

量化市场跟踪：大类因子表现 - 本周全市场股票池中，动量因子和盈利因子均获取正收益0.51%，市场表现为动量效应 [4] - Beta因子和流动性因子分别获取负收益-0.81%、-0.41% [4] - 其余风格因子表现一般 [4] 量化市场跟踪：单因子表现（分股票池） - **沪深300股票池**：表现较好的因子有市盈率因子 (1.70%)、净利润率TTM (1.03%)、营业利润率TTM (1.02%)；表现较差的因子有早盘后收益因子 (-3.58%)、动量弹簧因子 (-3.50%)、5日反转 (-2.98%) [5] - **中证500股票池**：表现较好的因子有市销率TTM倒数 (3.25%)、市盈率TTM倒数 (2.67%)、市盈率因子 (2.45%)；表现较差的因子有5分钟收益率偏度 (-3.71%)、6日成交金额的移动平均值 (-2.69%)、5日反转 (-2.40%) [5] - **流动性1500股票池**：表现较好的因子有经营现金流比率 (2.27%)、动量调整小单 (1.65%)、单季度ROA (1.62%)；表现较差的因子有5分钟收益率偏度 (-3.03%)、早盘收益因子 (-2.65%)、5日平均换手率 (-2.21%) [5] 量化市场跟踪：因子行业内表现 - 基本面因子在钢铁行业正收益较为一致，包括净资产增长率因子、净利润增长率因子、每股净资产因子、每股经营利润TTM因子 [6] - 估值类因子中，BP因子在煤炭行业正收益显著，EP因子在通信行业正收益显著 [6] - 残差波动率因子和流动性因子在银行行业正收益较为一致 [6] - 市值风格上，本周通信、有色金属、石油石化行业大市值风格显著 [6] 量化策略组合跟踪：PB-ROE-50组合 - 本周PB-ROE-50组合在中证500股票池中获取正超额收益0.59% [7] - 该组合在中证800股票池中获得超额收益-0.50% [7] - 该组合在全市场股票池中获得超额收益-2.81% [7] 量化策略组合跟踪：机构调研组合 - 本周公募调研选股策略相对中证800获得超额收益-4.21% [8] - 本周私募调研跟踪策略相对中证800获得超额收益-1.85% [8] 量化策略组合跟踪：大宗交易组合 - 本周大宗交易组合相对中证全指获取正超额收益0.06% [9] 量化策略组合跟踪：定向增发组合 - 本周定向增发组合相对中证全指获取正超额收益0.13% [10]

量化模型与因子总结 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：** 基于市净率（PB）和净资产收益率（ROE）两个核心指标，构建一个价值与质量相结合的选股模型[23]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述该模型的构建公式和具体步骤，仅提及其为基于PB和ROE的选股组合[23]。 2. **模型名称：机构调研组合（公募调研选股策略、私募调研跟踪策略）** * **模型构建思路：** 利用机构调研事件作为信息源，构建事件驱动选股策略[25]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细描述该模型的构建公式和具体步骤，仅提及其为基于公募和私募调研事件的选股策略[25]。 3. **模型名称：大宗交易组合** * **模型构建思路：** 基于“高成交、低波动”原则，从发生大宗交易的股票中筛选后续表现更佳的标的[30]。 * **模型具体构建过程：** 报告提及该组合使用“大宗交易成交金额比率”和“6日成交金额波动率”两个指标，按照“高成交、低波动”的原则，通过月频调仓方式构造组合[30]。具体计算公式和选股细节未在本文中提供。 4. **模型名称：定向增发组合** * **模型构建思路：** 以定向增发（定增）的股东大会公告日为事件节点，构建事件驱动选股组合[35]。 * **模型具体构建过程：** 报告提及该组合综合考虑了市值因素、调仓周期以及对仓位的控制，但未提供具体的构建公式和选股细节[35]。 模型的回测效果 * **PB-ROE-50组合：** 本周超越基准收益率：中证500为0.59%，中证800为-0.50%，全市场为-2.81%[23][24]。今年以来超额收益率：中证500为-0.44%，中证800为5.47%，全市场为5.48%[24]。 * **机构调研组合（公募调研选股）：** 本周超越基准收益率（相对中证800）为-4.21%，今年以来超额收益率为-0.82%[25][26]。 * **机构调研组合（私募调研跟踪）：** 本周超越基准收益率（相对中证800）为-1.85%，今年以来超额收益率为6.52%[25][26]。 * **大宗交易组合：** 本周超越基准收益率（相对中证全指）为0.06%，今年以来超额收益率为5.62%[30][31]。 * **定向增发组合：** 本周超越基准收益率（相对中证全指）为0.13%，今年以来超额收益率为1.17%[35][36]。 量化因子与构建方式 **注：** 报告中列出了大量因子及其表现，但均未提供具体的构建思路、公式和过程。以下仅根据报告内容列出因子名称。 1. **大类因子：** 动量因子、盈利因子、Beta因子、流动性因子[1][18]。 2. **单因子（部分列举）：** * **估值类：** 市盈率因子、市盈率TTM倒数、市净率因子、市销率TTM倒数、BP因子、EP因子[1][12][14][21]。 * **盈利类：** 净利润率TTM、营业利润率TTM、单季度ROE、单季度ROA、单季度ROE同比、单季度ROA同比、标准化预期外盈利、经营现金流比率、ROIC增强因子、总资产毛利率TTM、毛利率TTM、单季度总资产毛利率、单季度EPS、每股经营利润TTM因子[1][12][13][14][15][16][17][21]。 * **成长类：** 单季度营业收入同比增长率、单季度营业利润同比增长率、单季度净利润同比增长率、净资产增长率因子、净利润增长率因子、总资产增长率[12][13][14][15][16][17][21]。 * **动量反转类：** 动量弹簧因子、5日反转、早盘收益因子、早盘后收益因子、5日动量、1月动量[12][13][14][15][16][17][21]。 * **交易行为/流动性类：** 大单净流入、小单净流入、动量调整大单、动量调整小单、5日平均换手率、换手率相对波动率、成交量的5日指数移动平均、5日成交量的标准差、6日成交金额的移动平均值、6日成交金额的标准差、流动性因子[12][13][14][15][16][17][18][21]。 * **波动率/风险类：** 下行波动率占比、日内波动率与成交金额的相关性、5分钟收益率偏度、残差波动率因子[12][13][14][15][16][17][21]。 * **质量/稳定性类：** ROE稳定性、ROA稳定性、EPTMM分位点、标准化预期外收入、净利润断层、每股净资产因子[12][13][14][15][16][17][21]。 * **规模类：** 对数市值因子[13][15][17]。 因子的回测效果 **注：** 因子表现数据为最近一周（2026.01.26-2026.01.30）剔除行业与市值影响后多头组合相对于基准指数的超额收益[12]。以下为各股票池中表现最佳和最差的三个因子。 * **沪深300股票池：** * 表现较好：市盈率因子 (1.70%)、净利润率TTM (1.03%)、营业利润率TTM (1.02%)[1][12]。 * 表现较差：早盘后收益因子 (-3.58%)、动量弹簧因子 (-3.50%)、5日反转 (-2.98%)[1][12]。 * **中证500股票池：** * 表现较好：市销率TTM倒数 (3.25%)、市盈率TTM倒数 (2.67%)、市盈率因子 (2.45%)[1][14]。 * 表现较差：5分钟收益率偏度 (-3.71%)、6日成交金额的移动平均值 (-2.69%)、5日反转 (-2.40%)[1][14]。 * **流动性1500股票池：** * 表现较好：经营现金流比率 (2.27%)、动量调整小单 (1.65%)、单季度ROA (1.62%)[2][16]。 * 表现较差：5分钟收益率偏度 (-3.03%)、早盘收益因子 (-2.65%)、5日平均换手率 (-2.21%)[2][16]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：进取组合 **模型构建思路**：基于多因子模型构建的量化股票组合，追求较高风险下的超额收益[7] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体因子构成和加权方式，仅说明其为多因子组合[7] 2. **模型名称**：平衡组合 **模型构建思路**：基于多因子模型构建的量化股票组合，追求风险与收益的平衡[7] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体因子构成和加权方式，仅说明其为多因子组合[7] 3. **模型名称**：沪深300增强组合 **模型构建思路**：以沪深300指数为基准，通过量化模型进行增强，旨在获取稳定超额收益[5] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体增强策略和因子构成[5] 4. **模型名称**：中证500增强组合 **模型构建思路**：以中证500指数为基准，通过量化模型进行增强，旨在获取稳定超额收益[5] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体增强策略和因子构成[5] 5. **模型名称**：中证1000增强组合 **模型构建思路**：以中证1000指数为基准，通过量化模型进行增强，旨在获取稳定超额收益[5] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体增强策略和因子构成[5] 6. **模型名称**：绩优基金的独门重仓股组合 **模型构建思路**：基于绩优基金的独门重仓股构建的组合，旨在捕捉基金经理的选股Alpha[5][7] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体筛选和构建规则[5][7] 7. **模型名称**：盈利、增长、现金流三者兼优组合 **模型构建思路**：筛选在盈利、增长和现金流三个基本面维度均表现优异的股票构建的组合[7] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体筛选标准和加权方式[7] 8. **模型名称**：PB-盈利优选组合 **模型构建思路**：结合低估值（PB）和高盈利能力的选股策略，寻找有基本面支撑的低估值股票[7][31] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体因子合成与选股规则[7][31] 9. **模型名称**：GARP组合 **模型构建思路**：采用“合理价格成长”策略，兼顾公司的成长性与估值水平[35] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体因子合成与选股规则[35] 10. **模型名称**：小盘价值优选组合1 **模型构建思路**：在小盘股中优选具备价值特征的股票构建的组合[7] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体价值因子定义和选股规则[7] 11. **模型名称**：小盘价值优选组合2 **模型构建思路**：在小盘股中优选具备价值特征的股票构建的组合，可能与组合1在因子权重或筛选阈值上有所不同[7] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体价值因子定义和选股规则[7] 12. **模型名称**：小盘成长组合 **模型构建思路**：在小盘股中优选具备高成长特征的股票构建的组合[7] **模型具体构建过程**：报告未详细描述其具体成长因子定义和选股规则[7] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：市值因子 **因子构建思路**：衡量公司规模大小的因子，通常认为小市值股票存在溢价[44] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常使用总市值或流通市值作为代理变量[44] 2. **因子名称**：PB因子 **因子构建思路**：市净率因子，衡量估值水平，通常认为低估值股票存在溢价[44] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常为股票价格除以每股净资产[44] 3. **因子名称**：PE_TTM因子 **因子构建思路**：滚动市盈率因子，衡量估值水平，通常认为低估值股票存在溢价[44] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常为股票价格除以过去十二个月每股收益[44] 4. **因子名称**：反转因子 **因子构建思路**：技术类因子，认为过去一段时间跌幅较大的股票未来可能反弹，涨幅较大的股票未来可能回调[49] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常基于过去一段时间的收益率构建[49] 5. **因子名称**：换手率因子 **因子构建思路**：技术类因子，衡量股票流动性，通常认为低换手率股票存在溢价[49] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常基于过去一段时间的平均换手率构建[49] 6. **因子名称**：波动率因子 **因子构建思路**：技术类因子，衡量股票价格波动风险，通常认为低波动率股票存在溢价[49] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常基于过去一段时间收益率的标准差构建[49] 7. **因子名称**：ROE因子 **因子构建思路**：净资产收益率因子，衡量公司盈利能力，通常认为高盈利能力股票存在溢价[52] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常为净利润除以净资产[52] 8. **因子名称**：SUE因子 **因子构建思路**：标准化未预期盈余因子，衡量盈利增长超预期的程度，通常认为超预期增长的股票存在溢价[52] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常为（当期实际EPS - 预期EPS）除以历史盈利波动[52] 9. **因子名称**：预期净利润调整因子 **因子构建思路**：基于分析师对净利润预测的调整构建的因子，通常认为上调盈利预测的股票存在溢价[52] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常基于分析师一致预期净利润的变化率构建[52] 模型的回测效果 （数据统计区间：2025年12月31日至2026年1月30日）[9] 1. 进取组合，绝对收益13.78%，超额收益1.66%，跟踪误差20.60%，最大相对回撤12.81%[9] 2. 平衡组合，绝对收益12.77%，超额收益0.65%，跟踪误差17.86%，最大相对回撤11.94%[9] 3. 沪深300增强组合，绝对收益6.85%，超额收益5.20%，跟踪误差4.86%，最大相对回撤1.21%[9] 4. 中证500增强组合，绝对收益11.11%，超额收益-1.01%，跟踪误差6.16%，最大相对回撤4.77%[9] 5. 中证1000增强组合，绝对收益11.99%，超额收益3.31%，跟踪误差7.70%，最大相对回撤2.78%[9] 6. 绩优基金的独门重仓股组合，绝对收益6.03%，超额收益-1.06%，跟踪误差21.80%，最大相对回撤5.18%[9] 7. 盈利、增长、现金流三者兼优组合，绝对收益0.20%，超额收益-1.45%，跟踪误差13.12%，最大相对回撤4.52%[9] 8. PB-盈利优选组合，绝对收益6.17%，超额收益4.52%，跟踪误差13.11%，最大相对回撤4.47%[9] 9. GARP组合，绝对收益11.43%，超额收益9.78%，跟踪误差13.38%，最大相对回撤2.90%[9] 10. 小盘价值优选组合1，绝对收益7.89%，超额收益-2.83%，跟踪误差9.39%，最大相对回撤5.33%[9] 11. 小盘价值优选组合2，绝对收益12.37%，超额收益1.66%，跟踪误差10.30%，最大相对回撤3.05%[9] 12. 小盘成长组合，绝对收益9.13%，超额收益-1.59%，跟踪误差10.53%，最大相对回撤3.01%[9] 因子的回测效果 （数据统计区间：2025年12月31日至2026年1月30日）[44][45][50][52][53] 1. 市值因子，全市场多空收益3.34%，沪深300多空收益5.78%，中证500多空收益-10.16%，中证1000多空收益-2.32%[44][45] 2. PB因子，全市场多空收益-1.40%，沪深300多空收益-7.98%，中证500多空收益-3.81%，中证1000多空收益-3.18%[44][45] 3. PE_TTM因子，全市场多空收益0.28%，沪深300多空收益-7.61%，中证500多空收益-7.92%，中证1000多空收益-2.38%[44][45] 4. 反转因子，全市场多空收益-3.86%，沪深300多空收益-5.13%，中证500多空收益-13.20%，中证1000多空收益0.01%[50] 5. 换手率因子，全市场多空收益2.68%，沪深300多空收益-6.99%，中证500多空收益-13.52%，中证1000多空收益-1.58%[50] 6. 波动率因子，全市场多空收益-0.38%，沪深300多空收益-8.96%，中证500多空收益-17.87%，中证1000多空收益-2.42%[50] 7. ROE因子，全市场多空收益2.84%，沪深300多空收益-0.92%，中证500多空收益-0.30%，中证1000多空收益6.47%[52][53] 8. SUE因子，全市场多空收益1.74%，沪深300多空收益2.54%，中证500多空收益-2.39%，中证1000多空收益2.95%[52][53] 9. 预期净利润调整因子，全市场多空收益0.72%，沪深300多空收益1.92%，中证500多空收益2.04%，中证1000多空收益-1.51%[52][53]

报告行业投资评级 - 中信五风格-稳定★☆☆，一颗星代表偏多，判断趋势有上涨驱动，但盘面可操作性不强 [2] 报告的核心观点 - 截至2026/01/23当周，通联全A（沪深京）、中证综合债与南华商品指数周度涨跌幅分别为1.75%、0.21%、2.08% [3] - 近一周增强指数策略表现偏强，周度涨跌幅为1.82%，中性策略产品涨多跌少；转债策略收益强于纯债，商品方面有色金属ETF收益小幅回调，能源化工ETF收益反弹，周度涨跌幅为3.48% [3] - 近一周金融风格收跌，其余风格收涨；稳定与周期风格相对强弱走强，金融与周期风格相对强弱动量环比回升 [3] - 近一周金融与消费基金风格指数跑赢基准，其中金融风格基金指数超额收益率为2.72%，市场对消费风格偏移度继续走低；本周拥挤度指标小幅回落，周期与金融风格位于历史偏高拥挤区间 [3] - 近一周中长期动量与残差波动率因子收益表现较优，周度超额收益率分别为1.98%与1.69%，盈利与杠杆因子收益继续回撤，低波类因子边际走强，分红因子近期表现较弱；本周因子截面轮动速度环比下降，当前位于近一年以来低分位区间 [3] - 根据风格择时模型最新评分结果，本周成长风格环比下降，当前信号偏向稳定风格；上周风格择时策略收益率为1.81%，对比基准均衡配置超额收益率为0.56% [3] 根据相关目录分别进行总结 市场表现 - 通联全A（沪深京）、中证综合债与南华商品指数周度涨跌幅分别为1.75%、0.21%、2.08% [3] 公募基金市场 - 近一周增强指数策略表现偏强，周度涨跌幅为1.82%，中性策略产品涨多跌少；转债策略收益强于纯债，商品方面有色金属ETF收益小幅回调，能源化工ETF收益反弹，周度涨跌幅为3.48% [3] - 近一周金融与消费基金风格指数跑赢基准，金融风格基金指数超额收益率为2.72%，市场对消费风格偏移度继续走低；本周拥挤度指标小幅回落，周期与金融风格位于历史偏高拥挤区间 [3] 中信五风格 - 近一周金融风格收跌，其余风格收涨；稳定与周期风格相对强弱走强，金融与周期风格相对强弱动量环比回升 [3] Barra因子 - 近一周中长期动量与残差波动率因子收益表现较优，周度超额收益率分别为1.98%与1.69%，盈利与杠杆因子收益继续回撤，低波类因子边际走强，分红因子近期表现较弱；本周因子截面轮动速度环比下降，当前位于近一年以来低分位区间 [3] 风格择时 - 根据风格择时模型最新评分结果，本周成长风格环比下降，当前信号偏向稳定风格；上周风格择时策略收益率为1.81%，对比基准均衡配置超额收益率为0.56% [3]

核心观点 - 贯穿本轮牛市的最强主线是“科技为先” [1] - 市场正经历由估值牛到慢牛的演变 也是由行业Beta投资转向因子投资的演变 [1] 科技主线投资逻辑 - “科技为先”主线具备三大中长期占优条件 [1] - 条件一：相对盈利优势 [1] - 条件二：海外映射 [1] - 条件三：全球半导体周期共振上行 [1] 顺周期投资机会 - “盈利修复”慢牛的顺周期机会重点在于PPI [1] - 两大指标为PPI的边际修复提供领先信号 [1] 市场风格展望 - 红利风格在2026年的表现会优于2025年 [1] 有效投资因子 - 2026年要重视业绩期有效性最强的盈利因子 [1] - 盈利因子包括：盈利增速的边际变化（△g）、盈利增速、营收增速 [1] - 从年度有效性来看 盈利因子中最有效的是营收增速、盈利增速、ROE、ROIC [1]

量化市场跟踪：大类因子表现 - 本周全市场股票池中，估值因子和盈利因子分别获取正收益0.27%、0.25% [4] - 市值因子和非线性市值因子分别获取负收益-0.91%、-0.51%，市场表现为小市值风格 [4] - 残差波动率因子获取负收益-0.44% [4] 量化市场跟踪：单因子表现 - 在沪深300股票池中，表现较好的因子有单季度ROE同比 (2.31%)、单季度ROE (1.81%)、市盈率因子 (1.51%)；表现较差的因子有总资产增长率(-1.28%)、单季度营业利润同比增长率 (-0.83%) [5] - 在中证500股票池中，表现较好的因子有市净率因子(1.78%)、标准化预期外收入(1.74%)、经营现金流比率 (1.28%)；表现较差的因子有单季度净利润同比增长率(-1.19%)、单季度营业利润同比增长率(-1.06%) [5] - 在流动性1500股票池中，表现较好的因子有市盈率因子 (1.44%)、下行波动率占比 (1.24%)、市净率因子 (1.17%)；表现较差的因子有单季度净利润同比增长率 (-1.00%)、单季度营业收入同比增长率 (-0.82%) [5] 量化市场跟踪：因子行业内表现 - 基本面因子在传媒、纺织服装行业正收益较为一致，涉及净资产增长率因子、净利润增长率因子、每股净资产因子、每股经营利润TTM因子 [6] - 估值类因子中，BP因子在多数行业正收益显著，BP因子和EP因子在综合行业正收益较为一致 [6] - 残差波动率因子和流动性因子在食品饮料、美容护理行业正收益较为一致 [6] - 市值风格上，本周多数行业小市值风格显著，国防军工、非银金融、有色金属、石油石化行业大市值风格显著 [7] 量化策略组合跟踪：PB-ROE-50组合 - 本周PB-ROE-50组合在各股票池中均获取负超额收益 [8] - 在中证500股票池中获得超额收益-0.02%，在中证800股票池中获得超额收益-0.19%，在全市场股票池中获得超额收益-0.75% [8] 量化策略组合跟踪：机构调研组合 - 本周公募调研选股策略和私募调研跟踪策略均获取负超额收益 [9] - 公募调研选股策略相对中证800获得超额收益-0.43%，私募调研跟踪策略相对中证800获得超额收益-1.92% [9] 量化策略组合跟踪：大宗交易与定向增发组合 - 本周大宗交易组合相对中证全指获取负超额收益，为-0.68% [10] - 本周定向增发组合相对中证全指获取正超额收益，为1.46% [11]

报告行业投资评级 - 中信五风格-稳定★☆☆，一颗星代表偏多，判断趋势有上涨驱动，但盘面可操作性不强 [4] 报告的核心观点 - 截至2025/11/07当周，通联全A（沪深京）、中证综合债与南华商品指数周度涨跌幅分别为0.63%、-0.01%、-0.47%；公募基金市场转债类产品收益表现好，普通股策略指数小幅收跌，中性策略产品涨多跌少，有色金属ETF小幅转弱，豆粕ETF收益占优 [4] - 上周五中信五风格收益分化，仅消费风格收跌，稳定与周期风格表现偏强；成长风格相对强弱环比下降，金融风格相对强弱动量边际回升；各风格基金产品平均收益跑输基准指数，市场对金融风格偏移度下降；本周拥挤度指标回落，成长风格拥挤度降至近一年中等分位区间 [4] - 截至上周中性策略合约基差震荡小幅走弱，IH基差接近三月均值下方1倍标准差水平；IC、IM对应指数ETF平均溢价率回升至近三月中等分位区间附近 [4] - 近一周盈利因子收益表现优，周度超额收益率为0.97%，成长因子超额显著压缩，残差动量因子环比走低但走强；本周因子截面轮动速度小幅回升，位于近一年中等分位区间 [4] - 根据风格择时模型评分，本周金融风格边际回落，消费风格小幅走强，信号偏向稳定风格；上周风格择时策略收益率为1.85%，对比基准均衡配置超额收益率为0.97% [4] 根据相关目录分别总结 近期市场收益 - 展示通联全A（沪深京）、中证综合债（净）、南华商品的周度、月度、季度、半年度收益率 [6] 近一年公募基金产品成立规模 - 展示单月成立规模及月度环比数据 [7] 公募基金主要策略指数周度收益率 - 展示普通股票、被动指数、增强指数等策略指数周度收益率 [9] 公募基金主要策略指数近三月最大回撤 - 展示各策略指数近三月最大回撤数据 [9] 中信风格指数相对轮动图 - 展示金融、周期、消费、成长、稳定风格近一周、上一周、近一月等不同周期的相对强弱和相对强弱动量数据 [11] 基金风格指数超额收益表现 - 相关数据来源通联数据和国投期货 [12] 基金风格拥挤度 - 展示周期、成长、消费、金融风格拥挤度数据 [13] 中信风格指数净值走势 - 展示金融、周期、消费、成长、稳定风格净值走势 [14] 本周Barra单因子风格偏好 - 展示估值、成长、盈利等因子近一周、上一周、近一月的风格偏好数据 [16] Barra单因子风格策略超额收益表现 - 展示各因子风格策略超额收益表现数据 [17] 今年以来Barra单因子风格超额净值走势 - 报告未详细展示相关内容，但提及该部分 [19]

报告行业投资评级 - 中信五风格-稳定★☆☆，一颗星代表偏多/空，判断趋势有上涨/下跌的驱动，但盘面可操作性不强 [5] 报告的核心观点 - 截至2025/10/17当周，通联全A（沪深京）、中证综合债与南华商品指数周度涨跌幅分别为-3.39%、0.21%、-1.14%；近一周权益多头策略回撤，纯债收益占优，中性策略产品表现分化，商品方面贵金属ETF涨幅较大，有色金属ETF收益回调，能源化工与豆粕ETF净值延续走弱 [5] - 上周金融风格收涨，其余风格收跌，成长与消费风格边际转弱，金融风格升幅显著；近一周周期风格基金超额表现较优，其余风格基金平均收益跑输指数，产品对周期与消费风格偏移度边际提升，当前周期风格位于历史偏高拥挤区间 [5] - 截至上周股指基差周内呈边际回升态势，IM合约从近三月均值 -2倍标准差以下区间回升至一倍标准差以内，IH、IF对应现货指数ETF溢价率位于近三月80%以上分位区间 [5] - 近一周残差动量因子收益表现较优，周度超额收益率为2.49%，动量与资金流因子超额回撤，盈利与杠杆因子胜率有所修复；本周因子截面轮动速度显著回升，当前位于近一年偏高分位区间 [5] - 根据风格择时模型最新评分结果，本周消费与金融风格边际回升，周期风格回落，当前信号偏向稳定风格；上周风格择时策略收益率为0.52%，对比基准均衡配置超额收益率为1.45% [5] 各部分总结 近期市场收益 - 展示通联全A（沪深京）、中证综合债与南华商品指数周度、月度、季度、半年度收益率，近一年公募基金产品成立规模，公募基金主要策略指数近三月最大回撤和周度收益率等数据 [7] 中信风格指数 - 呈现中信风格指数净值走势，以及金融、周期、消费、成长、稳定风格近一周、上一周、近一月、近三月、近六月、近一年的相对强弱和相对强弱动量数据 [8][10] 基金风格指数 - 展示金融、周期、消费、成长风格基金近一周、上一周、近一月、近三月、近六月、近一年的超额收益表现 [11] 基金风格拥挤度 - 呈现周期、成长、消费、金融风格自2025/9/21至2025/10/19的拥挤度变化情况 [12] Barra单因子风格 - 展示本周Barra单因子风格偏好，各因子近一周、上一周、近一月的风格策略超额收益表现，以及今年以来Barra单因子风格超额净值走势 [13][14][17]