报告公司投资评级 - 买入（上调）[1] 报告的核心观点 - 基于公司2025Q1经营情况上调盈利预测 预计2025 - 2027年公司归母净利润分别为3.06/4.14/5.39亿元 对应PE分别为113/83/64倍 上调公司评级为“买入” 期待麦高证券发展 看好公司长期成长性[7] 各部分总结 经营业绩 - 2025年一季度 公司实现总营收同比+85%至5.42亿元 归母净利润同比+726%至1.39亿元 归母净资产22亿元 较2024年末-0.63%[1] - 预计2025 - 2027年营业总收入分别为20.22/23.80/28.22亿元 同比分别为32.25%/17.71%/18.56% 归母净利润分别为3.06/4.14/5.39亿元 同比分别为193.35%/35.59%/30.17%[1] 业务板块 软件端 - 受益于国内资本市场2024年四季度以来景气度回暖 2025Q1日均A股成交额同比2024Q1+70%至1.52万亿元 环比2024Q4 -18%[7] - 公司加大品牌推广和客户拓展 广告宣传及网络推广费用、新增注册及付费用户数量同比均大幅增长[7] - 2025年一季度 金融信息服务业务为主的营业收入同比+76%至4.24亿元 因集中营销高端产品私享家版软件 销售商品、提供劳务收到的现金5.08亿元 同比+93%[7] 券商端 - 2025年一季度 手续费及佣金净收入（经纪业务为主）同比+143%至0.97亿元 麦高证券客户规模稳定增长 代理买卖证券款较2024年末+7.74%至66亿元[7] - 净利息收入同比+67%至0.21亿元[7] - 投资收益同比+259%至1.06亿元 报告期末交易性金融资产较2025年初+32%至12亿元 除自营业务投资收益外 本期因先锋基金公允价值重估计入6554万元投资收益[7] 成本费用 - 2025年一季度 营业成本同比+45%至0.42亿元 主要因职工薪酬及IDC邮电通信费增长[7] - 研发费用同比+49%至0.51亿元 研发费用率同比-2pct至9% 因加大研发投入 扩充团队和增加人员薪酬[7] - 销售费用同比+80%至2.6亿元 销售费用率同比-1pct至48% 因加大广告宣传投入和销售部门职工薪酬增加[7] - 管理费用同比+49%至1.22亿元 管理费用率同比-5pct至22% 因麦高证券为经营发展持续增加投入[7] 公司转型 - 回应投资者需求 探索类似同花顺“问财”的智能选股工具 结合深度学习优化投资策略推荐[7] - “一体两翼”战略深化 先后收购先锋基金股权 持股比例提升至95%[7] - 3月12日临时股东大会中 控股股东广州展新为公司提供借款 助力业务扩张、增强资金流动性 公司承诺未来三年内通过分红、回购等方式提升回报 增强投资者信心[7] 市场数据 - 收盘价57.59元 一年最低/最高价33.14/124.88元 市净率15.44倍 流通A股市值34020.73百万元 总市值34453.60百万元[4] - 每股净资产3.73元 资产负债率80.78% 总股本598.26百万股 流通A股590.74百万股[5]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.77%，本年超额收益3.14% [1][6] - 中证500指数增强组合本周超额收益1.14%，本年超额收益3.91% [1][6] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.79%，本年超额收益5.21% [1][6] 选股因子表现跟踪 沪深300成分股 - 表现较好的因子包括3个月盈利上下调（最近一周1.14%）、标准化预期外盈利（1.07%）、单季净利同比增速（1.06%） [1][7] - 表现较差的因子包括三个月反转（-0.57%）、特异度（-0.55%）、一个月波动（-0.34%） [7] 中证500成分股 - 表现较好的因子包括预期PEG（最近一周0.78%）、BP（0.41%）、标准化预期外收入（0.38%） [1][9] - 表现较差的因子包括股息率（-0.67%）、预期净利润环比（-0.56%）、标准化预期外盈利（-0.45%） [9] 中证1000成分股 - 表现较好的因子包括预期净利润环比（最近一周1.48%）、预期PEG（1.36%）、单季超预期幅度（1.29%） [11] - 表现较差的因子包括三个月反转（-0.85%）、单季ROE（-0.69%）、标准化预期外盈利（-0.65%） [11] 公募基金重仓股 - 表现较好的因子包括一年动量（最近一周1.49%）、3个月盈利上下调（0.91%）、单季净利同比增速（0.88%） [1][13] - 表现较差的因子包括三个月波动（-1.37%）、一个月波动（-1.33%）、股息率（-1.28%） [13] 公募基金指数增强产品表现 沪深300指数增强产品 - 本周超额收益最高2.02%，最低-0.56%，中位数0.45% [1][16] - 今年以来超额收益最高4.86%，最低-2.39%，中位数0.98% [16] 中证500指数增强产品 - 本周超额收益最高1.36%，最低-0.28%，中位数0.59% [1][18] - 今年以来超额收益最高5.41%，最低-2.61%，中位数1.36% [18] 中证1000指数增强产品 - 本周超额收益最高1.44%，最低-0.17%，中位数0.78% [20] - 今年以来超额收益最高7.31%，最低-0.14%，中位数3.12% [20] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共67只，总规模778亿元 [15] - 中证500指数增强产品共69只，总规模452亿元 [15] - 中证1000指数增强产品共46只，总规模150亿元 [15] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化模型最大化单因子暴露，控制行业、风格、个股权重等约束 [24] - 设置个股相对于基准权重偏离幅度为0.5%-1%以避免持仓过于集中 [23] 公募重仓指数构建方式 - 选样空间为普通股票型及偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [25] - 通过定期报告获取持仓信息，选取累计权重达90%的股票作为成分股 [25]

报告核心观点 - 传统基金选股能力评价方法存在问题，需从避免高估选股能力、排除异常点、增强稳定性三个维度精准计算基金经理选股能力，并据此判断基金产品选股能力可持续性，还可按风格和市值寻找选股能力可持续性较强的基金经理 [3][54] 如何更精准地计算基金经理的选股能力 传统评价方法及问题 - 传统评价方法分两类，一是用静态持仓估算，如Brinson收益拆分，易高估右侧入场股票选股收益、受异常值影响大、持股结构特殊性有潜在影响；二是用基金净值估算，如Fama - French多因子模型，存在因子无法广泛代表基金暴露方向等问题 [6][7][8] 避免高估选股能力 - 引入股票买入的左侧投资系数，值越大越偏右侧，主动权益基金多偏右侧，直接用Brinson方法会高估右侧风格基金经理选股能力；近两年左侧风格绩优基金收益率更高但选股超额更低；还列举了股票买入策略左侧且选股能力靠前的基金，如金鹰核心资源、华夏新锦绣等 [13][18][21] 排除异常点 - 考虑个股超额收益分布，包括偏度系数、峰度系数和每只个股超额收益贡献的均值/标准差，希望个股超额收益分布适度右偏、适度高峰、均值/标准差越大越好；综合考虑三个条件的代表产品有景顺长城价值边际、中欧红利优享等 [27][33][37] 增强稳定性 - 持股周期分布适度均衡，长期持股策略业绩与产品风格定位相关，短期持股策略对交易能力和市场敏感度要求高，绩优基金业绩多通过逐步调仓形成；有梯度持仓结构的有刘旭、李崟等；还列举了持股周期分布均衡的基金，如金鹰科技创新、嘉实前沿科技等 [40][41][49] 哪些基金经理的选股能力可持续性较强 判断方法 - 根据左侧系数、偏度与峰度、持股周期分布三个维度指标判断基金产品选股能力可持续性；剔除行业主题基金后，对剩余基金产品净值表现进行最小二乘法拟合，将各类风格拟合系数在前30%的基金产品划归为该风格基金产品 [54] 不同风格选股能力可持续性较强的基金经理 - **价值风格**：张明、刘旭、蓝小康、王平、林庆等，张明采用A + H中大盘价值风格等策略，王平是量化选手采用PB - ROE策略 [56][58] - **成长风格**：王贵重、王远鸿、聂世林、刘国江、杨锐文等，刘国江采用大盘成长风格等策略，杨锐文采用中盘成长风格等策略 [56][58] - **大盘风格**：张明、蓝小康、姚志鹏、盛泽、赵晓东等，蓝小康采用A + H大盘长期坚守价值风格等策略，赵晓东采用中大盘风格等策略 [63][65] - **小盘风格**：王平、薛莉丽、王远鸿、吴培文、刘玮明等，薛莉丽采用中小盘风格等策略，刘玮明采用量化市值风格均衡偏小等策略 [63][65]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.79%，本年超额收益2.38% [1][3] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.58%，本年超额收益2.73% [1][3] - 中证1000指数增强组合本周超额收益1.17%，本年超额收益4.33% [1][3] 选股因子表现 沪深300成分股 - 本周表现较好的因子包括预期BP（0.62%）、预期净利润环比（0.62%）、BP（0.59%） [5] - DELTAROE因子今年以来表现最佳（1.05%），SPTTM因子表现最差（-1.85%） [5] 中证500成分股 - 本周单季净利同比增速（0.86%）、标准化预期外盈利（0.81%）、单季超预期幅度（0.76%）表现突出 [7] - DELTAROA因子今年以来表现最佳（5.11%），BP因子表现最差（-3.18%） [7] 中证1000成分股 - 本周预期PEG（1.41%）、标准化预期外收入（1.17%）、BP（1.00%）表现优异 [10] - 非流动性冲击因子今年以来表现最佳（4.15%），高管薪酬因子表现最差（-0.94%） [10] 公募基金重仓股 - 本周预期净利润环比（0.93%）、标准化预期外盈利（0.87%）、单季营利同比增速（0.77%）表现较好 [13] - 三个月机构覆盖因子今年以来表现最佳（4.20%），BP因子表现最差（-3.27%） [13] 公募基金指数增强产品 产品规模 - 沪深300指数增强产品共67只，总规模819亿元 [15] - 中证500指数增强产品共68只，总规模491亿元 [15] - 中证1000指数增强产品共46只，总规模169亿元 [15] 业绩表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益中位数0.17%，最高0.76%，最低-0.44% [16][18] - 中证500指数增强产品本周超额收益中位数0.48%，最高1.12%，最低-0.44% [19][20] - 中证1000指数增强产品本周超额收益中位数0.55%，最高1.40%，最低-0.30% [22] 研究方法论 - 采用最大化单因子暴露组合（MFE）方法检验因子有效性，控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [21][23] - 公募重仓指数构建基于普通股票型和偏股混合型基金持仓，选取累计权重90%的股票作为成分股 [25][28]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益-1.25%，本年超额收益1.61% [1][2] - 中证500指数增强组合本周超额收益-1.53%，本年超额收益2.17% [1][2] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-0.88%，本年超额收益3.15% [1][2] 选股因子表现跟踪 沪深300成分股 - 非流动性冲击因子最近一周表现1.05%，最近一月2.34%，今年以来1.49% [5] - 三个月换手因子最近一周表现0.66%，最近一月1.55%，今年以来0.35% [5] - 一个月换手因子最近一周表现0.51%，最近一月1.34%，今年以来0.30% [5] 中证500成分股 - 预期净利润环比因子最近一周表现1.32%，最近一月2.85%，今年以来3.25% [7] - 非流动性冲击因子最近一周表现1.11%，最近一月2.11%，今年以来0.24% [7] - 3个月盈利上下调因子最近一周表现0.81%，最近一月2.58%，今年以来2.76% [7] 中证1000成分股 - 三个月机构覆盖因子最近一周表现1.74%，最近一月4.08%，今年以来4.46% [10] - 三个月换手因子最近一周表现1.40%，最近一月5.35%，今年以来2.65% [10] - 一个月换手因子最近一周表现1.24%，最近一月5.91%，今年以来2.52% [10] 公募基金重仓股 - 非流动性冲击因子最近一周表现1.92%，最近一月3.17%，今年以来3.25% [13] - 一个月换手因子最近一周表现1.30%，最近一月2.97%，今年以来0.93% [13] - 三个月换手因子最近一周表现1.25%，最近一月2.80%，今年以来0.72% [13] 公募基金指数增强产品表现 沪深300指数增强产品 - 本周超额收益最高1.04%，最低-2.85%，中位数-0.53% [1][16] - 最近一月超额收益最高2.95%，最低-3.26%，中位数-0.19% [16][17] - 今年以来超额收益最高3.68%，最低-3.29%，中位数0.40% [16][17] 中证500指数增强产品 - 本周超额收益最高0.86%，最低-1.80%，中位数-0.62% [1][18] - 最近一月超额收益最高4.17%，最低-0.97%，中位数0.73% [18] - 今年以来超额收益最高4.47%，最低-2.73%，中位数0.45% [18] 中证1000指数增强产品 - 本周超额收益最高1.23%，最低-1.30%，中位数-0.29% [1][20] - 最近一月超额收益最高4.39%，最低-0.65%，中位数1.32% [20] - 今年以来超额收益最高5.42%，最低-1.28%，中位数2.04% [20] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共67只，总规模815亿元 [15] - 中证500指数增强产品共68只，总规模493亿元 [15] - 中证1000指数增强产品共46只，总规模169亿元 [15] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合，目标函数为最大化单因子暴露 [19][21] - 约束条件包括风格因子偏离度、行业偏离度、个股权重偏离度等 [21][25] - 个股相对于基准指数权重偏离幅度通常设置为0.5%-1% [22] 公募重仓指数构建方式 - 选样空间为普通股票型基金及偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [23] - 通过基金定期报告获取持仓信息，结合半年报或年报数据构建持仓 [24] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股构建指数 [26]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：BP** - 因子构建思路：衡量股票的估值水平，计算净资产与总市值的比率[17] - 因子具体构建过程： $$ BP = \frac{净资产}{总市值} $$ - 因子评价：传统估值因子，反映公司账面价值与市场价值的相对关系 2. **因子名称：单季EP** - 因子构建思路：衡量单季度盈利能力的估值指标[17] - 因子具体构建过程： $$ 单季EP = \frac{单季度归母净利润}{总市值} $$ 3. **因子名称：非流动性冲击** - 因子构建思路：反映股票流动性风险，计算价格波动与成交额的关系[17] - 因子具体构建过程： $$ 非流动性冲击 = \frac{过去20个交易日的日涨跌幅绝对值}{成交额的均值} $$ - 因子评价：流动性因子中表现稳定的指标 4. **因子名称：三个月换手** - 因子构建思路：衡量股票中期流动性水平[17] - 因子具体构建过程： $$ 三个月换手 = 过去60个交易日换手率均值 $$ 5. **因子名称：特异度** - 因子构建思路：反映股票特异性风险，通过Fama-French三因子模型残差计算[17] - 因子具体构建过程： $$ 特异度 = 1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度 $$ 6. **因子名称：预期净利润环比** - 因子构建思路：反映分析师预期变化[17] - 因子具体构建过程： $$ 预期净利润环比 = \frac{一致预期净利润}{3个月前一致预期净利润} $$ 因子回测效果 沪深300样本空间 1. **非流动性冲击因子** - 最近一周：1.05% - 最近一月：2.34% - 今年以来：1.49% - 历史年化：0.68%[19] 2. **三个月换手因子** - 最近一周：0.66% - 最近一月：1.55% - 今年以来：0.35% - 历史年化：3.47%[19] 3. **单季EP因子** - 最近一周：-1.37% - 最近一月：-1.12% - 今年以来：-0.25% - 历史年化：5.21%[19] 中证500样本空间 1. **预期净利润环比因子** - 最近一周：1.32% - 最近一月：2.85% - 今年以来：3.25% - 历史年化：2.97%[21] 2. **BP因子** - 最近一周：-2.00% - 最近一月：-1.81% - 今年以来：-3.65% - 历史年化：3.75%[21] 中证1000样本空间 1. **三个月机构覆盖因子** - 最近一周：1.74% - 最近一月：4.08% - 今年以来：4.46% - 历史年化：6.03%[23] 2. **特异度因子** - 最近一周：-1.00% - 最近一月：-0.05% - 今年以来：-0.69% - 历史年化：4.94%[23] 量化模型与构建方式 1. **模型名称：MFE组合构建模型** - 模型构建思路：在控制行业/风格暴露等约束下最大化单因子暴露[35] - 模型具体构建过程： $$ \begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array} $$ 其中： - $f$为因子取值向量 - $w$为组合权重向量 - $w_b$为基准指数权重[35][36] - 模型评价：更贴近实际组合构建的因子检验方法 模型的回测效果 1. **中证1000指增组合** - 本周超额收益：-0.88% - 本年超额收益：3.15%[14] 2. **沪深300指增组合** - 本周超额收益：-1.25% - 本年超额收益：1.61%[14] 3. **中证500指增组合** - 本周超额收益：-1.53% - 本年超额收益：2.17%[14] 注：所有因子和模型数据均来自报告中的单因子MFE组合测试结果，测试区间包含最近一周、最近一月、今年以来及历史年化表现[19][21][23]

中证A500指数增强基金市场表现 - 中证A500指数作为新兴宽基指数，凭借对科创属性与中小市值的倾斜性覆盖，成为机构博弈贝塔收益的主战场，全市场已有26只指数增强产品参与竞逐 [2] - 不同A500指数增强产品分化剧烈，两只成立时间间隔不到一个月的产品超额收益差值接近10%，主要源于指数成份股市值和流动性分层显著，为量化模型提供选股空间 [2] - 华安基金推出由张序管理的中证A500指数增强基金（A类：023466；C类：023467），是其量化投资能力的战略升级，旨在构建差异化壁垒 [2][9] 华安量化投资策略体系 - 行业轮动配合多因子选股模型起始于2017年，选择中样本研究的行业轮动策略为基础，通过多因子框架解决行业排序问题，样本量超过40个申万一级行业 [5] - 将行业深度研究作为因子加入量化模型，建立景气度修正体系，包括产业链划分、行业交流、指标梳理及EPS预测，以补充卖方分析师预期数据的缺陷 [5] - 引入机器学习技术选股，结合决策树、深度学习等模型，并针对电子、新能源等赛道型行业搭建单行业选股模型，同时配置事件驱动交易策略捕捉业绩超预期机会 [5] 模型迭代与实战表现 - 行业轮动模型在震荡市中超额收益明显，2019年成熟后应用于华安事件驱动量化基金等产品，张序管理该基金自2020年以来连续五年跑赢偏股混基指数，年化超额收益达9.3% [5][7] - 模型经历三次重大进化：2021年纳入风险因子筛选高估值行业，2022年加入赛道中性和估值中性风控，最近两年探索AI在量化和基本面领域的应用 [8] - AI量化研究成果将应用于新发行的中证A500指数增强基金，升级后的量化框架强调策略透明化与超额收益的平衡 [8][9] 市场环境与投资逻辑 - 行业轮动策略在A股具有长期有效性，4月初关税事件导致市场分化，大消费和自主可控板块表现突出，印证行业轮动价值 [4] - 中证A500增强基金是对"新质生产力"政策的呼应，量化投资竞争已从因子挖掘升维至认知迭代，需将"预判变化"刻入策略基因以应对市场进化 [9]

券商金股股票池上月回顾 - 2025年3月胜宏科技、科锐国际、芯原股份等券商金股月度涨幅靠前 [1] - 长江证券、国盛证券、招商证券3月收益排名前三，分别为7.59%、7.41%、5.94%，同期偏股混合型基金指数收益0.20%，沪深300指数收益-0.07% [4] - 2025年华鑫证券、东北证券、国联证券年度收益前三，分别为33.12%、23.23%、16.52%，同期偏股混合型基金指数收益4.65%，沪深300指数收益-1.21% [6] 券商金股股票池中选股因子表现 - 最近一月单季度ROE(4.91%)、单季度净利润增速(4.87%)、分析师净上调幅度(4.76%)表现最佳 [18] - 今年以来总市值(7.81%)、经营性现金净流量(3.96%)、SUE(3.42%)表现最佳 [18] - 盈余公告后跳空超额(1.33%)、单季度营收增速(1.91%)、波动率(1.91%)最近一月表现较差 [18] 券商金股股票池本月特征 - 截至2025年4月1日，41家券商共推荐259只A股金股 [19] - 行业配置：电子(10.11%)、机械(7.98%)、医药(7.18%)、有色金属(6.65%)、基础化工(6.12%) [22] - 行业增配：医药(+2.30%)、交通运输(+2.28%)、有色金属(+1.77%) [22] - 行业减配：机械(-2.02%)、商贸零售(-1.91%)、电子(-1.84%) [22] 券商金股推荐情况 - 比亚迪、格力电器、立讯精密等获5家以上券商推荐 [24] - 牧原股份、阳光电源、中国神华等获4家券商推荐 [24] - 本月新增关注个股包括传化智联、长江通信、大丰实业等近12个月首次被推荐的金股 [28] 券商金股业绩增强组合表现 - 2025年3月组合绝对收益3.69%，超额偏股混合型基金指数3.39% [34] - 2025年组合绝对收益7.96%，超额3.31%，在主动股基中排名21.13%分位点 [34] - 2018-2024年组合年化收益19.01%，年化超额14.87%，每年均排名主动股基前30% [33]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：DFQ-FactorVAE-pro - **模型构建思路**：在FactorVAE模型基础上加入特征选择与环境变量模块，提升因子选股能力[5] - **模型具体构建过程**： 1. 特征选择模块通过LASSO回归筛选有效因子： $$ \min_{\beta} \left( \|Y - X\beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1 \right) $$ 其中$Y$为收益，$X$为因子矩阵，$\lambda$为惩罚系数 2. 环境变量模块引入宏观经济指标（如PMI、利率）作为条件变量 3. 通过变分自编码器(VAE)学习因子非线性关系： $$ \mathcal{L} = \mathbb{E}_{q(z|x)}[\log p(x|z)] - \beta D_{KL}(q(z|x)\|p(z)) $$ - **模型评价**：相比传统FactorVAE，在因子稳定性和环境适应性上有显著提升 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：3个月盈利上下调 - **构建思路**：反映分析师对盈利预期的调整方向与幅度[6][22] - **具体构建**： $$ \text{因子值} = \frac{\text{上调家数} - \text{下调家数}}{\text{覆盖机构总数}} \times \text{调整幅度标准化值} $$ 其中调整幅度使用过去3个月EPS预测变化率的Z-score 2. **因子名称**：UMR（风险调整后动量） - **构建思路**：结合动量效应与波动率调整[19] - **具体构建**： - 计算窗口期（1/3/6/12个月）收益率 - 除以同期波动率： $$ \text{UMR} = \frac{r_t}{\sigma_t} \times \sqrt{T} $$ $T$为时间周期调整系数 3. **因子名称**：DELTAROA - **构建思路**：捕捉资产收益率边际变化[22][29] - **具体构建**： $$ \text{DELTAROA} = \frac{\text{本期ROA} - \text{去年同期ROA}}{\text{资产规模}} $$ 4. **因子名称**：特异度（IVR_1M） - **构建思路**：衡量个股收益脱离市场共同因素的程度[19] - **具体构建**： $$ \text{IVR} = 1 - R^2_{\text{FF3}} $$ 其中$R^2_{\text{FF3}}$为Fama-French三因子模型拟合度 因子回测效果 沪深300样本空间 1. **3个月盈利上下调**： - 最近一周：0.76% - 近一年年化：5.38% - IR：0.84[22] 2. **六个月UMR**： - 最近一月：1.56% - 历史年化：5.37% - 最大回撤：3.2%[22] 中证500样本空间 1. **一个月UMR**： - 最近一周：1.16% - 今年以来：2.37% - 近十年趋势：5.61%[25] 2. **特异度**： - 最近一月：-1.73% - 信息比率：0.48[25] 中证1000样本空间 1. **一个月换手**： - 最近一周：1.89% - 近一年年化：13.64% - 胜率：68%[32] 2. **标准化预期外收入**： - 最近一月：1.20% - 历史年化：5.70%[32] 模型回测效果 1. **DFQ-FactorVAE-pro**： - 中证800增强年化超额：7.2% - 最大回撤：4.5% - 月度胜率：73%[5] 组合构建方法 1. **MFE组合优化模型**： - 目标函数：最大化因子暴露$f^Tw$ - 关键约束： - 风格暴露$s_l \leq X(w-w_b) \leq s_h$ - 行业中性$h_l \leq H(w-w_b) \leq h_h$ - 换手率$\Sigma|w-w_0| \leq to_h$[56] - 优化方法：线性规划求解

一、本周指数增强组合表现 沪深300指数增强组合本周超额收益0.49%，本年超额收益2.83%。 中证500指数增强组合本周超额收益0.77%，本年超额收益3.59%。 中证1000指数增强组合本周超额收益0.95%，本年超额收益3.55%。 二、本周选股因子表现跟踪 沪深300成分股中3个月盈利上下调、一年动量、特异度等因子表现较好。 中证500成分股中三个月换手、股息率、一个月换手等因子表现较好。 中证1000成分股中一个月换手、EPTTM、三个月换手等因子表现较好。 公募基金重仓股中3个月盈利上下调、单季超预期幅度、DELTAROA等因子 表现较好。 三、本周公募基金指数增强产品表现跟踪 沪深300指数增强产品本周超额收益最高1.10%，最低-0.87%，中位数 0.19%。 中证500指数增强产品本周超额收益最高0.97%，最低-0.41%，中位数 0.26%。 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.87%，最低-0.29%，中位数 0.74%。 主 要 结 论 一 国信金工指数增强组合表现跟踪 沪深300指数增强组合本周超额收益0.49%，本年超额收益2.83%。 中证500指数增强组合本周超 ...