资产配置与风险对冲 - 存款利率和房地产投资收益率下滑引发“资产荒”，居民资金寻求高收益投资产品 [1] - 风险厌恶型投资者的核心任务是通过优化股票组合降低整体风险，筛选具备对冲属性的品种 [1] - 投资组合集中配置科技股（如科创50指数标的）或小盘股（如中证2000成分股）会导致组合风险显著偏高 [3] - 负贝塔资产在市场下行时能展现抗跌甚至上涨特性，纳入组合可大幅改善整体收益风险比 [3] - 黄金股因其逆周期特性成为稀缺对冲工具，市场愿支付更高估值，当前核心逻辑从抗通胀转向对冲美元资产风险 [5] - 资产配置中选择低相关性品种的原则始终未变，对宏观经济的深度理解比量化投资的历史数据规律更重要 [5] A股市场表现与特征 - A股市场展现强劲活力，沪指最高触及3892点创阶段性新高，市场交投活跃量能健康 [7] - 此轮上涨由居民存款“搬家”带来的充裕流动性与全球货币政策宽松预期双重推动 [7] - 主要指数年内表现亮眼，科创综指累计上涨37.62%，创业板指上涨25.26%，上证指数上涨14.14% [7] - 市场进入“结构性慢牛”中期阶段，呈现“宽幅震荡、逐级抬升”运行特征 [7] - 上证指数3856点为重要多空分水岭，上方压力区间3870-3900点，下方支撑区间3851-3838点 [9] - 创业板指8月单月上涨24.13%，已显现技术性调整需求，需警惕短期回调压力 [9] 资金面与流动性 - 居民存款“搬家”现象明显，7月单月存款减少1.11万亿元，公募基金和私募备案规模大幅增长 [9] - 两融余额突破1.6万亿元创阶段新高，反映市场交易活跃度显著提升 [9] - 北向资金7月净流入超60亿美元，国际资金加速流入新兴市场趋势明确 [9] - 美联储9月降息概率超过90%，将缓解人民币汇率压力并为国内货币政策创造更大空间 [11] - 2025年上半年北向资金逆势净流入738亿元，半导体、电池等战略新兴产业成为配置重点 [23] 政策环境与基本面支撑 - 促消费、稳地产政策持续发力，证监会明确提出“巩固慢牛格局”目标 [11] - 10月“十五五”规划预期升温，政策聚焦扩内需领域，婴幼儿补贴、消费贷款贴息等举措将落地 [11] - “万亿级民企纾困金”属实，财政政策仍有充足发力空间 [11] - 2025年上半年中国GDP增速达5.3%，高于5%目标，二季度GDP同比增长5.2%，展现出强劲经济韧性 [19] - 监管层政策工具箱不断丰富，从降准降息到5000亿元互换便利、股票回购专项再贷款等创新工具推出 [19] - 2024年A股IPO融资额降至640.65亿元创10年新低，体现“严控市场抽血”的态度 [21] 投资策略与市场展望 - 美联储降息25个基点属预期内，对市场提振作用可能有限，若降息50个基点则有望推动行情加速上涨 [13] - 投资者应保留一定比例机动仓位应对市场短期波动，对大盘股投资可采取“先建底仓，低开做T，高开持股，破位离场”策略 [13] - 指数创新高是大概率事件，但“慢牛”节奏不变，指数与个股行情分化可能持续，精选个股比判断指数更重要 [14] - 中长期需培育具备核心竞争力龙头企业，AI硬件领域已涌现一批拥有核心技术与市场优势的优质企业 [15] - 2024年沪深A股上市公司分红总额达2.4万亿元同比增长9%，133家公司近3年股息率超5%，高于4.2%的美国国债收益率 [23] - 中长期“慢牛”格局未变，政策托底效应与经济基本面向好为市场提供有力支撑，长期投资价值逐步凸显 [17]

最近一则新闻在投资圈引发热议：今年已有318位公募基金经理离职，创下近五年新高。这些曾经管理百亿规模的"明 星"们，为何纷纷转战私募？更令人好奇的是，他们中不少人在私募市场依然表现亮眼，平均收益高达28.26%。作为一 名深耕量化领域多年的投资者，我看到的不仅是人事变动，更是一场关于市场本质的深刻变革。 | 排名 姓名 | | | 经理核心 从业 符合排名规 | | 六年出か | 近1月平 | 公司简称 | 公司规模 | 投资模式 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | 策略 | | 年限 则的产品数 均收益 | | 均收益 | | | | | 王鹏辉 : | | 股票 | 24 | 3 | 74.30% | 19.03% | 望正资产 | 50-100亿 | 主观 | | 2 陆航 | | 股票 | 20 | 6 | 71.88% | 13.60% | 复胜资产 | 100亿以上 | 主观 | | m 杨绍墓 | | 股票 | 22 1 | 5 | 59.08% | 18.55% : | 瑞天私募 | 0-5 ...

私募行业动态 - 百亿级私募机构总数增至94家，较8月底增加3家，新增包括正瀛资产、开思私募，红筹投资重回百亿行列 [1] - 按投资模式划分，量化、主观和混合型百亿私募分别为45家、41家和7家，另有1家未披露模式 [1] 机械行业政策目标 - 工信部等六部门发布机械行业稳增长工作方案，目标2025-2026年行业营业收入年均增速达3.5%左右，总规模突破10万亿元 [2] 人工智能与消费电子新品动态 - DeepSeek-V3.2新模型已上传至HuggingFace平台但随后被删除，智谱GLM-4.6新模型也将于近日发布并可经API调用 [3] - OPPO回应将启动新形态影像产品系列，对标GoPro、大疆等，计划于2026年内发布 [3] 公司重大合同与项目投资 - 中国中车及下属企业近期签订重大合同合计金额约543.4亿元，约占公司2024年营业收入的22% [1] - 华秦科技签订两份销售合同，金额合计4.02亿元，其中批产材料合同2.92亿元，科研材料合同1.09亿元 [11] - 达实智能子公司签署智慧医院项目合同，金额为1.13亿元 [12] - 九丰能源拟出资不超过34.55亿元投资新疆煤制天然气项目，持有50%权益对应年产20亿方天然气，项目总投资约230.33亿元 [13] 公司业绩与资本运作 - 英联股份预计前三季度归母净利润3450万-3750万元，同比增长1531.13%-1672.97%，营业收入16.3亿-16.5亿元，同比增长9.49%-10.83% [14] - 柏诚股份拟筹划发行股份及支付现金购买上海灿实55%股份，并募集配套资金，股票自9月30日起停牌不超过5个交易日 [15] - 龙韵股份拟向银行申请不超过3200万元的综合授信额度，有效期1年并可循环使用 [6] 公司运营与监管信息 - 深高速8月路费收入总计1.14亿元 [10] - 东睦股份控股子公司取得工业用地及厂房的不动产权证书，使用期限至2060年9月27日 [7][8] - 天邦食品因未及时披露重大诉讼收到监管警示函，相关责任人被采取监管谈话措施 [9] 风险与执行信息 - 万达地产集团有限公司新增恢复执行信息，执行标的2099万余元，该公司现存420余条被执行人信息，被执行总金额超18亿元 [3][4] 公司治理变动 - 搜狗公司发生工商变更，叶骏卸任法定代表人、董事长，由鲁剑接任 [5] 证券市场表现 - 创业板指上涨2.74%，沪深两市成交额2.16万亿元，较上一交易日放量146亿元，超3500只个股上涨 [16][17] - 大金融板块爆发，券商股国盛金控、广发证券、华泰证券涨停，新能源、有色金属、半导体板块走强，教育、猪肉、煤炭板块跌幅居前 [16][17]

公司定位与发展历程 - 公司定位为业绩至上、技术至上的量化投资机构，是中国量化行业精细化发展的缩影 [1] - 公司成立于2016年，经过九年发展，管理资产规模已超过150亿元 [2] - 公司从早期聚焦低延迟交易，发展到如今覆盖多策略、多品种、多频段的百亿机构 [1] 核心竞争力与关键决策 - 创立之初即笃定要拥有很强的低延迟技术，认为这是量化投资的必要不充分条件，尤其在短周期Alpha竞争中至关重要 [2] - 投研团队架构采用中心化大组模式，实行模块化运作，类似工业化流水线生产，避免资源浪费和重复研究 [3] - 2020年全面拥抱非线性模型（AI技术），从树模型发展到深度模型，预测能力大幅提升，并于2025年初成立AI Lab [3] 人才与技术支持 - 公司员工90余人，具备全球顶尖高校的数学、物理、计算机等多元学科背景 [3] - 重视人才培养，实行人才储备先于策略储备，策略储备先于管理规模的原则 [3] - 对应届生设置一年新人保护期，第一年不纳入考核，给予足够的空间和试错机会 [3] - 每年在IT硬件和数据上投入巨大，算力投入使回测时间从过去2天缩短至现在30分钟 [3] 策略与产品布局 - 未来两年最重要的目标是打造严格控制风格的全频段Alpha，覆盖多市场、多品种、全频段 [5] - 全频段Alpha可避免策略趋同，捕捉更多维度的超额收益，且波动更小，回撤较小 [5] - 策略频段短的达到分秒级，长的可预测半个月，不同组的成果可进行工程化对接 [5] - 产品线丰富，包括市场中性、指数增强、量化选股等，未来将发展更丰富的策略产品线，如红利指数增强和ETF相关策略 [6] 风险控制与业绩表现 - 回撤控制方法是采取全频段Alpha并严格控制风格暴露，关注包括非线性市值在内的精细风控指标 [6] - 由于超额收益来源维度多且广，在同样风险下回撤更小，今年8月量化行业普遍回撤时公司实现了盈利 [6] 行业观点与未来展望 - 量化投资对中国资本市场的价值是价值发现和提供流动性，可平抑市场波动 [8] - 2025年以来A股市场交易活跃度提升，国内量化私募基金管理规模重返1万亿元上方 [8] - 中国量化行业发展的第一阶段基本完成，头部机构初步具备全球竞争基础实力 [8] - 未来行业竞争将依靠精细化操作来迭代策略，国内量化与海外相比存在代差，需要不断打磨细节 [9] - 公司未来将持续迭代策略和技术，成为具有国际视野的稳健型量化投资机构，并已开始搭建海外业务架构 [1][7]

李骧称，公司未来将持续迭代策略和技术，打造"严格控制风格的全频段Alpha"，成为具有国际视野的稳健型量化投资机构。 低延迟、中心化和非线性模型 笃定三大关键打造核心竞争力 "量化投资的本质是人才、技术的积累和迭代。我们的目标是最终实现工程化的胜利，每个模块不断打磨，做深做细，做到极致，最后无缝 拼接。"蒙玺投资创始人兼总经理李骧说。 在英雄辈出的私募江湖，蒙玺投资给自己的定位是一家"业绩至上、技术至上"的量化投资机构。从早期聚焦低延迟交易的量化新兵，到如 今覆盖多策略、多品种、多频段的百亿机构，蒙玺投资的成长轨迹堪称中国量化行业"精细化发展"的缩影。 再者，投研团队架构采用"中心化"大组模式而非多PM制。李骧表示，蒙玺投资的投研团队是模块化运作，通过分工合作，使研究成果成为 统一集合，避免重复研究，类似汽车制造商的"流水线的工业化生产模式"。"我们内部沟通交流比较顺畅，大家乐于分享，共同成长，都是 站在别人的肩膀上研究，而不是跑马模式，一群人做一样的事，资源浪费。"他说。 第三，2020年全面拥抱"非线性模型"，也就是AI技术。他称，最开始是树模型，现在是深度模型，"在运用AI非线性模型后，预测能力大幅 提 ...

文章核心观点 - 文章以5万元初始资金模拟A股投资游戏 展示从新手到终极玩家的三个阶段投资策略 通过抓强势股实现理论上的快速资金增长 反映A股市场生态和底层运行逻辑 [1][2][3][44] 市场阶段与策略 - 新手村阶段（924普涨期）：牛市初期资金涌入 9月24日市场资金从5000多亿暴涨76.29%至近万亿 10月8日达超3万亿 策略选择散户认知度高的指数股如天风证券 5万本金9月24日买入10月10日卖出可翻倍至10.35万 [4][5][6][10][11] - 进阶阶段（妖股大世界）：市场进入混沌期 资金规模缩减至1.5万亿左右 策略聚焦小市值妖股 通过故事驱动+情绪博弈+资金聚焦实现快速增值 10月14日买入双成药业10月22日卖出本金翻倍至21.05万 11月4日买入日出东方11月29日卖出资金涨至103.02万 12月2日买入中百集团持有一个月卖出资金达358.08万 1月买入美邦股份资金涨至937.39万 1月20日买入冀东装备7天后卖出资金滚动至1651.47万 春节后买入光线传媒10个交易日内资金破五千万 [14][15][17][19][21][22] - 终极王者阶段（结构行情期）：市场进入结构性行情 增量资金主要来自险资和国家队 国家队持仓A股市值超3.7万亿元 险资等持仓市值突破2万亿元 北向资金持股市值达2.29万亿元 两融余额达2.43万亿元 策略抱腿大资金跟随科技赛道 如买入胜宏科技持有至今有近500%收益 其2024年营收同比增长35.3%净利同比增长72% 2025年上半年营收同比增长86%净利同比大增366.89% [26][27][28][29][30][34] 资金动向与市场特征 - 资金主要来源：场内玩家追加和场外新增散户资金 国家队通过ETF入市爱买沪深300等宽基指数ETF 险资还买港股科技和互联网ETF、银行ETF 北向资金加大投入 两融带来波动率 [6][27][28][29][30][31] - 市场风格变化：指数慢牛加结构性行情 8月12日三大指数创年内新高但下跌个股近3000家 科技权重股如寒武纪、胜宏科技、工业富联创新高 成交量前20均为权重股 资金量稳定在2万亿以上推动科技大票行情 [31][32][34] - 妖股炒作范式：故事驱动+情绪博弈+资金聚焦 如双成药业凭借23天21板暴涨7倍 但最终并购失败沦为ST双成 日出东方蹭华为和液冷超充热点 中百集团具国企改革、消费复苏等热点概念 [15][17][19][22][23] 行业与公司表现 - 科技赛道：寒武纪股价超越茅台 光通信三巨头新易盛、中际旭创和天孚通信表现强劲 胜宏科技为英伟达AI算力核心供应商 业绩大幅增长 [34] - 消费赛道：贵州茅台2025年上半年净利454.03亿元但股价跌跌不休 与科技赛道形成鲜明对比 [34] - 中美股市对比：美股市值前20以科技、消费、医药为主 美股科技七姐妹英伟达、苹果、特斯拉等撑起高利润 A股市值前20以银行、保险、石油等垄断型企业为主 增长天花板明显 [35][36] 投资者结构变化 - 量化资金：百亿私募平均收益达24.99% 头部量化大赚特赚 今年赚钱效应80%被少数机构拿走 在妖股行情中频繁现身龙虎榜 在结构性行情中让局部行情更为极端 [39][40][41] - 游资转型：顶级游资章盟主38亿重仓寒武纪半年狂赚30亿 大体量游资转而投资趋势股 精明的他们更懂顺势而为 [43]

根据提供的金融工程市场跟踪周报内容，以下是总结的量化模型与因子详情： 量化模型与构建方式 1. 量能择时模型 - **模型名称**：量能择时模型 - **模型构建思路**：通过分析市场交易量能变化来判断市场趋势和情绪，为宽基指数提供择时信号[23] - **模型具体构建过程**：基于主要宽基指数（上证指数、上证50、沪深300等）的量能指标进行计算和信号生成，具体方法未在报告中详细披露，但涉及对交易量数据的监测和阈值判断[23] 2. 沪深300上涨家数占比情绪指标 - **因子名称**：沪深300上涨家数占比 - **因子构建思路**：通过计算指数成分股中近期收益为正的股票数量占比，来捕捉市场情绪和行情拐点[24] - **因子具体构建过程**： 计算沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比，公式为： $$ \text{上涨家数占比} = \frac{\text{过去N日收益大于0的个股数}}{\text{沪深300成分股总数}} $$ 其中N为参数，报告中未明确具体取值[24] 3. 动量情绪指标（基于上涨家数占比） - **模型名称**：动量情绪指标择时策略 - **模型构建思路**：通过对上涨家数占比指标进行不同窗口期的移动平均，捕捉情绪变动趋势并生成交易信号[28] - **模型具体构建过程**： 对沪深300上涨家数占比序列进行两次平滑计算： - 快线 = 移动平均(上涨家数占比, N2) - 慢线 = 移动平均(上涨家数占比, N1) 其中N1=230（长期窗口），N2=35（短期窗口），N=50（计算上涨家数占比的窗口）[28] 交易规则：当快线 > 慢线时，看多市场；当快线 < 慢线时，对市场持中性态度[28] 4. 均线情绪指标 - **模型名称**：八均线情绪指标 - **模型构建思路**：通过判断价格与多条移动平均线的位置关系来评估市场趋势状态和情绪[31] - **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价的8条移动平均线，参数分别为：8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[31] 2. 统计当日收盘价大于各均线值的数量[32] 3. 信号生成规则：当超过5条均线被价格突破时，看多沪深300指数[32] 5. 横截面波动率因子 - **因子名称**：横截面波动率 - **因子构建思路**：通过计算指数成分股收益率的截面标准差，来衡量市场分化程度和Alpha环境[36] - **因子具体构建过程**： 对于每个宽基指数（沪深300、中证500、中证1000），每日计算成分股收益率的横截面标准差： $$ \sigma_{cross} = \sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^{N} (r_i - \bar{r})^2} $$ 其中$r_i$为个股收益率，$\bar{r}$为成分股平均收益率，N为成分股数量[36] 6. 时间序列波动率因子 - **因子名称**：时间序列波动率 - **因子构建思路**：通过计算指数成分股加权时间序列波动率，评估市场波动环境和Alpha机会[38] - **因子具体构建过程**： 计算各宽基指数成分股的加权时间序列波动率，具体方法未详细披露，但涉及对个股收益率时间序列的标准差计算和市值加权[38] 7. 基金抱团分离度指标 - **因子名称**：基金抱团分离度 - **因子构建思路**：通过计算抱团基金截面收益的标准差来衡量基金抱团程度，标准差小表示抱团程度高[84] - **因子具体构建过程**： 构建抱团基金组合，计算该组合截面收益率的标准差： $$ \text{分离度} = \sqrt{\frac{1}{M-1} \sum_{j=1}^{M} (R_j - \bar{R})^2} $$ 其中$R_j$为单只抱团基金收益率，$\bar{R}$为抱团基金平均收益率，M为抱团基金数量[84] 模型的回测效果 量能择时模型 - 上证指数：看空信号[24] - 上证50：看空信号[24] - 沪深300：看空信号[24] - 中证500：看空信号[24] - 中证1000：看空信号[24] - 创业板指：看空信号[24] - 北证50：看空信号[24] 动量情绪指标 - 快线开始拐头向下、慢线向上，快线位于慢线之上，预计维持乐观态度[28] 均线情绪指标 - 短期内沪深300指数处于情绪景气区间[34] 因子的回测效果 横截面波动率因子 - 沪深300近一季度平均值：2.04%，占近两年分位：73.50%[38] - 中证500近一季度平均值：2.19%，占近两年分位：67.46%[38] - 中证1000近一季度平均值：2.40%，占近两年分位：66.14%[38] 时间序列波动率因子 - 沪深300近一季度平均值：0.63%，占近两年分位：61.70%[41] - 中证500近一季度平均值：0.45%，占近两年分位：74.60%[41] - 中证1000近一季度平均值：0.24%，占近两年分位：59.76%[41] 基金抱团分离度指标 - 基金抱团分离度环比上周下降[84] - 最近一周抱团股和抱团基金超额收益小幅上升[84]

最近特斯拉在印度市场的动作引起了我的注意。9月27日，特斯拉公司副总裁陶琳宣布首批由上海超级工厂生产的车辆已在印度正式交付。作为一个长期 关注量化数据的投资者，我惯性地去挖掘这则新闻背后的深层含义。 有趣的是，虽然特斯拉在7月就开设了首家印度展厅，但销量却远低于预期。600多份订单的数字让我不禁思考：这是否意味着印度市场对特斯拉的接受度 存在问题？还是说，高达70%的进口关税才是真正的拦路虎？ 更让我感兴趣的是特斯拉在印度的另一步棋。8月份，他们开始在德里和孟买招聘自动驾驶车辆操作员。这个动作看似不起眼，却透露出一个关键信息： 特斯拉可能把印度视为自动驾驶技术的重要试验场。 这让我想起投资中的一个重要原则：当市场关注点都在A时，聪明的资金往往已经在布局B。特斯拉在印度的策略似乎印证了这一点 - 当大家都在关注销 量时，他们已经在为未来的技术应用铺路。 德意志银行将特斯拉目标价上调至435美元的消息让我更加确信一点：资本市场看重的往往不是当下的业绩，而是未来的可能性。这种前瞻性思维正是量 化投资的精髓所在 - 通过数据挖掘市场尚未充分反映的信息。 这让我联想到一个投资中常见的现象：牛市中的暴跌。很多人看到剧烈调 ...

每当翻开财经新闻，总能看到各路专家指点江山。上周芝加哥大学的调查显示82%经济学家力挺沃勒接任美联储主席，但现实胜算却只有20%。这让我想起 股市里那些言之凿凿的"股神"们——他们说得头头是道，结果往往南辕北辙。今天我们就来聊聊这个有趣的现象。 芝加哥大学布斯商学院的调查结果堪称当代金融界的"罗生门"。82%的经济学家支持沃勒接棒鲍威尔，认为他是最符合"中央银行家"专业形象的候选人。但 讽刺的是，只有20%的人相信他能真正胜出。 这种分裂背后折射出一个残酷现实：在政治面前，专业判断往往要让位。39%的受访者预测白宫国家经济委员会主席哈西特最可能接任，原因无他——只因 这位先生与特朗普的政策立场更契合。 约翰霍普金斯大学教授Robert Barbera一语道破天机："沃勒不迎合政治的姿态，恰恰可能让他出局。"这句话让我想起股市里那些坚持价值投资的基金经理们 ——他们的专业判断常常要屈从于短期排名压力。 这种现象在股市里更是司空见惯。现在资讯发达，"股神"遍地开花。今天喊牛市来了，明天又说熊市将至。他们的套路我太熟悉了： 说到底，市场走势无非涨、跌、横三种可能。但某些专家能用两千字的长文让你看得云里雾里。别怀疑自 ...

根据研报内容，现总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：三维择时框架**[7][11][12][16] * **模型构建思路**：通过综合评估市场分歧度、流动性和景气度三个维度的变化趋势，对市场短期走势进行判断[7][11] * **模型具体构建过程**：模型基于三个核心指标：市场分歧度指数、市场流动性指数和A股景气度指数[7][11][19][21][25] 通过观察这三个指标的趋势（如下行、扩大、回升）及其组合状态，形成对市场（如震荡下跌）的综合判断[7][11] 2. **模型名称：ETF热点趋势策略**[30][31][32] * **模型构建思路**：通过筛选价格形态呈上涨趋势且短期市场关注度提升的ETF，构建投资组合[30] * **模型具体构建过程**：首先，根据K线的最高价与最低价的上涨或下跌形态，选出最高价与最低价同时为上涨形态的ETF[30] 其次，根据最高价与最低价近20日回归系数的相对陡峭程度，构建支撑阻力因子[30] 最后，在支撑阻力因子的多头组中，选择近5日换手率/近20日换手率最高（即短期市场关注度明显提升）的10只ETF，构建风险平价组合[30] 3. **模型名称：资金流共振策略**[34][37][40] * **模型构建思路**：结合融资融券资金流和主动大单资金流，选择两类资金都看好的行业[34][37] * **模型具体构建过程**： * **行业融资融券资金因子**：定义为经Barra市值因子中性化后的（个股）融资净买入-融券净卖出，在行业层面加总，然后取最近50日均值，并计算其两周环比变化率[37] 公式为：`因子值 = (最近50日平均融资净买入额 - 最近50日平均融券净卖出额) / 上期50日平均值 * 100%`[37] * **行业主动大单资金因子**：定义为行业最近一年成交量时序中性化后的净流入排序，并取最近10日均值[37] * **策略规则**：在主动大单因子的头部打分行业内，剔除融资融券因子的头部行业（因融资融券因子多头端在某些市场状态下有稳定的负向超额收益），以提高策略稳定性[37] 进一步剔除大金融板块后，得到最终推荐的行业组合[37][40] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风格因子（size, beta, momentum, value, growth等）**[43][44] * **因子构建思路**：采用常见的风格因子体系，用于描述市场的风格特征[43][44] * **因子具体构建过程**：报告提及了多个风格因子，包括规模(size)、贝塔(beta)、动量(momentum)、波动率(volatility)、非线性市值(nlsize)、估值(value)、流动性(liquidity)、盈利收益率(earnings_yield)、成长(growth)、杠杆(leverage)等[44] 这些因子通常基于股价、市值、财务数据等计算，并进行了标准化处理[44] 2. **因子名称：Alpha因子（如io_to_float_a_share, top_ten_mean_stkvaluetonav等）**[47][48][49][50] * **因子构建思路**：从不同维度（如基金持仓、动量、分析师覆盖、财务质量等）构建选股因子[47][48] * **因子具体构建过程**：报告列出了多个Alpha因子及其释义： * `io_to_float_a_share`: 根据基金年报和半年报披露持股数统计，基金总持股数占个股流通股比值[48] * `top_ten_mean_stkvaluetonav`: 根据基金披露前十大重仓股，重仓股数占净值均值[48] * `mom_1y_1m`: 1年收益率减去1个月收益率[48] * `top_ten_io_to_float_a_share`: 根据基金披露前十大重仓股，重仓股数占个股流通股比值[48] * `ana_cov`: 过去90个交易日分析师预测数[48] * `tot_rd_ttm_to_sales`: 研发销售收入占比[50] * `tot_rd_ttm_to_assets`: 研发总资产占比[48][50] * `tot_rd_ttm_to_equity`: 研发净资产占比[48][50] * 其他因子如 `mom_6m`（6个月收益率）, `yoy_orps_q`（单季度每股营业收入同比增长率）等[50] 模型的回测效果 1. **三维择时框架**：模型保持对市场的震荡下跌判断[7] 2. **ETF热点趋势策略**：策略今年以来表现优于沪深300，累计超额收益为正[31] 3. **资金流共振策略**：策略2018年以来费后年化超额收益13.5%，信息比率(IR)为1.7，相对北向-大单共振策略回撤更小[37] 策略上周实现-1.5%的绝对收益与-0.7%的超额收益（相对行业等权）[37] 因子的回测效果 1. **风格因子近期表现**[43][44]： * **beta因子**：最近一周收益率为2.19%，本年收益率为26.61%[44] * **growth因子**：最近一周收益率为1.51%，近一月收益率为4.74%[43][44] * **value因子**：最近一周收益率为-1.42%，近一月收益率为-1.32%[43][44] * **size因子**：最近一周收益率为1.46%，本年收益率为-23.35%[44] * **momentum因子**：最近一周收益率为0.27%，本年收益率为-3.31%[44] 2. **Alpha因子多头超额表现**[47][48][49][50]： * **近期表现较好因子（近一周多头超额）**： * `io_to_float_a_share`: 1.32%[48] * `top_ten_mean_stkvaluetonav`: 1.00%[48] * `mom_1y_1m`: 0.94%[48] * `top_ten_io_to_float_a_share`: 0.92%[48] * **分指数表现（上周多头超额）**： * `tot_rd_ttm_to_sales`因子在沪深300中超额36.52%，在中证500中超额29.00%，在中证800中超额37.34%，在中证1000中超额39.13%[50] * `tot_rd_ttm_to_assets`因子在沪深300中超额37.87%，在中证500中超额25.27%，在中证800中超额37.86%，在中证1000中超额36.26%[50] * 整体看，小市值指数（如中证1000）下部分因子表现更好[49]