根据提供的量化研报内容，以下是总结的量化模型、因子及其构建思路、过程、评价和测试结果。 量化因子与构建方式 1. 大类风格因子 **因子名称**：Beta因子[18] **因子构建思路**：衡量股票相对于市场的系统性风险[18] **因子具体构建过程**：未详细说明构建公式，但通常基于股票收益率与市场收益率的协方差计算 **因子评价**：本周在全市场股票池中表现较好 **因子名称**：市值因子[18] **因子构建思路**：反映公司规模大小的风格因子[18] **因子具体构建过程**：通常使用总市值或流通市值的对数作为因子值 **因子评价**：本周市场表现为大市值风格 **因子名称**：盈利因子[18] **因子构建思路**：衡量公司盈利能力[18] **因子具体构建过程**：未详细说明构建公式 **因子评价**：本周表现较差 **因子名称**：非线性市值因子[18] **因子构建思路**：捕捉市值因子的非线性效应[18] **因子具体构建过程**：未详细说明构建公式 2. 单因子体系 研报中提到了丰富的单因子体系，包括但不限于以下因子类型： **价值类因子**：市净率因子、市盈率因子、市盈率TTM倒数、市销率TTM倒数、EP因子、BP因子[12][14][16][22] **成长类因子**：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、总资产增长率[12][14][16] **盈利类因子**：单季度ROE、单季度ROE同比、单季度ROA、单季度ROA同比、毛利率TTM、营业利润率TTM、净利润率TTM[12][14][16] **情绪类因子**：标准化预期外收入、标准化预期外盈利[12][14][16] **技术类因子**：5日反转、动量弹簧因子、早盘收益因子、早盘后收益因子[12][14][16] **流动性类因子**：5日平均换手率、换手率相对波动率、6日成交金额的标准差[12][14][16] **质量类因子**：ROIC增强因子、ROE稳定性、ROA稳定性[12][14][16] **资金流因子**：大单净流入、小单净流入、动量调整大单、动量调整小单[12][14][16] 3. 行业内因子 **因子名称**：净资产增长率因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司净资产增长情况[22] **因子名称**：净利润增长率因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司净利润增长情况[22] **因子名称**：每股净资产因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司每股净资产水平[22] **因子名称**：每股经营利润TTM因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司每股经营利润水平[22] **因子名称**：BP因子[22] **因子构建思路**：账面市值比因子在行业内的表现[22] **因子名称**：EP因子[22] **因子构建思路**：盈利价格比因子在行业内的表现[22] **因子名称**：残差波动率因子[22] **因子构建思路**：衡量股票残差收益率的波动性[22] **因子名称**：流动性因子[22] **因子构建思路**：衡量股票流动性的因子[22] **因子名称**：对数市值因子[22] **因子构建思路**：市值因子的对数形式[22] 量化模型与构建方式 1. PB-ROE-50组合模型 **模型名称**：PB-ROE-50组合[2][24] **模型构建思路**：基于市净率(PB)和净资产收益率(ROE)两个核心指标构建的投资组合[2][24] **模型具体构建过程**：选择PB较低且ROE较高的50只股票构建投资组合，具体筛选标准和权重分配方法未详细说明[2][24] 2. 机构调研组合模型 **模型名称**：公募调研选股策略[3][26] **模型构建思路**：基于公募基金调研活动构建的选股策略[3][26] **模型具体构建过程**：未详细说明构建过程，但基于机构调研数据选股 **模型名称**：私募调研跟踪策略[3][26] **模型构建思路**：基于私募基金调研活动构建的选股策略[3][26] **模型具体构建过程**：未详细说明构建过程，但基于机构调研数据选股 3. 大宗交易组合模型 **模型名称**：大宗交易组合[3][30] **模型构建思路**：基于大宗交易数据，采用"高成交、低波动"原则构建的投资组合[30] **模型具体构建过程**：通过"大宗交易成交金额比率"和"6日成交金额波动率"两个指标筛选股票，月频调仓[30] **模型评价**：大宗交易由于其保护隐私的特性，买卖双方进行大宗交易的细节不得而知，但可以通过统计分析探究其背后蕴含的信息[30] 4. 定向增发组合模型 **模型名称**：定向增发组合[3][36] **模型构建思路**：基于定向增发事件驱动构建的投资组合[36] **模型具体构建过程**：以股东大会公告日为时间节点，综合考虑市值因素、调仓周期以及对仓位的控制[36] **模型评价**：在再融资政策收紧背景下，分析定向增发事件效应是否仍然有效[36] 模型的回测效果 1. PB-ROE-50组合 **中证500股票池**：本周超额收益0.47%，今年以来超额收益3.22%，本周绝对收益4.36%，今年以来绝对收益23.00%[25] **中证800股票池**：本周超额收益0.25%，今年以来超额收益11.76%，本周绝对收益4.36%，今年以来绝对收益26.59%[25] **全市场股票池**：本周超额收益1.02%，今年以来超额收益14.28%，本周绝对收益4.91%，今年以来绝对收益35.20%[25] 2. 机构调研组合 **公募调研选股策略**：本周超额收益1.32%，今年以来超额收益8.79%，本周绝对收益5.47%，今年以来绝对收益23.23%[27] **私募调研跟踪策略**：本周超额收益-1.26%，今年以来超额收益14.76%，本周绝对收益2.78%，今年以来绝对收益29.99%[27] 3. 大宗交易组合 **大宗交易组合**：本周超额收益-2.68%，今年以来超额收益32.17%，本周绝对收益1.06%，今年以来绝对收益56.37%[31] 4. 定向增发组合 **定向增发组合**：本周超额收益-1.10%，今年以来超额收益5.40%，本周绝对收益2.71%，今年以来绝对收益24.70%[37] 因子的回测效果 1. 沪深300股票池因子表现（本周）[12][13] **表现较好的因子**： 标准化预期外收入：4.12% 单季度营业收入同比增长率：3.20% 总资产增长率：2.39% 毛利率TTM：2.38% 单季度总资产毛利率：2.14% **表现较差的因子**： 市盈率因子：-1.64% 市盈率TTM倒数：-1.51% 市净率因子：-1.16% 2. 中证500股票池因子表现（本周）[14][15] **表现较好的因子**： 单季度ROE同比：2.28% 单季度营业利润同比增长率：1.66% 单季度净利润同比增长率：1.63% 单季度ROA同比：1.45% 标准化预期外盈利：1.36% **表现较差的因子**： 市盈率TTM倒数：-2.36% 市盈率因子：-2.06% 下行波动率占比：-1.96% 3. 流动性1500股票池因子表现（本周）[16][17] **表现较好的因子**： 总资产增长率：2.12% 单季度营业利润同比增长率：1.91% 5日反转：1.91% 单季度营业收入同比增长率：1.87% 动量弹簧因子：1.80% **表现较差的因子**： 市盈率TTM倒数：-0.79% 市净率因子：-0.71% 市盈率因子：-0.56% 4. 大类因子表现（本周全市场股票池）[18] Beta因子：0.47% 市值因子：0.36% 盈利因子：-0.73% 非线性市值因子：-0.39%

CPI趋势分析 - 7月CPI环比上涨0.4%，扭转6月下降0.1%的趋势，服务价格环比上涨0.6%成为主要驱动力 [2] - 2025年1-6月CPI环比波动：1月-0.1%、2月-0.2%、3-5月+0.1%、6月-0.1%，7月增速扩大预示政策刺激下或进入温和通胀期 [2] - 2015-2024年CPI上升期特征：连续3个月及以上环比增速上行，伴随经济复苏、需求增加及政策刺激，如2016年3月至2017年1月食品价格驱动通胀转正 [2] - 通胀下降期特征：连续3个月环比增速下行，如2015年、2023年内需不足导致通缩，2024年下半年CPI同比仍低位显示复苏不稳 [3] 行业板块影响 - CPI上升期行业逻辑：必需消费品（需求刚性提价能力强）、上游资源（通胀预期弹性大）、金融（利率敏感型）表现占优 [4] - CPI下降期行业逻辑：防御性板块（抗周期性强）、成长板块（流动性宽松预期）、能源及公用事业（政策支持）相对受益 [4] - 历史案例：2016年供给侧改革推动建材（+45.92%）、建筑装饰（+43.11%）、食品饮料（+42.94%）领涨，传媒（-0.86%）垫底 [7] 市值风格表现 - 三次CPI上升期小市值占优：2016年沪深300涨19.99% vs 中证2000涨31.56% [7]；2021年沪深300跌12.08% vs 中证2000涨18.85% [11] - 例外情况：2019年CPI上升期市值风格均衡，沪深300涨25.06% vs 中证2000涨28.04%，电子（+93.89%）、计算机（+58.06%）领涨 [9] - 当前市场特征：中证2000创8年新高，科创综指近1年涨60%，显示"慢牛"实为小市值结构性行情而非普涨 [12] 历史阶段特征 | 时间段 | CPI趋势 | 变动区间 | 关键驱动因素 | |--------|---------|----------|--------------| | 2016.03-2017.02 | 上升期 | 2.3%→2.5% | 供给侧改革 [5] | | 2019.02-2020.01 | 上升期 | 1.5%→5.4% | 非洲猪瘟冲击食品价格 [5] | | 2021.01-2022.02 | 上升期 | -0.5%→2.3% | 疫后复苏+全球通胀传导 [5] |