根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：沪深300上涨家数占比情绪指标 **模型构建思路**：通过计算指数成分股的近期正收益个数来判断市场情绪，正收益股票增多时可能处于行情底部，大部分股票正收益时可能预示过热风险[24] **模型具体构建过程**： - 计算沪深300指数N日上涨家数占比： $$ \text{上涨家数占比} = \frac{\text{过去N日收益>0的个股数}}{\text{沪深300成分股总数}} $$ - 采用双窗口平滑（短期N2=35日，长期N1=50日）生成快慢线，快线上穿慢线时看多[27] **模型评价**：能快速捕捉上涨机会，但对下跌市场判断存在滞后性[25] 2. **模型名称**：均线情绪指标 **模型构建思路**：基于八均线体系（8/13/21/34/55/89/144/233日）判断趋势状态，通过价格与均线关系划分情绪区间[31] **模型具体构建过程**： - 计算收盘价大于各均线的数量 - 数量≥5时看多，≤3时看空，其余中性[32] **模型评价**：对趋势延续性有较好指示作用，但震荡市中易产生假信号[37] 3. **模型名称**：量能择时模型 **模型构建思路**：通过成交量变化判断市场情绪转折点[23] **模型具体构建过程**：未披露具体公式，输出为多空信号[24] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：横截面波动率 **因子构建思路**：衡量指数成分股收益离散程度，反映Alpha机会丰富度[34] **因子具体构建过程**： - 计算指数成分股日收益率的截面标准差 - 统计不同时间窗口（季度/半年/年）的分位数水平[38] 2. **因子名称**：时间序列波动率 **因子构建思路**：通过加权计算成分股历史波动率评估市场风险[39] **因子具体构建过程**： - 采用加权移动平均法计算个股波动率 - 按市值加权合成指数层面波动率[40] 模型的回测效果 1. **沪深300上涨家数占比模型**： - 近一年胜率：62%[28] - 年化超额收益：8.3%[28] 2. **均线情绪指标模型**： - 年化IR：1.2[33] - 最大回撤：-22%[33] 3. **量能择时模型**： - 当前信号：全宽基指数空头[24] 因子的回测效果 1. **横截面波动率**： - 沪深300近季度值：1.84%（近两年分位55.19%）[38] - 中证1000近季度值：2.53%（近半年分位66.53%）[38] 2. **时间序列波动率**： - 沪深300近季度值：0.59%（近一年分位71.58%）[40] - 中证500近季度值：0.46%（近半年分位64.29%）[40] 注：所有测试结果均基于2025年5月9日数据[21][24][38][40]

市场表现 - 本周A股市场剧烈波动 主要宽基指数悉数下跌 创业板指领跌4 87% 中证500下跌3 26% 中证1000下跌2 77% 北证50指数下跌2 85% [2] - 行业表现方面 计算机 通信 传媒振幅居前 成长股和小市值风格仍占优 [2] - 上证指数 上证50 沪深300 中证500 中证1000估值分位数处于"适中"等级 创业板指处于"安全"等级 [2] - 石油石化 电力及公用事业 食品饮料等行业估值分位数处于"安全"等级 [2] 波动率分析 - 沪深300和中证500成分股横截面波动率环比下降 Alpha环境减弱 中证1000成分股横截面波动率环比上升 Alpha环境好转 [3] - 沪深300和中证500成分股时间序列波动率环比下降 中证1000成分股时间序列波动率环比上升 [3] 资金流向 - 机构调研关注度前5个股为汇川技术(480家) 数字政通(215家) 传音控股(194家) 聚光科技(141家) 沃尔德(136家) [4] - 南向资金净流入749 67亿港元 沪市港股通净流入413 34亿港元 深市港股通净流入336 33亿港元 [4] - 股票型ETF资金净流出189 23亿元 港股ETF净流入136 43亿元 跨境ETF净流入13 02亿元 商品型ETF净流入14 74亿元 [4]