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金融工程周报
国金证券· 2025-05-16 09:50
根据提供的研报内容,以下是量化模型和因子的详细总结: 量化模型与构建方式 1. **模型名称:宏观择时模型** - **模型构建思路**:基于动态宏观事件因子构建股债轮动策略,通过经济增长和货币流动性两个维度生成权益配置信号[26][27] - **模型具体构建过程**: 1. 经济增长信号:综合中采/财新PMI、工业增加值等指标,计算标准化得分 2. 货币流动性信号:结合SHIBOR、国债收益率、M1同比等数据,通过阈值判断生成强度信号 3. 权益仓位计算:$$仓位\% = 50\% \times (经济增长信号 + 货币流动性信号)$$ - **模型评价**:中期配置工具,对政策变化敏感[26] 2. **模型名称:微盘股择时模型** - **模型构建思路**:结合交易情绪与基本面指标监控微盘股风险[30][35] - **模型具体构建过程**: 1. 波动率拥挤度指标:计算市场波动率分位数与历史阈值比较 2. 十年国债利率同比:$$利率同比 = \frac{当期利率 - 上年同期利率}{上年同期利率}$$ 3. 风险预警:当波动率拥挤度>阈值或利率同比>0.3%时触发风控[30] 模型的回测效果 1. **宏观择时模型** - 2025年初至今收益率:1.06%(Wind全A基准1.90%)[26] - 4月权益仓位建议:25%(货币流动性信号强度50%)[26][27] 2. **微盘股择时模型** - 波动率拥挤度同比:-50.09%(未触发阈值)[31] - 十年国债利率同比:-28.69%(未触发0.3%阈值)[31] 量化因子与构建方式 1. **因子分类体系**(八大类)[51]: - **市值因子**:LN_MktCap(流通市值对数) - **价值因子**:BP_LR(账面净资产/市值)、EP_FTTM(预期净利润/市值) - **成长因子**:NetIncome_SQ_Chg1Y(单季度净利润同比) - **质量因子**:ROE_FTTM(预期ROE)、OCF2CurrentDebt(经营现金流/流动负债) - **一致预期因子**:EPS_FTTM_Chg3M(预期EPS变化率) - **技术因子**:Volume_Mean_20D_240D(成交量比率) - **波动率因子**:IV_CAPM(CAPM残差波动率) - **反转因子**:Price_Chg60D(60日收益率) 2. **转债因子构建**: - 正股成长因子:基于正股净利润增速 - 转债估值因子:平价底价溢价率[45] 因子的回测效果 1. **选股因子IC均值(上周)**[41]: | 因子类型 | 全部A股 | 沪深300 | 中证500 | 中证1000 | |---|---|---|---|---| | 市值因子 | 35.37% | -9.73% | 13.63% | 17.13% | | 反转因子 | 11.17% | 17.06% | 30.80% | 31.65% | | 波动率因子 | 2.14% | 5.04% | 16.85% | 15.33% | 2. **多空收益表现**[41][47]: - 市值因子(全部A股):周度多空收益8.09% - 波动率因子(中证1000):年内多空收益9.34% - 转债正股成长因子:上周多空收益显著[45] 关键公式说明 - 利率同比计算:$$利率同比 = \frac{r_t - r_{t-12}}{r_{t-12}}$$[35] - CAPM残差波动率:$$IV\_CAPM = \sqrt{\frac{\sum(\epsilon_i^2)}{n}}$$,其中$$\epsilon_i = r_i - (\alpha + \beta \cdot r_m)$$[51]
盘点SmartBeta指数(策略指数)常用的八大策略因子
雪球· 2025-03-04 17:08
核心观点 - 300红利低波指数在不同时间区间表现优于沪深300和300红利指数,显示因子策略的有效性[2][3] - 投资因子是驱动资产收益差异的关键变量,包括红利、低波动、价值、成长等8类因子[3][4] - 因子组合策略可提升超额收益,但需避免相互冲突的因子结合[18][19] 八个常用投资因子 市值因子 - 聚焦股票市值对收益的影响,大盘股稳定性高但弹性低,小盘股成长空间大但风险高[5] - 沪深300(大盘)2017-2020年跑赢中证2000(小盘),2021-2023年小盘股占优[6] - 万得微盘股指数通过小市值因子+每日调仓策略实现长期超额收益[7] 价值因子 - 寻找市场价格低于内在价值的股票,利用估值修复获利[5][8] - 2022年"中特估"政策推动央企/国企估值回归,相关股票表现强劲[8] 成长因子 - 关注盈利增长潜力,高估值伴随高波动,经济向好时表现更优[5][9] - 全指成长指数在上涨行情中弹性高于全指价值,但调整期抗跌性较弱[9][10] 低波动因子 - 选择股价稳健的股票,下行市场抗跌性强,长期复利效应显著[5][11] 红利因子 - 筛选高股息率股票,具备避险属性但牛市弹性不足[5][12] - 300红利低波指数结合红利与低波动因子,2021年以来跑赢沪深300及300红利指数[12][13] 质量因子 - 基于财务质量选股,经济不确定性时期表现更优,但可能因估值过高受限[13] 动量因子 - 捕捉趋势延续效应,短期有效但在震荡市中易失效[14] 反转因子 - 利用价格过度下跌后的反弹机会,与动量因子负相关[15] 因子应用策略 - 根据风险偏好选择因子:稳健型适合价值/红利/低波动,进取型适合成长因子[17] - 多因子组合需考虑协同性,如红利+低波动因子互补,避免成长+价值因子冲突[18] - 需动态调整因子权重,因子有效性随市场环境变化[19]