市场行情回顾 - 长假前市场观望情绪升温 大盘宽基指数回落 小盘股企稳修复 [4] - 五一节前一周市场风格均衡 大小盘与价值成长风格波动持续下降 [6] - 行业指数超额收益离散度略降 成分股上涨比例下降 行业轮动速度减缓 [6] - 交易集中度显示前100个股成交占比从低位回升 前5行业成交占比继续下降 [6] - 受假期影响 市场波动率与换手率均降低 [7] 商品市场表现 - 趋势强度分化：能化、黑色板块趋势性强 有色、农产品偏弱 贵金属趋势强度大幅下降 [18] - 基差动量：有色板块最高 黑色板块快速下降 [18] - 各商品板块波动率维持高位 流动性整体持平 [18] 期权市场动态 - 上证50与中证1000隐含波动率回升 反映节前博弈情绪 [23] - 中证1000看涨期权偏度提升 上证50看涨期权偏度回落 显示市场对节后小盘占优的预期 [23] 可转债市场跟踪 - 转债市场估值小幅上升 百元转股溢价率略高于历史一年中位数 [27] - 低转股溢价率转债数量反弹 整体成交额持续回暖 [27]

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：大小盘风格因子** - 构建思路：衡量市场大小盘风格偏向的均衡性[11] - 具体构建过程：通过计算大盘股与小盘股的相对收益差异，结合市值加权指标动态调整风格暴露[11][13] - 因子评价：反映市场风格切换的敏感性，但需结合波动率因子优化稳定性[13] 2. **因子名称：价值成长风格因子** - 构建思路：评估价值股与成长股的风格分化程度[11] - 具体构建过程：基于PB/PE等估值指标分组，计算两组收益率的滚动差异[11][13] 3. **因子名称：行业轮动因子** - 构建思路：捕捉行业超额收益离散度的变化[11] - 具体构建过程：计算各行业指数超额收益的标准差，并采用3个月移动窗口平滑[11][13] 4. **因子名称：商品趋势强度因子** - 构建思路：量化商品期货板块的趋势延续性[27] - 具体构建过程：对南华商品指数各板块计算20日动量得分： $$Trend_{i,t} = \frac{P_{i,t}}{P_{i,t-20}} - 1$$ 其中$P_{i,t}$为第$i$板块t日价格[27][30] 5. **因子名称：期权隐含波动率偏度因子** - 构建思路：反映市场对极端事件的定价差异[35] - 具体构建过程：计算虚值看涨/看跌期权隐含波动率差值，标准化后得到偏度指标[35][36] 因子回测效果 1. **大小盘风格因子** - 上周方向：均衡[13] - 波动率：下降[13] 2. **价值成长风格因子** - 上周方向：均衡[13] - 波动率：下降[13] 3. **行业轮动因子** - 超额收益离散度：下降[13] - 轮动速度：下降[13] 4. **商品趋势强度因子** - 能化/黑色板块：趋势性强[27] - 贵金属板块：趋势强度下降27%[27][30] 5. **期权隐含波动率偏度因子** - 中证1000偏度：上升[35] - 上证50偏度：下降[36] 注：报告中未提及具体量化模型构建，仅跟踪现有因子表现[11][13][27][35]

市场行情回顾 - 美国在中美关税问题上态度反复，风险未进一步上升但未显著改善 [2][4] - A股大盘延续稳健走势，银行股表现较好，科技板块波动偏大且赚钱效应有限 [2][4] - 中央汇金等稳股市力量对市场形成支撑 [2][4] 股票市场因子跟踪 - 市场风格偏向大盘和价值，大小盘与价值成长风格波动持续下降 [4][5][16] - 行业指数超额收益离散度上升，行业轮动速度加快 [4][5][15] - 前100个股成交额占比从低位回升，前5行业成交额占比下降，显示行业成交集中度下行 [4][5][12] - 市场波动率从高位迅速回落，换手率降低，显示市场逐步恢复平静 [4][5][10][14] 商品市场因子跟踪 - 商品板块趋势强度分化：能化、黑色板块趋势性强，有色、农产品板块趋势性弱 [17][18] - 基差动量方面，有色板块最高，黑色板块快速下降 [17][21] - 各商品板块波动率维持高位，流动性基本持平 [17][18][22] 期权市场因子跟踪 - 上证50与中证1000隐含波动率小幅回升，显示节前博弈情绪 [30] - 中证1000远月隐波差值下降，看跌期权偏度优势明显，反映市场对小盘股担忧 [30] - 上证50远月与近月隐波差值上升，但偏度无明显差异，市场对大盘股无明确观点 [30] 可转债市场因子跟踪 - 转债市场估值水平稳定，百元转股溢价率略高于历史一年中位数 [32] - 转股溢价率偏低的转债数量小幅反弹，整体成交额较前值回暖 [32]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：大小盘风格因子** - 因子构建思路：通过市场市值大小来区分大盘与小盘股票的风格偏向[13] - 因子具体构建过程：计算不同市值分组的股票表现差异，通常以大盘股（如前100只个股）与小盘股（如后100只个股）的收益率差值作为因子值 - 因子评价：上周风格偏向大盘，显示市场偏好稳健的大盘股[13] 2. **因子名称：价值成长风格因子** - 因子构建思路：通过估值指标（如PE、PB）区分价值型与成长型股票的风格偏向[13] - 因子具体构建过程：计算高估值（成长型）与低估值（价值型）股票组合的收益率差值 - 因子评价：上周风格偏向价值，显示市场风险偏好较低[13] 3. **因子名称：行业轮动因子** - 因子构建思路：捕捉行业间超额收益的离散变化[13] - 因子具体构建过程：计算各行业指数超额收益的标准差或极差 - 因子评价：上周行业轮动速度上升，显示热点切换加快[13] 4. **因子名称：商品趋势强度因子** - 因子构建思路：衡量商品期货价格的趋势性表现[28] - 因子具体构建过程：通过移动平均线或动量指标（如ROC）计算各商品板块的趋势强度 - 因子评价：能化、黑色板块趋势性强，有色、农产品板块趋势性弱[28] 5. **因子名称：期权隐波差值因子** - 因子构建思路：通过远月与近月隐含波动率差值反映市场预期[32] - 因子具体构建过程：计算同一标的期权不同到期月份的IV差值 - 因子评价：中证1000远月隐波差值下降，显示对小盘股短期担忧[32] 因子的回测效果 1. **大小盘风格因子** - 风格偏向：大盘[13] - 风格波动：下降[13] 2. **价值成长风格因子** - 风格偏向：价值[13] - 风格波动：下降[13] 3. **行业轮动因子** - 行业收益离散度：上升[13] - 轮动速度：上升[13] 4. **商品趋势强度因子** - 趋势强度分化：能化、黑色板块强，有色、农产品板块弱[28] - 基差动量分化：有色板块最高，黑色板块快速下降[28] 5. **期权隐波差值因子** - 中证1000隐波差值：下降[32] - 上证50隐波差值：上升[32] 注：报告中未提及具体模型构建或定量回测指标（如IC、IR等），因此仅总结定性结论[13][28][32]

市场表现 - A股午后拉升，沪指顽强收红，两市成交额再度突破2万亿 [1][2] - 蜜雪冰城港股上市引发抢购潮，带动消费板块领涨，食品饮料、商业百货、白酒等涨幅居前 [2] - 通信、光伏、传媒等板块回调 [2] 融资余额与杠杆资金 - A股市场融资余额突破1.9万亿元，创2015年7月3日以来新高 [3] - 电子、计算机、机械设备、通信、电力设备行业融资资金累计净买入额均超过100亿元，其中计算机和电子行业净买入额超过200亿 [6] 牛市判断指标 - 经济基本面需关注工业增加值、消费数据等核心指标持续向好，企业盈利改善是关键 [9] - 流动性宽松与资金面持续流入，两市成交额持续在2万亿元附近 [10] - 市场情绪与风险偏好回暖，表现为新开户数激增、题材股与蓝筹股轮动上涨 [11] 两会前后市场展望 - 历年春节后到两会前市场往往持续上涨，小盘强于大盘，两会期间可能调整 [12] - 两会后行业分化，TMT行情可能优先修复，随后地产链等顺周期资产补涨 [12] - 科技板块成交热度未达历史极端水平，行情仍有延续性 [13] 行业配置主线 - 科技和消费是配置主线，政策支持且高景气 [14][16] - 科技产业趋势上行，包括国产大模型、人形机器人、智能驾驶等领域 [16] - 消费板块受益于政策支持，历史表现强劲 [15] 基金投资策略 - 采用核心-卫星策略均衡配置，以消费和科技为主线，辅以顺周期和高股息资产 [19] - 部分科技和消费相关基金包括易方达中证人工智能主题ETF联接C、永赢先进制造智选混合发起C、易方达消费精选股票等 [18]