量化模型与构建方式 1. **模型名称**：PB-ROE-50组合 - **模型构建思路**：基于PB（市净率）和ROE（净资产收益率）双因子筛选股票，选取估值合理且盈利能力强的标的[24] - **模型具体构建过程**： 1. 在全市场股票池中计算PB和ROE指标 2. 对PB升序排序（低估值优先），ROE降序排序（高盈利优先） 3. 综合排名后选取前50只股票构成组合 4. 月频调仓 2. **模型名称**：大宗交易组合 - **模型构建思路**：根据大宗交易数据中的"成交金额比率"和"波动率"因子筛选标的，遵循"高成交、低波动"原则[30] - **模型具体构建过程**： 1. 计算个股大宗交易成交金额占日均成交额比率 2. 计算6日成交金额波动率 3. 选择成交比率高且波动率低的股票 4. 月频调仓 3. **模型名称**：定向增发组合 - **模型构建思路**：以股东大会公告日为节点，结合市值因素和仓位控制构建事件驱动策略[35] - **模型具体构建过程**： 1. 跟踪定向增发预案公告事件 2. 筛选市值适中的标的 3. 控制单行业暴露不超过20% 4. 动态调整持仓周期 模型的回测效果 1. **PB-ROE-50组合**： - 中证500超额收益0.88%（本周），1.02%（年初至今）[25] - 中证800超额收益0.43%（本周），1.66%（年初至今）[25] 2. **大宗交易组合**： - 相对中证全指超额收益0.36%（本周），24.12%（年初至今）[31] 3. **定向增发组合**： - 相对中证全指超额收益0.48%（本周），1.16%（年初至今）[36] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：早盘后收益因子 - **因子方向**：负向（流动性1500股票池）[16] - **因子构建思路**：捕捉开盘后特定时间窗口的收益异常现象 - **因子评价**：在中小盘股票中表现突出 2. **因子名称**：动量弹簧因子 - **因子方向**：正向（全市场）[13] - **因子构建思路**：结合动量效应与均值回复特性 - **因子评价**：在波动市场中具有较强适应性 3. **因子名称**：EPTTM分位点 - **因子方向**：正向（中证500）[14] - **因子构建思路**：计算盈利价格比在行业内的相对位置 因子的回测效果 1. **早盘后收益因子**： - 流动性1500股票池周收益2.27%，年化收益19.60%[17] 2. **动量弹簧因子**： - 沪深300股票池周收益0.59%，年化收益11.11%[13] - 流动性1500股票池周收益1.43%，年化收益22.03%[17] 3. **EPTTM分位点**： - 中证500股票池周收益1.30%，年化收益13.19%[14] 大类因子表现 1. **残差波动率因子**：全市场周收益0.55%[18] 2. **盈利因子**：全市场周收益0.26%[18] 3. **市值因子**：全市场周收益-0.48%[18] 4. **动量因子**：全市场周收益-0.32%[18]

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. **中证2000指数选股模型** - **构建思路**：通过剔除中证800和中证1000指数成分股，并筛选小微市值股票构建指数，反映A股小微市值上市公司整体表现[36] - **具体构建过程**： 1. 样本空间：同中证全指指数 2. 剔除规则：去除中证800、中证1000成分股及过去一年日均总市值前1500名的证券 3. 选样标准：从剩余证券中按过去一年日均总市值由高到低选取前2000只 4. 指数计算： $$报告期指数=\frac{报告期样本的调整市值}{除数}×1000$$ 其中调整市值=∑(证券价格×调整股本数×权重因子)，权重因子限制在0-1之间且单样本权重≤10%[36] - **模型评价**：聚焦科技制造细分领域，具有小微市值风格显著、研发投入占比高的特点[36][50] 2. **流动性-小盘股相对收益模型** - **构建思路**：通过Shibor利率与信用利差变化预测小盘股相对优势[12][18] - **具体构建过程**： 1. 观测Shibor利率下行幅度（如2025年5月DR007下行19BP）[11] 2. 计算产业债/民企信用利差与中证2000指数超额收益的负相关性（R≈-0.7）[18][21] 3. 结合政策宽松信号（如降准0.5个百分点释放1万亿流动性）形成多因子信号[13] 量化因子与构建方式 1. **小微市值因子** - **构建思路**：捕捉自由流通市值小于50亿元的股票超额收益[37] - **具体构建过程**： 1. 计算成分股自由流通市值分布（82.89%权重集中在<50亿元区间）[37] 2. 设置阈值：剔除总市值>100亿元的股票（仅占10.16%）[37] 2. **研发强度因子** - **构建思路**：通过研发费用占比识别创新动能强的企业[60] - **具体构建过程**： 1. 计算研发费用占营业收入比： $$研发强度=\frac{研发费用}{营业收入}×100\%$$ 2024年中证2000指数该指标达3.19%[61] 2. 横向对比：较中证1000指数（2.8%）高出39BP[63] 3. **毛利率因子** - **构建思路**：筛选盈利能力持续优于同业的企业[55] - **具体构建过程**： 1. 计算滚动TTM销售毛利率（2025Q1达17.62%）[55] 2. 建立行业中性化标准：比国证2000指数高8BP[55] 模型与因子的回测效果 1. **中证2000指数模型** - 近5年累计收益34.87%，超额中证1000指数29.93%[69] - 年化波动率26.86%，最大回撤-40.70%[71] - 夏普比率0.72（近1年）[74] 2. **小微市值因子** - 在2024-2025年宽松周期中，20-50亿元市值区间股票年化超额收益19.41%[74] 3. **研发强度因子** - 研发费用率>3%的股票组合近1年跑赢基准13.26%[80] 4. **毛利率因子** - 毛利率TOP30%组合相对中证全指年化超额4.8%[55] （注：部分图表数据因文档内容限制未完全提取，如PB分位数89.23%[59]、信用利差具体数值等未在原文明确公式化）

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. **下行波动率占比因子** - 构建思路：衡量股价下行波动占总波动的比例，反映股票抗跌能力[12] - 具体构建：计算周期内负收益率的波动率与总波动率比值 - 因子评价：防御性因子，市场下跌时表现突出 2. **小单净流入因子** - 构建思路：监测散户资金流向，反向指标[12] - 具体构建：$$ \text{小单净流入} = \frac{\text{小单买入额}-\text{小单卖出额}}{\text{总成交额}} $$ 3. **成交量的5日指数移动平均因子** - 构建思路：平滑短期成交量波动[12] - 具体构建：$$ EMA_5(V) = \alpha \cdot V_t + (1-\alpha) \cdot EMA_{t-1} $$ 其中$\alpha=2/(5+1)$ 4. **标准化预期外收入因子** - 构建思路：捕捉财报公布后的预期差[14] - 具体构建：$$ \text{SUE} = \frac{\text{实际收入}-\text{预期收入}}{\text{历史收入标准差}} $$ 5. **对数市值因子** - 构建思路：控制市值偏态分布影响[16] - 具体构建：$$ \text{LogMC} = \ln(\text{总市值}) $$ 6. **6日成交金额波动率因子** - 构建思路：衡量流动性波动风险[16] - 具体构建：计算6日成交金额标准差 大类因子表现 - **动量因子**：周收益0.69%，显示动量效应持续[18] - **非线性市值因子**：周收益-0.58%[18] - **残差波动率因子**：周收益-0.64%[18] - **市值因子**：周收益-1.02%，小市值风格显著[18] 量化组合模型 1. **PB-ROE-50组合** - 构建思路：结合估值与盈利能力筛选股票[23] - 测试结果： - 中证500超额-0.26%[23] - 中证800超额-0.83%[23] - 全市场超额-1.00%[23] 2. **大宗交易组合** - 构建思路："高成交金额比率+低6日波动率"双因子筛选[29] - 测试结果：周超额1.55%[29] 3. **定向增发组合** - 构建思路：事件驱动策略，以股东大会公告日为节点[34] - 测试结果：周超额0.19%[34] 行业内因子表现 - **BP因子**：在房地产/银行/美容护理行业正收益显著[21] - **EP因子**：交通运输行业正收益显著[21] - **净资产增长率因子**：煤炭/综合行业表现突出[21] （注：部分因子如动量弹簧因子、ROIC增强因子等因篇幅限制未展开，但均已包含在原始数据中[12][14][16]）

文章核心观点 本周量化市场各因子、组合表现分化，盈利因子获正收益，部分组合获正超额收益，部分获负超额收益 [2][5][8][9][10] 大类因子表现 - 本周全市场股票池中盈利因子获正收益0.56%，动量因子获负收益 -0.38%，市场呈反转效应 [2] - 非线性市值因子和市值因子分别获负收益 -0.33%、 -0.95%，市场表现为小市值风格，其余风格因子表现一般 [2] 单因子表现 沪深300股票池 - 本周表现较好的因子有单季度ROA (1.44%)、单季度ROE (1.02%)、市盈率TTM倒数(0.96%) [3] - 表现较差的因子有6日成交金额的移动平均值(-1.72%)、单季度营业利润同比增长率(-1.63%)、5日平均换手率 (-1.40%) [3] 中证500股票池 - 本周表现较好的因子有ROE稳定性(1.74%)、动量调整小单(1.59%)、ROA稳定性(1.57%) [3] - 表现较差的因子有单季度营业收入同比增长率(-1.10%)、早盘收益因子 (-0.73%)、单季度ROE同比 (-0.66%) [3] 流动性1500股票池 - 本周表现较好的因子有市盈率TTM倒数(1.25%)、市盈率因子(1.07%)、下行波动率占比 (0.64%) [3] - 表现较差的因子有早盘收益因子(-1.06%)、毛利率TTM (-0.78%)、总资产增长率(-0.78%) [3] 因子行业内表现 - 本周基本面因子在各行业表现分化，净资产增长率因子、每股净资产因子和每股经营利润TTM因子在美容护理行业表现较为一致 [4] - 估值类因子中BP因子表现较好，在多数行业获正收益 [4] - 残差波动率因子和流动性因子在公用事业、食品饮料、石油石化和钢铁行业正收益较为一致 [4] - 本周多数行业小市值风格显著 [4] 组合跟踪 PB - ROE - 50组合 - 本周在中证500和中证800股票池中获正超额收益，中证500股票池获超额收益0.11%，中证800股票池获超额收益0.64%，全市场股票池获超额收益 -0.41% [5] 机构调研组合 - 本周公募调研选股策略和私募调研跟踪策略获负超额收益，公募调研选股策略相对中证800获超额收益 -0.61%，私募调研跟踪策略相对中证800获超额收益 -0.78% [8] 大宗交易组合 - 本周相对中证全指获正超额收益，获超额收益0.80% [9] 定向增发组合 - 本周相对中证全指获正超额收益，获超额收益0.13% [10]

量化市场跟踪 - 本周全市场股票池中杠杆因子获取正收益0.60% 流动性因子和市值因子分别获取负收益-0.77%和-0.52% 市场小市值风格显著[2] 单因子表现 - 沪深300股票池中动量调整大单因子表现最佳 收益达2.40% 大单净流入因子收益2.32% 动量调整小单因子收益1.82% 单季度总资产毛利率因子表现最差 收益-2.60%[3] - 中证500股票池中动量调整小单因子收益最高达2.99% 市盈率因子收益2.89% 市净率因子收益2.75% 5日成交量标准差因子表现最差 收益-0.57%[3] - 流动性1500股票池中市盈率因子收益最佳达2.79% 市盈率TTM倒数因子收益2.10% 日内波动率与成交金额相关性因子收益1.89% 单季度总资产毛利率因子表现最差 收益-2.31%[3] 因子行业内表现 - 基本面因子在环保行业表现一致 净资产增长率因子 每股净资产因子和每股经营利润TTM因子表现突出[4] - 估值类因子中BP因子和EP因子在家用电器 机械设备 环保 建筑材料 化工行业表现一致[4] - 残差波动率因子和流动性因子在食品饮料 有色金属 石油石化 房地产和综合行业正收益一致[4] - 多数行业呈现小市值风格特征[4] 组合跟踪表现 - PB-ROE-50组合本周出现超额收益回撤 中证500股票池超额收益-1.20% 中证800股票池超额收益-2.24% 全市场股票池超额收益-2.22%[5] - 机构调研组合中公募调研选股策略相对中证800获得超额收益0.33% 私募调研跟踪策略相对中证800获得超额收益0.51%[8] - 大宗交易组合相对中证全指获得正超额收益0.78%[9] - 定向增发组合相对中证全指获得显著正超额收益3.07%[10]

策略观点 - 春季行情驱动因素未变，政策与经济数据催化下行情有望持续，海外政策变化是短期主要风险 [4] - 市场风格在均衡与成长间轮动，关注成长与泛消费主线，港股短期弹性高但中期需政策验证 [4] - 创业板指领跌宽基指数，计算机、通信、传媒行业振幅居前，ETF资金净流出且宽基ETF为主力 [5] - 成长股、小市值风格占优，科技股超跌反弹机会值得关注 [5] 量化与金工 - 杠杆因子收益0.60%，流动性因子和市值因子收益分别为-0.77%和-0.52%，小市值风格显著 [6] - 定向增发组合相对中证全指超额收益达3.07% [6] 石油化工 - 俄乌冲突缓解致油价震荡下行，能源价格下降利好下游炼化企业成本压力减轻 [7] - 地炼开工率或持续低位，主营炼厂及炼化一体化龙头受益于行业供给缩减 [7] - 煤价下跌推动煤化工产业链盈利改善，乙烷价格低位支撑气头乙烯盈利向好 [8] 基础化工 - 低空经济元年已建成449个通用机场、32个飞行服务站及440条无人机航线，25年市场规模预计1.5万亿元 [9] - 人形机器人24年全球市场规模10.17亿美元，30年将达150亿美元，24-30年CAGR超56%，销量从1.19万台增至60.57万台 [9] 香港交易所 - 24年9月以来港股交投活跃度提升推动业绩创新高，内地刺激政策及国际降息将注入新股与二级市场活力 [10] 观点精粹 - REITs二级市场震荡回调，两只新产品上市 [11] - 可转债连续3周上涨 [11]