量化模型与构建方式 1. **模型名称**：MFE组合构建模型 **模型构建思路**：通过最大化单因子暴露构建组合，同时控制行业、风格等约束条件[51] **模型具体构建过程**： - 目标函数：最大化因子暴露 $$max\ f^{T}w$$ - 约束条件包括： - 风格暴露约束：$$s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$$ - 行业偏离约束：$$h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$$ - 个股权重偏离约束：$$w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}$$ - 成分股权重占比控制：$$b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}$$ - 换手率约束：$$\Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}$$[51] **模型评价**：适用于多约束条件下的因子有效性检验，能更真实反映实际组合构建中的因子表现 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：Beta风格因子 **因子构建思路**：衡量股票对市场波动的敏感性[13] **因子具体构建过程**：使用贝叶斯压缩后的市场Beta值[13] 2. **因子名称**：Trend因子 **因子构建思路**：捕捉股票价格趋势[13] **因子具体构建过程**： - Trend_120：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=120)$$ - Trend_240：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=240)$$[13] 3. **因子名称**：Volatility因子 **因子构建思路**：衡量股票波动性[13] **因子具体构建过程**： - Stdvol：过去243天的标准波动率 - Ivff：Fama-French三因子特质波动率 - Range：最高价/最低价-1 - MaxRet_6/MinRet_6：过去243天最高/最低六日收益率均值[13] 4. **因子名称**：Liquidity因子 **因子构建思路**：衡量股票流动性[13] **因子具体构建过程**： - TO：过去243天平均对数换手率 - Liquidity beta：个股换手率与市场换手率的回归系数[13] 5. **因子名称**：Value因子 **因子构建思路**：基于估值指标构建[13] **因子具体构建过程**： - BP：账面市值比 - EP：盈利收益率[13] 6. **因子名称**：Growth因子 **因子构建思路**：衡量公司成长性[13] **因子具体构建过程**： - Delta ROE：过去3年ROE变动的平均值 - Sales_growth：销售收入TTM的3年复合增速 - Na_growth：净资产TTM的3年复合增速[13] 因子回测效果 1. **Beta因子**： - 近一周收益：6.95% - 近一年年化收益：42.35% - 历史年化收益：0.72%[12] 2. **Liquidity因子**： - 近一周收益：5.53% - 近一年年化收益：33.85% - 历史年化收益：-3.31%[12] 3. **Value因子**： - 近一周收益：-3.55% - 近一年年化收益：-26.81% - 历史年化收益：7.10%[12] 4. **一年动量因子**（中证全指）： - 近一周收益：1.56% - 今年以来收益：-5.61% - 近一年年化收益：-13.27%[40] 5. **DELTAROE因子**（国证2000）： - 近一周收益：8.27% - 近一年年化收益：75.23% - 历史年化收益：11.01%[33] 指数增强产品表现 1. **沪深300指数增强**： - 最近一周超额收益中位数：0.11% - 今年以来超额收益中位数：2.13%[44] 2. **中证500指数增强**： - 最近一周超额收益中位数：-0.37% - 今年以来超额收益中位数：3.32%[48] 3. **中证1000指数增强**： - 最近一周超额收益中位数：-0.23% - 今年以来超额收益中位数：5.22%[50]

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 估值类因子 1. **BP因子** - 构建思路：衡量公司净资产与市值的比率，反映估值水平[16] - 构建过程：$$ BP = \frac{净资产}{总市值} $$ - 评价：传统价值因子，长期有效性稳定 2. **EPTTM因子** - 构建思路：使用滚动净利润衡量盈利估值[16] - 构建过程：$$ EPTTM = \frac{归母净利润TTM}{总市值} $$ 3. **股息率因子** - 构建思路：反映分红回报能力[16] - 构建过程：$$ 股息率 = \frac{最近四个季度预案分红金额}{总市值} $$ 反转动量类因子 1. **一个月反转因子** - 构建思路：捕捉短期价格反转效应[16] - 构建过程：过去20个交易日涨跌幅 2. **一年动量因子** - 构建思路：捕捉中长期趋势延续性[16] - 构建过程：近一年（除最近一月）涨跌幅 成长类因子 1. **单季营收同比增速** - 构建思路：反映收入增长动能[16] - 构建过程：$$ \frac{单季度营业收入-去年同期营业收入}{去年同期营业收入} $$ 2. **SUE因子** - 构建思路：衡量盈利超预期程度[16] - 构建过程：$$ SUE = \frac{单季度实际净利润-预期净利润}{预期净利润标准差} $$ 盈利质量类因子 1. **单季ROE** - 构建思路：衡量股东权益回报率[16] - 构建过程：$$ ROE = \frac{单季度归母净利润*2}{期初归母净资产+期末归母净资产} $$ 2. **DELTAROE** - 构建思路：反映盈利能力改善[16] - 构建过程：当期ROE - 去年同期ROE 流动性类因子 1. **非流动性冲击** - 构建思路：衡量交易摩擦成本[16] - 构建过程：$$ \frac{过去20个交易日|日涨跌幅|}{成交额均值} $$ 2. **三个月换手率** - 构建思路：反映股票活跃度[16] - 构建过程：过去60个交易日换手率均值 分析师类因子 1. **三个月盈利上下调** - 构建思路：捕捉分析师预期调整[16] - 构建过程：$$ \frac{上调家数-下调家数}{覆盖机构总数} $$ 2. **预期EPTTM** - 构建思路：反映市场一致预期估值[16] - 构建过程：采用Wind一致预期滚动EP数据 因子回测效果 沪深300样本空间 - **三个月波动因子**：最近一周超额0.47%，年化IR 2.81%[18] - **标准化预期外盈利**：最近一月超额1.07%，年化IR 3.93%[18] - **一个月反转因子**：今年以来超额4.78%，但最近一周超额-0.60%[18] 中证500样本空间 - **单季营收同比增速**：最近一周超额1.16%，年化IR 3.12%[20] - **非流动性冲击**：今年以来超额1.62%，年化IR 0.79%[20] 中证1000样本空间 - **EPTTM一年分位点**：最近一周超额1.03%，年化IR 6.71%[22] - **三个月反转因子**：最近一周超额-0.93%，历史年化IR -0.70%[22] 模型构建方法 **MFE组合优化模型** - 构建思路：在控制行业/风格暴露下最大化单因子暴露[41] - 优化目标：$$ \max f^Tw $$ - 约束条件包括： $$ s_l \leq X(w-w_b) \leq s_h $$ （风格暴露约束） $$ h_l \leq H(w-w_b) \leq h_h $$ （行业暴露约束） $$ w_l \leq w-w_b \leq w_h $$ （个股权重偏离约束）[42] 指数增强组合表现 - **中证1000增强组合**：本年超额收益9.41%，本周超额0.72%[13] - **沪深300增强组合**：本年超额4.21%，本周超额1.06%[13] 公募产品表现 - **中证500增强产品**：最近一月超额中位数1.11%，最高3.15%[33] - **中证1000增强产品**：最近一季超额中位数3.95%，最高9.38%[37]

一、本周指数增强组合表现 沪深300指数增强组合本周超额收益-1.26%，本年超额收益1.88%。 中证500指数增强组合本周超额收益-0.50%，本年超额收益3.40%。 中证1000指数增强组合本周超额收益-0.78%，本年超额收益4.40%。 中证A500指数增强组合本周超额收益-0.22%，本年超额收益4.88%。 二、本周选股因子表现跟踪 沪深300成分股中一年动量、一个月反转、DELTAROE等因子表现较好。 中证500成分股中一个月反转、SPTTM、高管薪酬等因子表现较好。 中证1000成分股中非流动性冲击、3个月盈利上下调、预期净利润环比等因 子表现较好。 中证A500成分股中一个月反转、一年动量、高管薪酬等因子表现较好。 公募基金重仓股中一年动量、DELTAROA、特异度等因子表现较好。 三、本周公募基金指数增强产品表现跟踪 沪深300指数增强产品本周超额收益最高0.44%，最低-0.66%，中位 数-0.06%。 中证500指数增强产品本周超额收益最高0.48%，最低-1.30%，中位 数-0.35%。 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.09%，最低-0.82%，中位 数-0.0 ...