市场整体表现与风格 - 上周A股市场呈现宽幅震荡格局 大市值风格表现相对占优 [4] - 主要宽基指数涨跌不一 其中上证综指下跌1.30% 上证50下跌1.98% 沪深300下跌0.44% 中证500上涨0.32% 中证1000上涨0.21% 创业板指上涨2.34% 北证50指数下跌1.43% [4] - 市场从前期高斜率上涨转为震荡 主题博弈加剧 成长板块相对表现较好 [4] 市场估值与波动性 - 截至2025年9月19日 中证1000和创业板指估值分位数处于"适中"等级 而上证指数、上证50、沪深300和中证500则处于"危险"等级 [4] - 食品饮料、农林牧渔、非银行金融、交通运输行业的估值分位数处于"安全"等级 [5] - 最近一周沪深300、中证500、中证1000指数的横截面波动率和时间序列波动率均环比下降 显示短期Alpha环境恶化 [5] 资金面情况 - 南向资金上周净流入368.507亿港元 其中沪市港股通净流入133.384亿港元 深市港股通净流入235.123亿港元 [7] - 股票型ETF上周资金净流入254.16亿元 收益中位数为0.02% [7] - 跨境ETF上周资金净流入12.27亿元 收益中位数为1.56% 港股ETF上周资金净流入166.52亿元 收益中位数为0.83% 商品型ETF上周资金净流出2.57亿元 收益中位数为-0.65% [7] 机构关注度 - 上周机构调研关注度最高的前五大个股依次为汇川技术（449家）、美埃科技（106家）、厦钨新能（101家）、广合科技（101家）和杰普特（86家） [7]

市场整体表现与观点 - 本周A股市场震荡上行，量能表现先抑后扬、震荡回升 [4] - 市场从前期重宽基指数转向重主题指数，主题博弈参与积极 [4] - 短线市场主题博弈波动或加剧，"高低切"或成为下一阶段市场交易主线，中长期维持震荡上行观点 [4] - 本周上证综指上涨1.52%，上证50上涨0.89%，沪深300上涨1.38%，中证500上涨3.38%，中证1000上涨2.45%，创业板指上涨2.10%，北证50指数下跌1.07% [4] 行业与指数估值水平 - 宽基指数中，上证指数、上证50、沪深300和中证500指数处于估值分位数"危险"等级，中证1000和创业板指处于估值分位数"适中"等级 [4] - 多个行业包括煤炭、钢铁、建材、轻工制造、电力设备及新能源、国防军工、商贸零售、纺织服装、医药、银行、电子、计算机、综合金融处于估值分位数"危险"等级 [5] - 食品饮料、农林牧渔、非银行金融、交通运输行业处于估值分位数"安全"等级 [5] 资金面动态 - 周度融资增加额环比上期大幅提升，杠杆资金延续积极做多状态 [4] - 南向资金本周净流入608.22亿港元，其中沪市港股通净流入194.06亿港元，深市港股通净流入414.16亿港元 [8] - 股票型ETF本周收益中位数为1.93%，资金净流出43.52亿元，港股ETF本周收益中位数为3.09%，资金净流入211.68亿元 [8] - 商品型ETF本周收益中位数为2.32%，资金净流入22.29亿元 [8] 机构行为与市场信号 - 本周受机构关注度最高的前5大个股依次为晶盛机电（237家）、厦门钨业（186家）、多氟多（167家）、新集能源（139家）和汉钟精机（116家） [7] - 截至2025年9月12日，各大宽基指数量能择时信号为谨慎观点 [6] - 基金抱团分离度环比上周小幅上升，最近一周抱团股超额收益小幅上升，抱团基金超额收益小幅下降 [8]

根据提供的金融工程市场跟踪周报内容，以下是总结的量化模型与因子信息： 量化模型与构建方式 1. 沪深300上涨家数占比情绪指标模型 **模型构建思路**：通过计算指数成分股中近期正收益的个股占比来判断市场情绪，正收益股票增多可能预示行情底部，大部分股票正收益则可能预示情绪过热[27] **模型具体构建过程**： 计算沪深300指数N日上涨家数占比 = 沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比[27] 其中N为参数时间窗口 **模型评价**：该指标可以较快捕捉上涨机会，但在市场过热阶段会提前止盈离场而错失持续上涨收益，对下跌市场的判断存在缺陷，难以有效规避下跌风险[28] 2. 沪深300上涨家数占比择时模型 **模型构建思路**：通过对指标进行不同窗口期的平滑处理来捕捉情绪变动趋势，当短期平滑线大于长期平滑线时看多市场[31] **模型具体构建过程**： 对沪深300指数N日上涨家数占比进行两次移动平均： - 慢线：窗口期为N1的移动平均 - 快线：窗口期为N2的移动平均 其中N=230，N1=50，N2=35[31] 当快线 > 慢线时，产生看多信号 3. 均线情绪指标模型 **模型构建思路**：使用八均线体系判断标的指数趋势状态，通过价格与均线关系来识别市场情绪[35] **模型具体构建过程**： （1）计算沪深300收盘价八均线数值，均线参数为8，13，21，34，55，89，144，233[35] （2）计算当日沪深300指数收盘价大于八均线指标值的数量[36] （3）当前价格大于八均线指标值的数量超过5时，看多沪深300指数[36] **模型评价**：指标值状态与HS300的涨跌变化规律更加清晰[35] 4. 量能择时模型 **模型构建思路**：通过量能指标对各大宽基指数进行择时判断[26] **模型具体构建过程**：报告中未详细说明具体构建公式和参数，但提到了对中证1000、创业板指、北证50等指数给出量能择时信号[26] 5. 抱团基金分离度指标 **因子构建思路**：通过抱团基金截面收益的标准差作为基金抱团程度的代理变量，标准差小说明抱团程度高[87] **因子具体构建过程**： 分离度指标 = 抱团基金截面收益的标准差[87] 分离度值越小，表明抱团基金表现越趋同，抱团程度越高；分离度值越大，表明抱团正在瓦解 量化因子与构建方式 1. 横截面波动率因子 **因子构建思路**：通过计算指数成分股的横截面波动率来评估Alpha环境[39] **因子具体构建过程**：报告中未提供具体计算公式，但提到了对沪深300、中证500和中证1000指数成分股横截面波动率的计算和监测[39] 2. 时间序列波动率因子 **因子构建思路**：通过计算指数成分股的时间序列波动率来评估Alpha环境[43] **因子具体构建过程**：报告中未提供具体计算公式，但提到了对沪深300、中证500和中证1000指数成分股时间序列波动率的计算和监测[43] 模型的回测效果 从报告中提取的模型效果信息有限，主要包含以下内容： 1. **动量情绪指标择时策略**：从净值表现图来看，该策略在历史回测中表现良好[32] 2. **均线情绪指标择时策略**：从净值表现图来看，该策略在历史回测中表现稳定[37] 3. **量能择时模型**：截至2025年8月29日，对各大宽基指数的择时观点为：上证指数、上证50、沪深300、中证500为看多信号；中证1000、创业板指、北证50为看空信号[26] 因子的回测效果 从报告中提取的因子效果信息： 1. **横截面波动率因子**（截至2025.08.29）： - 沪深300横截面波动率：近一季度平均值1.76%，占近两年分位49.48%[43] - 中证500横截面波动率：近一季度平均值1.91%，占近两年分位61.90%[43] - 中证1000横截面波动率：近一季度平均值2.23%，占近两年分位48.61%[43] 2. **时间序列波动率因子**（截至2025.08.29）： - 沪深300时序波动率：近一季度平均值0.53%，占近两年分位34.99%[46] - 中证500时序波动率：近一季度平均值0.38%，占近两年分位57.94%[46] - 中证1000时序波动率：近一季度平均值0.22%，占近两年分位37.45%[46] 3. **抱团基金分离度因子**：截至2025年8月29日，基金抱团分离度环比上周小幅上升，最近一周抱团股和抱团基金超额收益小幅上升[87]