量化模型与构建方式 1. **模型名称：券商金股指数** [12][20] * **模型构建思路**：将每月各券商推荐的金股汇总，构建一个能够表征卖方分析师推荐股票池整体表现的指数，并与公募基金整体表现（偏股混合型基金指数）进行对比[12][20]。 * **模型具体构建过程**： 1. 每月初汇总所有券商发布的当月金股。 2. 对股票池进行去重处理。 3. 根据每只股票被券商推荐的家数进行加权，构建组合[20]。 4. 每月第一个交易日按收盘价进行调仓[20]。 5. 为更公允地与偏股混合型基金指数比较，在计算指数收益时，会乘以一个仓位系数。该系数为每次调仓时点所能获取的主动股基最近一个报告期的权益仓位中位数[20]。 2. **模型名称：券商金股业绩增强组合** [12][40][45] * **模型构建思路**：以券商金股股票池为选股范围和约束基准，通过多因子模型进行优选，旨在构建一个能够稳定战胜偏股混合型基金指数（公募基金中位数代表）的投资组合[12][40][45]。 * **模型具体构建过程**： 1. **选股空间与基准**：以当月券商金股汇总去重后的股票池作为选股空间和约束基准[45]。 2. **行业配置基准**：以全体公募基金的行业分布作为行业配置基准[45]。 3. **组合构建方法**：采用组合优化的方式，在选股空间内进行选股。优化目标为最大化预期收益（基于多因子模型），同时控制组合与券商金股股票池在个股和风格上的偏离，并跟踪公募基金的行业分布[45]。 模型的回测效果 1. **券商金股指数** * 本月（20260302-20260331）绝对收益：-10.95%[23] * 本月（20260302-20260331）相对偏股混合型基金指数超额收益：-2.33% (计算：-10.95% - (-8.62%))[23] * 本年（20260105-20260331）绝对收益：-2.31%[23] * 本年（20260105-20260331）相对偏股混合型基金指数超额收益：-1.40% (计算：-2.31% - (-0.91%))[23] 2. **券商金股业绩增强组合** * **近期表现**： * 本月（20260302-20260331）绝对收益：-6.52%[5][44] * 本月（20260302-20260331）相对偏股混合型基金指数超额收益：2.10%[5][44] * 本年（20260102-20260331）绝对收益：6.62%[5][44] * 本年（20260102-20260331）相对偏股混合型基金指数超额收益：7.53%[5][44] * 本年（20260102-20260331）在主动股基中排名分位点：10.35% (385/3721)[5][44] * **历史表现（2018.1.2-2025.12.31）**： * 年化收益（考虑仓位及交易费用）：21.71%[46] * 相对偏股混合型基金指数年化超额收益：14.18%[46] * 各年度在主动股基中排名均基本位于前30%分位点[46] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：单季度营收增速** [3][30] * **因子评价**：最近一个月（2026年3月）在券商金股股票池中表现较好[3][30]。 2. **因子名称：SUE (Standardized Unexpected Earnings，标准化未预期盈余)** [3][30] * **因子评价**：最近一个月（2026年3月）及今年以来（截至20260331）在券商金股股票池中均表现较好[3][30]。 3. **因子名称：单季度ROE** [3][30] * **因子评价**：最近一个月（2026年3月）在券商金股股票池中表现较好[3][30]。 4. **因子名称：总市值** [3][30] * **因子评价**：最近一个月（2026年3月）在券商金股股票池中表现较差；但今年以来（截至20260331）表现较好[3][30]。 5. **因子名称：BP (Book-to-Price Ratio，账面市值比)** [3][30] * **因子评价**：最近一个月（2026年3月）在券商金股股票池中表现较差[3][30]。 6. **因子名称：预期股息率** [3][30] * **因子评价**：最近一个月（2026年3月）及今年以来（截至20260331）在券商金股股票池中均表现较差[3][30]。 7. **因子名称：分析师净上调幅度** [3][30] * **因子评价**：今年以来（截至20260331）在券商金股股票池中表现较好[3][30]。 8. **因子名称：EPTTM (Trailing Twelve Months Earnings to Price，过去十二个月盈利价格比)** [3][30] * **因子评价**：今年以来（截至20260331）在券商金股股票池中表现较差[3][30]。 9. **因子名称：盈余公告后跳空超额** [3][30] * **因子评价**：今年以来（截至20260331）在券商金股股票池中表现较差[3][30]。 10. **风格因子（基于Barra框架）** [4][32] * **涉及风格**：市值、估值、动量等[4][32]。 * **因子评价**：本月（2026年4月）券商金股股票池整体偏向中市值、高估值、强动量风格[4][32]。 因子的回测效果 *注：报告未提供各因子在统一测试区间（如分五组多空）的具体指标值（如IC、IR、多空收益等），仅提供了在券商金股股票池内近期表现的定性排序[3][30]。*

国信金工指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周实现超额收益1.05%，本年累计超额收益6.86% [1][7] - 中证500指数增强组合本周实现超额收益0.14%，本年累计超额收益3.75% [1][7] - 中证1000指数增强组合本周实现超额收益0.91%，本年累计超额收益5.64% [1][7] - 中证A500指数增强组合本周实现超额收益1.04%，本年累计超额收益4.74% [1][7] - 该系列组合以多因子选股为主体，旨在构建能稳定战胜各自基准的增强策略 [2][3] 不同选股空间下的因子表现 - 在沪深300样本空间中，最近一周表现较好的因子包括一个月波动（超额0.57%）、EPTTM一年分位点（超额0.52%）和单季净利同比增速（超额0.51%），表现较差的因子包括预期EPTTM（超额-0.37%）、三个月换手（超额-0.32%）和特异度（超额-0.28%）[8][10] - 在中证500样本空间中，最近一周表现较好的因子包括单季营收同比增速（超额0.96%）、预期净利润环比（超额0.90%）和单季超预期幅度（超额0.64%），表现较差的因子包括单季ROA（超额-0.79%）、特异度（超额-0.76%）和BP（超额-0.58%）[12] - 在中证1000样本空间中，最近一周表现较好的因子包括一年动量（超额0.91%）、3个月盈利上下调（超额0.67%）和单季ROA（超额0.65%），表现较差的因子包括预期净利润环比（超额-0.71%）、预期BP（超额-0.54%）和BP（超额-0.52%）[13][14] - 在中证A500样本空间中，最近一周表现较好的因子包括单季超预期幅度（超额0.70%）、单季净利同比增速（超额0.59%）和三个月反转（超额0.57%），表现较差的因子包括单季SP（超额-0.66%）、股息率（超额-0.54%）和预期BP（超额-0.49%）[15][16] - 在公募基金重仓股样本空间中，最近一周表现较好的因子包括一年动量（超额1.09%）、预期净利润环比（超额0.90%）和单季净利同比增速（超额0.76%），表现较差的因子包括SPTTM（超额-0.81%）、单季SP（超额-0.68%）和EPTTM（超额-0.66%）[17][18] 公募基金指数增强产品表现 - 公募基金沪深300指数增强产品共有80只，总规模合计767亿元，本周超额收益最高1.89%，最低-0.53%，中位数0.32% [20][21][23] - 公募基金中证500指数增强产品共有80只，总规模合计565亿元，本周超额收益最高1.78%，最低-2.09%，中位数0.24% [20][22][25] - 公募基金中证1000指数增强产品共有46只，总规模合计209亿元，本周超额收益最高1.83%，最低-0.64%，中位数0.18% [20][24][28] - 公募基金中证A500指数增强产品共有75只，总规模合计273亿元，本周超额收益最高1.73%，最低-0.44%，中位数0.30% [20][26][29] 研究方法论 - 因子有效性检验采用最大化单因子暴露组合方法，在构建组合时控制行业暴露、风格暴露、个股权重偏离等实际约束条件 [30][31] - MFE组合的构建通过优化模型实现，目标函数为最大化单因子暴露，约束条件包括风格因子偏离度、行业偏离度、个股权重偏离度等 [31][32] - 公募重仓指数通过汇总普通股票型及偏股混合型基金的定期报告持仓信息构建，选取累计权重达到90%的股票作为成分股 [34][35]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：国信金工指数增强组合模型**[11][12] * **模型构建思路：** 以多因子选股为主体，分别构建对标不同宽基指数（沪深300、中证500、中证1000、中证A500）的增强组合，力求稳定战胜各自基准[11]。 * **模型具体构建过程：** 构建流程主要包括收益预测、风险控制和组合优化三部分[12]。具体步骤未在报告中详细展开。 2. **模型名称：单因子MFE组合模型**[15][40] * **模型构建思路：** 为了在更贴近实际投资约束（如行业、风格中性）的条件下检验单因子的有效性，采用组合优化的方式，构建最大化单因子暴露组合（Maximized Factor Exposure Portfolio, MFE组合），并通过其相对于基准的收益表现来判断因子有效性[40]。 * **模型具体构建过程：** 采用组合优化模型来构建MFE组合，目标函数为最大化单因子暴露，并施加多种实际约束[40][44]。具体优化模型如下： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ 其中，$f$为因子取值向量，$w$为待求解的股票权重向量，$w_b$为基准指数成分股权重向量[40][41]。约束条件包括： * 风格暴露约束：$X$为风格因子暴露矩阵，$s_l$, $s_h$为风格因子相对暴露的上下限[41]。 * 行业偏离约束：$H$为行业暴露矩阵，$h_l$, $h_h$为行业偏离上下限[41]。 * 个股权重偏离约束：$w_l$, $w_h$为个股相对于基准权重的偏离上下限[41]。 * 成分股权重占比约束：$B_b$为成分股标识向量，$b_l$, $b_h$为成分股内权重的上下限[41]。 * 卖空限制与个股权重上限：$0 \leq w \leq l$[41]。 * 满仓约束：权重和为1，$\mathbf{1}^{T}\ w=1$[41]。 * **模型评价：** 该方法能更真实地反映在满足实际投资约束条件下因子的选股能力，检验后认为“有效”的因子更可能在最终组合中发挥真实的收益预测作用[40]。 3. **模型名称：公募重仓指数构建模型**[42][43] * **模型构建思路：** 为了测试因子在公募基金持仓风格下的有效性，通过汇总公募基金持仓信息构建一个“公募重仓指数”，作为因子测试的样本空间[42]。 * **模型具体构建过程：** 1. **选样空间：** 选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金[43]。 2. **数据获取：** 通过基金定期报告获取持股信息。对于季报，需结合前期的半年报或年报信息构建完整持仓数据[43]。 3. **权重计算：** 将符合条件的所有基金持仓股票权重进行平均，得到公募基金平均持仓权重[43]。 4. **成分股筛选：** 将平均后的股票权重降序排序，选取累计权重达到90%的股票作为成分股，构建公募重仓指数[43]。 模型的回测效果 1. **国信金工指数增强组合模型**[14] * 沪深300指数增强组合：本周超额收益1.05%，本年超额收益6.86%[14]。 * 中证500指数增强组合：本周超额收益0.14%，本年超额收益3.75%[14]。 * 中证1000指数增强组合：本周超额收益0.91%，本年超额收益5.64%[14]。 * 中证A500指数增强组合：本周超额收益1.04%，本年超额收益4.74%[14]。 2. **公募基金指数增强产品（作为市场模型表现的参考）**[32][35][37][39] * **沪深300指数增强产品：** 最近一周超额收益中位数0.32%，最近一月0.03%，今年以来1.22%[32]。 * **中证500指数增强产品：** 最近一周超额收益中位数0.24%，最近一月0.58%，今年以来-0.01%[35]。 * **中证1000指数增强产品：** 最近一周超额收益中位数0.18%，最近一月0.35%，今年以来2.03%[37]。 * **中证A500指数增强产品：** 最近一周超额收益中位数0.30%，最近一月0.22%，今年以来1.04%[39]。 量化因子与构建方式 报告从估值、反转、成长、盈利、流动性、波动、公司治理、分析师等维度构造了30余个常见因子[16]。以下是部分因子的构建方式： 1. **因子名称：BP（市净率倒数）**[17] * **因子构建思路：** 估值类因子，衡量公司净资产与市值的相对关系。 * **因子具体构建过程：** $$BP = \frac{净资产}{总市值}$$ [17] 2. **因子名称：单季EP**[17] * **因子构建思路：** 估值类因子，使用单季度净利润计算盈利与市值的比率。 * **因子具体构建过程：** $$单季 EP = \frac{单季度归母净利润}{总市值}$$ [17] 3. **因子名称：EPTTM（滚动市盈率倒数）**[17] * **因子构建思路：** 估值类因子，使用过去十二个月（TTM）的净利润计算盈利与市值的比率。 * **因子具体构建过程：** $$EPTTM = \frac{归母净利润 TTM}{总市值}$$ [17] 4. **因子名称：一个月反转**[17] * **因子构建思路：** 反转类因子，捕捉短期价格反转效应。 * **因子具体构建过程：** $$一个月反转 = 过去20个交易日涨跌幅$$ [17] 5. **因子名称：一年动量**[17] * **因子构建思路：** 动量类因子，捕捉中长期价格动量效应（通常排除近期一个月以避免与短期反转冲突）。 * **因子具体构建过程：** $$一年动量 = 近一年除近一月后动量$$ [17] 6. **因子名称：单季净利同比增速**[17] * **因子构建思路：** 成长类因子，衡量公司单季度净利润的同比增长情况。 * **因子具体构建过程：** $$单季净利同比增速 = 单季度净利润同比增长率$$ [17] 7. **因子名称：SUE（标准化预期外盈利）**[17] * **因子构建思路：** 成长/分析师类因子，衡量实际盈利超出分析师一致预期的程度，并经过预期标准差标准化。 * **因子具体构建过程：** $$SUE = \frac{单季度实际净利润 - 预期净利润}{预期净利润的标准差}$$ [17] 8. **因子名称：单季ROE**[17] * **因子构建思路：** 盈利类因子，衡量公司单季度的净资产收益率。 * **因子具体构建过程：** $$单季 ROE = \frac{单季度归母净利润 \times 2}{期初归母净资产 + 期末归母净资产}$$ [17] 9. **因子名称：一个月换手**[17] * **因子构建思路：** 流动性类因子，衡量股票近期的交易活跃程度。 * **因子具体构建过程：** $$一个月换手 = 过去20个交易日换手率均值$$ [17] 10. **因子名称：特异度**[17] * **因子构建思路：** 波动/残差波动类因子，衡量股价中不能被常见风险因子（Fama-French三因子）解释的部分，即 idiosyncratic risk。 * **因子具体构建过程：** $$特异度 = 1 - 过去20个交易日 Fama-French 三因子回归的拟合度 (R^2)$$ [17] 11. **因子名称：预期EPTTM**[17] * **因子构建思路：** 分析师预期类因子，基于分析师一致预期的滚动盈利计算估值。 * **因子具体构建过程：** $$预期 EPTTM = 一致预期滚动 EP$$ [17] 12. **因子名称：三个月盈利上下调**[17] * **因子构建思路：** 分析师行为类因子，反映近期分析师对公司盈利预测的调整方向。 * **因子具体构建过程：** $$三个月盈利上下调 = \frac{过去3个月内分析师（上调家数 - 下调家数）}{总家数}$$ [17] （注：报告中共列出30余个因子，以上为部分示例，其余因子构建思路类似，具体计算方式参见表1[17]。） 因子的回测效果 （以下为各因子在**最近一周**、**最近一月**、**今年以来**和**历史年化**四个相同时间窗口下的MFE组合超额收益表现，数据来源于各样本空间下的因子表现图[19][21][23][25][27]。） 1. **一个月波动因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周0.57%，最近一月1.06%，今年以来2.11%，历史年化1.03%[19]。 2. **EPTTM一年分位点因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周0.52%，最近一月1.97%，今年以来1.37%，历史年化2.45%[19]。 3. **单季净利同比增速因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周0.51%，最近一月0.21%，今年以来2.05%，历史年化3.99%[19]。 * 在中证500样本空间中：最近一周0.62%，最近一月3.64%，今年以来6.36%，历史年化7.49%[21]。 * 在公募重仓指数样本空间中：最近一周0.76%，最近一月2.08%，今年以来3.64%，历史年化2.27%[27]。 4. **三个月反转因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周0.40%，最近一月1.64%，今年以来0.47%，历史年化0.21%[19]。 5. **单季超预期幅度因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周0.29%，最近一月-0.05%，今年以来0.33%，历史年化3.84%[19]。 * 在中证A500样本空间中：最近一周0.70%，最近一月0.64%，今年以来1.83%，历史年化4.72%[25]。 6. **单季营收同比增速因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周0.27%，最近一月1.04%，今年以来1.75%，历史年化4.64%[19]。 * 在中证500样本空间中：最近一周0.96%，最近一月4.27%，今年以来5.15%，历史年化3.90%[21]。 7. **3个月盈利上下调因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周0.24%，最近一月-0.37%，今年以来0.19%，历史年化5.19%[19]。 8. **标准化预期外盈利(SUE)因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周0.22%，最近一月0.40%，今年以来0.91%，历史年化4.10%[19]。 9. **预期净利润环比因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周-0.20%，最近一月-1.57%，今年以来-2.94%，历史年化1.47%[19]。 * 在中证500样本空间中：最近一周0.90%，最近一月2.41%，今年以来1.60%，历史年化3.40%[21]。 10. **一年动量因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周-0.07%，最近一月-0.44%，今年以来0.23%，历史年化3.09%[19]。 * 在公募重仓指数样本空间中：最近一周1.09%，最近一月-0.15%，今年以来2.05%，历史年化2.44%[27]。 11. **单季ROA因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周-0.03%，最近一月1.01%，今年以来2.22%，历史年化4.21%[19]。 * 在中证1000样本空间中：最近一周0.65%，最近一月1.44%，今年以来0.37%，历史年化6.48%[23]。 12. **预期EPTTM因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周-0.37%，最近一月2.54%，今年以来2.11%，历史年化3.81%[19]。 13. **BP因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周-0.27%，最近一月-0.37%，今年以来-0.75%，历史年化2.54%[19]。 14. **特异度因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周-0.28%，最近一月0.12%，今年以来0.43%，历史年化0.11%[19]。 15. **三个月换手因子** * 在沪深300样本空间中：最近一周-0.32%，最近一月1.22%，今年以来0.30%，历史年化2.22%[19]。 （注：以上仅为部分因子在部分样本空间下的表现示例，报告中对每个因子在五个样本空间（沪深300、中证500、中证1000、中证A500、公募重仓）下均有四个时间维度的表现数据[19][21][23][25][27]。）

国信金工指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益为**1.90%**，本年累计超额收益为**5.84%**[1][7] - 中证500指数增强组合本周超额收益为**1.94%**，本年累计超额收益为**3.61%**[1][7] - 中证1000指数增强组合本周超额收益为**1.13%**，本年累计超额收益为**4.68%**[1][7] - 中证A500指数增强组合本周超额收益为**-0.90%**，本年累计超额收益为**3.71%**[1][7] 各样本空间选股因子表现 - **沪深300成分股**中，最近一周表现较好的因子包括：单季ROE（**1.07%**）、单季超预期幅度（**0.98%**）、DELTAROA（**0.95%**）[1][8][10] - **中证500成分股**中，最近一周表现较好的因子包括：单季净利同比增速（**2.13%**）、DELTAROA（**1.70%**）、预期净利润环比（**1.67%**）[1][12] - **中证1000成分股**中，最近一周表现较好的因子包括：单季营收同比增速（**1.78%**）、EPTTM一年分位点（**1.33%**）、非流动性冲击（**1.31%**）[1][13][14] - **中证A500指数成分股**中，最近一周表现较好的因子包括：单季营收同比增速（**1.47%**）、单季ROE（**1.46%**）、单季ROA（**1.40%**）[1][16] - **公募基金重仓股**中，最近一周表现较好的因子包括：单季超预期幅度（**1.94%**）、单季营收同比增速（**1.92%**）、单季ROE（**1.44%**）[1][18] 公募基金指数增强产品概况 - 目前市场存续的公募基金指数增强产品中，**沪深300指数增强产品**共有**80只**，总规模合计**767亿元**[20] - **中证500指数增强产品**共有**80只**，总规模合计**565亿元**[20] - **中证1000指数增强产品**共有**46只**，总规模合计**209亿元**[20] - **中证A500指数增强产品**共有**75只**，总规模合计**273亿元**[20] 公募基金指数增强产品表现 - **沪深300指数增强产品**本周超额收益最高为**0.80%**，最低为**-1.88%**，中位数为**-0.18%**；今年以来超额收益最高为**7.63%**，最低为**-2.54%**，中位数为**1.05%**[1][21][22][23] - **中证500指数增强产品**本周超额收益最高为**1.79%**，最低为**-0.78%**，中位数为**0.14%**；今年以来超额收益最高为**2.88%**，最低为**-3.00%**，中位数为**-0.18%**[1][22][25] - **中证1000指数增强产品**本周超额收益最高为**1.02%**，最低为**-1.62%**，中位数为**-0.16%**；今年以来超额收益最高为**5.38%**，最低为**-1.17%**，中位数为**1.55%**[1][24][28] - **中证A500指数增强产品**本周超额收益最高为**1.06%**，最低为**-2.04%**，中位数为**-0.15%**；今年以来超额收益最高为**4.92%**，最低为**-1.90%**，中位数为**0.66%**[1][26][29] 研究方法论 - 公司采用**多因子选股**为主体构建对标不同宽基指数的增强组合，力求稳定战胜基准[2][3] - 在因子有效性检验上，公司采用构建**最大化单因子暴露组合**的方法，在控制行业、风格等实际约束条件下检验因子的收益预测效果[30][31] - 对于**公募重仓指数**的构建，选取普通股票型及偏股混合型基金，通过其定期报告获取持仓信息，选取累计权重达到**90%**的股票作为成分股[34][35]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：进取组合**；模型构建思路：基于多因子模型构建的积极型股票组合[7][8] 2. **模型名称：平衡组合**；模型构建思路：基于多因子模型构建的稳健型股票组合[7][8] 3. **模型名称：沪深300增强组合**；模型构建思路：以跑赢沪深300指数为目标的量化增强策略[5][7] 4. **模型名称：中证500增强组合**；模型构建思路：以跑赢中证500指数为目标的量化增强策略[5][7] 5. **模型名称：中证1000增强组合**；模型构建思路：以跑赢中证1000指数为目标的量化增强策略[5][7] 6. **模型名称：绩优基金的独门重仓股组合**；模型构建思路：选取绩优基金所持有的非主流重仓股构建组合[5][7] 7. **模型名称：盈利、增长、现金流三者兼优组合**；模型构建思路：筛选在盈利、增长和现金流三个基本面维度均表现优异的股票[5][7] 8. **模型名称：PB-盈利优选组合**；模型构建思路：结合低市净率（PB）和高盈利能力的选股策略[5][7] 9. **模型名称：GARP组合**；模型构建思路：采用“合理价格成长”策略，寻找具有成长性且估值合理的股票[5][7] 10. **模型名称：小盘价值优选组合1**；模型构建思路：在小盘股中筛选具备价值属性的股票[7][37] 11. **模型名称：小盘价值优选组合2**；模型构建思路：另一种在小盘股中筛选价值股的方法[7][39] 12. **模型名称：小盘成长组合**；模型构建思路：在小盘股中筛选具备高成长属性的股票[5][7] 模型的回测效果 1. **进取组合**，周收益率-7.64%[9]，月收益率-10.00%[9]，年收益率9.48%[9]，周超额收益-1.82%[9]，月超额收益0.38%[9]，年超额收益5.53%[9]，跟踪误差22.00%[9]，最大相对回撤6.14%[9] 2. **平衡组合**，周收益率-6.73%[9]，月收益率-8.48%[9]，年收益率8.65%[9]，周超额收益-0.91%[9]，月超额收益1.89%[9]，年超额收益4.70%[9]，跟踪误差18.75%[9]，最大相对回撤4.99%[9] 3. **沪深300增强组合**，周收益率-4.58%[9]，月收益率-5.98%[9]，年收益率3.21%[9]，周超额收益-2.40%[9]，月超额收益-2.93%[9]，年超额收益4.57%[9]，跟踪误差7.44%[9]，最大相对回撤3.67%[9] 4. **中证500增强组合**，周收益率-5.25%[9]，月收益率-9.32%[9]，年收益率3.54%[9]，周超额收益0.58%[9]，月超额收益1.06%[9]，年超额收益-0.40%[9]，跟踪误差7.57%[9]，最大相对回撤3.17%[9] 5. **中证1000增强组合**，周收益率-4.37%[9]，月收益率-8.71%[9]，年收益率5.03%[9]，周超额收益0.87%[9]，月超额收益0.37%[9]，年超额收益2.56%[9]，跟踪误差8.21%[9]，最大相对回撤2.32%[9] 6. **绩优基金的独门重仓股组合**，周收益率-5.13%[9]，月收益率-13.20%[9]，年收益率1.91%[9]，周超额收益-2.77%[9]，月超额收益-8.43%[9]，年超额收益0.22%[9]，跟踪误差25.14%[9]，最大相对回撤8.93%[9] 7. **盈利、增长、现金流三者兼优组合**，周收益率-5.41%[9]，月收益率-11.81%[9]，年收益率-14.83%[9]，周超额收益-3.22%[9]，月超额收益-8.76%[9]，年超额收益-13.47%[9]，跟踪误差15.01%[9]，最大相对回撤15.84%[9] 8. **PB-盈利优选组合**，周收益率-4.29%[9]，月收益率-4.39%[9]，年收益率3.12%[9]，周超额收益-2.11%[9]，月超额收益-1.34%[9]，年超额收益4.48%[9]，跟踪误差12.84%[9]，最大相对回撤2.38%[9] 9. **GARP组合**，周收益率-5.80%[9]，月收益率-7.04%[9]，年收益率6.02%[9]，周超额收益-3.62%[9]，月超额收益-3.99%[9]，年超额收益7.38%[9]，跟踪误差11.69%[9]，最大相对回撤3.99%[9] 10. **小盘价值优选组合1**，周收益率-5.85%[9]，月收益率-7.96%[9]，年收益率3.42%[9]，周超额收益1.06%[9]，月超额收益0.99%[9]，年超额收益-4.03%[9]，跟踪误差12.01%[9]，最大相对回撤9.26%[9] 11. **小盘价值优选组合2**，周收益率-6.44%[9]，月收益率-8.78%[9]，年收益率8.20%[9]，周超额收益0.47%[9]，月超额收益0.17%[9]，年超额收益0.75%[9]，跟踪误差12.28%[9]，最大相对回撤5.84%[9] 12. **小盘成长组合**，周收益率-5.81%[9]，月收益率-8.95%[9]，年收益率3.86%[9]，周超额收益1.10%[9]，月超额收益0.00%[9]，年超额收益-3.60%[9]，跟踪误差11.11%[9]，最大相对回撤7.41%[9] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：市值因子**；因子具体构建过程：按照股票的总市值进行排序，构建多空组合[44][45] 2. **因子名称：PB因子**；因子具体构建过程：按照股票的市净率（PB）进行排序，构建多空组合[44][45] 3. **因子名称：PE_TTM因子**；因子具体构建过程：按照股票的滚动市盈率（PE_TTM）进行排序，构建多空组合[44][45] 4. **因子名称：反转因子**；因子具体构建过程：按照股票过去一段时间的涨幅进行排序，低涨幅股票为多头，高涨幅股票为空头，构建多空组合[44][50] 5. **因子名称：换手率因子**；因子具体构建过程：按照股票的换手率进行排序，低换手率股票为多头，高换手率股票为空头，构建多空组合[44][50] 6. **因子名称：波动率因子**；因子具体构建过程：按照股票价格的波动率进行排序，低波动率股票为多头，高波动率股票为空头，构建多空组合[44][50] 7. **因子名称：ROE因子**；因子具体构建过程：按照股票的净资产收益率（ROE）进行排序，构建多空组合[44][53] 8. **因子名称：SUE因子**；因子具体构建过程：按照标准化未预期盈余（SUE）进行排序，构建多空组合[44][53] 9. **因子名称：预期净利润调整因子**；因子具体构建过程：按照分析师对净利润预期的调整幅度进行排序，构建多空组合[44][53] 因子的回测效果 **（注：以下为上周（2026.03.13-2026.03.20）全市场范围内的因子表现）** 1. **市值因子**，多头收益-1.45%[45]，空头收益0.76%[45]，多空收益-2.22%[45] 2. **PB因子**，多头收益0.92%[45]，空头收益0.98%[45]，多空收益-0.06%[45] 3. **PE_TTM因子**，多头收益0.54%[45]，空头收益-0.01%[45]，多空收益0.55%[45] 4. **反转因子**，多头收益0.66%[50]，空头收益-1.33%[50]，多空收益1.99%[50] 5. **换手率因子**，多头收益1.77%[50]，空头收益-0.46%[50]，多空收益2.23%[50] 6. **波动率因子**，多头收益2.18%[50]，空头收益-0.82%[50]，多空收益3.00%[50] 7. **ROE因子**，多头收益0.77%[53]，空头收益0.35%[53]，多空收益0.42%[53] 8. **SUE因子**，多头收益0.38%[53]，空头收益-0.09%[53]，多空收益0.48%[53] 9. **预期净利润调整因子**，多头收益0.32%[53]，空头收益-0.40%[53]，多空收益0.72%[53]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：国信金工指数增强组合模型**[11][12] * **模型构建思路**：以多因子选股为主体，通过收益预测、风险控制和组合优化三个主要步骤，构建能够稳定战胜特定基准指数（如沪深300、中证500等）的增强组合[11][12]。 * **模型具体构建过程**：构建流程主要包括三块： 1. **收益预测**：基于多因子模型对股票未来收益进行预测。 2. **风险控制**：控制组合相对于基准指数的风险暴露。 3. **组合优化**：在满足各项风险约束的条件下，通过优化算法求解最优的股票权重，以最大化预期收益或控制跟踪误差[12]。 2. **模型名称：单因子MFE组合模型**[15][41] * **模型构建思路**：为了在更贴近实际投资约束（如行业、风格中性）的条件下检验单因子的有效性，采用组合优化的方式，在控制各种实际约束的同时，最大化组合在目标因子上的暴露，从而构建最大化单因子暴露组合（Maximized Factor Exposure Portfolio, MFE组合）[15][41]。 * **模型具体构建过程**：采用如下组合优化模型构建因子的MFE组合[41]： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ * **目标函数**：$max\ f^{T}w$，其中 $f$ 为因子取值向量，$w$ 为待求解的股票权重向量，目标是最大化组合在单因子上的加权暴露[41]。 * **约束条件**： 1. 风格暴露约束：$s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$，限制组合相对于基准指数权重 $w_b$ 在风格因子暴露矩阵 $X$ 上的偏离度在 $[s_l, s_h]$ 范围内[42]。 2. 行业偏离约束：$h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$，限制组合相对于基准指数在行业暴露矩阵 $H$ 上的偏离度在 $[h_l, h_h]$ 范围内[42]。 3. 个股权重偏离约束：$w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}$，限制个股相对于其在基准指数中权重的偏离幅度在 $[w_l, w_h]$ 范围内[42]。 4. 成分股权重占比约束：$b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}$，限制组合在基准指数成分股内的权重占比在 $[b_l, b_h]$ 范围内，其中 $B_b$ 为个股是否属于基准指数成分股的0-1向量[42]。 5. 卖空与权重上限约束：$\mathbf{0}\leq w\leq l$，禁止卖空，并限制个股权重上限为 $l$[42]。 6. 满仓约束：$\mathbf{1}^{T}\ w=1$，要求组合权重和为1，即满仓运作[43]。 * **模型评价**：该方法能够更真实地反映因子在实际投资约束下的选股能力，避免了传统十分组检验可能存在的偏差，使检验后认为“有效”的因子更可能在最终组合中发挥真实的收益预测作用[41]。 3. **模型名称：公募重仓指数构建模型**[43][44] * **模型构建思路**：为了测试因子在公募基金这一重要市场参与者持仓风格下的有效性，通过汇总公募基金的持股信息，构建一个代表“机构风格”的样本空间——公募重仓指数[43]。 * **模型具体构建过程**： 1. **选样空间**：选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金。若基金存在转型，则使用转型后半年以上的基金数据[44]。 2. **数据获取**：通过基金的定期报告（年报、半年报、季报）获取持股信息。对于季报，需结合前期的年报或半年报信息来构建完整的持仓数据[44]。 3. **指数构建**：将符合条件的所有基金的持仓股票权重进行平均，得到公募基金平均持仓信息。将平均后的股票权重按从高到低排序，选取累计权重达到90%的股票作为成分股，以此构建公募基金重仓指数[44]。 模型的回测效果 1. **国信金工指数增强组合模型**[5][14] * 沪深300指数增强组合：本周超额收益1.90%，本年超额收益5.84%[5][14] * 中证500指数增强组合：本周超额收益1.94%，本年超额收益3.61%[5] * 中证1000指数增强组合：本周超额收益1.13%，本年超额收益4.68%[5] * 中证A500指数增强组合：本周超额收益-0.90%，本年超额收益3.71%[5] 量化因子与构建方式 **（注：报告列出了详细的因子库，以下为各类别因子及其构建思路的总结）**[16][17] 1. **因子类别：估值因子**[17] * **构建思路**：衡量股票价格相对于其基本面价值的指标。 * **包含因子及具体构建过程**： * **BP**：净资产 / 总市值[17] * **单季EP**：单季度归母净利润 / 总市值[17] * **单季SP**：单季度营业收入 / 总市值[17] * **EPTTM**：归母净利润TTM / 总市值[17] * **SPTTM**：营业收入TTM / 总市值[17] * **EPTTM一年分位点**：EPTTM在过去一年中的分位点[17] * **股息率**：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[17] 2. **因子类别：反转因子**[17] * **构建思路**：基于股票过去一段时间价格表现的反转效应。 * **包含因子及具体构建过程**： * **一个月反转**：过去20个交易日涨跌幅[17] * **三个月反转**：过去60个交易日涨跌幅[17] 3. **因子类别：成长因子**[17] * **构建思路**：衡量公司盈利或收入增长能力的指标。 * **包含因子及具体构建过程**： * **单季净利同比增速**：单季度净利润同比增长率[17] * **单季营收同比增速**：单季度营业收入同比增长率[17] * **单季营利同比增速**：单季度营业利润同比增长率[17] * **SUE（标准化预期外盈利）**：（单季度实际净利润 - 预期净利润）/ 预期净利润标准差[17] * **SUR（标准化预期外收入）**：（单季度实际营业收入 - 预期营业收入）/ 预期营业收入标准差[17] * **单季超预期幅度**：预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[17] 4. **因子类别：盈利因子**[17] * **构建思路**：衡量公司盈利能力和盈利质量的指标。 * **包含因子及具体构建过程**： * **单季ROE**：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母净资产 + 期末归母净资产)[17] * **单季ROA**：单季度归母净利润 * 2 / (期初总资产 + 期末总资产)[17] * **DELTAROE**：单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[17] * **DELTAROA**：单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[17] 5. **因子类别：流动性因子**[17] * **构建思路**：衡量股票交易活跃度和交易成本的指标。 * **包含因子及具体构建过程**： * **非流动性冲击**：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[17] * **一个月换手**：过去20个交易日换手率均值[17] * **三个月换手**：过去60个交易日换手率均值[17] 6. **因子类别：波动因子**[17] * **构建思路**：衡量股票价格波动风险的指标。 * **包含因子及具体构建过程**： * **特异度**：1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[17] * **一个月波动**：过去20个交易日日内真实波幅均值[17] * **三个月波动**：过去60个交易日日内真实波幅均值[17] 7. **因子类别：公司治理因子**[17] * **构建思路**：衡量公司治理水平的指标。 * **包含因子及具体构建过程**： * **高管薪酬**：前三高管报酬总额取对数[17] 8. **因子类别：分析师因子**[17] * **构建思路**：基于卖方分析师一致预期数据的指标。 * **包含因子及具体构建过程**： * **预期EPTTM**：一致预期滚动EP[17] * **预期BP**：一致预期滚动PB[17] * **预期PEG**：一致预期PEG[17] * **预期净利润环比**：一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[17] * **三个月盈利上下调**：过去3个月内分析师（上调家数 - 下调家数）/ 总家数[17] * **三个月机构覆盖**：过去3个月内机构覆盖数量[17] 因子的回测效果 **（注：以下为各样本空间中，部分因子在最近一周、最近一月、今年以来及历史年化四个窗口期的MFE组合超额收益表现。因子方向“正向”表示因子值越大越看好，“反向”反之。）** 1. **沪深300样本空间MFE组合表现**[19] * **单季ROE**：正向，最近一周1.07%，最近一月1.80%，今年以来2.56%，历史年化5.38%[19] * **单季超预期幅度**：正向，最近一周0.98%，最近一月0.15%，今年以来0.05%，历史年化3.81%[19] * **DELTAROA**：正向，最近一周0.95%，最近一月0.09%，今年以来1.15%，历史年化4.99%[19] * **BP**：正向，最近一周-0.87%，最近一月-0.34%，今年以来-0.49%，历史年化2.56%[19] * **预期BP**：正向，最近一周-0.86%，最近一月0.01%，今年以来0.01%，历史年化2.83%[19] * **单季SP**：正向，最近一周-0.51%，最近一月-0.63%，今年以来-0.77%，历史年化2.62%[19] 2. **中证500样本空间MFE组合表现**[21] * **单季净利同比增速**：正向，最近一周2.13%，最近一月3.39%，今年以来5.70%，历史年化7.47%[21] * **DELTAROA**：正向，最近一周1.70%，最近一月3.39%，今年以来4.02%，历史年化7.74%[21] * **预期净利润环比**：正向，最近一周1.67%，最近一月0.64%，今年以来0.66%，历史年化3.41%[21] * **SPTTM**：正向，最近一周-1.38%，最近一月-0.63%，今年以来-1.61%，历史年化2.78%[21] * **预期BP**：正向，最近一周-1.03%，最近一月1.15%，今年以来2.26%，历史年化3.48%[21] * **单季SP**：正向，最近一周-0.97%，最近一月0.12%，今年以来-0.50%，历史年化4.28%[21] 3. **中证1000样本空间MFE组合表现**[23] * **单季营收同比增速**：正向，最近一周1.78%，最近一月3.42%，今年以来6.85%，历史年化5.55%[23] * **EPTTM一年分位点**：正向，最近一周1.33%，最近一月1.19%，今年以来3.81%，历史年化6.14%[23] * **非流动性冲击**：正向，最近一周1.31%，最近一月2.13%，今年以来4.48%，历史年化2.43%[23] * **BP**：正向，最近一周-1.21%，最近一月1.01%，今年以来1.39%，历史年化2.60%[23] * **SPTTM**：正向，最近一周-1.16%，最近一月-0.89%，今年以来-2.40%，历史年化3.48%[23] * **预期BP**：正向，最近一周-1.05%，最近一月1.05%，今年以来1.27%，历史年化2.70%[23] 4. **中证A500样本空间MFE组合表现**[25] * **单季营收同比增速**：正向，最近一周1.47%，最近一月2.25%，今年以来2.94%，历史年化2.85%[25] * **单季ROE**：正向，最近一周1.46%，最近一月2.17%，今年以来1.92%，历史年化3.74%[25] * **单季ROA**：正向，最近一周1.40%，最近一月1.97%，今年以来2.79%，历史年化4.66%[25] * **BP**：正向，最近一周-0.66%，最近一月-0.66%，今年以来-0.36%，历史年化2.54%[25] * **预期BP**：正向，最近一周-0.61%，最近一月0.27%，今年以来1.44%，历史年化2.31%[25] * **SPTTM**：正向，最近一周-0.50%，最近一月-0.32%，今年以来-0.58%，历史年化2.22%[25] 5. **公募重仓指数样本空间MFE组合表现**[27] * **单季超预期幅度**：正向，最近一周1.94%，最近一月3.29%，今年以来4.38%，历史年化5.50%[27] * **单季营收同比增速**：正向，最近一周1.92%，最近一月3.38%，今年以来3.70%，历史年化1.92%[27] * **单季ROE**：正向，最近一周1.44%，最近一月2.21%，今年以来0.80%，历史年化2.36%[27] * **BP**：正向，最近一周-1.09%，最近一月0.11%，今年以来1.08%，历史年化0.57%[27] * **预期BP**：正向，最近一周-0.95%，最近一月1.11%，今年以来1.58%，历史年化1.12%[27] * **SPTTM**：正向，最近一周-0.94%，最近一月0.57%，今年以来0.15%，历史年化0.71%[27]

国信金工指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.55%，本年累计超额收益3.93% [1][9] - 中证500指数增强组合本周超额收益2.40%，本年累计超额收益1.53% [1][9] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.20%，本年累计超额收益3.61% [1][9] - 中证A500指数增强组合本周超额收益1.00%，本年累计超额收益4.83% [1][9] 选股因子在不同样本空间的表现 - **沪深300样本空间**：最近一周，预期EPTTM因子表现最好，超额收益为1.64%，EPTTM因子超额收益为1.34%，EPTTM一年分位点因子超额收益为1.32% [10] - **中证500样本空间**：最近一周，预期EPTTM因子表现最好，超额收益为2.90%，单季EP因子超额收益为2.40%，标准化预期外盈利因子超额收益为2.25% [11][13] - **中证1000样本空间**：最近一周，预期PEG因子表现最好，超额收益为1.87%，三个月反转因子超额收益为1.33%，预期BP因子超额收益为1.19% [16] - **中证A500样本空间**：最近一周，预期EPTTM因子表现最好，超额收益为2.51%，EPTTM因子超额收益为1.99%，三个月反转因子超额收益为1.91% [19] - **公募重仓指数样本空间**：最近一周，预期EPTTM、EPTTM、三个月反转等因子表现较好 [21] 公募基金指数增强产品表现 - **产品规模**：沪深300指数增强产品共80只，总规模767亿元；中证500指数增强产品共80只，总规模565亿元；中证1000指数增强产品共46只，总规模209亿元；中证A500指数增强产品共75只，总规模273亿元 [24] - **沪深300指数增强产品**：最近一周超额收益最高0.88%，最低-2.18%，中位数0.01%；今年以来超额收益最高9.23%，最低-1.98%，中位数1.19% [25][28] - **中证500指数增强产品**：最近一周超额收益最高2.84%，最低-0.66%，中位数0.73%；今年以来超额收益最高3.58%，最低-4.26%，中位数-0.44% [27][30] - **中证1000指数增强产品**：最近一周超额收益最高1.23%，最低-0.55%，中位数0.32%；今年以来超额收益最高6.93%，最低-1.36%，中位数1.75% [29][31] - **中证A500指数增强产品**：最近一周超额收益最高1.12%，最低-1.22%，中位数0.21%；今年以来超额收益最高5.02%，最低-2.08%，中位数0.91% [3][34] 研究方法与构建方式 - **因子MFE组合构建**：采用组合优化模型，在控制行业暴露、风格暴露等实际约束下，构建最大化单因子暴露组合以检验因子有效性 [32][38] - **公募重仓指数构建**：基于普通股票型及偏股混合型基金的定期报告持仓信息，计算平均持仓并选取累计权重达90%的股票作为成分股构建指数 [35][36]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：国信金工指数增强组合模型**[11][12] * **模型构建思路：** 以多因子选股为主体，通过收益预测、风险控制和组合优化三个主要流程，构建对标不同宽基指数的增强组合，目标是稳定战胜各自基准[11][12]。 * **模型具体构建过程：** 模型构建流程主要包括三块： 1. **收益预测：** 基于多因子模型进行股票收益预测（具体因子库见下文量化因子部分）[12]。 2. **风险控制：** 通过组合优化模型控制组合相对于基准指数在风格、行业、个股等方面的风险暴露[12]。 3. **组合优化：** 在满足风险约束的条件下，通过优化算法求解最优的股票权重，以最大化预期收益或信息比率[12]。 2. **模型名称：单因子MFE组合模型**[15][42] * **模型构建思路：** 为了在更接近实际投资约束的条件下检验单因子的有效性，采用组合优化的方式，在控制行业暴露、风格暴露等实际约束的前提下，构建最大化单因子暴露的组合，通过该组合相对于基准的收益表现来判断因子有效性[42]。 * **模型具体构建过程：** 采用如下组合优化模型构建因子的MFE组合[42]： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ * **目标函数：** $max\ f^{T}w$，即最大化组合在单因子上的加权暴露。其中 $f$ 为因子取值向量，$w$ 为待求解的股票权重向量[42]。 * **约束条件：** 1. **风格暴露约束：** $s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$。$X$ 为股票对风格因子的暴露矩阵，$w_b$ 为基准指数权重向量，$s_l$, $s_h$ 为风格因子相对暴露的下限及上限[43]。 2. **行业偏离约束：** $h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$。$H$ 为股票的行业暴露矩阵，$h_l$, $h_h$ 为组合行业偏离的下限及上限[43]。 3. **个股权重偏离约束：** $w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}$。$w_l$, $w_h$ 为个股相对于基准权重的偏离下限及上限[43]。 4. **成分股权重占比约束：** $b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}$。$B_b$ 为个股是否属于基准指数成分股的0-1向量，$b_l$, $b_h$ 为成分股内权重的下限及上限[43]。 5. **卖空与权重上限约束：** $\mathbf{0}\leq w\leq l$，禁止卖空并限制个股权重上限[43]。 6. **满仓约束：** $\mathbf{1}^{T}\ w=1$，即权重和为1，组合满仓运作[43]。 * **模型评价：** 该方法比传统的十分组检验更能反映因子在实际投资约束下的真实有效性[42]。 3. **模型名称：公募重仓指数构建模型**[44] * **模型构建思路：** 为了测试因子在“机构风格”下的有效性，通过汇总公募基金持仓信息，构建一个公募基金重仓指数，作为因子测试的样本空间[44]。 * **模型具体构建过程：** 1. **选样空间：** 选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金[45]。 2. **持仓数据获取：** 通过基金的定期报告获取持股信息。若最新报告为半年报或年报，则使用全部持仓；若为季报，则结合前期的半年报或年报信息构建持仓数据[45]。 3. **权重计算：** 将所有符合条件基金的持仓股票权重进行平均，得到公募基金平均持仓信息[45]。 4. **成分股筛选：** 将平均后的股票权重降序排序，选取累计权重达到90%的股票作为成分股，构建公募基金重仓指数[45]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：估值类因子**[17] * **构建思路：** 从公司市值与基本面财务指标（如净资产、净利润、营业收入）的比值角度衡量股票估值水平[17]。 * **具体构建过程：** * **BP：** 净资产 / 总市值[17] * **单季 EP：** 单季度归母净利润 / 总市值[17] * **单季 SP：** 单季度营业收入 / 总市值[17] * **EPTTM：** 归母净利润TTM / 总市值[17] * **SPTTM：** 营业收入TTM / 总市值[17] * **EPTTM分位点：** EPTTM在过去一年中的分位点[17] * **股息率：** 最近四个季度预案分红金额 / 总市值[17] * **预期 EPTTM：** 一致预期滚动EP[17] * **预期 BP：** 一致预期滚动PB[17] * **预期 PEG：** 一致预期PEG[17] 2. **因子名称：反转与动量类因子**[17] * **构建思路：** 捕捉股票价格在短期、中期和长期的趋势反转或延续现象[17]。 * **具体构建过程：** * **一个月反转：** 过去20个交易日涨跌幅[17] * **三个月反转：** 过去60个交易日涨跌幅[17] * **一年动量：** 近一年除近一月后动量[17] 3. **因子名称：成长类因子**[17] * **构建思路：** 衡量公司营业收入、净利润等财务指标的同比增长情况，以及业绩是否超出市场预期[17]。 * **具体构建过程：** * **单季净利同比增速：** 单季度净利润同比增长率[17] * **单季营收同比增速：** 单季度营业收入同比增长率[17] * **单季营利同比增速：** 单季度营业利润同比增长率[17] * **SUE (标准化预期外盈利)：** (单季度实际净利润 - 预期净利润) / 预期净利润标准差[17] * **SUR (标准化预期外收入)：** (单季度实际营业收入 - 预期营业收入) / 预期营业收入标准差[17] * **单季超预期幅度：** 预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[17] * **预期净利润环比：** 一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[17] 4. **因子名称：盈利类因子**[17] * **构建思路：** 衡量公司运用资产和净资产创造利润的能力及其变化[17]。 * **具体构建过程：** * **单季 ROE：** 单季度归母净利润 * 2 / (期初归母净资产 + 期末归母净资产)[17] * **单季 ROA：** 单季度归母净利润 * 2 / (期初归母总资产 + 期末归母总资产)[17] * **DELTAROE：** 单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[17] * **DELTAROA：** 单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[17] 5. **因子名称：流动性、波动与公司治理类因子**[17] * **构建思路：** 分别从股票交易活跃度、价格波动特性以及公司治理结构角度构建选股指标[17]。 * **具体构建过程：** * **非流动性冲击：** 过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[17] * **一个月换手：** 过去20个交易日换手率均值[17] * **三个月换手：** 过去60个交易日换手率均值[17] * **特异度：** 1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[17] * **一个月波动：** 过去20个交易日日内真实波幅均值[17] * **三个月波动：** 过去60个交易日日内真实波幅均值[17] * **高管薪酬：** 前三高管报酬总额取对数[17] 6. **因子名称：分析师类因子**[17] * **构建思路：** 基于卖方分析师的盈利预测、评级调整和覆盖情况构建因子，反映市场一致预期和关注度的变化[17]。 * **具体构建过程：** * **三个月盈利上下调：** 过去3个月内分析师(上调家数 - 下调家数) / 总家数[17] * **三个月机构覆盖：** 过去3个月内机构覆盖数量[17] 模型的回测效果 1. **国信金工沪深300指数增强组合**，本周超额收益0.55%，本年超额收益3.93%[5][14] 2. **国信金工中证500指数增强组合**，本周超额收益2.40%，本年超额收益1.53%[5][14] 3. **国信金工中证1000指数增强组合**，本周超额收益0.20%，本年超额收益3.61%[5][14] 4. **国信金工中证A500指数增强组合**，本周超额收益1.00%，本年超额收益4.83%[5][14] 因子的回测效果 *(注：以下因子回测结果均基于单因子MFE组合模型，指标为“最近一周超额收益”、“最近一月超额收益”、“今年以来超额收益”、“历史年化超额收益”。数据来源为各样本空间对应的图表。)* 1. **在沪深300样本空间中：**[18] * **预期EPTTM因子**，最近一周1.64%，最近一月2.08%，今年以来2.81%，历史年化3.84%[18] * **EPTTM因子**，最近一周1.34%，最近一月1.94%，今年以来2.93%，历史年化4.27%[18] * **单季营利同比增速因子**，最近一周-0.87%，最近一月-0.41%，今年以来-0.50%，历史年化3.52%[18] * **一年动量因子**，最近一周-0.83%，最近一月-0.32%，今年以来-0.51%，历史年化3.08%[18] * **预期净利润环比因子**，最近一周-0.79%，最近一月-1.84%，今年以来-3.02%，历史年化1.55%[18] 2. **在中证500样本空间中：**[21] * **预期EPTTM因子**，最近一周2.90%，最近一月4.50%，今年以来1.83%，历史年化3.17%[21] * **单季EP因子**，最近一周2.40%，最近一月3.65%，今年以来2.29%，历史年化7.57%[21] * **标准化预期外盈利(SUE)因子**，最近一周2.25%，最近一月2.79%，今年以来3.82%，历史年化8.20%[21] * **预期净利润环比因子**，最近一周0.06%，最近一月-1.62%，今年以来-1.23%，历史年化3.32%[21] * **三个月机构覆盖因子**，最近一周0.22%，最近一月-1.34%，今年以来-4.78%，历史年化4.09%[21] 3. **在中证1000样本空间中：**[23] * **预期PEG因子**，最近一周1.87%，最近一月2.42%，今年以来3.73%，历史年化2.27%[23] * **三个月反转因子**，最近一周1.33%，最近一月0.97%，今年以来1.85%，历史年化-2.01%[23] * **预期BP因子**，最近一周1.19%，最近一月2.62%，今年以来2.56%，历史年化2.64%[23] * **一年动量因子**，最近一周-1.91%，最近一月-1.05%，今年以来0.24%，历史年化-0.61%[23] * **单季ROA因子**，最近一周-0.62%，最近一月-0.93%，今年以来-0.93%，历史年化6.41%[23] * **三个月机构覆盖因子**，最近一周-0.58%，最近一月-0.57%，今年以来1.97%，历史年化6.55%[23] 4. **在中证A500样本空间中：**[25] * **预期EPTTM因子**，最近一周2.51%，最近一月3.94%，今年以来3.88%，历史年化2.10%[25] * **EPTTM因子**，最近一周1.99%，最近一月3.12%，今年以来3.39%，历史年化3.20%[25] * **三个月反转因子**，最近一周1.91%，最近一月1.30%，今年以来0.29%，历史年化-0.45%[25] * **一年动量因子**，最近一周-1.07%，最近一月-1.24%，今年以来-2.50%，历史年化1.95%[25] * **三个月机构覆盖因子**，最近一周-0.41%，最近一月-1.94%，今年以来-1.77%，历史年化3.19%[25] * **预期净利润环比因子**，最近一周-0.18%，最近一月2.60%，今年以来-3.43%，历史年化3.49%[25] 5. **在公募重仓指数样本空间中：**[27] * **预期EPTTM因子**，最近一周表现较好[27] * **预期PEG因子**，最近一周表现较好[27] * **三个月反转因子**，最近一周表现较好[27] * **一年动量因子**，最近一周表现较差[27] * **三个月机构覆盖因子**，最近一周表现较差[27] * **标准化预期外收入(SUR)因子**，最近一周表现较差[27]

国信金工指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周实现超额收益0.31%，本年累计超额收益3.36% [1][6] - 中证500指数增强组合本周实现超额收益1.11%，但本年累计超额收益为-1.15% [1][6] - 中证1000指数增强组合本周实现超额收益1.60%，本年累计超额收益3.40% [1][6] - 中证A500指数增强组合本周实现超额收益0.05%，本年累计超额收益3.77% [1][6] 选股因子在不同样本空间的表现 - 在沪深300样本空间，本周表现较好的因子为EPTTM(1.46%)、预期EPTTM(1.44%)和单季EP(1.05%)，表现较差的因子为单季超预期幅度(-0.46%)和预期净利润环比(-0.47%) [7][9] - 在中证500样本空间，本周表现较好的因子为预期EPTTM(1.75%)、单季EP(1.71%)和EPTTM(1.66%)，表现较差的因子为3个月盈利上下调(-1.12%)和一年动量(-1.10%) [11] - 在中证1000样本空间，本周表现较好的因子为预期EPTTM(2.02%)、BP(1.87%)和预期BP(1.86%)，表现较差的因子为一个月反转(-1.00%)和单季营利同比增速(-0.92%) [13] - 在中证A500样本空间，本周表现较好的因子为预期EPTTM(2.44%)、EPTTM(2.08%)和单季EP(1.83%)，表现较差的因子为DELTAROA(-1.06%)和EPTTM一年分位点(-0.94%) [15] - 在公募重仓股样本空间，本周表现较好的因子为单季EP(1.72%)、EPTTM(1.68%)和预期EPTTM(1.66%)，表现较差的因子为三个月机构覆盖(-0.61%)和预期净利润环比(-0.32%) [17] 公募基金指数增强产品表现与规模 - 沪深300指数增强产品共80只，总规模767亿元，本周超额收益最高1.02%，最低-2.08%，中位数-0.08% [19][20][22] - 中证500指数增强产品共80只，总规模565亿元，本周超额收益最高1.65%，最低-0.86%，中位数0.01% [19][22][25] - 中证1000指数增强产品共46只，总规模209亿元，本周超额收益最高1.32%，最低-1.01%，中位数0.04% [19][24][29] - 中证A500指数增强产品共75只，总规模273亿元，本周超额收益最高1.14%，最低-0.88%，中位数0.03% [19][26][30] 研究方法论概述 - 采用最大化因子暴露组合(MFE)方法检验因子有效性，该方法在构建组合时控制了行业暴露、风格暴露、个股权重偏离等实际约束条件 [28][31] - MFE组合通过组合优化模型构建，目标函数为最大化单因子暴露，约束条件包括风格因子偏离度、行业偏离度、个股权重偏离度等 [32][33][34] - 公募重仓指数通过汇总普通股票型及偏股混合型基金的定期报告持仓信息构建，选取累计权重达到90%的股票作为成分股 [35][36]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：单因子MFE组合模型**[14] * **模型构建思路**：为了在更贴近实际投资约束（如行业中性、风格中性、个股偏离限制等）的条件下检验单因子的有效性，避免传统分档测试的局限性，构建最大化单因子暴露组合（Maximized Factor Exposure Portfolio, MFE）[39]。 * **模型具体构建过程**：采用组合优化方法，在满足一系列实际投资约束的前提下，最大化组合在目标因子上的暴露[39]。具体优化模型如下： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ 其中，`f` 为因子取值向量，`w` 为待求解的股票权重向量，`w_b`为基准指数成分股权重向量[39][40]。 * 第一个约束 `s_l ≤ X(w - w_b) ≤ s_h` 限制组合相对于基准的风格因子暴露，`X` 为风格因子暴露矩阵[40]。 * 第二个约束 `h_l ≤ H(w - w_b) ≤ h_h` 限制组合相对于基准的行业偏离，`H` 为行业暴露矩阵[40]。 * 第三个约束 `w_l ≤ w - w_b ≤ w_h` 限制个股相对于基准权重的偏离幅度[40]。 * 第四个约束 `b_l ≤ B_b w ≤ b_h` 限制组合在基准成分股内的权重占比[40]。 * 第五个约束 `0 ≤ w ≤ l` 禁止卖空并限制个股权重上限[40]。 * 第六个约束 `1^T w = 1` 确保组合满仓[40]。 * **模型评价**：该方法能够更真实地反映因子在实战约束下的选股能力，检验出的“有效”因子更可能在最终的多因子组合中发挥作用[39]。 2. **模型名称：公募重仓指数模型**[41] * **模型构建思路**：为了测试因子在公募基金这一重要市场参与者持仓风格下的有效性，构建一个动态反映公募基金整体持仓偏重的指数作为新的因子测试样本空间[41]。 * **模型具体构建过程**： 1. **选样空间**：选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金[42]。 2. **数据处理**：通过基金定期报告获取持股信息。若最新报告为季报，则结合前期的年报或半年报信息构建持仓数据[42]。 3. **权重计算**：将所有符合条件基金的持仓股票权重进行平均，得到公募基金平均持仓[42]。 4. **成分股筛选**：将平均后的股票权重降序排序，选取累计权重达到90%的股票作为成分股，构建公募基金重仓指数[42]。 模型的回测效果 1. **单因子MFE组合模型**，在沪深300样本空间中，EPTTM因子MFE组合最近一周超额收益1.46%，最近一月0.97%，今年以来1.55%，历史年化4.15%[18]。 2. **单因子MFE组合模型**，在中证500样本空间中，预期EPTTM因子MFE组合最近一周超额收益1.75%，最近一月1.86%，今年以来-1.40%，历史年化2.92%[20]。 3. **单因子MFE组合模型**，在中证1000样本空间中，预期EPTTM因子MFE组合最近一周超额收益2.02%，最近一月1.19%，今年以来-0.25%，历史年化2.87%[22]。 4. **单因子MFE组合模型**，在中证A500样本空间中，预期EPTTM因子MFE组合最近一周超额收益2.44%，最近一月1.57%，今年以来1.24%，历史年化1.81%[24]。 5. **单因子MFE组合模型**，在公募重仓指数样本空间中，单季EP因子MFE组合最近一周超额收益1.72%，最近一月1.84%，今年以来0.35%，历史年化3.01%[26]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：BP**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量公司净资产与市值的比率，即市净率的倒数[16]。 * **因子具体构建过程**：净资产 / 总市值[16]。 2. **因子名称：单季EP**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量单季度净利润与市值的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 / 总市值[16]。 3. **因子名称：单季SP**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量单季度营业收入与市值的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入 / 总市值[16]。 4. **因子名称：EPTTM**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量滚动净利润与市值的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：归母净利润TTM / 总市值[16]。 5. **因子名称：SPTTM**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量滚动营业收入与市值的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：营业收入TTM / 总市值[16]。 6. **因子名称：EPTTM分位点**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量当前EPTTM在过去一年中的相对位置[16]。 * **因子具体构建过程**：EPTTM在过去一年中的分位点[16]。 7. **因子名称：股息率**[16] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量公司分红回报[16]。 * **因子具体构建过程**：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[16]。 8. **因子名称：一个月反转**[16] * **因子构建思路**：属于反转类因子，捕捉短期股价反转效应[16]。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日涨跌幅[16]。 9. **因子名称：三个月反转**[16] * **因子构建思路**：属于反转类因子，捕捉中期股价反转效应[16]。 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日涨跌幅[16]。 10. **因子名称：一年动量**[16] * **因子构建思路**：属于动量类因子，捕捉长期股价动量效应[16]。 * **因子具体构建过程**：近一年除近一月后动量[16]。 11. **因子名称：单季净利同比增速**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度净利润的同比增长[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度净利润同比增长率[16]。 12. **因子名称：单季营收同比增速**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度营业收入的同比增长[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度营业收入同比增长率[16]。 13. **因子名称：单季营利同比增速**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度营业利润的同比增长[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度营业利润同比增长率[16]。 14. **因子名称：SUE**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度净利润超出预期的标准化幅度[16]。 * **因子具体构建过程**：（单季度实际净利润 - 预期净利润）/ 预期净利润标准差[16]。 15. **因子名称：SUR**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量单季度营业收入超出预期的标准化幅度[16]。 * **因子具体构建过程**：（单季度实际营业收入 - 预期营业收入）/ 预期营业收入标准差[16]。 16. **因子名称：单季超预期幅度**[16] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量预期净利润与实际净利润的比率[16]。 * **因子具体构建过程**：预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[16]。 17. **因子名称：单季ROE**[16] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量单季度净资产收益率[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母净资产 + 期末归母净资产)[16]。 18. **因子名称：单季ROA**[16] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量单季度总资产收益率[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 * 2 / (期初归母总资产 + 期末归母总资产)[16]。 19. **因子名称：DELTAROE**[16] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量净资产收益率的同比变化[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[16]。 20. **因子名称：DELTAROA**[16] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量总资产收益率的同比变化[16]。 * **因子具体构建过程**：单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[16]。 21. **因子名称：非流动性冲击**[16] * **因子构建思路**：属于流动性类因子，衡量单位成交额引起的价格冲击[16]。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[16]。 22. **因子名称：一个月换手**[16] * **因子构建思路**：属于流动性类因子，衡量短期换手率水平[16]。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日换手率均值[16]。 23. **因子名称：三个月换手**[16] * **因子构建思路**：属于流动性类因子，衡量中期换手率水平[16]。 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日换手率均值[16]。 24. **因子名称：特异度**[16] * **因子构建思路**：属于波动类因子，衡量股价波动中不能被常见风险因子解释的部分[16]。 * **因子具体构建过程**：1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[16]。 25. **因子名称：一个月波动**[16] * **因子构建思路**：属于波动类因子，衡量短期股价波动[16]。 * **因子具体构建过程**：过去20个交易日日内真实波幅均值[16]。 26. **因子名称：三个月波动**[16] * **因子构建思路**：属于波动类因子，衡量中期股价波动[16]。 * **因子具体构建过程**：过去60个交易日日内真实波幅均值[16]。 27. **因子名称：高管薪酬**[16] * **因子构建思路**：属于公司治理类因子，衡量高管激励水平[16]。 * **因子具体构建过程**：前三高管报酬总额取对数[16]。 28. **因子名称：预期EPTTM**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，基于分析师一致预期的滚动估值指标[16]。 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动EP[16]。 29. **因子名称：预期BP**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，基于分析师一致预期的滚动估值指标[16]。 * **因子具体构建过程**：一致预期滚动PB[16]。 30. **因子名称：预期PEG**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，基于分析师一致预期的成长估值指标[16]。 * **因子具体构建过程**：一致预期PEG[16]。 31. **因子名称：预期净利润环比**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师预期净利润的变化趋势[16]。 * **因子具体构建过程**：一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[16]。 32. **因子名称：三个月盈利上下调**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师盈利预测调整的净情绪[16]。 * **因子具体构建过程**：过去3个月内分析师（上调家数 - 下调家数）/ 总家数[16]。 33. **因子名称：三个月机构覆盖**[16] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量股票受机构关注度[16]。 * **因子具体构建过程**：过去3个月内机构覆盖数量[16]。 因子的回测效果 （以下因子回测效果均基于单因子MFE组合模型，指标为相对于各自基准的超额收益） 1. **EPTTM因子**，在沪深300样本空间中，最近一周1.46%，最近一月0.97%，今年以来1.55%，历史年化4.15%[18]。 2. **预期EPTTM因子**，在沪深300样本空间中，最近一周1.44%，最近一月0.66%，今年以来1.14%，历史年化3.69%[18]。 3. **单季EP因子**，在沪深300样本空间中，最近一周1.05%，最近一月1.15%，今年以来1.79%，历史年化5.30%[18]。 4. **预期EPTTM因子**，在中证500样本空间中，最近一周1.75%，最近一月1.86%，今年以来-1.40%，历史年化2.92%[20]。 5. **单季EP因子**，在中证500样本空间中，最近一周1.71%，最近一月1.20%，今年以来-0.39%，历史年化7.39%[20]。 6. **EPTTM因子**，在中证500样本空间中，最近一周1.66%，最近一月2.84%，今年以来0.10%，历史年化4.41%[20]。 7. **预期EPTTM因子**，在中证1000样本空间中，最近一周2.02%，最近一月1.19%，今年以来-0.25%，历史年化2.87%[22]。 8. **BP因子**，在中证1000样本空间中，最近一周1.87%，最近一月2.25%，今年以来1.59%，历史年化2.34%[22]。 9. **预期BP因子**，在中证1000样本空间中，最近一周1.86%，最近一月1.98%，今年以来1.26%，历史年化2.48%[22]。 10. **预期EPTTM因子**，在中证A500样本空间中，最近一周2.44%，最近一月1.57%，今年以来1.24%，历史年化1.81%[24]。 11. **EPTTM因子**，在中证A500样本空间中，最近一周2.08%，最近一月2.12%，今年以来1.30%，历史年化2.97%[24]。 12. **单季EP因子**，在中证A500样本空间中，最近一周1.83%，最近一月2.21%，今年以来1.41%，历史年化5.16%[24]。 13. **单季EP因子**，在公募重仓指数样本空间中，最近一周1.72%，最近一月1.84%，今年以来0.35%，历史年化3.01%[26]。 14. **EPTTM因子**，在公募重仓指数样本空间中，最近一周1.68%，最近一月2.47%，今年以来0.62%，历史年化0.88%[26]。 15. **预期EPTTM因子**，在公募重仓指数样本空间中，最近一周1.66%，最近一月1.78%，今年以来-0.51%，历史年化1.03%[26]。