量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：标准化预期外市净率[35] **因子构建思路**：属于超预期因子大类，旨在捕捉公司基本面（此处为市净率）超出市场一致预期的程度，预期超预期程度高的股票未来表现更好[35]。 **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体计算公式，但指出超预期因子的详细介绍可参考系列报告《基于PEAD效应的超预期因子选股效果如何》[7]。通常，此类因子构建涉及计算财报实际公布值与分析师预测一致预期值的差异，并进行标准化处理。 2. **因子名称**：分析师预测净利润 FY1 的 120 日变动[35] **因子构建思路**：属于分析师因子大类，通过跟踪分析师对未来一期（FY1）净利润预测在近期（120日）内的调整方向与幅度，捕捉基本面预期的变化趋势[35]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常构建方式为计算当前分析师对FY1净利润的一致预期值与120个交易日前的该值之间的相对变动率。 3. **因子名称**：过去 90 日报告上调比例[35] **因子构建思路**：属于分析师超预期因子大类，衡量近期（90日）内分析师发布上调评级报告的比例，反映分析师群体对公司的乐观情绪变化[35]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常构建方式为：过去90日内，上调评级的研报数量除以研报总数（或上调与下调研报数量之和）。 4. **因子名称**：净经营资产收益率[36] **因子构建思路**：属于盈利因子大类，衡量公司利用净经营资产创造利润的效率，是盈利能力的重要指标[36]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常计算公式为：$$净经营资产收益率 = \frac{营业利润}{净经营资产}$$。其中，净经营资产 = 经营资产 - 经营负债。 5. **因子名称**：过去 90 日公告后报告上调比例[36] **因子构建思路**：属于分析师超预期因子大类，特指在公司发布公告（如财报）后，分析师据此调整评级中上调的比例，用于捕捉对公告信息的积极解读[36]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。构建逻辑与“过去90日报告上调比例”类似，但样本限定在公告日后发布的研报。 6. **因子名称**：分析师预测净利润 FY3 的 120 日变动[36] **因子构建思路**：属于分析师因子大类，跟踪分析师对未来第三年（FY3）净利润长期预测的调整趋势，反映长期盈利预期的变化[36]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。构建方式与“分析师预测净利润 FY1 的 120 日变动”类似，但预测期变为FY3。 7. **因子名称**：分析师预测营收增长率-FY3[37] **因子构建思路**：属于分析师因子大类，直接采用分析师预测的未来第三年（FY3）营业收入增长率，作为公司长期成长性的代理指标[37]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常直接使用机构一致预期的FY3营收增长率数据。 8. **因子名称**：分析师预测营收 FY3 的 120 日变动[37] **因子构建思路**：属于分析师因子大类，跟踪分析师对未来第三年（FY3）营业收入绝对预测值的近期调整趋势[37]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。构建方式为计算当前FY3营收一致预期值与120个交易日前的该值之间的相对变动率。 9. **因子名称**：90 日盈利上调占比[37] **因子构建思路**：属于分析师超预期因子大类，衡量近期（90日）内分析师上调盈利预测（如EPS）的占比，反映盈利预期的改善程度[37]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常构建方式为：过去90日内，发生盈利预测上调的机构数（或次数）占比。 10. **因子名称**：分析师预测净利润增长率 FY3[38] **因子构建思路**：属于分析师因子大类，采用分析师预测的未来第三年（FY3）净利润增长率，衡量长期盈利成长性[38]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常直接使用机构一致预期的FY3净利润增长率数据。 11. **因子名称**：除去早盘 30 分钟后的涨跌幅[38] **因子构建思路**：属于高频分钟因子大类，通过剔除开盘时段可能存在的非理性波动或流动性冲击，捕捉更纯粹的股价变动信息[38]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式，但指出高频因子的详细介绍可参考系列报告《基于分钟数据的高频因子选股效果研究》[7]。通常构建为从开盘后30分钟开始计算至收盘的收益率。 12. **因子名称**：分析师预测 ROE-FY3 的 120 变动[39] **因子构建思路**：属于分析师因子大类，跟踪分析师对未来第三年（FY3）净资产收益率（ROE）预测值的近期调整趋势[39]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。构建方式为计算当前FY3 ROE一致预期值与120个交易日前的该值之间的变动（绝对变动或相对变动）。 13. **因子名称**：分析师预测 ROA-FY3[39] **因子构建思路**：属于分析师因子大类，直接采用分析师预测的未来第三年（FY3）总资产收益率（ROA），作为长期盈利能力的代理指标[39]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常直接使用机构一致预期的FY3 ROA数据。 14. **因子名称**：分析师预测 ROE-FY3[39] **因子构建思路**：属于分析师因子大类，直接采用分析师预测的未来第三年（FY3）净资产收益率（ROE），作为长期盈利能力的代理指标[39]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常直接使用机构一致预期的FY3 ROE数据。 15. **因子名称**：单季度归母 ROE[35] **因子构建思路**：属于盈利因子大类，使用最新单季度的归母净资产收益率，反映公司近期的盈利能力和资本运用效率[35]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常计算公式为：$$单季度归母ROE = \frac{单季度归母净利润}{期初和期末平均归母净资产}$$ 16. **因子名称**：单季度营业收入同比增长率[35] **因子构建思路**：属于成长因子大类，衡量公司最近一个季度营业收入相对于去年同期的增长情况，反映短期成长性[35]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常计算公式为：$$单季度营业收入同比增长率 = \frac{本期单季度营业收入}{去年同期单季度营业收入} - 1$$ 17. **因子名称**：单季度归母 ROA 变动[35] **因子构建思路**：属于盈利因子大类，衡量单季度归母总资产收益率（ROA）相对于上一季度的变化，捕捉盈利能力的边际改善或恶化[35]。 **因子具体构建过程**：报告未提供具体公式。通常为当期单季度归母ROA与上一季度单季度归母ROA的差值。 18. **因子中性化处理** **构建思路**：为了排除市值和行业对因子选股效果的影响，使因子更纯粹地反映其背后的投资逻辑[34]。 **具体构建过程**： 1. 对初步计算得到的因子原始值进行预处理：采用绝对中位数法去极值，并进行Z-Score标准化[34]。 2. 横截面回归：在每个截面上，以标准化后的因子值作为因变量（y），以对数市值和申万一级行业虚拟变量作为自变量（X）进行回归[34]。 3. 取残差：将上述回归得到的残差作为每个股票的最终因子值。该残差即为经过市值和行业中性化处理后的因子暴露[34]。 19. **大类因子** **构建思路**：将逻辑相似的多个单因子聚合，形成更具代表性和稳定性的因子类别，以考察各类投资逻辑的整体表现[44]。 **具体构建过程**：报告提及的因子库包括估值、盈利、成长、公司治理、价量、超预期、分析师等多种投资逻辑的大类因子[34]。每个大类因子内部，对其包含的所有单因子采用等权加权的方式合成[44]。 因子的回测效果 *注：以下为截至2025年12月12日的“本年”区间内，在各股票池中表现较好或较差的单因子及其超额收益。数据来源于报告中的单因子表现总结及详细表格[35][36][37][38][39][41][42]。* | 股票池 | 因子名称 | 超额收益 | | :--- | :--- | :--- | | **沪深300** | 单季度归母 ROE | 25.63% | | **沪深300** | 单季度营业收入同比增长率 | 25.10% | | **沪深300** | 单季度归母 ROA 变动 | 22.51% | | **中证500** | 分析师预测净利润增长率 FY3 | 15.13% | | **中证500** | 分析师预测营收 FY3 的 120 日变动 | 14.74% | | **中证500** | 分析师预测营收增长率-FY3 | 14.74% | | **中证1000** | 分析师预测 ROE-FY3 的 120 变动 | 21.77% | | **中证1000** | 标准化预期外单季度归母 ROE-带漂移项 | 20.54% | | **中证1000** | 标准化预期外单季度归母净利润-带漂移项 | 20.32% | | **中证2000** | 标准化预期外单季度扣非净利润-带漂移项 | 25.17% | | **中证2000** | 过去 90 日报告上调比例 | 24.28% | | **中证2000** | 5 分钟成交量偏度 | 23.98% | | **中证全指** | 分析师预测 ROE-FY3 的 120 变动 | 27.33% | | **中证全指** | 单季度营业收入同比增长率 | 21.77% | | **中证全指** | 分析师预测 ROA-FY3 的 120 变动 | 21.27% | 大类因子的回测效果 *注：以下为截至2025年12月12日的“本年”区间内，各大类因子的超额收益与多空收益。数据来源于报告中的大类因子表现总结及详细表格[45][46][47]。* | 股票池 | 因子类别 | 超额收益 | 多空收益 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **沪深300** | 盈利 | 31.35% | 41.69% | | **沪深300** | 分析师超预期 | 27.31% | 35.22% | | **沪深300** | 成长 | 26.87% | 42.74% | | **沪深300** | 分析师 | 18.50% | 25.53% | | **沪深300** | 超预期 | 8.35% | 28.04% | | **中证500** | 成长 | 16.53% | 未提供 | | **中证500** | 分析师 | 9.54% | 未提供 | | **中证500** | 超预期 | 7.35% | 未提供 |

引言：在经济温和复苏的进程中，"如何实现再通胀"已成为把握未来投资机会的核心议题。它不仅仅是 关于物价的温和回升，更关乎经济活力的全面提振与市场信心的根本修复。中信保诚基金"UP向上，投 资有温度"投资者服务活动走进山西太原，与投资者共同探讨：在这一关键阶段，A股投资应如何前瞻 布局，做出更明智的"优先级"选择。 一、核心目标：理解"再通胀"为何是关键 "再通胀"是我们展望未来的逻辑起点。它并非简单的物价上涨，其深层目标是推动经济进入一个信心修 复、资产价格重估、企业利润改善的良性循环。 现场活动中，讲师中信保诚基金量化阿尔法、中信保诚基金沪深300指数增强基金的基金经理姜鹏用一 张清晰的逻辑图揭示了这一良性循环的路径： 物价温和回升 → 企业名义利润增长 → 资产负债表修复 → 资产价格回暖 → 财富效应刺激消费与投资 实现这一目标，需要货币与财政政策的协同发力，其根本目的在于重塑经济活力，为市场的长期健康发 展奠定基础。 二、实现路径：两大引擎如何驱动再通胀 姜鹏详细阐释了驱动再通胀的两大政策引擎及其作用机制： 1. 货币政策：创造适宜的流动性环境 货币政策在短期能通过提升市场流动性，支持投资与消费，对推 ...

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：超预期因子大类[7] * **因子构建思路**：基于PEAD效应，利用公司实际发布的财务数据与分析师一致预期之间的差异来构建选股因子，认为业绩超预期的公司未来股价有更好表现[7]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述具体构建公式，但指出其详细介绍参见系列报告《基于PEAD效应的超预期因子选股效果如何》[7]。报告中列出的具体因子均进行了标准化和市值行业中性化处理[32]。 2. **因子名称**：高频分钟因子大类[7] * **因子构建思路**：基于分钟级别的高频行情数据，捕捉市场微观结构特征和交易行为信息，用于选股[7]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述具体构建公式，但指出其详细介绍参见系列报告《基于分钟数据的高频因子选股效果研究》[7]。报告中列出的具体因子均进行了标准化和市值行业中性化处理[32]。 3. **因子名称**：基本因子大类[7] * **因子构建思路**：从估值、盈利、成长、公司治理、价量等多种传统投资逻辑出发构建常用因子库[32]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述每个基本因子的具体计算公式。报告中列出的所有单因子在具体使用前，均会进行统一的预处理和中性化处理，具体步骤如下[32]： 1. **原始值计算**：根据各因子的投资逻辑初步计算得到因子原始值。 2. **去极值**：采用绝对中位数法对因子原始值进行去极值处理。 3. **标准化**：对去极值后的数据进行Z-Score标准化。 4. **市值行业中性化**：以每个股票标准化后的因子值作为因变量，以对数市值和中信一级行业虚拟变量作为自变量，进行横截面回归。将回归后的残差作为每个股票的最终因子值。 公式说明：此过程旨在消除市值和行业对因子选股效果的影响，使因子更纯粹地反映其背后的投资逻辑[32]。 4. **因子名称**：单季度营业收入同比增长率[33][37][39] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量公司最近一个季度营业收入的同比增长情况，增长率越高代表成长性越强[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 5. **因子名称**：单季度归母ROE[33][39][40] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量公司最近一个季度归属于母公司股东的净资产收益率，值越高代表盈利能力越强[39][40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 6. **因子名称**：单季度归母ROA变动[33][39] * **因子构建思路**：属于成长类因子，衡量公司最近一个季度归母ROA相对于之前时期的变化，变动越大可能表示盈利能力的改善趋势越强[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 7. **因子名称**：分析师预测净利润增长率FY3[34][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，采用分析师对公司未来第三年净利润增长率的预测共识，增长率越高代表未来成长预期越好[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 8. **因子名称**：分析师预测营收增长率-FY3[34][37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，采用分析师对公司未来第三年营业收入增长率的预测共识，增长率越高代表未来成长预期越好[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 9. **因子名称**：分析师预测营收FY3的120日变动[34][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年营收预测共识在过去120日内的变动，向上修正可能代表基本面预期好转[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 10. **因子名称**：标准化预期外单季度归母ROE-带漂移项[35][39] * **因子构建思路**：属于超预期类因子，衡量公司单季度实际归母ROE与分析师预期之间的差异，并经过带漂移项的标准化处理，值越大表示业绩超预期幅度越大[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 11. **因子名称**：分析师预测ROE-FY3的120变动[35][37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年ROE预测共识在过去120日内的变动，向上修正可能代表盈利能力预期提升[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 12. **因子名称**：标准化预期外单季度归母净利润-带漂移项[35][39] * **因子构建思路**：属于超预期类因子，衡量公司单季度实际归母净利润与分析师预期之间的差异，并经过带漂移项的标准化处理，值越大表示业绩超预期幅度越大[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 13. **因子名称**：过去90日报告上调比例[36][39] * **因子构建思路**：属于分析师超预期类因子，统计过去90天内分析师发布的研究报告中上调评级或盈利预测的比例，比例越高代表市场对公司看法越积极[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 14. **因子名称**：标准化预期外单季度扣非净利润-带漂移项[36][39] * **因子构建思路**：属于超预期类因子，衡量公司单季度实际扣非净利润与分析师预期之间的差异，并经过带漂移项的标准化处理，值越大表示业绩超预期幅度越大[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 15. **因子名称**：5分钟成交量偏度[36][40] * **因子构建思路**：属于高频分钟类因子，基于5分钟数据计算成交量分布的偏度，捕捉异常交易行为[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 16. **因子名称**：分析师预测ROA-FY3的120变动[37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年ROA预测共识在过去120日内的变动[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 17. **因子名称**：EPS120日变动FY3[37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年每股收益预测共识在过去120日内的变动[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 18. **因子名称**：分析师预测净利润FY3的120日变动[37][39] * **因子构建思路**：属于分析师类因子，衡量分析师对公司未来第三年净利润预测共识在过去120日内的变动[39]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 19. **因子名称**：60日特异度[33][34][35][36][37][40] * **因子构建思路**：属于价量类因子，可能衡量股票收益率与市场收益率之间的特异性或残差波动，值越小可能表示与市场关联度越低或特质风险越小[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 20. **因子名称**：成交量方差比率[34][35][36][40] * **因子构建思路**：属于价量或高频类因子，可能衡量不同时间尺度成交量波动的比率，用于探测交易行为的持续性或周期性[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 21. **因子名称**：1分钟下行波动率占比[33][40] * **因子构建思路**：属于高频分钟类因子，基于1分钟数据计算下行波动率在总波动率中的占比，捕捉下跌时的波动风险[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 22. **因子名称**：20日日均交易金额[33][40] * **因子构建思路**：属于价量类因子，衡量股票近20日的平均交易金额，通常作为流动性或关注度的指标[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 23. **因子名称**：EBIT2EV[34][40] * **因子构建思路**：属于估值类因子，即企业价值倍数，衡量公司息税前利润与企业价值的比率，值越大可能代表估值越低或盈利能力越强[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 24. **因子名称**：3个月换手率标准差[34][40] * **因子构建思路**：属于价量类因子，衡量过去3个月换手率的波动情况，标准差小可能表示交易活跃度稳定[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 25. **因子名称**：净经营资产收益率[35][40] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量公司经营资产创造净利润的效率[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 26. **因子名称**：股息率[36][40] * **因子构建思路**：属于估值类因子，衡量公司现金分红与股价的比率，是红利投资策略的核心指标[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 27. **因子名称**：单季度归母净利润[36][40] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量公司最近一个季度的净利润规模[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 28. **因子名称**：单季度归母ROA[36][40] * **因子构建思路**：属于盈利类因子，衡量公司最近一个季度归属于母公司股东的总资产收益率[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 29. **因子名称**：尾盘成交量波动率[37][40] * **因子构建思路**：属于高频分钟类因子，衡量尾盘时段成交量的波动情况[40]。 * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。构建完成后，会经过上述统一的去极值、标准化和市值行业中性化处理流程[32]。 因子的回测效果 （注：以下所有因子取值均基于“单因子组合优化”测试，超额收益为因子多头组合相对于基准指数的收益。时间区间为“上周”（2025-11-24至2025-11-28）和“本年”（截至2025-11-28）。数据来源于报告中的单因子表现表[39][40]） 1. **标准化预期外单季度扣非净利润因子**，上周超额收益（沪深300）0.22%，上周超额收益（中证500）0.33%，上周超额收益（中证1000）1.06%，上周超额收益（中证2000）0.20%，上周超额收益（中证全指）0.97%；本年超额收益（沪深300）8.45%，本年超额收益（中证500）4.68%，本年超额收益（中证1000）4.29%，本年超额收益（中证2000）20.71%，本年超额收益（中证全指）6.63%[39] 2. **标准化预期外单季度扣非净利润-带漂移项因子**，上周超额收益（沪深300）-0.10%，上周超额收益（中证500）0.21%，上周超额收益（中证1000）1.61%，上周超额收益（中证2000）-0.36%，上周超额收益（中证全指）0.96%；本年超额收益（沪深300）9.93%，本年超额收益（中证500）4.86%，本年超额收益（中证1000）18.34%，本年超额收益（中证2000）22.18%，本年超额收益（中证全指）12.48%[39] 3. **标准化预期外单季度归母净利润-带漂移项因子**，上周超额收益（沪深300）-0.10%，上周超额收益（中证500）0.21%，上周超额收益（中证1000）1.61%，上周超额收益（中证2000）-0.36%，上周超额收益（中证全指）0.96%；本年超额收益（沪深300）9.93%，本年超额收益（中证500）4.86%，本年超额收益（中证1000）18.34%，本年超额收益（中证2000）22.18%，本年超额收益（中证全指）12.48%[39] 4. **标准化预期外单季度营业收入-带漂移项因子**，上周超额收益（沪深300）0.32%，上周超额收益（中证500）0.37%，上周超额收益（中证1000）1.61%，上周超额收益（中证2000）-0.57%，上周超额收益（中证全指）1.20%；本年超额收益（沪深300）12.12%，本年超额收益（中证500）6.89%，本年超额收益（中证1000）11.95%，本年超额收益（中证2000）20.81%，本年超额收益（中证全指）11.06%[39] 5. **标准化预期外单季度归母净利润因子**，上周超额收益（沪深300）-0.17%，上周超额收益（中证500）0.25%，上周超额收益（中证1000）1.36%，上周超额收益（中证2000）-0.15%，上周超额收益（中证全指）0.67%；本年超额收益（沪深300）14.15%，本年超额收益（中证500）3.76%，本年超额收益（中证1000）14.66%，本年超额收益（中证2000）21.60%，本年超额收益（中证全指）11.00%[39] 6. **标准化预期外单季度营业收入因子**，上周超额收益（沪深300）0.26%，上周超额收益（中证500）0.01%，上周超额收益（中证1000）1.37%，上周超额收益（中证2000）-0.50%，上周超额收益（中证全指）0.87%；本年超额收益（沪深300）13.90%，本年超额收益（中证500）0.65%，本年超额收益（中证1000）11.02%，本年超额收益（中证2000）19.43%，本年超额收益（中证全指）6.38%[39] 7. **标准化预期外单季度GPOA因子**，上周超额收益（沪深300）0.48%，上周超额收益（中证500）0.52%，上周超额收益（中证1000）0.86%，上周超额收益（中证2000）-0.02%，上周超额收益（中证全指）0.40%；本年超额收益（沪深300）12.44%，本年超额收益（中证500）2.49%，本年超额收益（中证1000）6.55%，本年超额收益（中证2000）11.75%，本年超额收益（中证全指）6.68%[39] 8. **标准化预期外单季度归母ROA因子**，上周超额收益（沪深300）0.01%，上周超额收益（中证500）0.40%，上周超额收益（中证1000）1.

公司核心投资哲学 - 以技术为信仰、以稳健为生命线，在市场中行稳致远 [1] - 秉持规律探索者的纯粹、对公司发展路径的定力以及技术超配的长期主义 [1] - 致力于探寻金融市场深处的客观规律 [1] 创始人背景与驱动力 - 创始人为理论化学背景，拥有17年量化投研经验，属于兴趣驱动的量化领域民间派 [3][4] - 核心驱动力在于对客观规律怀有巨大好奇的思维与心性，推崇成长性思维，将自身视为可不断优化的模型 [4][5] - 将量化投资视为永远解不完的谜题，支撑其前进的是解开谜题、突破挑战的纯粹快感 [6] 技术驱动与研发投入 - 将技术驱动奉为核心信条，竞争本质是技术竞争 [4] - 自建行业领先的低延迟交易系统，实现小微秒级别延迟，每年保持千万级IT投入以确保技术持续领先 [5] - 早在2019年便率先使用AI辅助投研，并于2025年初成立AI Lab，AI已全面融入从因子挖掘到风险控制的投资流程 [5] 风控定力与战略原则 - 关键发展定力是稳字当头，获取全频段上纯粹的阿尔法收益，战略定力是生存与发展的关键 [7] - 遵循策略储备先于资管规模、人才储备先于策略储备的原则 [7][8] - 在业绩未达第一梯队有竞争力标准前坚决不放规模，认为客户资产是负债 [7] 策略布局与规模管理 - 构建多元化策略矩阵，采用多因子选股模型，从全球200多个数据源构建因子库 [7] - 资管规模近150亿元，其中短周期策略约80亿元，阿尔法选股类策略约30亿元，形成覆盖主流指数的全频段布局 [7] - 目标是从单一风格深耕迈向全频段阿尔法优势，为投资者提供差异化收益来源 [7] 人才与治理机制 - 强调前瞻性布局，管理规模20亿元时团队有40多人，50亿元时有六七十人 [8] - 设计极具吸引力的激励体系，包括让核心投研员工按比例提取收益且上不封顶的提成制，以及对贡献突出者进行股权奖励的合伙人制度 [9] - 治理上展现共情能力，认为好的机制能催生人的善意，致力于打开每一位同事的晋升通道 [9] 社会价值与行业使命 - 积极承担社会价值，围绕科研捐赠和对前沿硬科技的天使投资两个维度展开 [10][11] - 希望通过平台化运作，让外界看到整个量化行业都在社会公益上努力 [10] - 认为量化机构应秉持正心正念，行为方式要有利于行业健康发展，不能损害外界对行业的信任 [11] 未来愿景 - 未来十年愿景是成为中国综合能力最优秀的头部量化机构之一，并进一步成为全球范围内具有影响力的优秀机构 [11]

核心观点 - 上周（2025-10-09至2025-10-10）估值因子在主要宽基指数中表现突出，成为驱动指数增强策略超额收益的关键力量 [1] - 截至2025年10月10日，中证2000指数增强策略本年超额收益高达23.32%，显著高于其他宽基指数增强策略 [1][5] - 小盘风格指数（中证1000、中证2000）的增强产品本年超额收益普遍超过12%，明显优于大盘风格指数（沪深300、中证500）增强产品 [5] 公募指数增强基金表现 - 沪深300增强基金规模达772亿元，为各类宽基指数增强产品中规模最大，共有53只产品 [9] - 易方达沪深300精选增强A（010736.OF）本年收益32.31%，超额收益14.98%，在沪深300增强产品中排名第一 [10] - 鹏华中证500指数增强A（014344.OF）本年收益41.67%，超额收益12.46%，在中证500增强产品中表现最佳 [16] - 工银瑞信中证1000ETF增强（561280.SH）本年收益44.54%，超额收益18.09%，领跑中证1000增强产品 [21] - 汇添富国证2000指数增强A（019318.OF）本年收益46.5%，超额收益17.14%，在国证2000增强产品中排名第一 [26] 单因子表现 - 沪深300股票池内上周表现最好的单因子是BPROE分位数（2.41%）、单季度毛利润（2.3%）、单季度营业利润（2.1%） [36] - 中证500股票池内上周超额收益较好的因子是单季度EP倒数（1.69%）、BPROE分位数（1.54%）、单季度营业利润（1.46%） [37] - 中证1000股票池内市盈率（扣非）倒数因子上周超额收益达2.01%，单季度SP因子为1.95% [38] - 中证2000股票池内估值类因子表现强劲，市盈率（归母）倒数上周超额收益2.22%，单季度EP倒数达2.19% [39] - 全市场范围内，5分钟成交量偏度因子上周超额收益最高，达2.31%，市盈率（归母）倒数因子为2.27% [39] 大类因子表现 - 上周沪深300内大类因子表现前三为估值（2.6%）、市值（2.19%）、价量（2.15%） [45] - 中证500内表现较好的大类因子是估值（2.28%）、分析师（1.71%）、高频分钟（1.62%） [1] - 中证1000内估值因子表现最佳（2.52%），其次为市值（2.11%）和高频分钟（1.94%） [1] - 中证2000内估值因子超额收益达2.63%，高频分钟因子为2.18%，公司治理因子为1.89% [1] - 成长因子在沪深300股票池内本年表现突出，超额收益达26.03%，盈利因子为25.54% [45] 指数增强策略表现 - 沪深300指数增强策略本年收益22.81%，超额收益5.48%，超额最大回撤-3.15% [5] - 中证500指数增强策略本年收益30.56%，超额收益1.35%，超额收益最大回撤-5.01% [5] - 中证1000指数增强策略本年收益39.02%，超额收益12.56%，超额最大回撤-5.59% [5] - 中证2000指数增强策略表现最为亮眼，本年收益54.98%，超额收益23.32%，超额最大回撤-5.23% [5]

核心观点 - 超预期因子上周表现突出，在不同宽基指数中均显示较强选股能力，特别是中证2000指数增强策略本年超额收益达21.18% [1][4] - 公募指数增强产品中，小盘指数增强基金（如中证1000、国证2000）表现显著优于大盘指数产品，最高超额收益达16.01% [4][8][29] - 因子表现存在显著分化：超预期、成长、盈利类因子持续有效，而估值和高频分钟因子表现较弱 [4][38][49] 公募指数增强基金表现 - 沪深300增强产品规模773亿元，头部产品易方达沪深300精选增强A本年超额13.41% [8][9] - 中证500增强产品规模437亿元，鹏华中证500指数增强A以10.62%超额收益领先 [4][15] - 中证1000增强产品规模154亿元，工银瑞信中证1000ETF增强超额15.81% [4][21] - 国证2000增强产品规模14亿元，汇添富国证2000指数增强A超额16.01% [4][29] 单因子表现 - 沪深300股票池中，分析师预测营收增长率-FY3因子上周超额2.09%，本年超额19.01% [38][45] - 中证500股票池中，分析师预测净利润FY3的120日变动因子上周超额0.8% [39][45] - 中证1000股票池中，标准化预期外单季度营业收入因子上周超额1.18% [40][45] - 中证2000股票池中，尾盘成交量波动率因子上周超额1.97% [41][45] - 中证全指股票池中，分析师预测ROA-FY3的120变动因子上周超额1.91% [41][45] 大类因子表现 - 沪深300内上周超额前三：分析师超预期(2.24%)、盈利(1.86%)、超预期(1.5%) [49][51] - 中证500内上周超额前三：分析师(0.02%)、高频分钟(-0.3%)、超预期(-0.33%) [54] - 中证1000内公司治理因子表现突出，超额收益领先 [4] - 中证2000内市值因子表现最佳，超额收益显著 [4] - 中证全指内成长因子表现最优，超额收益持续领先 [4] 指数增强策略表现 - 沪深300增强策略本年收益21.22%，超额6.3%，最大回撤-3.15% [4] - 中证500增强策略本年收益24.89%，超额0.06%，最大回撤-4.23% [4] - 中证1000增强策略本年收益34.35%，超额9.75%，最大回撤-5.59% [4] - 中证2000增强策略本年收益53.8%，超额21.18%，最大回撤-5.17% [4] 因子有效性分析 - 超预期因子在各指数中均显示稳定选股能力，特别在中小盘股票池中表现更佳 [38][39][40][41] - 成长类因子本年表现强劲，在中证全指中超额收益达23.84% [41][43] - 高频分钟因子表现分化，在中证2000中有效但在其他指数中表现较弱 [4][49] - 估值因子普遍表现不佳，在各股票池中超额收益多为负值 [49]

指数增强策略核心观点 - 指数增强策略的核心竞争力在于通过选股和交易手段获取超越对标指数的阿尔法收益[2][3] - 增强效果主要来源于选股增强（权重调整+非成分股纳入）和交易增强（T0+择时）两类方式[3] 选股增强机制 多因子选股模型 - 通过价值因子（市盈率/股息率）、量价因子（成交量/收益率）、另类因子（新闻/热搜）等构建股票打分系统[5] - 模型超配高分股票（持有比例高于指数权重），低配或剔除低分股票，利用成分股权重偏离实现增强[5] - 典型流程包括因子开发→模型构建→组合优化→交易执行[5] 非成分股纳入 - 全市场选股是指增策略共性，产品要素中明确标注"不限于指数成分股"[8] - 80%仓位配置指数成分股，20%配置预期更优的非成分股以增厚收益[9] - 例如某小市值指增产品持仓超3000只股票，其中80%为指数成分股[9] 交易增强机制 T0策略 - 通过融券T0或底仓T0（主流）实现日内交易，突破A股T+1限制[12] - 底仓T0利用量化模型预判短期走势，日内高卖低买赚取差价（如持仓100手股票日内滚动交易）[12] - 2024年表现亮眼，依赖高频量价因子和高效交易系统[12] 择时策略 - 传统指增满仓运作，新型策略通过量化模型动态调整仓位/杠杆[13] - 牛市高仓位进攻，熊市降仓防御，弹性显著（如2024年2月小票踩踏中快速反弹）[13] 其他增强手段 - 部分私募指增通过参与打新、定增等特殊方式增强收益[13]

基金发售信息 - 东方红资管旗下东方红慧选成长于2025年6月10日至2025年9月9日公开发售，最低募集份额总额为2亿份 [2] - 该基金为偏股混合型基金，股票资产投资比例为60%-95%（含港股通标的股票0%-50%），采用多因子选股模型 [2] - 基金业绩比较基准为中证800指数收益率×85%+恒生指数收益率×5%+中国债券总指数收益率×10% [2] - 管理费按前一日基金资产净值的1.2%年费率计提 [1][2][4] 基金经理背景 - 拟任基金经理徐习佳现任东方证券资管公募指数与多策略部总经理，拥有天普大学金融学博士学位 [4] - 其职业生涯涵盖投行、保险资管、公募基金量化投资等领域，曾任兴业全球基金金融工程与专题研究部副总监 [4] - 目前管理2只主动权益基金（东方红量化选股A、东方红红利量化选股A），均为2024年任职 [5] 在管产品表现 - 东方红量化选股A今年以来收益率6.78%，跑赢业绩基准超7个百分点，2025年一季度重仓思源电气、赣粤高速等 [7] - 东方红红利量化选股A自成立以来净值下跌0.62%，跑输基准超9个百分点，同类排名4302/4406 [7] - 截至2025年6月9日，徐习佳任职的两只产品任期回报率分别为11.05%和-0.62% [6] 投资策略 - 基金采用"严格控制风险+主动管理"双轨策略，目标实现长期稳健增值 [2] - 个股筛选结合多因子模型与动态市场热点捕捉，侧重获取超额收益 [2] - 2025年一季度末，两只产品分别侧重配置金融股（南京银行、中国平安）和成长股（华天科技） [7]

指数增强型基金市场发展 - 截至2025年一季度末，全市场327只指数增强型基金（A/C份额合并统计）规模超2000亿元，较2020年末增幅超八成[1] - 市场环境演变与投资者需求升级推动指数增强策略发展，其"被动跟踪+主动管理"双重特性提供稳定风险收益预期[1] - 蚂蚁基金推出"指数+"服务平台，宽基指数增强产品成为重要类别[1] 量化指数增强策略定义与表现 - 量化指数增强通过量化模型优化选股组合，在跟踪基准指数（如沪深300、中证500等）基础上追求超额收益[1] - 近10年万得指数增强型基金指数涨幅24.88%，同期沪深300指数收益-18.05%，股票指数型基金指数收益2.26%[2][3] - 截至2025年5月12日，沪深300指增基金平均收益25.48%，显著高于普通沪深300指数基金的6.07%[5] 量化指数增强实现方式 - 多因子选股模型综合考量价值、动量、成长等因子，通过科学系统评估提高选股准确性[10] - AI选股技术利用机器学习与深度学习算法挖掘数据规律，与多因子模型结合提升超额收益水平[11][12] - 基本面增强策略通过分析公司盈利能力、偿债能力等基本面信息，优化投资组合[13] 指数增强基金核心指标 - 选择指增基金需关注年化超额、跟踪误差、信息比率、最大回撤、日度/月度胜率等指标[13] - 指增产品本质是获取指数Beta+超额Alpha，理论上应在各种市场环境下保持稳定超额[13] - AI与大数据技术应用将加剧指增产品竞争，被动与主动结合的策略成为穿越周期关键[13]

指数增强型基金市场概况 - 截至2025年一季度末全市场327只指数增强型基金规模合计超2000亿元较2020年末增幅超八成[1] - 指数增强策略结合被动跟踪指数与主动管理能力提供稳定风险收益预期满足投资者对工具型产品需求升级[1] - 蚂蚁基金推出"指数+"服务平台宽基指数增强产品成为重要类别[1] 量化指数增强定义与分类 - 量化指数增强在跟踪基准指数(如沪深300中证500等)基础上通过量化模型优化选股追求超额收益(Alpha)[2] - 指增产品允许基金经理在严格约束下调整持仓(日均跟踪偏离度年跟踪误差受控)区别于完全被动复制的传统指数基金[2] - 与主动管理基金相比指增产品采用"被动跟踪+主动增强"策略通过多因子组合AI选股等方式获取超额收益[3] 历史业绩表现 - 近10年万得指数增强型基金指数涨幅24.88%显著跑赢沪深300(-18.05%)和股票指数型基金指数(2.26%)[3][4] - 截至2025年5月12日沪深300指增基金平均收益25.48%远超普通沪深300指数基金的6.07%[7] - 权益市场震荡上行时期指增产品表现突出因能同时获取指数反弹的Beta收益和量化策略的Alpha收益[8] 量化增强实现方式 - 多因子选股模型综合评估价值动量成长等因子通过科学系统方法提高选股准确性[10] - AI选股技术利用机器学习深度学习挖掘海量数据规律与多因子模型结合提升超额收益水平[11] - 基本面增强策略通过分析公司盈利能力偿债能力等基本面信息优化投资组合[12] 产品选择关键指标 - 选择指增基金应关注年化超额跟踪误差信息比率最大回撤等围绕日超额计算的指标[13] - 优秀指增产品应在各种市场环境下获取稳定超额未来AI大数据技术将加剧行业竞争[13]