量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告未涉及具体的量化交易模型或选股模型，主要对市场宽基指数的各类指标进行跟踪和统计分析[1][2][3][4][5][7][9][11][12][14][15][16][18][19][20][21][22][23][24][25][27][28][29][30][33][34][36][38][40][41][42][43][45][46][47][48][50][52][54][55][56][57][58][59]。 量化因子与构建方式 报告中对多个市场指标（可视为因子）进行了计算和跟踪，具体如下： 1. **因子名称：风险溢价** * **因子构建思路：** 以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算股票指数收益率与其之差，用以衡量股票市场相对于无风险资产的超额回报和投资价值[27][28]。 * **因子具体构建过程：** 风险溢价 = 股票指数收益率 - 十年期国债即期收益率[27][28]。报告中对各宽基指数计算了当前风险溢价，并统计了其在近1年、近5年历史数据中的分位值、均值、波动率及与均值±1倍、±2倍标准差的偏离情况[30]。 2. **因子名称：股债性价比** * **因子构建思路：** 使用股票指数市盈率倒数（即盈利收益率）与十年期国债收益率的差值，来衡量股票资产相对于债券资产的吸引力[45]。 * **因子具体构建过程：** 股债性价比 = (1 / 指数PE-TTM) - 十年期国债即期收益率[45]。报告通过历史数据计算了该因子的80分位值（机会值）、20分位值（危险值）、均值及±1倍标准差区间，并观察当前值所处位置[45]。 3. **因子名称：指数换手率** * **因子构建思路：** 衡量指数成分股整体的交易活跃程度[18]。 * **因子具体构建过程：** 报告给出了具体的计算方法：指数换手率 = Σ(成分股流通股本 * 成分股换手率) / Σ(成分股流通股本)[18]。报告计算并展示了各宽基指数的当前换手率[3][18]。 4. **因子名称：破净率** * **因子构建思路：** 统计指数中市净率小于1的个股占比，用以反映市场整体的估值低迷程度或悲观情绪[54][56]。 * **因子具体构建过程：** 破净率 = (指数成分股中市净率(PB) < 1的股票数量) / 指数总成分股数量[54][56]。报告计算并展示了各宽基指数的当前破净率[5][57]。 5. **因子名称：收益分布形态指标（偏度与峰度）** * **因子构建思路：** 通过计算指数日收益率序列的偏度和峰度，来描述其分布的不对称性和尖峭程度，以反映市场收益的极端情况和风险特征[24]。 * **因子具体构建过程：** 报告计算了各宽基指数当前日收益率序列的偏度和峰度，并与近5年的历史均值进行对比。其中，峰度计算中减去了3（正态分布的峰度值）[24][25]。 6. **因子名称：均线相对位置** * **因子构建思路：** 通过比较指数当前价格与不同周期移动平均线（如MA5, MA10, MA20等）的位置关系，来判断短期、中期趋势[14]。 * **因子具体构建过程：** 计算指数收盘价相对于各移动平均线的百分比偏离，即 (收盘价 / 移动平均线 - 1) * 100%[15]。报告以此判断指数是否突破或位于均线之上/下[14]。 7. **因子名称：历史分位值（应用于PE-TTM、股息率、风险溢价）** * **因子构建思路：** 将估值或收益指标的当前值置于其历史时间序列中，计算其所处的百分位位置，以判断当前值的相对高低水平[41][52]。 * **因子具体构建过程：** 对于PE-TTM、股息率、风险溢价等指标，分别计算其在近1年、近5年以及全部历史数据中的分位值[30][41][42][52]。例如，PE-TTM近5年分位值为99.26%，表示当前值高于近5年内99.26%的交易日[41]。 模型的回测效果 本报告未涉及量化模型的回测效果。 因子的回测效果 报告展示了截至2026年2月9日，各宽基指数在不同因子上的具体取值或状态： 1. **风险溢价因子** * 上证50：当前值1.44%，近5年分位值92.62%[30] * 沪深300：当前值1.62%，近5年分位值94.76%[30] * 中证500：当前值2.016%，近5年分位值96.67%[4][30] * 中证1000：当前值2.26%，近5年分位值95.87%[30] * 中证2000：当前值2.11%，近5年分位值94.21%[4][30] * 中证全指：当前值1.90%，近5年分位值96.35%[4][30] * 创业板指：当前值2.97%，近5年分位值95.63%[30] 2. **股债性价比因子** * 当前状态：没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500和中证全指低于其近5年20%分位（危险值）[5][45]。 3. **指数换手率因子** * 上证50：0.25[3][18] * 沪深300：0.63[3][18] * 中证500：1.89[3][18] * 中证1000：2.85[3][18] * 中证2000：4.02[3][18] * 中证全指：1.81[3][18] * 创业板指：3.55[3][18] 4. **破净率因子** * 上证50：24.0%[5][57] * 沪深300：16.67%[5][57] * 中证500：10.6%[5][57] * 中证1000：6.7%[5][57] * 中证2000：2.4%[5][57] * 中证全指：5.42%[5][57] 5. **PE-TTM及其分位值因子** * 上证50：当前值11.71，近5年分位值83.80%[41][42] * 沪深300：当前值14.21，近5年分位值88.93%[41][42] * 中证500：当前值37.72，近5年分位值99.26%[5][41][42] * 中证1000：当前值50.66，近5年分位值99.17%[41][42] * 中证2000：当前值171.68，近5年分位值93.14%[41][42] * 中证全指：当前值22.49，近5年分位值99.26%[5][41][42] * 创业板指：当前值43.35，近5年分位值64.71%[5][41][42] 6. **股息率及其分位值因子** * 上证50：当前值3.27%，近5年分位值33.47%[52] * 沪深300：当前值2.75%，近5年分位值37.02%[5][52] * 中证500：当前值1.25%，近5年分位值4.46%[5][50][52] * 中证1000：当前值1.00%，近5年分位值23.47%[52] * 中证2000：当前值0.70%，近5年分位值0.83%[5][50][52] * 中证全指：当前值1.94%，近5年分位值26.69%[52] * 创业板指：当前值0.87%，近5年分位值55.29%[5][52][55] 7. **均线相对位置因子** * 截至2026年2月9日，所有跟踪指数已突破5日均线；中证500仍在10日及20日均线之下；中证1000仍在20日均线之下；其余指数已突破10日及20日均线[3][14]。 8. **收益分布形态指标** * 峰度负偏离（当前峰度 - 近5年峰度）：创业板指最大（-2.55），中证500最小（-1.46）[24][25]。 * 偏度变化（当前偏度 - 近5年偏度）：创业板指负偏态最大（-0.61），中证500负偏态最小（-0.40）[24][25]。

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 根据研报内容，报告主要对市场数据进行跟踪和统计，未涉及具体的量化交易模型或选股模型的构建。报告的核心是计算并展示一系列用于衡量市场状态和估值的指标（因子）。 量化因子与构建方式 报告计算并跟踪了多个用于描述宽基指数市场特征的量化因子。 1. **因子名称**：风险溢价[28] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算股票指数收益率相对于无风险利率的溢价，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[28]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价 = 股票指数的预期收益率或收益率 - 十年期国债即期收益率。报告中展示的“当前风险溢价”具体计算方式未明确给出，但核心是两者之差[28][32]。 2. **因子名称**：股债性价比[47] * **因子构建思路**：通过比较股票市场收益率与债券市场收益率的差异，来判断股票和债券哪类资产更具投资价值[47]。 * **因子具体构建过程**：股债性价比 = 股票指数PE-TTM的倒数 - 十年期国债即期收益率[47]。公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - R_{f}$$ 其中，$PE-TTM$ 为指数滚动市盈率，$R_{f}$ 为十年期国债即期收益率。 3. **因子名称**：股息率[49] * **因子构建思路**：反映指数的现金分红回报率，是红利投资风格的重要跟踪指标[49]。 * **因子具体构建过程**：股息率 = 成分股现金分红总额 / 指数总市值。报告中的“当前值”即为该计算结果[49][54]。 4. **因子名称**：破净率[55] * **因子构建思路**：统计指数中市净率小于1的个股占比，反映市场整体的估值态度和悲观程度[55][57]。 * **因子具体构建过程**：破净率 = (指数成分股中市净率小于1的股票数量) / (指数成分股总数量)。报告中“破净率”即为此值[55][58]。 5. **因子名称**：收益分布形态指标（偏度与峰度）[25] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度和峰度，来描述收益率分布的不对称性和尖峭程度，以观察市场极端收益情形的变化[25]。 * **因子具体构建过程**： * **偏度**：衡量分布不对称性。正偏态表示极端正收益情形增加[25]。计算公式（样本偏度）通常为： $$偏度 = \frac{n}{(n-1)(n-2)} \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{r_i - \bar{r}}{s} \right)^3$$ 其中，$n$为样本数，$r_i$为日收益率，$\bar{r}$为样本均值，$s$为样本标准差。 * **峰度**：衡量分布尖峭程度。报告中计算的是超额峰度（峰度减去3），因此正态分布的超额峰度为0[26]。峰度越大，说明收益率分布更集中[25]。计算公式（样本超额峰度）通常为： $$峰度 = \left[ \frac{n(n+1)}{(n-1)(n-2)(n-3)} \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{r_i - \bar{r}}{s} \right)^4 \right] - \frac{3(n-1)^2}{(n-2)(n-3)}$$ 6. **因子名称**：交易金额占比[19] * **因子构建思路**：衡量单个宽基指数成交额在全市场中的比重，反映资金流向和关注度[19]。 * **因子具体构建过程**：交易金额占比 = (该指数当日总成交金额) / (中证全指当日总成交金额)[19]。 7. **因子名称**：指数换手率[19] * **因子构建思路**：衡量指数成分股的整体交易活跃度[19]。 * **因子具体构建过程**：指数换手率 = Σ(成分股流通股本 * 成分股换手率) / Σ(成分股流通股本)[19]。 因子的回测效果 报告未提供基于历史数据的因子选股有效性回测结果（如IC、IR、多空收益等）。报告主要展示了各因子在**当前时点（2026年2月4日）** 的截面取值以及相对于自身历史的统计情况。 1. **风险溢价因子**[32] * 当前风险溢价：上证50 (1.13%)， 沪深300 (0.82%)， 中证500 (0.14%)， 中证1000 (-0.03%)， 中证2000 (0.10%)， 中证全指 (0.45%)， 创业板指 (-0.41%) * 近5年分位值：上证50 (88.57%)， 沪深300 (81.03%)， 中证500 (54.60%)， 中证1000 (45.24%)， 中证2000 (48.89%)， 中证全指 (67.86%)， 创业板指 (39.92%) 2. **PE-TTM因子**[43][45] * 当前值：上证50 (11.66)， 沪深300 (14.14)， 中证500 (37.72)， 中证1000 (50.52)， 中证2000 (169.35)， 中证全指 (22.38)， 创业板指 (43.10) * 近5年历史分位值：上证50 (82.73%)， 沪深300 (86.36%)， 中证500 (99.26%)， 中证1000 (99.17%)， 中证2000 (91.74%)， 中证全指 (98.76%)， 创业板指 (63.47%) 3. **股债性价比因子**[47] * 测试结果：没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500和中证全指低于其近5年20%分位（危险值）[47]。 4. **股息率因子**[54][56] * 当前值：上证50 (3.23%)， 沪深300 (2.73%)， 中证500 (1.25%)， 中证1000 (1.00%)， 中证2000 (0.70%)， 中证全指 (1.93%)， 创业板指 (0.87%) * 近5年历史分位值：上证50 (31.90%)， 沪深300 (35.37%)， 中证500 (4.79%)， 中证1000 (23.64%)， 中证2000 (2.81%)， 中证全指 (26.28%)， 创业板指 (55.95%) 5. **破净率因子**[58] * 当前值：上证50 (24.0%)， 沪深300 (16.67%)， 中证500 (10.6%)， 中证1000 (6.6%)， 中证2000 (2.45%)， 中证全指 (5.42%) 6. **收益分布形态指标**[26] * 当前峰度（vs. 近5年）：上证50 (-1.86)， 沪深300 (-1.80)， 中证500 (-1.38)， 中证1000 (-1.51)， 中证2000 (-1.94)， 中证全指 (-1.76)， 创业板指 (-2.56) * 当前偏度（vs. 近5年）：上证50 (-0.52)， 沪深300 (-0.44)， 中证500 (-0.37)， 中证1000 (-0.43)， 中证2000 (-0.48)， 中证全指 (-0.46)， 创业板指 (-0.61) 7. **交易金额占比因子**[19] * 当前值：沪深300 (25.86%)， 中证2000 (21.38%)， 中证1000 (20.99%) 8. **指数换手率因子**[19] * 当前值：中证2000 (4.18)， 创业板指 (3.91)， 中证1000 (3.18)， 中证500 (2.41)， 中证全指 (2.08)， 沪深300 (0.8)， 上证50 (0.37)

量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化交易模型或选股因子的构建与测试。报告主要对宽基指数的各类市场指标进行统计、计算和展示，这些指标可被视为用于描述市场状态或进行估值比较的“因子”或“指标”。以下总结报告中所涉及的主要量化指标及其构建方式。 **1. 指标名称：风险溢价** * **指标构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率，计算股票指数收益率与其之差，用以衡量股票市场相对于无风险资产的超额回报，评估其投资价值和偏离程度[27]。 * **指标具体构建过程**：风险溢价 = 股票指数收益率 - 十年期国债即期收益率。报告中具体展示了各宽基指数的当前风险溢价、历史分位值、均值及波动率等统计量[31]。 **2. 指标名称：股债性价比** * **指标构建思路**：将股票指数市盈率（PE-TTM）的倒数视为股票的潜在收益率，然后减去十年期国债即期收益率，以此衡量股票相对于债券的吸引力[46]。 * **指标具体构建过程**：股债性价比 = (1 / 指数PE-TTM) - 十年期国债即期收益率[46]。报告通过图表展示了该指标的历史走势，并对比了其与近5年历史分位值（如80%分位的机会值和20%分位的危险值）的关系[46]。 **3. 指标名称：指数换手率** * **指标构建思路**：衡量宽基指数整体交易的活跃程度，计算其成分股按流通股本加权的平均换手率[18]。 * **指标具体构建过程**：报告给出了具体的计算公式：指数换手率 = Σ(成分股流通股本 * 成分股换手率) / Σ(成分股流通股本)[18]。 **4. 指标名称：破净率** * **指标构建思路**：统计指数成分股中市净率（PB）小于1的个股数量占比，反映市场整体的估值低迷程度或悲观情绪[54][56]。 * **指标具体构建过程**：破净率 = (指数成分股中市净率 < 1 的股票数量) / 指数成分股总数。报告列出了各主要宽基指数的当前破净率[57]。 **5. 指标名称：收益分布形态指标（偏度与峰度）** * **指标构建思路**：通过计算指数日收益率序列的偏度和峰度，描述其分布形态特征，例如分布是否对称、尾部是否厚重[24]。 * **指标具体构建过程**：报告计算了各宽基指数当前日收益率序列的偏度和峰度，并与近5年的历史数据进行比较。其中注明，峰度计算中减去了3（正态分布的峰度值）[25]。偏度为正表示分布右偏（正收益极端情况更多），为负表示左偏（负收益极端情况更多）。峰度值（减3后）为正表示分布比正态分布更尖峭（尾部更厚），为负则表示更平缓[24]。 **6. 指标名称：均线比较指标** * **指标构建思路**：通过比较指数当前价格与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断短期、中期和长期的市场趋势[15]。 * **指标具体构建过程**：计算指数收盘价相对于MA5、MA10、MA20、MA60、MA120、MA250的偏离百分比，公式为：偏离百分比 = (收盘价 / MA_n - 1) * 100%。报告中用“vsMA5”等列展示了具体数值[15][16]。 **7. 指标名称：连阴连阳天数** * **指标构建思路**：统计指数K线连续为阴线或阳线的天数，用于观察市场的连续上涨或下跌动能[12]。 * **指标具体构建过程**：从1开始计数，正数表示连续阳线的天数，负数表示连续阴线的天数[12]。 **8. 指标名称：交易金额占比** * **指标构建思路**：计算单一宽基指数成交额占全市场（以中证全指为代表）成交额的比例，反映资金在不同板块或风格间的聚集情况[18]。 * **指标具体构建过程**：交易金额占比 = 该指数当日交易金额 / 中证全指当日交易金额[18]。 指标的回测效果 本报告未提供基于这些指标的策略回测结果，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。报告主要呈现了截至2026年2月3日（报告基准日）这些指标的截面数据、历史分位值及与历史均值和标准差的比较。以下为部分指标在报告基准日的具体取值： **1. 风险溢价指标** [31] * 上证50：当前值1.04%，近5年分位值86.67% * 沪深300：当前值1.17%，近5年分位值88.33% * 中证500：当前值3.10%，近5年分位值98.73% * 中证1000：当前值2.92%，近5年分位值98.25% * 中证2000：当前值2.82%，近5年分位值96.98% * 中证全指：当前值2.11%，近5年分位值97.22% * 创业板指：当前值1.85%，近5年分位值87.14% **2. PE-TTM估值指标** [43] * 上证50：当前值11.52，近5年分位值81.24% * 沪深300：当前值13.99，近5年分位值83.72% * 中证500：当前值37.57，近5年分位值99.26% * 中证1000：当前值50.48，近5年分位值99.17% * 中证2000：当前值169.05，近5年分位值91.40% * 中证全指：当前值22.21，近5年分位值98.60% * 创业板指：当前值43.09，近5年分位值63.39% **3. 股息率指标** [53] * 上证50：当前值3.27%，近5年分位值33.55% * 沪深300：当前值2.76%，近5年分位值37.77% * 中证500：当前值1.25%，近5年分位值5.29% * 中证1000：当前值1.00%，近5年分位值23.72% * 中证2000：当前值0.70%，近5年分位值2.73% * 中证全指：当前值1.94%，近5年分位值27.02% * 创业板指：当前值0.87%，近5年分位值56.03% **4. 破净率指标** [57] * 上证50：24.0% * 沪深300：16.67% * 中证500：11.0% * 中证1000：6.8% * 中证2000：2.55% * 中证全指：5.56% * （创业板指未列出） **5. 收益分布形态指标（以当前值计）** [25] * 上证50：峰度 -0.14， 偏度 1.29 * 沪深300：峰度 0.58， 偏度 1.53 * 中证500：峰度 0.88， 偏度 1.56 * 中证1000：峰度 0.95， 偏度 1.50 * 中证2000：峰度 0.79， 偏度 1.51 * 中证全指：峰度 0.70， 偏度 1.53 * 创业板指：峰度 1.19， 偏度 1.61 **6. 资金与交易活跃度指标（2026年2月3日）** [18] * 交易金额占比：沪深300 (26.52%)、中证500 (21.61%)、中证1000 (20.92%) * 换手率：中证2000 (3.98)、创业板指 (3.75)、中证1000 (3.01)、中证500 (2.44)、中证全指 (1.98)、沪深300 (0.81)、上证50 (0.39)

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：日收益率分布形态分析模型[18][19] * **模型构建思路**：通过统计各宽基指数日收益率在历史不同时期的分布情况，分析其分布特征、胜率和形态倾向，并比较当前分布与历史基准的差异[18][19]。 * **模型具体构建过程**： 1. 收集各宽基指数近一年及近6年（剔除近一年）的日收益率数据[19]。 2. 将日收益率划分为若干区间，统计各区间出现的频次，绘制分布图以观察收益分布特征[18]。 3. 计算分布的峰度和偏度，用以衡量分布的集中程度和偏态方向[24]。峰度计算中减去了3（正态分布的峰度值）以进行对比[25]。 4. 对比当前（近一年）的峰度、偏度与近5年（基准期）的对应值，计算差值（当前 vs. 近5年），以观察分布形态的变化[25]。 2. **模型名称**：风险溢价分析模型[27] * **模型构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，用以衡量其相对投资价值和偏离情况，并观察其均值复归现象[27]。 * **模型具体构建过程**： 1. 确定无风险利率：采用十年期国债即期收益率[27]。 2. 计算风险溢价：风险溢价 = 指数收益率 - 十年期国债即期收益率[27]。具体计算时，指数收益率通常采用其预期收益率或历史平均收益率，但报告中展示的“当前风险溢价”可能基于特定计算（如指数市盈率倒数与国债收益率之差，见股债性价比部分）[46]。 3. 统计分析：计算风险溢价的近1年/5年均值、波动率、分位值，以及当前值与均值±1倍/±2倍标准差的差值，用以判断当前风险溢价的相对位置和偏离程度[31]。 3. **模型名称**：股债性价比分析模型[46] * **模型构建思路**：通过比较股票市场的潜在收益率（以市盈率倒数代表）与债券市场收益率（十年期国债即期收益率）的差值，来判断股票和债券两类资产的相对吸引力[46]。 * **模型具体构建过程**： 1. 计算股票潜在收益率：使用各宽基指数的市盈率（PE-TTM）的倒数，即盈利收益率（Earnings Yield）[46]。 $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 2. 历史分位分析：计算该指标近5年的历史分位值，并设定80%分位值为“机会值”，20%分位值为“危险值”[46]。 3. 趋势与区间判断：观察股债性价比的走势图，并结合其与机会值、危险值及均值的相对位置，判断当前股票资产相对于债券资产的估值吸引力[46]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：均线比较因子[13] * **因子构建思路**：通过比较指数当前价格与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数的短期、中期和长期趋势强度及支撑压力情况[13]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算移动平均线：分别计算指数收盘价的5日（MA5）、10日（MA10）、20日（MA20）、60日（MA60）、120日（MA120）、250日（MA250）简单移动平均线[14]。 2. 计算相对位置：计算当前收盘价相对于各条移动平均线的百分比偏离[14]。 $$vsMA_N = \frac{收盘价 - MA_N}{MA_N} \times 100\%$$ 其中，N代表移动平均线的周期（如5，10，20等）[14]。 2. **因子名称**：近250日高位/低位回撤因子[13] * **因子构建思路**：衡量指数当前价格相对于其过去250个交易日内最高点和最低点的位置，用以评估指数从近期高点回落的幅度或从低点反弹的强度[13]。 * **因子具体构建过程**： 1. 确定极值：计算指数在过去250个交易日内的最高价（近250日高位）和最低价（近250日低位）[14]。 2. 计算回撤/反弹幅度：计算当前收盘价相对于近250日高位和低位的百分比变化[14]。 $$vs近250日高位 = \frac{收盘价 - 近250日高位}{近250日高位} \times 100\%$$ $$vs近250日低位 = \frac{收盘价 - 近250日低位}{近250日低位} \times 100\%$$ 3. **因子名称**：换手率因子[17] * **因子构建思路**：衡量市场对某一宽基指数成分股的交易活跃程度，高换手率通常意味着高流动性或高关注度[17]。 * **因子具体构建过程**：指数换手率计算方式为成分股流通股本加权平均的换手率[18]。 $$指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$$ 4. **因子名称**：交易金额占比因子[17] * **因子构建思路**：衡量某一宽基指数的总成交金额在整个市场（以中证全指为代表）中的比重，反映资金在不同风格板块间的分布情况[17]。 * **因子具体构建过程**：计算该指数当天的总成交金额除以中证全指当天的总成交金额[18]。 $$交易金额占比 = \frac{指数当日交易金额}{中证全指当日交易金额} \times 100\%$$ 5. **因子名称**：破净率因子[54] * **因子构建思路**：统计指数成分股中市净率（PB）小于1的个股数量占比，用以衡量市场整体或特定板块的估值低估程度和悲观情绪[54][56]。 * **因子具体构建过程**： 1. 判断成分股是否“破净”：对于指数中的每一个成分股，计算其市净率（股价/每股净资产），若市净率 < 1，则判定为破净股[54]。 2. 计算破净率：破净个股数量除以指数成分股总数量[57]。 $$破净率 = \frac{破净个股数}{指数成分股总数} \times 100\%$$ 模型的回测效果 *本报告为市场数据跟踪报告，未提供量化模型的历史回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告主要展示各模型/因子在特定时点（2026年2月2日）的截面分析结果和近期历史统计特征[31][43][53]。* 因子的回测效果 *本报告为市场数据跟踪报告，未提供量化因子的历史IC、IR、多空收益等传统因子测试结果。报告主要展示各因子在特定时点（2026年2月2日）的截面取值和近期历史统计特征[14][17][31][43][53][57]。* 1. **均线比较因子**：2026年2月2日，所有跟踪指数同时跌破5、10、20日均线；上证50和沪深300跌破了60日均线[13]。具体相对位置参见表2[14]。 2. **近250日高位回撤因子**：2026年2月2日，中证500距离其近250日高位回撤了6.6%，中证1000回撤了5.9%[13][14]。 3. **换手率因子**：2026年2月2日，各宽基指数换手率分别为：中证2000 (4.26)、创业板指 (3.85)、中证1000 (3.1)、中证500 (2.68)、中证全指 (2.15)、沪深300 (0.92)、上证50 (0.48)[17]。 4. **交易金额占比因子**：2026年2月2日，沪深300交易金额占比最高（28.38%），其次为中证500（21.35%）和中证2000（20.52%）[17]。 5. **破净率因子**：当前（报告时点），各指数破净率为：上证50 (24.0%)、沪深300 (16.67%)、中证500 (11.0%)、中证1000 (7.0%)、中证2000 (2.7%)、中证全指 (5.66%)[57]。

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 2026年1月26日至1月30日权益市场主要指数多数下跌，中小板指跌幅最大为3.78%；31个申万一级行业中10个行业上涨，涨幅前五是石油石化、通信、煤炭、有色金属和农林牧渔，跌幅前五是国防军工、电气设备、汽车、计算机和综合 [1] - 市场热点包括证监会就基金信息披露准则征求意见、基金业协会建立公募基金业绩比较基准要素库 [2] - 权益类基金中量化基金跌幅最大，固收+型基金平均下跌，纯债型基金和养老目标FOF平均上涨，QDII基金平均上涨 [2] - 主动权益基金上周加仓有色金属、石油石化和食品饮料，减仓医药生物、电子和家用电器，2026/1/30仓位73.88%，较上期下降1.07pct [2] - 上周ETF市场整体资金净流出2980.95亿元，股票型ETF净流出规模最大，化工、黄金等板块资金流入，宽基类指数资金大量流出 [3] - 上周新发行基金45只，新成立基金47只，新基金共募集482.72亿元 [4] 根据相关目录分别进行总结 市场回顾 国内市场情况 - 2026年1月26日至1月30日权益市场主要指数多数下跌，中小板指跌幅最大为3.78%；31个申万一级行业中10个行业上涨，涨幅前五是石油石化、通信、煤炭、有色金属和农林牧渔，跌幅前五是国防军工、电气设备、汽车、计算机和综合 [1][12] - 债券市场中中债综合全价指数维持相同水平，中债国债等指数有不同涨跌，中证转债指数下跌2.61%，商品市场中华南商品指数上涨2.60% [12] 欧美及亚太市场情况 - 上周欧美及亚太市场主要指数多数下跌，美股标普500指数上涨0.21%，道琼斯工业指数下跌0.39%，纳斯达克指数下跌0.17%；欧洲市场法国CAC40下跌0.20%，德国DAX下跌1.45%；亚太市场恒生指数上涨2.38%，日经225下跌0.97% [20] 市场估值情况 - 上周市场主要指数估值分位数多数下跌，上证50在市盈率和市净率历史分位数上涨幅度居前，分别为5.7pct和2.5pct [23] - 申万一级指数市盈率估值历史分位数最高的五个行业为房地产、电子、化工、商业贸易、综合，较低的五个行业为非银金融、农林牧渔、食品饮料、美容护理、医药生物 [23] 主动型公募基金情况 市场热点 - 证监会就《公开募集证券投资基金信息披露内容与格式准则第2号—定期报告的内容与格式（征求意见稿）》公开征求意见，对相关准则进行整合修订，基金业协会就《证券投资基金信息披露XBRL模板》征求意见 [31][32] - 1月27日基金业协会正式建立公募基金业绩比较基准要素库，纳入155只指数，一类库82只，二类库73只，运作说明有多处修订 [33] 基金表现 - 权益类基金中量化基金跌幅最大，平均下跌1.10%，正收益占比24.74%；固收+型基金平均下跌0.20%，正收益占比35.23%；纯债型基金平均上涨0.03%，正收益占比84.81%；养老目标FOF平均上涨0.81%，正收益占比94.97%；QDII基金平均上涨0.77%，正收益占比63.95% [2][39] - 上周普通股票型基金收益前三名为国寿安保数字经济股票发起式A、万家周期视野股票发起式A、上银内需增长股票A；混合型基金收益前三名为西部利得新动力混合A、西部利得策略优选混合A、西部利得行业主题优选混合A；债券型基金收益前三名为工银添慧债券A、国泰信瑞纯债债券、工银可转债优选债券A [40] - 截至上周，本年度普通股票型基金收益前三名为万家周期视野股票发起式A、嘉实绿色主题股票发起式A、国寿安保产业升级股票发起式A；混合型基金收益前三名为西部利得策略优选混合A、西部利得新动力混合A、前海开源金银珠宝混合A；债券型基金收益前三名为工银可转债优选债券A、工银添慧债券A、华商瑞鑫定期开放债券 [43] 行业仓位 - 主动权益基金上周加仓幅度靠前的是有色金属、石油石化和食品饮料，减仓幅度靠前的是医药生物、电子和家用电器 [45] - 2026/1/30主动权益基金整体仓位是73.88%，较上期下降了1.07pct [46] ETF基金情况 - 上周ETF市场整体资金净流出2980.95亿元，流出规模环比小幅收窄，股票型ETF净流出规模最大为3179.82亿元 [50] - 上周整体ETF市场日均成交额达6354.07亿元，日均成交量达2256.27亿份，日均换手率达9.11% [50] - 个券方面，上周化工、黄金、有色金属和可转债等板块资金流入，沪深300等宽基类相关指数资金大量流出，沪深300指数资金流出规模超2400亿元 [3][53] 基金发行情况统计 - 上周新发行基金45只，较前期增加5只，其中主动偏股型基金24只，被动指数型基金12只，被动指数型基金主要跟踪国证新能源车电池等指数 [58] - 上周新成立基金47只，较前期增加5只，新基金共募集482.72亿元，较前期增加38.18亿元，华宝优势产业混合A持有募集规模最大约为57.77亿元 [63]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：稀疏自编码择时模型 (Sparse Auto Encoder, SAE)**[7] * **模型构建思路**：针对指数择时数据量少、噪声高、特征有效性波动大的问题，对标准自编码器进行改进，通过引入稀疏化惩罚和自回归损失，使模型能够自动进行特征筛选和信息提纯，提高鲁棒性和抗过拟合能力，以学习指数涨跌规律[2][7][11]。 * **模型具体构建过程**： 1. **模型结构**：模型分为稀疏自编码器和预测器两部分[8]。 2. **编码与解码**：输入特征 $x_i$ 通过编码器（Encoder）压缩为低维编码 $code_i$，再通过解码器（Decoder）重构为 $\hat{x}_i$[8]。 3. **预测**：将编码器输出的隐藏层特征 $res_i$ 通过预测器（Predictor）得到未来收益率的预测值 $\hat{y}_i$[8]。 4. **损失函数**：总损失函数由预测损失、自回归损失和稀疏化惩罚三部分加权构成，公式如下： $$Loss=\frac{1}{N}\sum\nolimits_{i=1}^{N}\left(\mathcal{J}(y_{i},{\hat{y}}_{i})+\lambda_{1}\mathcal{L}\left(x_{i},{\hat{x}}_{i}\right)+\lambda_{2}SparseLoss(code_{i})\right)$$ 其中，$\mathcal{J}$ 和 $\mathcal{L}$ 为距离度量函数（如MSE），$\lambda_1$ 和 $\lambda_2$ 为超参数，$SparseLoss$ 为稀疏化惩罚项[9][12]。 5. **稀疏化惩罚**：可采用KL散度形式，公式如下： $$\sum_{i}\left[\rho\mathrm{log}{\frac{\rho}{\rho_{i}}}+(1-\rho)\mathrm{log}({\frac{1-\rho}{1-\rho_{i}}})\right]$$ 其中 $\rho_i$ 为第 $i$ 个神经元在批次样本中的平均激活值，$\rho$ 为设定的稀疏化参数[12][13]。 6. **训练方式**：采用年度滚动增量训练，每次训练取五组不同随机种子（seed）的结果进行平均，以生成样本外预测信号[13][15]。 * **模型评价**：模型训练过程较为稳定，但存在一定的随机性，不过随机性对最终结果的影响可能有限[2][23][26]。 2. **预处理方法：小波变换去噪** * **构建思路**：为了降低金融量价时序数据中的噪声含量，缓解神经网络因数据量不足导致的过拟合风险，采用小波变换对数据进行分解重构，保留长期趋势、中期波动和短期震荡成分，过滤掉噪声[19]。 * **具体构建过程**： 1. 选取父小波 $\varphi$ 和母小波 $\psi$ 函数，它们彼此正交[19]。 2. 定义 $j$ 阶小波函数： $\varphi_{jk}=2^{-j/2}\varphi(2^{-j}-k)$ $\psi_{jk}=2^{-j/2}\psi(2^{-j}-k)$[19] 3. 将标准化后的时间序列 $x(t)$ 通过小波函数投影进行多级分解与重建，本算法级别 $J$ 取值为4。重建公式为： $$x(t)=\sum\nolimits_{k}s_{j,k}\varphi_{j,k}+\sum\nolimits_{k}d_{j,k}\psi_{j,k}+\ldots+\sum\nolimits_{k}d_{1,k}\psi_{1,k}$$ 其中系数通过以下公式计算： $S_{J,k}=\int\varphi_{J,k}x(s)ds$ $d_{j,k}=\int\psi_{J,k}x(s)ds$[20] 4. 将去噪后的数据作为稀疏自编码模型的输入[21]。 3. **输入特征集** * **构建思路**：使用基于指数日K线字段（高开低收、成交额、成交量）构建的常见技术特征作为模型输入，涵盖不同时间尺度信息，未进行人工筛选以避免过拟合[16][18]。 * **具体特征**：共计92个特征，分为四大类： 1. **基础K线量价字段**：如标准化价格、换手率、振幅及其滚动统计量（均值、分位数）[16]。 2. **均线及相对位置指标**：如滚动N日均线、不同周期均线相对位置[16]。 3. **波动率类指标**：如滚动N日收益率及换手率波动率[16]。 4. **基础技术指标**：如不同参数的RSI、OBV、MACD等。其中： * RSI = (N日内收盘涨幅绝对值之和) / (N日内收盘跌幅绝对值之和)[16] * OBV = N日内收盘涨跌符号乘以换手率之和[16] * MACD计算方式：DIF=12日EMA-26日EMA，DEA=DIF的9日EMA，MACD指标=DIF-DEA[16][17] 模型的回测效果 （回测区间：2020年1月1日至2025年12月31日，交易规则：根据T日收盘信号于T+1日收盘价交易，不考虑费用[27]） 1. **中证500指数择时策略 (阈值k=0.2%)** * **多空策略**：年化收益43.86%，年化波动率21.21%，夏普比率2.07，最大回撤-14.00%，Calmar比率3.13[29]。 * **只做多策略**：年化收益23.30%，年化波动率16.82%，夏普比率1.39，最大回撤-16.04%，Calmar比率1.45[33]。 * **只做空策略**：年化收益16.68%，年化波动率13.04%，夏普比率1.28，最大回撤-14.30%，Calmar比率1.17[34]。 2. **中证1000指数择时策略 (阈值k=0.2%)** * **多空策略**：年化收益50.47%，交易次数246次，胜率54.64%，最大回撤-30.03%[43]。 * **只做多策略**：年化收益26.00%，年化波动率18.49%，夏普比率1.41，最大回撤-22.08%，Calmar比率1.18[46]。 * **只做空策略**：年化收益20.01%，年化波动率15.73%，夏普比率1.27，最大回撤-19.85%，Calmar比率1.01[47]。 3. **其他宽基指数只做多策略** * **中证2000指数**：年化收益32.56%，年化波动率20.13%，夏普比率1.62，最大回撤-25.59%，Calmar比率1.27[55]。 * **中证全指**：年化收益18.83%，年化波动率14.90%，夏普比率1.26，最大回撤-16.95%，Calmar比率1.11[56]。

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：连阴连阳因子**[12] * **因子构建思路**：通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数，来捕捉市场的短期趋势延续性[12]。 * **因子具体构建过程**：对于每个指数，从当前交易日开始向前回溯，若当日收益率为正，则连阳天数加1，连阴天数重置为0；若当日收益率为负，则连阴天数加1（以负数表示），连阳天数重置为0。计数值从1开始，连续状态中断时，该因子值为空[12]。 2. **因子名称：均线比较因子**[15][16] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，来判断指数当前的短期、中期和长期趋势强度及支撑压力位[15]。 * **因子具体构建过程**：首先计算指数收盘价的5日、10日、20日、60日、120日和250日简单移动平均线。然后计算收盘价相对于各均线的百分比偏离值，公式为： $$ vsMA = (Close - MA_n) / MA_n \times 100\% $$ 其中，`Close`代表当日收盘价，`MA_n`代表第n日的移动平均线值（如MA5, MA10等）[16]。该因子值直接反映了价格相对于均线的位置。 3. **因子名称：近250日高位/低位比较因子**[15][16] * **因子构建思路**：通过计算指数收盘价相对于过去250个交易日最高点和最低点的位置，来衡量指数处于长期波动区间中的相对位置，识别潜在的超买或超卖状态[15]。 * **因子具体构建过程**：首先计算过去250个交易日的最高价（`High_250`）和最低价（`Low_250`）。然后计算收盘价相对于这两个极值的百分比偏离，公式为： $$ vs近250日高位 = (Close - High\_250) / High\_250 \times 100\% $$ $$ vs近250日低位 = (Close - Low\_250) / Low\_250 \times 100\% $$ 其中，`Close`代表当日收盘价[16]。 4. **因子名称：收益分布形态因子（峰度与偏度）**[24][25] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，来刻画收益分布的尖峭程度和对称性，反映市场收益的尾部风险和极端收益情况[24]。 * **因子具体构建过程**： * **峰度**：计算近一定时期（如近一年）日收益率序列的峰度。报告中采用超额峰度，即在计算出的峰度值基础上减去正态分布的峰度值3，公式为： $$ 超额峰度 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{r_i - \bar{r}}{\sigma} \right)^4 - 3 $$ 其中，`n`为样本数，`r_i`为日收益率，`\bar{r}`为样本均值，`σ`为样本标准差[25]。正值表示分布比正态分布更尖峭（肥尾），负值表示更平缓。 * **偏度**：计算日收益率序列的偏度，公式为： $$ 偏度 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{r_i - \bar{r}}{\sigma} \right)^3 $$ 正值表示分布右偏（正收益极端值更多），负值表示左偏（负收益极端值更多）[25]。 5. **因子名称：风险溢价因子**[27][31] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的代理变量，计算股票指数收益率与其之差，作为投资者因承担市场风险所要求的额外回报，用于衡量市场的相对投资价值和风险补偿[27]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价定义为指数市盈率倒数（即盈利收益率）与十年期国债即期收益率之差。公式为： $$ 风险溢价 = \frac{1}{PE\_TTM} - R_f $$ 其中，`PE_TTM`为指数滚动市盈率，`R_f`为十年期国债即期收益率[31]。该因子值越高，代表股票相对债券的吸引力越大。 6. **因子名称：股债性价比因子**[46] * **因子构建思路**：与风险溢价因子思路一致，是风险溢价的另一种表述，通过观察其历史分位来判断当前股票资产相对于债券资产的估值吸引力[46]。 * **因子具体构建过程**：构建过程与风险溢价因子完全相同，即`1/PE_TTM`与十年期国债即期收益率之差[46]。报告中通过计算该差值在近5年历史数据中的分位值（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）来进行判断。 7. **因子名称：滚动市盈率分位因子（PE-TTM分位值）**[39][42][44] * **因子构建思路**：将指数当前的滚动市盈率（PE-TTM）置于其历史时间序列中，计算其所处的百分位位置，以消除绝对值的影响，更纯粹地衡量估值在历史中的相对高低[39][42]。 * **因子具体构建过程**：首先获取指数在特定历史窗口（如近1年、近5年或全部历史）的每日PE-TTM时间序列。然后，将当前PE-TTM值与历史序列进行比较，计算其历史分位值。例如，近5年分位值90%表示当前PE-TTM值比过去5年中90%的时间都要高[44]。 8. **因子名称：股息率因子**[48][53] * **因子构建思路**：计算指数成分股现金分红回报率，用于跟踪红利投资风格，并在市场低迷或利率下行期作为衡量资产防御性和吸引力的指标[48]。 * **因子具体构建过程**：指数股息率通常通过汇总成分股过去12个月的总现金股息，再除以指数的总市值或价格来得到。报告中呈现了当前股息率及其在不同历史窗口（近1年、近5年等）的分位值[53]。 9. **因子名称：破净率因子**[54][57] * **因子构建思路**：计算指数中市净率小于1的个股数量占比，用以反映市场整体或特定板块的估值低迷程度和悲观情绪[54]。 * **因子具体构建过程**：对于指数中的每一个成分股，判断其市净率是否小于1。破净率因子即为市净率小于1的个股数量除以指数成分股总数量。公式为： $$ 破净率 = \frac{破净个股数}{指数成分股总数} \times 100\% $$ 该因子值越高，表明市场整体估值越低[57]。 因子的回测效果 *报告主要为市场数据跟踪和因子值展示，未提供基于这些因子的选股模型回测结果（如IC、IR、多空收益等）。以下为报告中给出的特定日期（2026年1月29日）各宽基指数在不同因子上的截面取值。* 1. **连阴连阳因子**：中证2000日K连阴2天，中证全指日K连阴2天，创业板指日K连阴2天，其他指数当日连阴连阳状态为空[12]。 2. **均线比较因子**：上证50收盘价高于MA5 1.6%，高于MA10 1.5%，高于MA20 0.6%；沪深300收盘价高于MA5 0.8%，高于MA10 0.7%，高于MA20 0.4%；中证500收盘价低于MA5 -0.4%，高于MA10 1.1%；中证1000收盘价低于MA5 -0.7%，高于MA10 0.2%；中证2000收盘价低于MA5 -1.6%，低于MA10 -0.9%；中证全指收盘价低于MA5 -0.2%，高于MA10 0.4%；创业板指收盘价低于MA5 -0.7%，低于MA10 -0.6%，低于MA20 -0.5%[16]。 3. **近250日高位比较因子**：上证50收盘价低于近250日高位-1.5%，沪深300为-0.8%，中证500为-1.0%，中证1000为-1.6%，中证2000为-3.2%，中证全指为-0.6%，创业板指为-2.5%[16]。 4. **收益分布形态因子**：当前峰度（vs. 近5年）：上证50 -1.81，沪深300 -1.78，中证500 -1.45，中证1000 -1.65，中证2000 -2.10，中证全指 -1.81，创业板指 -2.53；当前偏度（vs. 近5年）：上证50 -0.50，沪深300 -0.43，中证500 -0.38，中证1000 -0.46，中证2000 -0.51，中证全指 -0.47，创业板指 -0.60[25]。 5. **风险溢价因子**：当前值：上证50 1.64%，沪深300 0.75%，中证500 -0.98%，中证1000 -0.81%，中证2000 -1.22%，中证全指 -0.19%，创业板指 -0.58%；近5年分位值：上证50 94.21%，沪深300 79.52%，中证500 16.35%，中证1000 23.89%，中证2000 17.70%，中证全指 40.71%，创业板指 35.40%[31]。 6. **股债性价比因子**：所有指数当前值均未高于其近5年80%分位（机会值）；中证500和中证全指当前值低于其近5年20%分位（危险值）[46]。 7. **滚动市盈率分位因子**：近5年历史分位值：中证全指 99.92%，中证500 99.75%，沪深300 90.17%，上证50 85.87%，中证2000 91.24%，创业板指 62.89%，中证1000 99.67%[42][44]。 8. **股息率因子**：当前值：上证50 3.19%，沪深300 2.69%，中证500 1.21%，中证1000 0.99%，中证2000 0.71%，中证全指 1.90%，创业板指 0.87%；近5年历史分位值：创业板指 56.20%，沪深300 33.14%，上证50 30.91%，中证全指 25.12%，中证1000 23.55%，中证2000 2.81%，中证500 1.24%[53][55]。 9. **破净率因子**：当前值：上证50 24.0%，沪深300 16.67%，中证500 10.2%，中证1000 6.6%，中证2000 2.35%，中证全指 5.32%[57]。

文章核心观点 - 市场对中证A500指数ETF的关注度因期权工具传闻而短期升温 但投资者应超越短期博弈 回归长期投资逻辑 即深入理解指数本身的编制规则与风险收益特征 并严格评估ETF产品的跟踪能力[1] 宽基指数的差异化特征 - 不同宽基指数在编制规则与组合特征上存在显著差异 这些差异深刻塑造了其长期风险收益特征及在不同市场环境下的表现[3] - 以晨星风格箱为参考 中证A500与沪深300同属大盘平衡风格 中证500为中盘平衡风格 创业板指为大盘成长风格 科创50则明显集中于TMT板块[3] - 中证A500与沪深300虽同属大盘平衡风格 但设计初衷与编制路径不同 沪深300聚焦于刻画A股大盘蓝筹整体走势 而中证A500旨在反映多行业最具代表性公司的整体表现 并在编制中引入了可持续发展考量 剔除了ESG评价居后的公司 且设定了更严格的个股权重上限[4] - 从组合构成看 中证A500的市值覆盖面较沪深300适度下沉 囊括了更多行业中位居龙头地位的中大型公司 其行业分布更为均衡 在布局核心蓝筹的基础上提升了新兴成长行业的配置权重 组合分散程度高于沪深300 而沪深300在金融、食品饮料等传统行业占比更突出 前十大权重股合计占比更高[4][6] ETF产品的筛选关键：跟踪能力 - 投资者通过ETF进行投资时 核心在于产品能否高效、低成本地精准捕捉指数收益 筛选的关键在于跟踪误差与跟踪偏离度两大指标[10] - 跟踪偏离度是基金净值增长率与标的指数增长率之间的差值 直观反映基金捕捉指数收益的精准程度 长期大幅负向偏离意味着持续损耗了本应获得的指数收益[10] - 跟踪误差是跟踪偏离度的波动率 衡量基金跟踪指数表现的稳定性 较低的跟踪误差反映基金在各种市场环境下对指数的跟踪都保持较高稳定性[10] - 影响ETF跟踪效果的因素包括：费率（管理费、托管费等）会长期侵蚀收益并直接体现在跟踪偏离度上；基金日常运作中的现金拖累问题 管理人的现金管理能力至关重要；管理人的综合运营能力 包括复制策略、应对成分股特殊事件的机制及系统支持等[11] - 投资者挑选ETF时应重点关注其历史跟踪偏离度与跟踪误差数据 并与跟踪同指数的其他产品进行横向比较[11]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告未涉及具体的量化预测或选股模型，主要是对市场宽基指数的多维度指标进行跟踪和统计分析[1][6]。报告中使用了一系列量化指标（因子）来刻画市场状态。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：连阴连阳天数[12] * **因子构建思路**：通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数，来反映市场的短期趋势强度和持续性[12]。 * **因子具体构建过程**：从当前交易日开始向前追溯，若当日收益率为正则计数加1（连阳），若为负则计数减1（连阴），连续同向则累计，方向改变则重新从±1开始计数[12]。正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[12]。 2. **因子名称**：指数与均线比较[15] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数所处的短期、中期趋势状态[15]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于各周期均线（如MA5， MA10， MA20， MA60， MA120， MA250）的百分比偏离度，公式为： $$ vsMA = (Close / MA_n - 1) \times 100\% $$ 其中，$Close$为当日收盘价，$MA_n$为n日移动平均线[17]。根据偏离度的正负和大小判断指数是突破、站上还是位于均线之下[15]。 3. **因子名称**：交易金额占比[19] * **因子构建思路**：计算特定宽基指数成交额占全市场（以中证全指为代表）成交额的比例，用以观察资金在不同板块或风格间的流向和集中度[19]。 * **因子具体构建过程**：对于指数$i$，在交易日$t$，其交易金额占比计算公式为： $$ 交易金额占比_{i， t} = \frac{成交额_{i， t}}{成交额_{中证全指， t}} \times 100\% $$ [19] 4. **因子名称**：指数换手率[19] * **因子构建思路**：衡量指数成分股整体的交易活跃度，高换手率通常意味着高关注度和高流动性[19]。 * **因子具体构建过程**：采用流通市值加权平均的方式计算指数换手率，公式为： $$ 指数换手率_t = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)_t}{\sum (成分股流通股本)_t} $$ [19] 5. **因子名称**：收益率分布形态（偏度与峰度）[25] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率序列的偏度和超额峰度，分析收益率分布的不对称性和尖峰肥尾特征，以评估市场极端风险[25][26]。 * **因子具体构建过程**： * **偏度 (Skewness)**：衡量分布的不对称性。正偏态表示极端正收益情形更多[25]。 * **峰度 (Kurtosis)**：报告中计算的是超额峰度，即原始峰度减去正态分布峰度3，用以衡量分布相比正态分布的尖峭或扁平程度[26]。峰度越大，说明收益率分布更集中[25]。 6. **因子名称**：风险溢价[28] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的代理，计算股票指数收益率与其之差，衡量股票市场相对于无风险资产的超额回报和投资价值[28]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价通常计算为指数市盈率倒数（E/P）与无风险利率之差。报告中的具体计算未明确给出公式，但根据上下文，其数值可能来源于此概念[28][32]。同时，报告计算了风险溢价的近1年及近5年历史分位值，以判断当前风险溢价在历史中所处的位置[30][32]。 7. **因子名称**：PE-TTM（滚动市盈率）及其分位值[40] * **因子构建思路**：使用最近十二个月（TTM）的净利润计算市盈率，作为衡量指数估值水平的核心指标，并通过历史分位值判断当前估值的相对高低[40][43]。 * **因子具体构建过程**： * **PE-TTM**：$$ PE\text{-}TTM = \frac{指数总市值}{\sum (成分股最近12个月净利润)} $$ * **历史分位值**：将当前PE-TTM值放入过去一段时间（如近1年、近5年）的估值序列中，计算其百分位排名[43][44]。 8. **因子名称**：股债性价比[47] * **因子构建思路**：计算股票市场潜在收益率（以PE-TTM的倒数表示）与债券市场收益率（十年期国债即期收益率）的差值，用于在资产配置中比较股票和债券的相对吸引力[47]。 * **因子具体构建过程**：公式为： $$ 股债性价比 = \frac{1}{PE\text{-}TTM} - 十年期国债即期收益率 $$ [47] 9. **因子名称**：股息率[48] * **因子构建思路**：衡量指数成分股现金分红的回报率，是高股息、红利投资风格的核心指标，尤其在市场波动或利率下行期受到关注[48]。 * **因子具体构建过程**：$$ 股息率 = \frac{\sum (成分股近12个月现金分红总额)}{指数总市值} \times 100\% $$ 报告同样计算了其近1年及近5年历史分位值[49][54]。 10. **因子名称**：破净率[55] * **因子构建思路**：统计指数中市净率（PB）小于1的个股数量占比，反映市场整体或特定板块的估值低迷程度，破净率越高通常意味着市场情绪越悲观[55][57]。 * **因子具体构建过程**：对于指数$i$，在交易日$t$，其破净率计算公式为： $$ 破净率_{i， t} = \frac{市净率(PB) < 1的成分股数量_{i， t}}{指数总成分股数量_{i， t}} \times 100\% $$ [55][58] 因子的回测效果 本报告为市场数据跟踪报告，未提供因子在选股或预测模型中的分层测试、多空组合收益、信息比率（IR）等传统因子回测绩效指标。报告主要展示了各因子在**当前时点（2026年1月27日）** 对于不同宽基指数的截面取值和与历史均值的比较[11][17][32][44][54][58]。 1. **连阴连阳天数因子**：当日，上证50连阳2天，沪深300连阴3天，中证2000和中证全指连阳5天，其余指数连阳2天[12]。 2. **指数与均线比较因子**：当日，上证50收盘价高于MA5约0.1%，创业板指高于MA10约0.3%，沪深300低于MA5约0.1%[15][17]。 3. **交易金额占比因子**：当日，沪深300交易金额占比最高，为24.92%，其次为中证1000（21.96%）和中证500（21.29%）[19]。 4. **指数换手率因子**：当日，中证2000换手率最高，为4.7，创业板指为4.13，上证50最低，为0.45[19]。 5. **收益率分布形态因子**：当前数据 vs. 近5年均值，创业板指峰度负偏离最大（-2.69），中证500最小（-1.52）；创业板指负偏态最大（-0.65），中证500最小（-0.41）[25][26]。 6. **风险溢价因子**：当前值，创业板指最高（0.70%），沪深300为负（-0.03%）；近5年分位值，创业板指（69.68%）和中证500（67.94%）较高，沪深300（49.60%）较低[30][32]。 7. **PE-TTM及其分位值因子**：当前值，中证2000最高（172.09），上证50最低（11.63）；近5年分位值，中证500和中证1000极高（99.92%），创业板指较低（64.21%）[43][44]。 8. **股债性价比因子**：当日，没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500和中证全指低于其近5年20%分位（危险值）[47]。 9. **股息率因子**：当前值，上证50最高（3.24%），中证2000最低（0.69%）；近5年分位值，创业板指（55.95%）和沪深300（35.12%）较高，中证500（0.91%）和中证2000（0.50%）极低[52][54]。 10. **破净率因子**：当日，上证50破净率最高（24.0%），中证2000最低（2.35%）[58]。

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告主要对宽基指数进行多维度数据跟踪与统计，未涉及具体的预测或选股量化模型。报告内容侧重于市场指标的描述性统计与历史对比分析。 量化因子与构建方式 报告在跟踪分析中涉及了多个用于衡量市场状态和指数特征的量化指标（因子）。 1. **因子名称：风险溢价**[25] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的参考，计算各宽基指数收益率相对于无风险利率的溢价，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[25]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收益率与十年期国债即期收益率之差。报告中的“当前风险溢价”应为此差值。具体公式虽未明确给出，但标准计算方式为： $$风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率$$ 其中，无风险利率采用十年期国债即期收益率[25][26]。 2. **因子名称：股债性价比**[44] * **因子构建思路**：以各指数市盈率（PE-TTM）的倒数代表股票的潜在收益率，与十年期国债即期收益率（债券收益率）进行比较，其差值用于衡量股票相对于债券的投资吸引力[44]。 * **因子具体构建过程**：计算指数PE-TTM的倒数与十年期国债即期收益率之差。公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告通过该因子的历史分位值（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）来判断市场位置[44]。 3. **因子名称：指数换手率**[16] * **因子构建思路**：衡量指数成分股的整体交易活跃程度。 * **因子具体构建过程**：报告给出了具体的计算方法： $$指数换手率 = \frac{\sum(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum(成分股流通股本)}$$ 即按流通股本加权的成分股换手率均值[16]。 4. **因子名称：交易金额占比**[16] * **因子构建思路**：衡量单个宽基指数成交额在全市场中的比重，反映资金流向与关注度。 * **因子具体构建过程**：计算该指数当天的交易金额除以中证全指当天的交易金额[16]。 5. **因子名称：破净率**[52][54] * **因子构建思路**：通过统计市净率小于1的个股占比，反映市场总体的估值低迷程度或悲观情绪。 * **因子具体构建过程**：对于每个宽基指数，计算其成分股中“破净”（市净率PB < 1）的个股数量，再除以该指数的总成分股数量[52][54]。 $$破净率 = \frac{破净个股数}{指数成分股总数}$$ 6. **因子名称：收益分布峰度（超额峰度）**[22][23] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度，衡量收益率分布的尖峭或扁平程度，反映收益分布的集中度和尾部风险。 * **因子具体构建过程**：报告采用超额峰度（Excess Kurtosis），即在计算峰度后减去正态分布的峰度值3。公式未明确给出，但标准峰度计算公式为： $$峰度 = \frac{E[(X-\mu)^4]}{(E[(X-\mu)^2])^2}$$ 报告中的“当前vs.近5年”列，展示了当前峰度与近5年峰度均值的差值[22][23]。 7. **因子名称：收益分布偏度**[22][23] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度，衡量分布的不对称性，正偏态意味着极端正收益情形更多。 * **因子具体构建过程**：标准偏度计算公式为： $$偏度 = \frac{E[(X-\mu)^3]}{(E[(X-\mu)^2])^{3/2}}$$ 报告中的“当前vs.近5年”列，展示了当前偏度与近5年偏度均值的差值[22][23]。 8. **因子名称：均线相对位置**[12][13] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置，判断短期、中期和长期趋势。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于MA5、MA10、MA20、MA60、MA120、MA250的百分比偏离。例如： $$vsMA5 = \frac{收盘价 - MA5}{MA5} \times 100\%$$ 报告用此判断指数是否跌破或站上某条均线[12][13]。 9. **因子名称：近250日高位/低位相对位置**[12][13] * **因子构建思路**：衡量指数当前价格处于近期（250个交易日）价格区间中的位置，用于判断是否接近阶段高点或低点。 * **因子具体构建过程**：计算收盘价相对于近250交易日最高价和最低价的百分比偏离。例如： $$vs近250日高位 = \frac{收盘价 - 近250日高位}{近250日高位} \times 100\%$$ 因子的回测效果 报告未提供基于这些因子的策略回测结果（如IC、IR、多空收益等）。报告主要展示了各因子在特定时点（2026年1月26日）的截面取值或历史分位值，属于描述性统计，而非预测性因子的绩效测试。 **各宽基指数在报告基准日（2026-01-26）的因子取值如下：** 1. **风险溢价**：上证50为0.57%，沪深300为0.09%，中证500为-0.98%，中证1000为-1.25%，中证2000为-1.59%，中证全指为-0.67%，创业板指为-0.91%[29]。其近5年历史分位值分别为：76.11%， 55.16%， 16.27%， 15.16%， 12.22%， 22.38%， 27.54%[26][29]。 2. **PE-TTM分位值（近5年）**：中证500为99.92%，中证1000为99.92%，中证2000为93.14%，中证全指为99.83%，沪深300为86.78%，上证50为81.9%，创业板指为63.39%[40][41]。 3. **股债性价比状态**：没有指数高于其80%分位（机会值），中证500和中证全指低于其20%分位（危险值）[44]。 4. **交易金额占比**：沪深300为24.7%，中证1000为21.8%，中证500为21.46%[16]。 5. **指数换手率**：中证2000为5.34，创业板指为4.87，中证1000为4.06，中证500为3.13，中证全指为2.67，沪深300为1.1，上证50为0.53[16]。 6. **股息率分位值（近5年）**：创业板指为56.12%，沪深300为35.45%，上证50为32.81%，中证全指为25.45%，中证1000为23.47%，中证500为1.07%，中证2000为0.58%[49][51]。 7. **破净率**：上证50为24.0%，沪深300为16.67%，中证500为9.8%，中证1000为6.9%，中证全指为5.26%，中证2000为2.25%[55]。 8. **收益分布峰度（当前vs近5年）**：创业板指负偏离最大（-2.67），中证500负偏离最小（-1.51）[22][23]。 9. **收益分布偏度（当前vs近5年）**：创业板指负偏态最大（-0.64），中证500负偏态最小（-0.40）[22][23]。 10. **均线位置**：创业板指跌破10日均线（vsMA10为-0.4%）[12][13]。中证500、中证1000、中证2000、中证全指均创近250日新高后回调[12]。