量化模型与构建方式 **注：** 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化投资模型（如多因子选股模型、CTA模型等）或用于预测/选股的量化因子（如价值、动量、质量因子等）。报告主要展示了对市场宽基指数的各类统计指标和风险溢价、估值等分析指标的构建与计算。 1. **指标名称：风险溢价**[27] * **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，用于衡量其相对投资价值和偏离情况[27]。 * **具体构建过程：** 风险溢价通常定义为指数收益率与无风险利率之差。报告中虽未给出明确公式，但根据金融学常识，其计算逻辑可表示为： $$风险溢价 = 指数预期收益率（或股息率、市盈率倒数等收益率代理变量） - 无风险利率$$ 报告中具体使用了指数的股息率或市盈率倒数（股债性价比）与十年期国债收益率进行比较[27][46]。表格中展示了当前风险溢价数值及其相对于历史均值和标准差的偏离程度[31]。 2. **指标名称：股债性价比**[46] * **构建思路：** 以各指数市盈率（PE-TTM）的倒数作为股票预期收益率的代理变量，减去十年期国债即期收益率，用以衡量股票资产相对于债券资产的吸引力[46]。 * **具体构建过程：** $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告通过计算该值的历史分位（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）来判断当前市场位置[46]。 3. **指标名称：指数换手率**[18] * **构建思路：** 衡量宽基指数整体交易的活跃程度[17]。 * **具体构建过程：** 报告给出了具体的计算方法： $$指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$$ 即以成分股的流通股本为权重，对个股换手率进行加权平均[18]。 4. **指标名称：破净率**[54] * **构建思路：** 计算市净率（PB）小于1的个股数量占指数成分股总数的比例，反映市场整体估值低迷的程度[54][56]。 * **具体构建过程：** 报告未给出详细公式，但定义明确： $$破净率 = \frac{指数内市净率（PB）< 1的个股数量}{指数成分股总数量} \times 100\%$$ 破净意味着股票价格跌破每股净资产，该比率越高表明市场低估情况越普遍[54][56]。 5. **指标名称：收益分布形态指标（峰度、偏度）**[24] * **构建思路：** 通过计算指数日收益率序列的峰度和偏度，分析收益率分布的集中程度和对称性，以判断市场极端风险情况[24]。 * **具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式，但引用了计算结果。在金融统计中： * **峰度**：衡量收益率分布尾部厚度的指标。报告中的计算减去了3（正态分布峰度），因此“峰度负偏离”表示当前分布比正态分布更平坦[25]。 * **偏度**：衡量收益率分布不对称性的指标。正偏态表示右尾更长，出现极端正收益的可能性更大；负偏态则相反[24]。 模型的回测效果 **注：** 本报告未涉及需要回测的量化模型。 量化因子与构建方式 **注：** 本报告未涉及用于选股或预测的量化因子。 指标的计算结果与统计 1. **风险溢价指标** (数据日期：2026年3月2日)[31] * **上证50**：当前风险溢价0.22%，近5年分位值62.14%，近1年波动率0.83%[31] * **沪深300**：当前风险溢价0.38%，近5年分位值67.78%，近1年波动率0.94%[31] * **中证500**：当前风险溢价-0.01%，近5年分位值48.10%，近1年波动率1.29%[31] * **中证1000**：当前风险溢价-0.99%，近5年分位值20.56%，近1年波动率1.36%[31] * **中证2000**：当前风险溢价-1.68%，近5年分位值11.51%，近1年波动率1.50%[31] * **中证全指**：当前风险溢价-0.36%，近5年分位值33.57%，近1年波动率1.10%[31] * **创业板指**：当前风险溢价-0.50%，近5年分位值37.46%，近1年波动率1.79%[31] 2. **PE-TTM估值指标** (数据日期：2026年3月2日)[43] * **上证50**：当前值11.62，近5年分位值82.89%，近1年波动率0.47[43] * **沪深300**：当前值14.29，近5年分位值90.83%，近1年波动率0.77[43] * **中证500**：当前值38.97，近5年分位值99.83%，近1年波动率3.24[43] * **中证1000**：当前值51.72，近5年分位值99.67%，近1年波动率4.68[43] * **中证2000**：当前值173.36，近5年分位值93.39%，近1年波动率24.65[43] * **中证全指**：当前值22.82，近5年分位值100.00%，近1年波动率1.61[43] * **创业板指**：当前值43.21，近5年分位值64.30%，近1年波动率5.40[43] 3. **股息率指标** (数据日期：2026年3月2日)[53] * **上证50**：当前值3.32%，近5年分位值35.95%，近1年波动率0.40%[53] * **沪深300**：当前值2.75%，近5年分位值36.53%，近1年波动率0.38%[53] * **中证500**：当前值1.22%，近5年分位值1.16%，近1年波动率0.20%[53] * **中证1000**：当前值0.97%，近5年分位值21.32%，近1年波动率0.15%[53] * **中证2000**：当前值0.69%，近5年分位值0.58%，近1年波动率0.11%[53] * **中证全指**：当前值1.92%，近5年分位值24.71%，近1年波动率0.30%[53] * **创业板指**：当前值0.87%，近5年分位值55.79%，近1年波动率0.18%[53] 4. **破净率指标** (数据日期：报告发布时)[57] * **上证50**：20.0%[57] * **沪深300**：15.67%[57] * **中证500**：9.4%[57] * **中证1000**：6.3%[57] * **中证2000**：2.65%[57] * **中证全指**：5.26%[57] 5. **市场表现与分布指标** (数据日期：2026年3月2日) * **当日涨跌幅**：上证50(0.23%)，沪深300(0.38%)，中证500(-0.001%)，中证1000(-0.98%)，中证2000(-1.67%)，中证全指(-0.36%)，创业板指(-0.49%)[11] * **换手率**：中证2000(4.82)，中证1000(3.81)，创业板指(3.52)，中证500(3.03)，中证全指(2.5)，沪深300(1.06)，上证50(0.5)[17] * **收益分布形态**：创业板指的峰度负偏离最大，中证500的峰度负偏离最小；创业板指的负偏态最大，中证500的负偏态最小[24]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告主要对市场宽基指数进行多维度数据跟踪与统计，未涉及具体的预测性或选股量化模型。报告的核心内容是对一系列市场观测指标（因子）的构建与计算。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风险溢价**[26][27] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数收益率与其的差值，用以衡量指数相对于无风险利率的额外回报（风险溢价），评估其相对投资价值和偏离情况[26]。 * **因子具体构建过程**：计算指数市盈率倒数（E/P）与十年期国债即期收益率之差。 $$风险溢价 = \frac{1}{PE_{TTM}} - R_f$$ 其中，$PE_{TTM}$ 为指数的滚动市盈率，$R_f$ 为十年期国债即期收益率[26][30]。 2. **因子名称：股债性价比**[45] * **因子构建思路**：将各指数PE-TTM的倒数与十年期国债即期收益率之差定义为股债性价比，通过观察其历史分位来判断股票资产相对于债券资产的吸引力[45]。 * **因子具体构建过程**：其计算方式与“风险溢价”因子相同，均为市盈率倒数与无风险收益率之差。在报告中，该因子主要用于观察其相对于历史分位数（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）的位置[45]。 3. **因子名称：股息率**[47][52] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是红利投资风格的核心指标。跟踪各指数的股息率，观察其走势和变化趋势[47]。 * **因子具体构建过程**：报告中使用指数整体的股息率数据，计算公式通常为指数成分股总现金分红除以指数总市值。报告展示了各指数的当前股息率及其历史分位值[52]。 4. **因子名称：破净率**[53][55] * **因子构建思路**：破净率表示市净率小于1的个股数量占比。该指标反映市场整体的估值态度，破净率越高，表明市场低估的情况越普遍[53][55]。 * **因子具体构建过程**：对于每个宽基指数，计算其成分股中市净率（PB）小于1的股票数量，再除以该指数的成分股总数。 $$破净率 = \frac{破净个股数}{指数成分股总数}$$ 报告展示了各指数的当前破净率[53][56]。 5. **因子名称：指数换手率**[16][17] * **因子构建思路**：衡量指数整体交易的活跃程度。 * **因子具体构建过程**：报告采用流通市值加权的方式计算指数换手率。 $$指数换手率 = \frac{\Sigma(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\Sigma(成分股流通股本)}$$ 其中，成分股换手率通常为日度数据[17]。 6. **因子名称：收益分布形态指标（峰度与偏度）**[23][24] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，来描述收益分布的集中程度和形态偏向（如是否具有“尖峰厚尾”特征，分布是否对称）[23]。 * **因子具体构建过程**： * **峰度**：计算指数日收益率序列的四阶中心矩，报告中在计算时减去了3（正态分布的峰度值），因此“峰度负偏离”表示当前分布比正态分布更平坦[24]。 * **偏度**：计算指数日收益率序列的三阶中心矩。正偏态表示收益率分布右侧有长尾，极端正收益情形增加；负偏态则表示左侧有长尾[23]。 模型的回测效果 报告未涉及具体量化模型的回测结果。 因子的回测效果 报告展示了各宽基指数在特定时点（2026年2月26日）的因子取值及部分历史统计指标，而非因子的预测性回测表现。以下为各因子在主要宽基指数上的具体取值： 1. **风险溢价因子**[30] * 上证50，当前风险溢价：-0.66%，近5年分位值：22.22% * 沪深300，当前风险溢价：-0.20%，近5年分位值：42.54% * 中证500，当前风险溢价：0.34%，近5年分位值：61.75% * 中证1000，当前风险溢价：0.76%，近5年分位值：72.22% * 中证2000，当前风险溢价：0.78%，近5年分位值：69.05% * 中证全指，当前风险溢价：0.20%，近5年分位值：58.73% * 创业板指，当前风险溢价：-0.30%，近5年分位值：43.57% 2. **股债性价比因子**[45] * 报告指出，在观察时点，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）[45]。 3. **股息率因子**[52] * 上证50，当前值：3.36%，近5年历史分位值：37.93% * 沪深300，当前值：2.78%，近5年历史分位值：38.68% * 中证500，当前值：1.23%，近5年历史分位值：2.31% * 中证1000，当前值：0.97%，近5年历史分位值：21.24% * 中证2000，当前值：0.68%，近5年历史分位值：0.25% * 中证全指，当前值：1.93%，近5年历史分位值：25.79% * 创业板指，当前值：0.86%，近5年历史分位值：54.63% 4. **破净率因子**[56] * 上证50，当前破净率：24.0% * 沪深300，当前破净率：16.67% * 中证500，当前破净率：10.0% * 中证1000，当前破净率：6.7% * 中证2000，当前破净率：2.3% * 中证全指，当前破净率：5.32% 5. **指数换手率因子**[16] * 上证50，当前换手率：0.26 * 沪深300，当前换手率：0.71 * 中证500，当前换手率：2.27 * 中证1000，当前换手率：3.35 * 中证2000，当前换手率：4.22 * 中证全指，当前换手率：2.01 * 创业板指，当前换手率：3.33 6. **收益分布形态指标**[24] * **峰度变化（当前vs.近5年）**：创业板指的峰度负偏离最大（-2.63），中证500的峰度负偏离最小（-1.37）[23][24]。 * **偏度变化（当前vs.近5年）**：创业板指的负偏态最大（-0.62），中证500的负偏态最小（-0.38）[23][24]。

量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称**：风险溢价[24] * **构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的溢价，用以衡量其相对投资价值和偏离情况[24]。 * **具体构建过程**：风险溢价的计算公式为： $$风险溢价 = 指数收益率 - 十年期国债即期收益率$$ 报告中具体展示了各指数的当前风险溢价、历史分位值、均值及波动率等统计指标[28]。 2. **模型/因子名称**：股债性价比[43] * **构建思路**：将股票估值指标（PE-TTM的倒数）与无风险利率（十年期国债即期收益率）进行比较，以衡量股票相对于债券的吸引力[43]。 * **具体构建过程**：股债性价比的计算公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告中将此指标与历史分位值（如80%分位的机会值和20%分位的危险值）进行比较分析[43]。 3. **模型/因子名称**：股息率[45] * **构建思路**：通过计算指数成分股的现金分红回报率，反映红利投资的收益水平，并作为市场估值和投资风格的观察指标[45]。 * **具体构建过程**：指数股息率通常基于成分股的股息和市值进行加权计算。报告展示了各指数的当前股息率及其历史分位值、均值和波动率[50]。 4. **模型/因子名称**：破净率[51] * **构建思路**：计算指数中市净率（PB）小于1的个股占比，用以反映市场整体的估值态度和悲观/乐观程度[51][53]。 * **具体构建过程**：破净率的计算公式为： $$破净率 = \frac{指数中市净率(PB) < 1的个股数量}{指数成分股总数量}$$ 报告统计了各宽基指数当前的破净率数值[54]。 5. **模型/因子名称**：指数换手率[15] * **构建思路**：衡量指数整体的交易活跃程度，计算基于成分股流通股本加权的平均换手率[15]。 * **具体构建过程**：指数换手率的计算公式为： $$指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$$ 报告计算并比较了各宽基指数的当前换手率[15]。 6. **模型/因子名称**：收益分布形态指标（峰度与偏度）[21] * **构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，分析收益分布的集中程度和不对称性（偏向正收益或负收益）[21]。 * **具体构建过程**：计算近一年及近五年（基准期）日收益率序列的峰度（报告中减去了正态分布的峰度值3）和偏度，并进行对比[22]。峰度负偏离越大，说明当前分布比历史基准更分散；负偏态越大，说明极端负收益情形增加的程度更高[21]。 模型的回测效果 （本报告为市场数据跟踪报告，未提供基于历史数据的模型策略回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等。因此，此部分无相关内容。） 量化因子与构建方式 （本报告主要对市场指数进行多维度的指标跟踪和分析，所涉及的“风险溢价”、“股债性价比”等更接近于用于评价市场的综合指标或模型，而非用于选股的阿尔法因子。报告未涉及具体的股票选股因子构建，如价值、动量、质量等因子的构建与测试。因此，此部分无相关内容。） 因子的回测效果 （同上，报告未涉及股票选股因子的测试，因此无相关因子IC值、IR、多空收益等测试结果。）

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、计算和对比分析，这些指标本身可作为量化研究中的基础因子或参考数据。以下总结报告中涉及的计算指标（可视为基础因子）及其构建方式。 1. **指标名称：风险溢价**；指标的构建思路：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]；指标具体构建过程：风险溢价 = 指数收益率 - 十年期国债即期收益率。报告中使用该公式计算了各宽基指数的当前风险溢价，并统计了近1年及近5年的分位值、均值、波动率及与均值±1倍/±2倍标准差的偏离情况[32] 2. **指标名称：股债性价比**；指标的构建思路：以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相对于债券的吸引力[47]；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。报告中将此差值的历史走势与近5年计算的80分位值（机会值）、20分位值（危险值）、均值及±1倍标准差区间进行对比[47] 3. **指标名称：指数换手率**；指标的构建思路：衡量指数成分股的整体交易活跃度[19]；指标具体构建过程：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)。报告据此计算了各宽基指数的当前换手率[19] 4. **指标名称：破净率**；指标的构建思路：通过计算市净率小于1的个股占比，反映市场整体的估值态度和悲观程度[55][57]；指标具体构建过程：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。报告列出了各宽基指数的当前破净率[58] 5. **指标名称：收益分布形态指标（峰度与偏度）**；指标的构建思路：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，描述其分布形态特征，如尖峭程度和对称性[25]；指标具体构建过程：计算近一年日收益率序列的峰度(Kurtosis)和偏度(Skewness)。报告中特别指出，其峰度计算中减去了3（正态分布峰度），因此“峰度负偏离”表示当前分布比近5年基准更平坦[26]。偏度为正表示分布右偏（极端正收益情形更多）[25] 指标的计算结果 以下为报告中在**2026年2月10日**这个统一时点，对各宽基指数计算出的相关指标值。 1. **风险溢价**[32] * 上证50: 当前值0.17%， 近5年分位值59.68% * 沪深300: 当前值0.10%， 近5年分位值55.87% * 中证500: 当前值-0.066%， 近5年分位值45.63% * 中证1000: 当前值0.19%， 近5年分位值53.65% * 中证2000: 当前值-0.11%， 近5年分位值42.86% * 中证全指: 当前值0.06%， 近5年分位值51.75% * 创业板指: 当前值-0.37%， 近5年分位值41.35% 2. **PE-TTM分位值**[43][44] * 上证50: 当前值11.74， 近5年分位值84.38% * 沪深300: 当前值14.24， 近5年分位值89.75% * 中证500: 当前值37.72， 近5年分位值99.34% * 中证1000: 当前值50.85， 近5年分位值99.42% * 中证2000: 当前值171.72， 近5年分位值93.14% * 中证全指: 当前值22.53， 近5年分位值99.42% * 创业板指: 当前值43.20， 近5年分位值63.97% 3. **股息率分位值**[52][54] * 上证50: 当前值3.26%， 近5年分位值33.14% * 沪深300: 当前值2.75%， 近5年分位值36.69% * 中证500: 当前值1.25%， 近5年分位值4.38% * 中证1000: 当前值1.00%， 近5年分位值23.22% * 中证2000: 当前值0.70%， 近5年分位值0.83% * 中证全指: 当前值1.94%， 近5年分位值26.53% * 创业板指: 当前值0.87%， 近5年分位值55.70% 4. **换手率**[19] * 上证50: 0.23 * 沪深300: 0.57 * 中证500: 1.75 * 中证1000: 2.94 * 中证2000: 3.91 * 中证全指: 1.75 * 创业板指: 3.51 5. **破净率**[58] * 上证50: 24.0% * 沪深300: 16.67% * 中证500: 10.4% * 中证1000: 6.8% * 中证2000: 2.4% * 中证全指: 5.42% 6. **收益分布形态（当前vs近5年）**[26] * 峰度负偏离最大：创业板指 * 峰度负偏离最小：中证500 * 负偏态最大：创业板指 * 负偏态最小：中证500

量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称**：风险溢价模型[28] **模型/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[28] **模型/因子具体构建过程**：计算指数收益率与无风险收益率之差。具体公式为： $$风险溢价 = 指数收益率 - 十年期国债即期收益率$$ 报告中展示了各指数的当前风险溢价、历史分位值、均值及波动率等统计指标[32] 2. **模型/因子名称**：股债性价比模型[47] **模型/因子构建思路**：以各指数PE-TTM的倒数代表股票预期收益率，减去十年期国债即期收益率，其差值作为股债性价比指标，用于观察股票相对债券的吸引力[47] **模型/因子具体构建过程**：计算公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告中通过绘制该指标的历史走势，并叠加其近5年的80分位值（机会值）、20分位值（危险值）、均值及±1倍标准差线进行分析[47] 3. **模型/因子名称**：破净率因子[56] **因子构建思路**：计算指数成分股中市净率小于1的个股占比，用以反映市场整体的估值态度和低估的普遍程度[56][58] **因子具体构建过程**：对于每个宽基指数，统计其成分股中满足“市净率(PB) < 1”条件的股票数量，然后计算该数量占指数总成分股数量的比例。 $$破净率 = \frac{指数中市净率小于1的成份股数量}{指数总成份股数量} \times 100\%$$ 报告跟踪了各指数破净率的历史走势和当前值[59] 4. **模型/因子名称**：指数换手率因子[19] **因子构建思路**：计算宽基指数的整体换手率，反映该指数所代表市场的整体交易活跃度[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。具体公式为： $$指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$$ 报告计算并列出了各宽基指数的当前换手率[19] 5. **模型/因子名称**：收益分布形态指标（偏度与峰度）[25][26] **因子构建思路**：通过计算指数日收益率序列的偏度和峰度，分析其收益分布的特征，例如极端收益出现的可能性和分布集中程度[25] **因子具体构建过程**： * **偏度**：衡量收益率分布的不对称性。正偏态表示极端正收益情形增加[25]。 * **峰度**：衡量收益率分布的陡峭或扁平程度。报告中计算的是超额峰度（减去了正态分布的峰度值3），峰度越大，说明收益率分布更集中[23][25][26]。 报告对比了各指数当前与近5年的偏度和峰度值[26]。 模型的回测效果 *本报告为市场数据跟踪报告，未提供基于历史数据的模型策略回测结果，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等量化指标。报告主要呈现了各类指标在特定时点（2026年2月6日）的截面数据、历史分位值及统计特征。* 量化因子与构建方式 *（注：本报告中的“因子”多体现为可直接观测或计算的市场指标，而非用于选股的多因子模型中的阿尔法因子。相关构建方式已在“量化模型与构建方式”部分列出。）* 因子的回测效果 *报告未提供因子在历史样本内的IC值、IR值、多空收益等传统因子测试结果。* 报告主要展示了各指标在**当前时点（2026年2月6日）** 的取值及其相对于自身历史的统计位置，具体如下： 1. **风险溢价因子**[32] * 当前值：上证50(-0.70%)、沪深300(-0.58%)、中证500(-0.004%)、中证1000(-0.21%)、中证2000(0.42%)、中证全指(-0.24%)、创业板指(-0.74%) * 近5年历史分位值：上证50(20.95%)、沪深300(25.95%)、中证500(48.41%)、中证1000(39.92%)、中证2000(57.14%)、中证全指(38.17%)、创业板指(31.35%) 2. **PE-TTM因子**[44] * 当前值：上证50(11.59)、沪深300(14.05)、中证500(37.02)、中证1000(49.57)、中证2000(168.23)、中证全指(22.15)、创业板指(42.21) * 近5年历史分位值：上证50(81.90%)、沪深300(84.63%)、中证500(98.51%)、中证1000(98.43%)、中证2000(90.66%)、中证全指(98.26%)、创业板指(60.83%) 3. **股息率因子**[55] * 当前值：上证50(3.29%)、沪深300(2.77%)、中证500(1.27%)、中证1000(1.02%)、中证2000(0.71%)、中证全指(1.96%)、创业板指(0.89%) * 近5年历史分位值：上证50(34.21%)、沪深300(38.76%)、中证500(7.36%)、中证1000(24.38%)、中证2000(3.88%)、中证全指(28.43%)、创业板指(56.36%) 4. **破净率因子**[59] * 当前值：上证50(24.0%)、沪深300(16.67%)、中证500(10.6%)、中证1000(7.0%)、中证2000(2.45%)、中证全指(5.5%) 5. **指数换手率因子**[19] * 当前值：中证2000(3.96%)、创业板指(3.26%)、中证1000(2.83%)、中证500(1.96%)、中证全指(1.79%)、沪深300(0.62%)、上证50(0.28%) 6. **收益分布形态指标**[26] * **当前峰度（超额）**：上证50(-0.23)、沪深300(0.55)、中证500(0.87)、中证1000(0.76)、中证2000(0.99)、中证全指(0.66)、创业板指(1.21) * **当前偏度**：上证50(1.26)、沪深300(1.53)、中证500(1.55)、中证1000(1.46)、中证2000(1.56)、中证全指(1.51)、创业板指(1.62)

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分析，未涉及具体的预测性或策略性量化模型（如多因子选股模型、风险模型等）的构建。报告的核心是计算并展示一系列市场监控指标。 量化因子与构建方式 报告计算并跟踪了多个用于衡量市场状态和估值的指标，这些指标可以视为广义的“因子”。以下是这些因子的构建方式： 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为无风险利率参考，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**：风险溢价 = 宽基指数收益率 - 十年期国债即期收益率[25]。报告中具体展示了各指数风险溢价的当前值、历史分位值、均值及波动率等统计量[30]。 2. **因子名称**：市盈率（PE-TTM）[38] * **因子构建思路**：使用滚动市盈率作为估值参考，衡量各指数在当前时点的投资价值[38]。 * **因子具体构建过程**：PE-TTM = 总市值 / 最近四个季度（TTM）的归母净利润总和。报告计算了各指数PE-TTM的当前值及其在近1年、近5年以及全部历史数据中的分位值[41][42]。 3. **因子名称**：股债性价比[45] * **因子构建思路**：通过比较股票收益率与债券收益率的差异，来判断股票资产相对于债券的吸引力[45]。 * **因子具体构建过程**：股债性价比 = (1 / PE-TTM) - 十年期国债即期收益率[45]。报告通过图表展示了该指标的走势，并与历史分位数进行比较[45]。 4. **因子名称**：股息率[46] * **因子构建思路**：反映现金分红回报率，是红利投资风格的重要指标，用于跟踪市场现金流回报和估值变化[47]。 * **因子具体构建过程**：股息率 = 近12个月现金分红总额 / 总市值。报告统计了各指数股息率的当前值、历史分位值、均值及波动率[52]。 5. **因子名称**：破净率[53] * **因子构建思路**：通过统计市净率小于1的个股占比，来反映市场整体的估值态度和悲观/乐观程度[53][55]。 * **因子具体构建过程**：破净率 = (指数成分股中市净率小于1的个股数量 / 指数总成分股数量) * 100%。报告列出了各主要宽基指数的当前破净率[56]。 6. **因子名称**：指数换手率[16] * **因子构建思路**：衡量市场交易活跃度。 * **因子具体构建过程**：报告提供了计算方法：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)[16]。 7. **因子名称**：收益分布形态（偏度与峰度）[22] * **因子构建思路**：通过分析指数日收益率分布的偏度和峰度，来描述收益分布的不对称性和尖峭程度，反映市场极端收益出现的可能性[22]。 * **因子具体构建过程**：计算近一年日收益率序列的偏度和峰度，并与近五年的历史数据进行比较。报告中指出，峰度计算时减去了3（正态分布的峰度值）[23]。 因子的回测效果 本报告为市场数据跟踪报告，未提供基于上述因子的策略回测结果（如多空组合收益、信息比率IR、夏普比率等）。报告主要呈现了各因子在特定时点（2026年2月5日）的截面取值和历史分位情况，具体数值如下： 1. **风险溢价因子**[30] * 当前风险溢价：上证50 (-0.34%)， 沪深300 (-0.61%)， 中证500 (-1.85%)， 中证1000 (-1.70%)， 中证2000 (-1.23%)， 中证全指 (-1.12%)， 创业板指 (-1.55%) * 近5年分位值：上证50 (35.71%)， 沪深300 (25.0%)， 中证500 (6.03%)， 中证1000 (9.92%)， 中证2000 (17.30%)， 中证全指 (12.86%)， 创业板指 (14.13%) 2. **市盈率（PE-TTM）因子**[42] * 当前PE-TTM值：上证50 (11.63)， 沪深300 (14.10)， 中证500 (37.04)， 中证1000 (49.65)， 中证2000 (167.69)， 中证全指 (22.19)， 创业板指 (42.48) * 近5年历史分位值：上证50 (82.56%)， 沪深300 (85.45%)， 中证500 (98.60%)， 中证1000 (98.51%)， 中证2000 (90.50%)， 中证全指 (98.43%)， 创业板指 (61.40%) 3. **股息率因子**[52] * 当前股息率：上证50 (3.23%)， 沪深300 (2.75%)， 中证500 (1.27%)， 中证1000 (1.02%)， 中证2000 (0.71%)， 中证全指 (1.95%)， 创业板指 (0.88%) * 近5年历史分位值：上证50 (32.15%)， 沪深300 (36.86%)， 中证500 (7.36%)， 中证1000 (24.38%)， 中证2000 (4.05%)， 中证全指 (27.52%)， 创业板指 (56.12%) 4. **破净率因子**[56] * 当前破净率：上证50 (24.0%)， 沪深300 (16.67%)， 中证500 (10.4%)， 中证1000 (6.9%)， 中证2000 (2.45%)， 中证全指 (5.46%) 5. **收益分布形态因子**[23] * 当前峰度（vs. 近5年）：上证50 (-1.89)， 沪深300 (-1.84)， 中证500 (-1.46)， 中证1000 (-1.63)， 中证2000 (-1.95)， 中证全指 (-1.80)， 创业板指 (-2.56) * 当前偏度（vs. 近5年）：上证50 (-0.53)， 沪深300 (-0.45)， 中证500 (-0.40)， 中证1000 (-0.46)， 中证2000 (-0.49)， 中证全指 (-0.47)， 创业板指 (-0.61)

量化模型与构建方式 1. **模型/因子名称**：风险溢价模型[27][28] * **构建思路**：以十年期国债即期收益率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[27]。 * **具体构建过程**：风险溢价的计算公式为指数收益率减去无风险利率。报告中以各宽基指数的收益率（通常为预期收益率或历史收益率，具体未明确）减去十年期国债即期收益率得到风险溢价[27][28]。具体公式为： $$风险溢价 = 指数收益率 - 十年期国债即期收益率$$ * **模型评价**：各跟踪指数的风险溢价有明显的均值复归现象，其中中证1000和中证2000的风险溢价波动率相对较大[28]。上证50的风险溢价分布更集中，而中证1000、中证2000和创业板指的风险溢价分布较分散，不确定性相对更大[34]。 2. **模型/因子名称**：股债性价比模型[46] * **构建思路**：以各指数市盈率（PE-TTM）的倒数和十年期国债即期收益率之差构建股债性价比指标，用于观察股票与债券资产的相对吸引力[46]。 * **具体构建过程**：股债性价比的计算公式为指数市盈率（PE-TTM）的倒数减去十年期国债即期收益率[46]。具体公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 3. **模型/因子名称**：破净率模型[54][56] * **构建思路**：计算指数成分股中市净率小于1的个股数量占比，用以反映市场的整体估值态度和悲观情绪[54][56]。 * **具体构建过程**：首先，计算指数内每只成分股的市净率（股价/每股净资产）。然后，统计市净率小于1的个股数量。最后，用该数量除以指数成分股总数，得到破净率[54][56]。具体公式为： $$破净率 = \frac{指数内市净率 < 1 的个股数量}{指数成分股总数量} \times 100\%$$ * **模型评价**：破净意味着股票价格跌破公司每股净资产值，破净率越高，表明市场低估的情况越普遍；破净率越低，可能表明市场对未来发展持乐观态度[54][56]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：均线比较因子[15] * **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、中期趋势[15]。 * **具体构建过程**：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。将当前收盘价与各均线值进行比较，计算偏离百分比，判断指数是“突破”还是“跌破”该均线[15][16]。具体公式为： $$vsMA_N = \frac{收盘价 - MA_N}{MA_N} \times 100\%$$ 其中，N代表均线周期（如5，10，20等）。 2. **因子名称**：峰度与偏度因子[24][25] * **构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，描述收益率分布的集中程度和形态偏向，以分析市场极端收益出现的概率和分布特征的变化[24]。 * **具体构建过程**：首先，获取指数近一年及近5年（或近6年除去近一年）的日收益率序列[19][22]。然后，分别计算这两个时间窗口内收益率序列的峰度（衡量分布尖峭程度）和偏度（衡量分布对称性）。报告中峰度计算减去了3（正态分布峰度）[25]。通过比较当前值（近一年）与近5年历史值的差异（当前vs.近5年），观察分布形态的变化[24][25]。 3. **因子名称**：股息率因子[48] * **构建思路**：计算指数整体的股息率，反映其现金分红回报率，用于跟踪红利投资风格，并在市场低迷时期作为观察指标[48]。 * **具体构建过程**：指数股息率通常通过汇总成分股现金分红并除以指数总市值来计算。报告中使用该指标观察各宽基指数的股息率走势和变化趋势[48]。 模型的回测效果 1. **风险溢价模型**，当前风险溢价：上证50为-1.44%，沪深300为-1.01%，中证500为-1.74%，中证1000为-0.94%，中证2000为-0.13%，中证全指为-0.97%，创业板指为1.26%[31]；近1年分位值：上证50为3.57%，沪深300为5.95%，中证500为3.57%，中证1000为17.46%，中证2000为36.90%，中证全指为9.52%，创业板指为75.79%[31]；近5年分位值：上证50为7.14%，沪深300为13.49%，中证500为6.90%，中证1000为21.43%，中证2000为42.46%，中证全指为15.40%，创业板指为81.11%[31]。 2. **股债性价比模型**，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）[46]。 3. **破净率模型**，当前破净率：上证50为24.0%，沪深300为16.67%，中证500为10.6%，中证1000为6.7%，中证2000为2.4%，中证全指为5.44%[57]。 因子的回测效果 1. **均线比较因子**，当前状态：创业板指突破20日均线；除创业板指外，其余指数全数跌破5日均线；除上证50和创业板指外，其余指数同时跌破10日均线；上证50和沪深300跌破20日均线[15]。 2. **峰度与偏度因子**，当前峰度vs.近5年：上证50为-1.83，沪深300为-1.81，中证500为-1.51，中证1000为-1.63，中证2000为-2.13，中证全指为-1.84，创业板指为-2.60[25]；当前偏度vs.近5年：上证50为-0.51，沪深300为-0.44，中证500为-0.40，中证1000为-0.45，中证2000为-0.51，中证全指为-0.47，创业板指为-0.62[25]。 3. **PE-TTM因子**，当前值：上证50为11.72，沪深300为14.19，中证500为38.05，中证1000为50.75，中证2000为168.71，中证全指为22.44，创业板指为43.30[43]；近5年历史分位值：上证50为83.39%，沪深300为87.77%，中证500为99.50%，中证1000为99.42%，中证2000为91.24%，中证全指为99.01%，创业板指为64.05%[42][43]。 4. **股息率因子**，当前值：上证50为3.21%，沪深300为2.72%，中证500为1.24%，中证1000为0.99%，中证2000为0.71%，中证全指为1.92%，创业板指为0.87%[53]；近5年历史分位值：上证50为31.65%，沪深300为34.88%，中证500为3.80%，中证1000为23.72%，中证2000为2.81%，中证全指为26.03%，创业板指为55.79%[51][53]。

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策略模型，主要对市场指数进行多维度数据跟踪与统计分析[1][5]。 量化因子与构建方式 报告中对多个市场指数进行了多维度指标的计算和跟踪，这些指标可作为量化分析中的市场状态因子或宏观因子。 1. **因子名称：连阴连阳天数因子** * **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，来刻画市场的短期趋势强度和情绪持续性[13]。 * **因子具体构建过程**：对每个指数，从其日K线序列中识别连续上涨或下跌的交易日。从1开始计数，正数表示连续上涨的天数，负数表示连续下跌的天数。报告中分别展示了日K、周K、月K、季K、年K不同时间尺度下的连阴连阳天数[13]。 2. **因子名称：均线相对位置因子** * **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，判断指数所处的短期、中期、长期趋势状态[16]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数的5日(MA5)、10日(MA10)、20日(MA20)、60日(MA60)、120日(MA120)、250日(MA250)移动平均线。然后计算收盘价相对于各均线的百分比偏离：$$ vsMA_n = \frac{Close - MA_n}{MA_n} \times 100\% $$ 其中，$Close$为当日收盘价，$MA_n$为第n日移动平均线。结果为正表示收盘价位于均线之上，为负则表示位于均线之下[17]。 3. **因子名称：近250日高低位相对位置因子** * **因子构建思路**：通过比较指数当前价格与过去250个交易日内最高价和最低价的相对位置，衡量指数处于近期波动区间中的位置，识别是否突破或接近关键点位[16]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数过去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近期高点和低点的百分比偏离：$$ vsHigh_{250} = \frac{Close - High_{250}}{High_{250}} \times 100\% $$ $$ vsLow_{250} = \frac{Close - Low_{250}}{Low_{250}} \times 100\% $$[17] 4. **因子名称：指数换手率因子** * **因子构建思路**：衡量指数整体成分股的交易活跃度，高换手率通常意味着市场关注度高或分歧大[19]。 * **因子具体构建过程**：报告中的指数换手率计算方式为成分股市值加权的平均换手率：$$ Turnover_{index} = \frac{\sum (CirculatingShares_i \times TurnoverRate_i)}{\sum CirculatingShares_i} $$ 其中，$CirculatingShares_i$为成分股i的流通股本，$TurnoverRate_i$为成分股i的换手率[19]。 5. **因子名称：收益分布形态因子（偏度与峰度）** * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度（Skewness）和超额峰度（Excess Kurtosis），描述收益分布的不对称性和尖峰厚尾特征，用于评估尾部风险和市场情绪[25][26]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数日收益率序列的偏度和峰度。报告中特别指出，其峰度计算中减去了3（正态分布的峰度值），因此给出的是超额峰度。通过比较“当前”与“近5年”的偏度、峰度值，观察分布形态的变化[26]。 6. **因子名称：风险溢价因子** * **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，计算股票指数的预期收益率（通常用市盈率倒数E/P表示）与之差，得到风险溢价，用于衡量股票市场相对于债券市场的投资价值与风险补偿[28]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价计算公式为：$$ RiskPremium = \frac{1}{PE_{TTM}} - Y_{10} $$ 其中，$PE_{TTM}$为指数的滚动市盈率，$Y_{10}$为十年期国债即期收益率。报告计算了当前风险溢价，并统计了其在近1年、近5年历史序列中的分位值，以及相对于近期均值±1倍、±2倍标准差的偏离程度[32]。 7. **因子名称：PE-TTM估值因子** * **因子构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）及其历史分位值来评估指数的估值水平，判断其处于历史估值区间中的位置[40]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数的当前PE-TTM值。然后计算该值在近1年、近5年以及全部历史数据中的分位值（百分比排名）。同时，计算近1年PE-TTM的均值和标准差，并分析当前值相对于均值±1倍、±2倍标准差的偏离百分比[44]。 8. **因子名称：股债性价比因子** * **因子构建思路**：该因子是风险溢价因子的另一种表现形式，即PE-TTM的倒数与十年期国债收益率的差值。通过观察其与历史分位值（如80%分位“机会值”、20%分位“危险值”）的比较，进行大类资产配置的择时判断[47]。 * **因子具体构建过程**：计算公式与风险溢价因子相同：$$ EquityBondYieldGap = \frac{1}{PE_{TTM}} - Y_{10} $$ 报告通过图表展示了该因子的时间序列，并标注了基于近5年数据计算的80%分位线（机会值）、20%分位线（危险值）、均值线以及均值±1倍标准差区间[47]。 9. **因子名称：股息率因子** * **因子构建思路**：跟踪指数的股息率（股息/价格），反映指数的现金分红回报水平。高股息率是红利投资风格的核心指标，尤其在市场低迷或利率下行期受到关注[49]。 * **因子具体构建过程**：计算各指数的当前股息率。同样计算其在近1年、近5年及全部历史数据中的分位值。并分析当前值相对于近1年均值±1倍、±2倍标准差的偏离百分比[54]。 10. **因子名称：破净率因子** * **因子构建思路**：计算指数中市净率（PB）小于1的成份股数量占比，反映市场整体估值低迷的程度和范围。破净率高可能意味着市场情绪悲观，估值普遍偏低[55][57]。 * **因子具体构建过程**：对于每个指数，筛选出其成份股中市净率小于1的股票。破净率计算公式为：$$ PriceBelowBookRatio = \frac{Count(PB_i < 1)}{TotalCount} \times 100\% $$ 其中，$Count(PB_i < 1)$为破净成份股数量，$TotalCount$为指数总成份股数量[58]。 因子的回测效果 本报告未提供基于上述因子的量化策略回测结果，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1月28日各因子的最新截面数据或时间序列状态值，具体如下： 1. **连阴连阳天数因子**：上证50日K连阴2天，中证500日K连阳2天，中证1000日K连阳2天，中证2000季K连阴5天，中证全指季K连阴5天等[13]。 2. **均线相对位置因子**：沪深300收盘价高于MA5约0.1%，中证2000收盘价低于MA5约0.7%，创业板指收盘价低于MA5约0.3%且低于MA10约0.2%，中证500收盘价高于MA20约5.7%[17]。 3. **近250日高低位相对位置因子**：中证500收盘价触及近250日高位（偏离0.0%），创业板指收盘价较近250日高位低1.9%，上证50收盘价较近250日低位高21.6%[17]。 4. **指数换手率因子**：中证2000换手率4.45，创业板指换手率4.21，中证1000换手率3.52，中证500换手率2.79，沪深300换手率1.16，上证50换手率0.58[19]。 5. **收益分布形态因子**：当前峰度（超额）：创业板指1.16，中证500 0.84，中证1000 0.85，中证2000 0.77，沪深300 0.60，中证全指0.65，上证50 -0.11。当前偏度：创业板指1.61，中证500 1.55，沪深300 1.54，中证2000 1.52，中证全指1.51，中证1000 1.48，上证50 1.30[26]。 6. **风险溢价因子**：当前值：中证500为0.60%，上证50为0.26%，沪深300为0.25%，中证全指为0.11%，中证1000为0.20%，创业板指为-0.58%，中证2000为-0.74%。近5年分位值：中证500为71.03%，上证50为63.89%，沪深300为63.89%，中证全指为54.92%，中证1000为53.73%，创业板指为35.48%，中证2000为25.71%[32]。 7. **PE-TTM估值因子**：当前值：中证2000为170.76，中证1000为51.61，创业板指为43.19，中证500为39.07，中证全指为22.64，沪深300为14.21，上证50为11.67。近5年分位值：中证500为100.00%，中证1000为99.92%，中证全指为99.92%，沪深300为88.35%，上证50为82.64%，中证2000为92.56%，创业板指为63.31%[44]。 8. **股债性价比因子**：截至报告期，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为3.23%，沪深300为2.71%，中证全指为1.90%，中证500为1.20%，中证1000为0.98%，创业板指为0.87%，中证2000为0.70%。近5年分位值：创业板指为56.12%，沪深300为34.38%，上证50为32.07%，中证全指为25.12%，中证1000为23.31%，中证2000为0.83%，中证500为0.50%[54]。 10. **破净率因子**：当前值：上证50为24.0%，沪深300为16.67%，中证500为10.4%，中证全指为5.4%，中证1000为6.7%，中证2000为2.5%[58]。

中证A500指数编制创新与核心特征 - 指数编制核心创新体现在“行业均衡”与“龙头荟萃”两大方面 [1] - 初次筛选剔除ESG评级不佳成分券，并筛选市值排名高、属于互联互通范围的证券，优先选择行业龙头及市值规模较大的行业标的 [1] - 通过二次补选，从剩余样本中进一步筛选出未被纳入的行业龙头和市值较大、韧性较强的标的进行补充，使成分券总数达到500只 [2] - 调控指数行业分布，使其与中证全指的行业分布基本保持一致，以实现行业中性 [1][2] 中证A500指数的市场定位与成分结构 - 中证A500指数是大盘宽基指数，在沪深300基础上进行增强 [3] - 指数市值中位数约为499.52亿元，高于中证500的296.68亿元和中证1000的127.54亿元，但低于沪深300的1099.70亿元 [4][5] - 成分股构成中，77%的权重来自沪深300，18%来自中证500，2%来自中证2000 [5] - 前十大成分股权重合计约20%，与沪深300保持一致 [4][5] - 指数覆盖沪市和深市股票，相比仅覆盖上交所的上证综指更具全A股代表性 [5] 中证A500指数的行业与风格特征 - 行业分布上，相比沪深300，在非银金融、银行、食品饮料行业的权重合计降低了约11% [6] - 降低的权重被均匀分配至电力设备、军工、医药生物、有色金属、传媒、化工、机械设备等新兴及制造业行业 [6] - 指数行业覆盖全面，涵盖100%的二级行业和98%的三级行业，覆盖度远高于沪深300 [8] - 行业龙头覆盖度达到94%，远超沪深300指数的65% [8] - 风格配置均衡，价值与成长风格各占约50%，而沪深300偏重传统价值风格 [8] 中证A500指数的历史与近期表现 - 自基日（2004年12月31日）以来至2025年10月31日，中证A500指数收益率达458%，领先于沪深300指数的364%和中证800指数的409% [11] - 在2007年、2015年、2021年三次牛市顶点，指数均创下基日以来新高，而沪深300和中证800指数均未再创新高 [11] - 在2019年至2021年成长风格主导区间，指数收益率较沪深300超额接近5% [13] - 在2022年至2024年价值风格占优区间，其相对沪深300的负超额不足1% [13] - 自2024年9月23日发布至2025年10月31日，指数涨幅达49.87%，同期沪深300指数涨幅为44%，实现约5%的超额收益 [13] 中证A500指数的行业配置能力分析 - 在2024年9月23日至2025年10月31日期间，14个申万一级行业涨幅超过沪深300，中证A500指数仅在非银金融和通信行业相对低配 [14] - 在其余12个表现领先的行业中，指数相对沪深300均为显著超配，合计超配幅度超过10% [14] - 低配行业腾出的权重转向了电力设备、电子、有色金属、机械设备等更具竞争力的行业 [15] - 指数在银行业权重较沪深300低约5%，该区间银行业表现排名靠后（第22位），低配带来超额收益 [15] - 即便在银行业表现强势的区间（如2024年9月23日至2025年5月30日），指数相对沪深300依然能实现超额收益 [17] 中证A500ETF（159338）产品特征 - 产品规模在同类中处于领先地位，客户数量居同类首位，是第二名的三倍多 [1] - 投资者结构中，机构与个人比例相较于同业的中证A500ETF更为均衡，且个人占比相对更高 [1] - 管理费率为0.15%，股票仓位接近100%，跟踪误差小，仓位磨损低 [17] - 产品适合作为底仓配置，也可用于定投、波段操作或“核心-卫星”策略中的核心资产 [17]

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 本报告为市场数据跟踪报告，未涉及具体的量化选股或择时模型，因此无量化模型相关内容。 量化因子与构建方式 本报告主要对宽基指数的各类市场指标进行跟踪和统计分析，这些指标可视作用于评估市场状态或指数特征的“因子”。以下是报告中涉及的主要因子： 1. **因子名称：风险溢价因子** * **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[28]。 * **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”即为该差值[32]。 * 公式：$$风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率(十年期国债即期收益率)$$ * **因子评价**：各跟踪指数的风险溢价有明显的均值复归现象，其中中证1000和中证2000的风险溢价波动率相对较大[29]。 2. **因子名称：估值因子 (PE-TTM)** * **因子构建思路**：观察各指数的滚动市盈率作为估值参考，衡量各指数在当前时点的投资价值[40]。 * **因子具体构建过程**：直接采用指数成分股的净利润(TTM)总和与总市值之比，即市盈率(PE)的滚动计算值[43][44]。 * **因子评价**：各宽基指数的PE-TTM分位数在2024年9月底附近探底后急速拉升，整体中枢上移，保持震荡上扬趋势，2025年9月开始拐头向下[40]。 3. **因子名称：股债性价比因子** * **因子构建思路**：以各指数PE-TTM的倒数（即盈利收益率）与十年期国债即期收益率之差来衡量股票资产相对于债券资产的吸引力[47]。 * **因子具体构建过程**：计算指数盈利收益率与十年期国债即期收益率的差值。 * 公式：$$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ * **因子评价**：该因子用于判断市场估值位置，报告中以近5年历史分位值作为机会值（80%分位）和危险值（20%分位）的参考[47]。 4. **因子名称：股息率因子** * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是红利投资风格的核心指标，在市场低迷时期，高股息因其稳定的现金流和较低的估值而成为避风港[49]。 * **因子具体构建过程**：计算指数成分股现金分红总额与指数总市值之比[51][55]。 * **因子评价**：高股息率在市场利率下行期的表现尤为突出[49]。 5. **因子名称：破净率因子** * **因子构建思路**：破净指的是个股市净率小于1的情形，破净率表示破净个股数占比，反映市场的整体估值态度和悲观/乐观程度[56][57]。 * **因子具体构建过程**：统计指数成分股中市净率(PB)小于1的个股数量，并计算其占指数总成分股数量的比例[58]。 * 公式：$$破净率 = \frac{市净率(PB) < 1的个股数量}{指数总成分股数量}$$ * **因子评价**：破净数和占比越高，低估的情况越普遍；破净数及占比越低，可能表明市场对未来发展持乐观态度[57]。 6. **因子名称：价格相对均线位置因子** * **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，来判断市场的短期、中期趋势强弱[15]。 * **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于5日、10日、20日、60日、120日、250日移动平均线的百分比偏离度[16]。 * 公式：$$vsMA_N = \frac{收盘价 - MA_N}{MA_N} \times 100\%$$ * **因子评价**：该因子用于判断市场是否处于多头趋势。报告中指出所有跟踪指数仍在多条均线支撑位之上，市场多头趋势明显[15]。 7. **因子名称：收益分布形态因子 (偏度与峰度)** * **因子构建思路**：通过分析指数日收益率分布的偏度和峰度，来刻画收益分布的特征，例如极端收益出现的可能性和分布集中度[24][26]。 * **因子具体构建过程**：计算指数日收益率序列的偏度和超额峰度（报告中峰度计算减去了正态分布的峰度值3）[26]。 * **因子评价**：峰度越大，说明收益率分布更集中；正偏态显示极端正收益情形增加的程度[24]。 8. **因子名称：资金活跃度因子 (交易金额占比与换手率)** * **因子构建思路**：通过指数交易金额占全市场比重和指数换手率，来衡量资金对不同风格板块的关注度和交易活跃度[18]。 * **因子具体构建过程**： * 交易金额占比：该指数当天交易金额除以中证全指当天交易金额[18]。 * 指数换手率：$$\frac{\Sigma(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\Sigma(成分股流通股本)}$$[18]。 因子的回测效果 本报告为市场状态跟踪报告，未提供基于历史数据的因子分层回测、多空组合收益、信息比率(IR)等量化因子测试结果。报告主要展示了各因子在特定截止日（2025年12月25日）的截面取值或历史分位值，具体如下： 1. **风险溢价因子** [32] * 上证50：0.25%， 近5年分位值62.86% * 沪深300：0.18%， 近5年分位值59.13% * 中证500：0.79%， 近5年分位值77.06% * 中证1000：0.96%， 近5年分位值78.25% * 中证2000：1.30%， 近5年分位值83.49% * 中证全指：0.59%， 近5年分位值72.06% * 创业板指：0.29%， 近5年分位值59.60% 2. **估值因子 (PE-TTM)** [44] * 上证50：11.78， 近5年分位值84.13% * 沪深300：14.15， 近5年分位值86.20% * 中证500：33.72， 近5年分位值97.52% * 中证1000：46.67， 近5年分位值95.45% * 中证2000：158.45， 近5年分位值86.78% * 中证全指：21.48， 近5年分位值95.62% * 创业板指：41.84， 近5年分位值59.50% 3. **股息率因子** [55] * 上证50：3.14%， 近5年分位值30.83% * 沪深300：2.73%， 近5年分位值36.36% * 中证500：1.40%， 近5年分位值16.53% * 中证1000：1.10%， 近5年分位值36.28% * 中证2000：0.76%， 近5年分位值12.23% * 中证全指：2.01%， 近5年分位值33.97% * 创业板指：0.95%， 近5年分位值60.17% 4. **破净率因子** [58] * 上证50：22.0% * 沪深300：16.0% * 中证500：10.8% * 中证1000：8.0% * 中证2000：3.15% * 中证全指：6.06% 5. **价格相对均线位置因子** (以vsMA5为例) [16] * 上证50：0.4% * 沪深300：0.6% * 中证500：1.7% * 中证1000：1.8% * 中证2000：1.9% * 中证全指：1.2% * 创业板指：1.3% 6. **收益分布形态因子** (当前值) [26] * **峰度**： * 上证50：0.02 * 沪深300：0.60 * 中证500：0.68 * 中证1000：1.35 * 中证2000：1.27 * 中证全指：0.94 * 创业板指：1.04 * **偏度**： * 上证50：1.33 * 沪深300：1.53 * 中证500：1.52 * 中证1000：1.65 * 中证2000：1.66 * 中证全指：1.61 * 创业板指：1.56 7. **资金活跃度因子** [18] * **交易金额占比**： * 中证2000：25.75% * 中证1000：22.84% * 沪深300：20.26% * **换手率**： * 中证2000：3.93 * 创业板指：2.34 * 中证1000：2.31 * 中证全指：1.58 * 中证500：1.51 * 沪深300：0.42 * 上证50：0.17