根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **微盘股指数调仓模型** - 模型构建思路：通过定期调出涨幅过高的个股实现持续止盈效果[21] - 模型具体构建过程： 1) 每月调出42只涨幅最高的个股（调出比例约50%）[21] 2) 调出个股的当月收益均值为18.32%（正收益概率94%），下月收益均值为0.63%（正负收益各半）[21] 3) 历史回测显示：2004-2023年调仓组合净值255 vs 调出组合净值1.23[25] - 模型评价：利用A股动量效应强度，避免"卖飞"问题[25] 2. **主题驱动选股模型** - 模型构建思路：捕捉小市值个股在主题行情中的爆发力[28][34] - 模型具体构建过程： 1) 筛选自由流通市值<20亿的个股（2023年微盘股平均市值9.2亿）[20] 2) 结合月度涨幅TOP20中的主题标签（如军工/固态电池/稳定币）[16][28] 3) 起涨时典型特征：自由流通市值中位数12-15亿，日均成交额<2000万[16][28] 模型的回测效果 1. **微盘股指数调仓模型** - 年化收益：2022-2023年累计涨幅99%（20个月），2024-2025年涨幅95%（10个月）[9] - 最大回撤：2024年1-2月达50%[9] - 信息比率(IR)：月均超额收益0.63%[21] 2. **主题驱动选股模型** - 单月爆发力：2025年6月TOP20个股涨幅91%-172%（中位数115%）[16] - 主题持续性：军工/固态电池等主题连续3个月出现在涨幅榜[28][32] 量化因子与构建方式 1. **小市值因子** - 构建思路：捕捉自由流通市值最小的20%个股[19] - 具体构建： $$ 因子值 = \frac{1}{自由流通市值} $$ 取全市场后20%分位（2023年阈值约9亿）[19][20] 2. **主题动量因子** - 构建思路：识别当月最强主题中的小市值标的[16][28] - 具体构建： 1) 计算主题内个股涨幅排名 2) 筛选同时满足： - 涨幅前20名 - 自由流通市值<30亿 - 起涨日成交额<5000万[16][28] 因子的回测效果 1. **小市值因子** - 年化超额收益：2018-2023年微盘股指数超额229%[20] - 波动率：市值分布标准差维持9.2亿±1.5亿[20] 2. **主题动量因子** - 月度胜率：上榜个股次月续涨概率53%[28] - 爆发强度：2025年单月最高涨幅282%（光线传媒）[28] 注：所有测试结果均基于2005-2025年历史数据回测[19][21][25]