根据研报内容，现对其中涉及的量化模型与因子进行总结如下： 量化模型与构建方式 **1 多策略选股模型** - **模型构建思路**：为应对市场风格切换，将价值、成长、质量和出清四个驱动要素不同、适应市场环境差异明显的子策略进行多策略配置，以平稳穿越各类市场环境[22] - **模型具体构建过程**：包含四个子策略：价值股策略、成长股策略、质量选股策略、出清选股策略[22] 采用传统风险平价以及动量优化的风险平价调整权重，构建股票组合[22] 传统风险平价追求子资产对组合贡献均等的风险，核心要素为子资产的风险指标[22] 动量优化根据策略的波动和动量特征，调整对应风险贡献，提升配置效果[22] 根据子策略过去12个月的风险特征，并以子策略过去80日动量秩排序调整其在多策略选股组合风险贡献度占比[22] **2 极致风格高BETA选股模型** - **模型构建思路**：将非ST个股按大小市值和成长价值标准交叉分组，得到大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值四个分组，基于量价和基本面因子分组单调性判断选股能力强弱、因子有效性排序，筛选单一风格强势特指因子，针对不同风格象限构建单一风格增强策略[45][47] - **模型具体构建过程**：对于大小盘筛选标准，全市场A股自由流通市值累计百分位前60%个股划分为大市值，自由流通市值累计百分位在75%至95%个股划分为小市值[45] 对于成长价值划分，分别计算四个价值因子，月末排名后50%和前50%个股分别划分为价值和成长个股[45] 对于大盘价值，采用低换手低波动高股息策略，在大盘价值股票基础池中剔除盈利质量排名靠后个股，用波动率、换手和高股息等因子排序优选[47] 对于大盘成长，采用剔除高波动的盈利预期平衡策略，在大盘成长股票基础池中剔除波动率、换手率排名靠前个股，用盈利质量、预期净利润相关因子排序优选[47] 对于小盘价值，采用剔除低盈利的低波反转增强策略，在小盘价值股票基础池中剔除盈利、预期增速排名靠后个股，用低波动、反转、小市值因子排序优选[47] 对于小盘成长，采用低盈利高预期组合策略，在小盘成长股票基础池中剔除短期反转排名后30%个股，用预期净利润增长年率、一致性修正因子和月换手率因子优选[48] 根据子策略过去12个月风险特征，并以子策略过去80日动量秩排序调整权重占比[48] **3 "红利+"优选股票策略** - **模型构建思路**：在红利策略基础上，根据股息率要素筛选"红利+"优选的股息率增强股票组合，根据波动、ROE、估值和盈利增长等因子筛选具备该因子特征的股票[75] - **模型具体构建过程**：根据股票的波动、ROE、估值和盈利增长等因子，筛选出具备该因子特征的股票，同时满足几类因子特征的股票被定义为"红利+"优选股票池[75] 为规避股票组合中较小市值股票权重占比过高带来的风格偏移，仅从优选股票池中中证800指数和中证1000指数的成分股中挑选高股息标的，最终筛选出30只股票构成策略[75] **4 均线趋势策略** - **模型构建思路**：认为均线的相对位置可以象征趋势和反转状态，短均线与长均线位置的相对高低可以表征股价所处的趋势状态[107] - **模型具体构建过程**：以中证800作为基础股票池，根据"(20日均线-240日均线)/20日均线"因子作为趋势强度的因子[107] 采用流通市值加权法划分高低趋势组，认为低趋势组可能处于拉涨初期，后续存在长期趋势收益[107] 在低趋势组中采用质量因子等权打分选取前33支股票作为持仓[107] 趋势强度因子公式为：$$TrendStrength = \frac{MA20 - MA240}{MA20}$$[107] **5 情绪价量策略** - **模型构建思路**：在传统量价分析方法基础上，结合量能和价能要素获得价量共振因子，同时使用市场情绪评分LWMA240进行情绪择时[131] - **模型具体构建过程**：综合价量共振、波动、流动性、估值和ROE等因子筛选出具备这些因子特征的股票并进行因子打分[131] 根据LWMA240评分的正负调整情绪相关的因子打分方向并且规避价量共振程度过高所带来的扰动以优化股票池[131] 最终筛选出因子等权打分最高的50只股票构成情绪择时下价量选股策略[131] **6 科创板策略** - **模型构建思路**：针对科创板股票的特定策略组合[8] - **模型具体构建过程**：策略持仓合计选入30支股票，主要分布在电子行业[8] 模型的回测效果 **1 多策略选股模型** - 9月绝对收益：-0.38%，9月超额收益：-2.95%[3][30] - 今年以来绝对收益：35.98%，今年以来相对收益：9.95%[21] - 全区间年化收益：16.32%，全区间年化超额：13.68%，信息比：1.55[41][45] - 年化波动：19.97%，最大回撤：33.14%，夏普比率：0.82[45] **2 极致风格高BETA选股模型** - 9月绝对收益：-3.28%，9月超额收益：-5.77%[5][62] - 今年以来绝对收益：15.12%，今年以来相对收益：-6.92%[21] - 全区间年化收益：25.95%，全区间年化超额：21.01%，信息比：2.27[68][74] - 年化波动：20.97%，最大回撤：45.96%，夏普比率：1.24[74] **3 "红利+"优选股票策略** - 9月绝对收益：0.83%，9月超额收益：-1.77%[6][85] - 今年以来绝对收益：11.55%，今年以来相对收益：-9.80%[21] - 全区间年化收益：14.64%，全区间年化超额：10.93%，信息比：1.09[97][102] - 年化波动：22.42%，最大回撤：44.56%，夏普比率：0.65[102] **4 均线趋势策略** - 9月绝对收益：0.60%，9月超额收益：-1.99%[7][116] - 今年以来绝对收益：13.82%，今年以来相对收益：-7.97%[21] - 全区间年化收益：14.97%，全区间年化超额：13.40%，信息比：0.93[123][129] - 年化波动：20.14%，最大回撤：25.41%，夏普比率：0.74[129] **5 情绪价量策略** - 9月top50绝对收益：1.54%，9月top50超额收益：-1.08%[7][143] - 今年以来top50绝对收益：43.55%，今年以来top50相对收益：16.07%[21] - 全区间top50年化收益：24.51%，全区间top50年化超额：17.94%，信息比：1.13[151] - 全区间top100年化收益：23.87%，全区间top100年化超额：17.34%，信息比：1.20[151] **6 科创板策略** - 9月绝对收益：10.92%，9月超额收益：-0.50%[8] - 今年以来绝对收益：81.32%，今年以来相对收益：19.92%[8]

市场表现 - 7月A股市场整体上涨，沪深300指数收益率为3.54%，中证1000收益率为4.80%，中证500收益率为5.26%，创业板收益率为8.14% [16] - 7月板块整体收益上涨，中信一级行业排名前3的行业为钢铁、医药和通信，仅银行业下跌 [17] - 7月六大策略均录得正收益，科创板策略表现最佳，单月超额收益超9% [2][19] 多策略选股 - 2025年8月配置权重最高为成长股策略(31.03%)，最低为价值股策略(15.62%) [3] - 7月绝对收益6.04%，相对中证全指超额收益1.64% [3] - 持仓50只股票，平均市值1148.94亿元，集中在医药、电力及公用事业和国防军工行业 [21][27] 极致风格高BETA策略 - 2025年8月配置权重最高为大盘价值策略(66.86%)，最低为小盘价值策略(33.14%) [5] - 7月绝对收益3.05%，相对中证全指超额收益-1.23% [5] - 持仓120只股票，平均市值867.57亿元，集中在银行业 [54][58] "红利+"优选策略 - 7月绝对收益3.70%，相对中证全指超额收益-0.60%，相对红利指数超额收益1.79% [6] - 持仓30只股票，平均市值1095.78亿元，集中在电力及公用事业(16.7%)、机械(10%)和交通运输(10%) [6][83] 均线趋势策略 - 7月绝对收益5.07%，相对中证全指超额收益0.71% [7] - 持仓30只股票，平均市值1488.94亿元，集中在有色金属(20.21%)和通信(16.70%) [101][107] 情绪价量策略 - 7月top50组合绝对收益7.68%，相对中证全指超额收益3.21% [7] - 持仓50只股票，平均市值257.31亿元，集中在电子(28%)、机械(20%)和汽车(10%)行业 [126][134] 科创板策略 - 7月绝对收益14.11%，相对中证全指超额收益9.27% [8] - 持仓30只股票，主要集中在医药行业，权重占比接近40% [8]