根据研报内容，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. **模型名称**：DecompGRU模型 - **模型构建思路**：基于趋势分解的时序+截面端到端模型，通过改进GRU基线模型实现时序和截面信息交互[8] - **模型具体构建过程**： 1. 使用两个去均值模块处理时序和截面数据 2. 基于IC和加权MSE损失函数分别训练两个子模型（DecompGRU_IC、DecompGRU_MSE）[14] 3. 输出个股得分并构建组合： - 选股范围：中证全指 - 调仓频率：周频（每周首个交易日调仓） - 组合构建：等权持有得分TOP200股票，剔除涨跌停/停牌股[8] - **模型评价**：通过分解模块增强模型对市场趋势的捕捉能力，实现端到端预测[14] 2. **ETF轮动模型** - **构建思路**：将DecompGRU个股得分聚合至行业/主题ETF[10] - **具体构建**： 1. ETF池筛选标准： - 行业/主题型ETF - 5日成交额均值>2000万，20日日均成交额>1000万 - 同指数ETF保留成交额最大者 2. 持仓规则：每期持有3-6只ETF，周度不定期调仓[10] --- 量化因子与构建方式 1. **情绪热度因子** - **构建思路**：通过同花顺用户行为数据（浏览/自选/点击）构建市场情绪代理指标[18] - **具体构建**： 1. 个股热度计算： $$总热度 = \frac{浏览+自选+点击次数}{全市场总和} \times 10000$$ 取值区间[0,10000][18] 2. 聚合方法： - 宽基热度：按成分股分组（沪深300/中证500/中证1000/中证2000/其他）求和[19] - 行业热度：按申万一级/二级行业分组求和[30] - 概念热度：按概念成分股分组求和[39] - **因子评价**：有效捕捉市场有限注意力导致的定价偏差[17] 2. **热度变化率因子** - **构建过程**： 1. 计算周度热度变化率： $$\Delta H_t = \frac{H_t - H_{t-1}}{H_{t-1}}$$ 2. 取MA2平滑处理[22] 3. 应用场景： - 宽基轮动：买入变化率最大的宽基（排除"其他"组）[24] - 概念组合：筛选变化率TOP5概念中的低热度个股[42] 3. **估值分位数因子** - **构建方法**： 1. 计算滚动5年PE/PB历史分位数[50] 2. 行业分位数回溯至2015年[53] 3. 输出： - 宽基分位数（沪深300/中证500/中证1000）[52] - 申万一级/二级行业分位数[54] --- 模型回测效果 | 模型/组合 | 累计收益 | 超额收益 | 最大回撤 | 周胜率 | 月胜率 | 测试周期 | |---------------------|----------|----------|----------|--------|--------|----------------| | DecompGRU TOP200 | 24.54% | 9.80% | 10.08% | 72.22% | 100% | 2025/3/31-8/1 [10] | | ETF轮动组合 | 12.97% | 8.65% | 6.16% | 68.42% | 75% | 2025/3/18-8/1 [12] | | 宽基热度轮动策略 | 18.8%* | 1.7%* | 23.5% | - | - | 2017-2025 [27] | | 概念BOTTOM组合 | 27%** | - | 28.89% | - | - | 2025年内 [44] | （*相对宽基等权基准 **年化15.71%） --- 因子回测效果 1. **宽基热度变化率**（2025/8/1）： - 中证500：+10.21% - 中证2000：-6.02% [29] 2. **行业热度变化率**（2025/8/1）： - 正向TOP5：建筑材料(+83.5%)、建筑装饰、社会服务、钢铁、食品饮料 - 负向TOP5：公用事业(-32.5%)、轻工制造、纺织服饰、汽车、房地产 [38] 3. **估值分位数**： - 宽基：中证500(95%) > 中证1000(84%) > 沪深300(70%) [52] - 一级行业高估：电力设备/计算机/银行(>80%) - 一级行业低估：农林牧渔/家电(<20%) [53]