量化模型与因子总结 量化模型 1. 基于启发式风格划分的认知风险控制模型 模型构建思路：通过结合启发式方法和因子打分法识别市场认知与个体认知差异，控制认知风险[4][15] 模型具体构建过程： 1) 采用时间序列回归划分个股风格： $$r_{t,t}\sim\beta_{\mathit{Value}}\cdot r_{\mathit{Value},t}+\beta_{\mathit{Growth}}\cdot r_{\mathit{Growth},t}+\varepsilon_{t}$$ 约束条件： $$0\leq\beta_{\mathit{Value}}\leq1$$ $$0\leq\beta_{\mathit{Growth}}\leq1$$ $$\beta_{\mathit{Value}}+\beta_{\mathit{Growth}}=1$$ 2) 计算行业风险贡献： $$RiskContribution_{i}=w_{i}\times{\frac{\partial\sigma_{p}}{\partial w_{i}}}=w_{i}\times{\frac{\sum_{j=1}^{n}w_{i}\cdot Cov\left(r_{i},r_{j}\right)}{\sigma_{p}}}$$ 3) 对高风险行业中的认知差异个股偏离置为0[4][15][81] 2. 基于个股收益聚类的隐性风险识别模型 模型构建思路：采用Louvain社区发现算法对个股超额收益相关性进行聚类，识别传统风险模型无法捕捉的隐性风险[4][15][117] 模型具体构建过程： 1) 计算个股超额收益相关性矩阵 2) 应用Louvain算法最大化模块度进行聚类 3) 对近期走势趋同的股票聚类结果进行风险控制[117] 3. 动态风格因子控制模型 模型构建思路：针对风格因子波动率聚集现象，对近期波动率排名靠前、波动率显著放大的风格因子进行严格控制[4][15][81] 模型具体构建过程： 1) 计算风格因子滚动3个月收益率年化波动率 2) 识别波动率显著放大的风格因子 3) 在组合优化中约束高波动风格因子暴露[27][28] 4. 目标跟踪误差下的自适应个股偏离模型 模型构建思路：根据过去跟踪误差动态调整个股偏离幅度[4][15][81] 模型具体构建过程： 1) 计算组合相对基准的滚动3个月跟踪误差 2) 当跟踪误差超过阈值时自动缩小个股偏离 3) 形成跟踪误差-偏离幅度的动态调整机制[31][32] 量化因子 1. 黑天鹅指数因子 因子构建思路：通过风格因子收益率偏离度衡量市场极端程度[24][25] 因子具体构建过程： 1) 计算风格因子日度收益率偏离度： $$\sigma_{s,t}=\frac{\bar{r}_{s,t}-\bar{r}_{s}}{\sigma_{s}}$$ 2) 计算黑天鹅指数： $$BlackSwan_{t}=\frac{1}{N}\times\sum_{s\in S}\left|\sigma_{s,t}\right|$$ 因子评价：有效捕捉市场极端风险事件[24][25] 2. 成长价值风格因子 因子构建思路：综合估值和成长指标构建风格因子[82][83] 因子具体构建过程： 1) 价值因子包含股息率、BP、EPTTM、OCFPTTM四个子因子，权重各1/4 2) 成长因子包含DeltaROEQ、NPQYOY、SUE、AOG四个子因子，权重各1/4[82][83] 因子评价：传统因子打分法可能无法完全捕捉市场实际交易风格[88][93] 模型回测效果 1. 传统中证500指数增强组合 年化超额收益18.77%，相对最大回撤9.68%，信息比3.56，收益回撤比1.94，年化跟踪误差4.88%[5][16] 2. 引入全流程风控的中证500指数增强组合 年化超额收益16.51%，相对最大回撤4.90%，信息比3.94，收益回撤比3.37，年化跟踪误差3.98%[5][16]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.77%，本年超额收益3.14% [1][6] - 中证500指数增强组合本周超额收益1.14%，本年超额收益3.91% [1][6] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.79%，本年超额收益5.21% [1][6] 选股因子表现跟踪 沪深300成分股 - 表现较好的因子包括3个月盈利上下调（最近一周1.14%）、标准化预期外盈利（1.07%）、单季净利同比增速（1.06%） [1][7] - 表现较差的因子包括三个月反转（-0.57%）、特异度（-0.55%）、一个月波动（-0.34%） [7] 中证500成分股 - 表现较好的因子包括预期PEG（最近一周0.78%）、BP（0.41%）、标准化预期外收入（0.38%） [1][9] - 表现较差的因子包括股息率（-0.67%）、预期净利润环比（-0.56%）、标准化预期外盈利（-0.45%） [9] 中证1000成分股 - 表现较好的因子包括预期净利润环比（最近一周1.48%）、预期PEG（1.36%）、单季超预期幅度（1.29%） [11] - 表现较差的因子包括三个月反转（-0.85%）、单季ROE（-0.69%）、标准化预期外盈利（-0.65%） [11] 公募基金重仓股 - 表现较好的因子包括一年动量（最近一周1.49%）、3个月盈利上下调（0.91%）、单季净利同比增速（0.88%） [1][13] - 表现较差的因子包括三个月波动（-1.37%）、一个月波动（-1.33%）、股息率（-1.28%） [13] 公募基金指数增强产品表现 沪深300指数增强产品 - 本周超额收益最高2.02%，最低-0.56%，中位数0.45% [1][16] - 今年以来超额收益最高4.86%，最低-2.39%，中位数0.98% [16] 中证500指数增强产品 - 本周超额收益最高1.36%，最低-0.28%，中位数0.59% [1][18] - 今年以来超额收益最高5.41%，最低-2.61%，中位数1.36% [18] 中证1000指数增强产品 - 本周超额收益最高1.44%，最低-0.17%，中位数0.78% [20] - 今年以来超额收益最高7.31%，最低-0.14%，中位数3.12% [20] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共67只，总规模778亿元 [15] - 中证500指数增强产品共69只，总规模452亿元 [15] - 中证1000指数增强产品共46只，总规模150亿元 [15] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化模型最大化单因子暴露，控制行业、风格、个股权重等约束 [24] - 设置个股相对于基准权重偏离幅度为0.5%-1%以避免持仓过于集中 [23] 公募重仓指数构建方式 - 选样空间为普通股票型及偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [25] - 通过定期报告获取持仓信息，选取累计权重达90%的股票作为成分股 [25]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益-1.25%，本年超额收益1.61% [1][2] - 中证500指数增强组合本周超额收益-1.53%，本年超额收益2.17% [1][2] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-0.88%，本年超额收益3.15% [1][2] 选股因子表现跟踪 沪深300成分股 - 非流动性冲击因子最近一周表现1.05%，最近一月2.34%，今年以来1.49% [5] - 三个月换手因子最近一周表现0.66%，最近一月1.55%，今年以来0.35% [5] - 一个月换手因子最近一周表现0.51%，最近一月1.34%，今年以来0.30% [5] 中证500成分股 - 预期净利润环比因子最近一周表现1.32%，最近一月2.85%，今年以来3.25% [7] - 非流动性冲击因子最近一周表现1.11%，最近一月2.11%，今年以来0.24% [7] - 3个月盈利上下调因子最近一周表现0.81%，最近一月2.58%，今年以来2.76% [7] 中证1000成分股 - 三个月机构覆盖因子最近一周表现1.74%，最近一月4.08%，今年以来4.46% [10] - 三个月换手因子最近一周表现1.40%，最近一月5.35%，今年以来2.65% [10] - 一个月换手因子最近一周表现1.24%，最近一月5.91%，今年以来2.52% [10] 公募基金重仓股 - 非流动性冲击因子最近一周表现1.92%，最近一月3.17%，今年以来3.25% [13] - 一个月换手因子最近一周表现1.30%，最近一月2.97%，今年以来0.93% [13] - 三个月换手因子最近一周表现1.25%，最近一月2.80%，今年以来0.72% [13] 公募基金指数增强产品表现 沪深300指数增强产品 - 本周超额收益最高1.04%，最低-2.85%，中位数-0.53% [1][16] - 最近一月超额收益最高2.95%，最低-3.26%，中位数-0.19% [16][17] - 今年以来超额收益最高3.68%，最低-3.29%，中位数0.40% [16][17] 中证500指数增强产品 - 本周超额收益最高0.86%，最低-1.80%，中位数-0.62% [1][18] - 最近一月超额收益最高4.17%，最低-0.97%，中位数0.73% [18] - 今年以来超额收益最高4.47%，最低-2.73%，中位数0.45% [18] 中证1000指数增强产品 - 本周超额收益最高1.23%，最低-1.30%，中位数-0.29% [1][20] - 最近一月超额收益最高4.39%，最低-0.65%，中位数1.32% [20] - 今年以来超额收益最高5.42%，最低-1.28%，中位数2.04% [20] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共67只，总规模815亿元 [15] - 中证500指数增强产品共68只，总规模493亿元 [15] - 中证1000指数增强产品共46只，总规模169亿元 [15] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合，目标函数为最大化单因子暴露 [19][21] - 约束条件包括风格因子偏离度、行业偏离度、个股权重偏离度等 [21][25] - 个股相对于基准指数权重偏离幅度通常设置为0.5%-1% [22] 公募重仓指数构建方式 - 选样空间为普通股票型基金及偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [23] - 通过基金定期报告获取持仓信息，结合半年报或年报数据构建持仓 [24] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股构建指数 [26]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.15%，本年累计超额收益0.96% [1][2] - 中证500指数增强组合本周超额收益-0.12%，本年累计超额收益1.77% [1][2] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-0.62%，本年累计超额收益-0.14% [1][2] 选股因子表现 沪深300成分股 - 近期有效因子：股息率（本周0.51%）、DELTAROA（本周0.49%）、三个月机构覆盖（本周0.49%）[4][5] - 弱势因子：非流动性冲击（本周-0.76%）、年动量（本周-0.48%）、三个月换手（本周-0.43%）[5] 中证500成分股 - 领先因子：一年动量（本周0.76%）、DELTAROA（本周0.72%）、标准化预期外收入（本周0.58%）[6][7] - 拖累因子：三个月换手（本周-0.88%）、一个月换手（本周-0.94%）、EPTTM（本周-0.85%）[7] 中证1000成分股 - 有效因子：单季净利同比增速（本周0.88%）、DELTAROA（本周0.58%）、单季营收同比增速（本周0.42%）[8][9] - 低效因子：一个月波动（本周-1.81%）、预期EPTTM（本周-1.52%）、三个月波动（本周-1.49%）[9] 公募基金重仓股 - 优选因子：单季营利同比增速（本周0.54%）、特异度（本周0.50%）、单季净利同比增速（本周0.32%）[12][13] - 弱势因子：一个月换手（本周-0.82%）、3个月盈利上下调（本周-0.75%）、一个月反转（本周-0.75%）[13] 公募指数增强产品表现 产品规模 - 沪深300增强产品67只，总规模815亿元；中证500增强产品68只，总规模493亿元；中证1000增强产品46只，总规模169亿元 [16] 沪深300增强产品 - 本周超额收益区间：最高1.34%，最低-0.63%，中位数0.12% [17][18] - 本季超额收益中位数1.28%，今年以来中位数0.43% [17][18] 中证500增强产品 - 本周超额收益区间：最高0.97%，最低-0.82%，中位数0.02% [19][21] - 本季超额收益中位数0.94%，今年以来中位数-0.58% [19][21] 中证1000增强产品 - 本周超额收益区间：最高1.24%，最低-1.00%，中位数-0.01% [20][25] - 本季超额收益中位数2.50%，今年以来中位数0.07% [20][25] 方法论 - MFE组合构建通过优化模型最大化单因子暴露，控制行业/风格偏离（个股权重偏离限制0.5%-1%）[22][23][24] - 公募重仓指数选取累计权重90%的基金重仓股，反映机构选股风格[27][28]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.44%，本年超额收益0.80% [1][2] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.44%，本年超额收益1.81% [1][2] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-0.13%，本年超额收益0.50% [1][2] 选股因子表现跟踪 - 沪深300成分股中三个月换手、股息率、一个月换手等因子表现较好 [1][5] - 中证500成分股中高管薪酬、预期净利润环比、股息率等因子表现较好 [1][7] - 中证1000成分股中预期PEG、SPTTM、一个月波动等因子表现较好 [1][10] - 公募基金重仓股中股息率、预期EPTTM、EPTTM等因子表现较好 [1][12] 公募基金指数增强产品表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益最高1.67%，最低-2.70%，中位数0.11% [1][16] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.55%，最低-0.45%，中位数0.38% [1][17][19] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.59%，最低-0.87%，中位数0.30% [1][21] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有66只，总规模813亿元 [15] - 中证500指数增强产品共有68只，总规模493亿元 [15] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模169亿元 [15] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合，控制行业暴露、风格暴露等约束 [20][22][23] - 设置个股相对于基准指数中权重的偏离幅度为0.5%-1% [23] - 每月末构建单因子MFE组合，回测期内按双边0.3%扣除交易费用 [26] 公募重仓指数构建方式 - 选取普通股票型基金和偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [24] - 通过基金定期报告获取持股信息，构建公募基金平均持仓 [25] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股构建公募基金重仓指数 [27]