根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：三维择时框架**[7][11][12] * **模型构建思路**：通过综合评估市场分歧度、流动性和景气度三个维度的状态，对市场整体走势进行判断[7][11][12] * **模型具体构建过程**：模型基于三个核心指标： 1. 市场分歧度指数：衡量市场参与者观点的差异程度[11][16] 2. 市场流动性指数：衡量市场的资金充裕程度[11][18] 3. A股景气度指数2.0：衡量上市公司整体的经营景气状况[11][20] 通过观察这三个指标的趋势和组合状态（例如，流动性下行、分歧度扩大、景气度稳中有升），形成对市场（如震荡下跌）的判断[7][11][12] 2. **模型名称：热点趋势ETF策略**[25][26][27] * **模型构建思路**：结合价格形态、技术指标和市场关注度，筛选出具有短期上涨趋势的ETF构建投资组合[25][28] * **模型具体构建过程**：过程分为三步： 1. **形态筛选**：首先筛选出最高价与最低价同时呈现上涨形态的ETF[25] 2. **构建支撑阻力因子**：基于最高价与最低价近20日的回归系数，构建衡量趋势陡峭程度的支撑阻力因子[25] 3. **关注度筛选与组合构建**：在支撑阻力因子的多头组中，选择近5日换手率与近20日换手率比值最高（即短期关注度提升最明显）的10只ETF，最终采用风险平价方法构建组合[25][29] 3. **模型名称：资金流共振策略**[33][34][36] * **模型构建思路**：结合融资融券资金和主动大单资金两类资金流的动向，选择两类资金共同看好的行业[2][33] * **模型具体构建过程**： 1. **因子构建**： * **行业融资融券资金因子**：计算行业内个股的（融资净买入-融券净卖出）并加总，然后对Barra市值因子进行中性化处理，再取最近50日均值，并计算其两周环比变化率[33] * **行业主动大单资金因子**：计算行业的净流入数据，并对其进行最近一年成交量的时序中性化处理，然后进行排序，最后取最近10日均值[33] 2. **策略规则**：在主动大单因子的头部打分行业内，剔除融资融券因子也处于头部的行业（研究发现融资融券因子多头端在某些市场状态下有负向超额），以提升策略稳定性，并进一步剔除大金融板块[33] 3. **行业推荐**：每周选择经过上述处理后有资金共振效应的行业作为推荐[33][36] 模型的回测效果 1. **资金流共振策略**，年化超额收益13.5%[33]，信息比率(IR)1.7[33]，上周绝对收益0.98%[33]，上周超额收益（相对行业等权）-0.54%[33] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风格因子（Barra系列）**[39][40][43] * **因子构建思路**：采用经典的Barra风险模型框架中的风格因子，从不同维度刻画股票特征[39][40][43] * **因子具体构建过程**：报告提及了多个Barra风格因子，包括： * **规模因子(size)**：进行行业中性化处理[41] * **贝塔因子(beta)**：进行市值、行业中性化处理[41] * **成长因子(growth)**：进行市值、行业中性化处理[41] * 其他因子如动量(momentum)、波动率(volatility)、非线性规模(nlsize)、价值(value)、流动性(liquidity)、盈利收益率(earnings_yield)、杠杆(leverage)等，大部分进行了市值和行业中性化处理[41][43] 2. **因子名称：Alpha因子**[42][44][46] * **因子构建思路**：构建多种基于基本面、分析师预测、市场交易数据的因子，以捕捉超额收益[42][44][46] * **因子具体构建过程**：报告列举了大量具体因子及其计算方法，例如： * **成长类因子**：如每股营业收入同比增长率(yoy_orps)、资产负债率同比变化率(debt_ratio_yoy)、总负债同比增长(tot_liab_yoy)、单季度营业收入同比增速(yoy_or_q)等[42][44] * **动量类因子**：如1年-1个月的收益率(mom_1y_1m)、十二个月残差动量(specific_mom12)等[44] * **盈利质量类因子**：如单季度ROE同比差值(roe_q_delta_report)、单季度ROE(roe_q_report)等[44][46] * **分析师预测类因子**：如(当前一致预测np_FY1-3个月前一致预测np_FY1)/3个月前一致预测np_FY1绝对值(mom3_np_fy1)、评级上下调差/评级上下调和(est_num_diff)等[46] 因子的回测效果 1. **风格因子（最近一周收益）**，规模因子(size)1.57%[39][43]，贝塔因子(beta)1.08%[40][43]，成长因子(growth)0.42%[40][43]，动量因子(momentum)0.39%[43]，波动率因子(volatility)0.20%[43]，非线性规模因子(nlsize)1.31%[43]，价值因子(value)-0.13%[43]，流动性因子(liquidity)0.96%[43]，盈利收益率因子(earnings_yield)-0.67%[43]，杠杆因子(leverage)0.48%[43] 2. **Alpha因子（近一周多头超额收益）**，每股营业收入同比增长率(yoy_orps)2.62%[44]，资产负债率同比变化率(debt_ratio_yoy)2.57%[44]，总负债同比增长(tot_liab_yoy)2.53%[44]，单季度营业收入同比增速(yoy_or_q)2.51%[44]，流动负债同比增长(cur_liab_yoy)2.49%[44]，速动比率同比变化(quick_ratio_yoy)2.25%[44]，营业收入同比增速(yoy_or)2.14%[44]，(当期总资产-去年同期总资产)/去年同期总资产绝对值(yoy_total_assets)2.12%[44]，销售商品提供劳务收到的现金流变化/投入资本(delta_cashflow_goodsales_ic)2.03%[44]，应付账款同比变化(yoy_accpayable)1.94%[44]，1年-1个月的收益率(mom_1y_1m)1.76%[44]，十二个月残差动量(specific_mom12)1.74%[44]，营业利润_TTM/销售费用_TTM(oper_salesexp)1.67%[44]，单季度ROE同比差值(roe_q_delta_report)1.61%[44]，单季度ROE同比差值（考虑快报、预告）(roe_q_delta_adv)1.61%[44]，经营活动现金流入变化/投入资本(delta_cashinflow_ic)1.61%[44]，(净利润ttm-过去八个季度的净利润ttm均值)/过去八个季度的净利润ttm标准差(np_ttm_growth_std)1.61%[44]，流动比率同比变化率(cur_ratio_yoy)1.57%[44]，earnings_fttm 1.56%[44]，单季度每股收益同比增速(yoy_eps_q)1.56%[44] 3. **Alpha因子（在不同宽基指数内的近一周多头超额收益）** * **单季度ROE同比差值（考虑快报、预告）(roe_q_delta_adv)**，在沪深300中8.23%[46]，在中证500中4.55%[46]，在中证1000中9.38%[46]，在国证2000中4.96%[46] * **(当前一致预测np_FY1-3个月前一致预测np_FY1)/3个月前一致预测np_FY1绝对值(mom3_np_fy1)**，在沪深300中7.14%[46]，在中证500中5.60%[46]，在中证1000中9.54%[46]，在国证2000中4.19%[46] * **评级上下调差/评级上下调和(est_num_diff)**，在沪深300中7.73%[46]，在中证500中4.86%[46]，在中证1000中8.72%[46]，在国证2000中4.60%[46] * **(当前一致预测eps_FY1-3个月前一致预测eps_FY1)/3个月前一致预测eps_FY1绝对值(mom3_eps_fy1)**，在沪深300中7.70%[46]，在中证500中4.88%[46]，在中证1000中8.28%[46]，在国证2000中5.18%[46] * **单季度ROE同比差值(roe_q_delta_report)**，在沪深300中7.47%[46]，在中证500中3.84%[46]，在中证1000中8.11%[46]，在国证2000中3.09%[46]

量化模型与构建方式 1. 三维择时框架 - 模型名称：三维择时框架[7] - 模型构建思路：通过分歧度、流动性和景气度三个维度对市场进行择时判断[7] - 模型具体构建过程：监控市场分歧度指数、市场流动性指数和A股景气度指数2.0的变化趋势，当分歧度上行、流动性下行、景气度保持回升时，给出震荡下跌判断[7][11][23] 2. ETF热点趋势策略 - 模型名称：ETF热点趋势策略[29] - 模型构建思路：根据K线形态和换手率变化选择短期市场关注度提升的ETF构建组合[29] - 模型具体构建过程：首先选出最高价与最低价同时为上涨形态的ETF；然后根据最高价与最低价近20日回归系数的相对陡峭程度构建支撑阻力因子；最后选择因子多头组中近5日换手率/近20日换手率最高的10只ETF构建风险平价组合[29] 3. 资金流共振策略 - 模型名称：融资-主动大单资金流共振策略[35] - 模型构建思路：通过融资融券资金流与主动大单资金流的共振效应选择行业[35] - 模型具体构建过程： 1) 定义行业融资融券资金因子：barra市值因子中性化后的融资净买入-融券净买入（个股加总），取最近50日均值后的两周环比变化率 2) 定义行业主动大单资金因子：行业最近一年成交量时序中性化后的净流入排序，取最近10日均值 3) 在主动大单因子的头部打分内做融资融券因子的剔除，提高策略稳定性 4) 进一步剔除大金融板块[35] 模型的回测效果 1. 三维择时框架 - 历史表现：提供市场择时判断，建议逐步谨慎[7] 2. ETF热点趋势策略 - 今年以来表现：相对沪深300累计超额收益表现良好[31] 3. 资金流共振策略 - 2018年以来费后年化超额收益：13.5%[35] - 信息比率(IR)：1.7[35] - 上周表现：实现0.9%的绝对收益与-1%的超额收益（相对行业等权）[35] 量化因子与构建方式 1. 风格因子 - 因子名称：size因子[39] - 因子构建思路：衡量市值风格的影响[39] - 因子具体构建过程：基于市值大小构建组合，大市值股票组合与小市值组合对比[39] - 因子名称：beta因子[40] - 因子构建思路：衡量贝塔风格的影响[40] - 因子具体构建过程：基于股票贝塔值构建组合，高贝塔组合与低贝塔组合对比[40] - 因子名称：growth因子[40] - 因子构建思路：衡量成长风格的影响[40] - 因子具体构建过程：基于成长性指标构建组合，高成长个股与低成长个股对比[40] 2. Alpha因子 - 因子名称：每股营业收入同比增长率(yoy_orps)[44] - 因子构建思路：衡量公司营收增长能力[44] - 因子名称：资产负债率同比变化率(debt_ratio_yoy)[44] - 因子构建思路：衡量公司负债结构变化[44] - 因子名称：总负债同比增长(tot_liab_yoy)[44] - 因子构建思路：衡量公司负债增长情况[44] - 因子名称：单季度营业收入同比增速(yoy_or_q)[44] - 因子构建思路：衡量公司单季度营收增长[44] - 因子名称：流动负债同比增长(cur_liab_yoy)[44] - 因子构建思路：衡量公司流动负债变化[44] - 因子名称：单季度ROE同比差值(roe_q_delta_report)[44] - 因子构建思路：衡量公司单季度ROE同比变化[44] - 因子名称：单季度ROE同比差值（考虑快报、预告）(roe_q_delta_adv)[47] - 因子构建思路：考虑快报预告的ROE同比变化[47] - 因子名称：分析师预测调整因子(mom3_np_fy1)[47] - 因子构建思路：衡量分析师预测净利润的变化[47] - 因子具体构建过程：$$mom3\_np\_fy1 = \frac{当前一致预测np\_FY1 - 3个月前一致预测np\_FY1}{|3个月前一致预测np\_FY1|}$$[47] 因子的回测效果 1. 风格因子近期表现 - size因子：最近一周收益1.57%[43] - beta因子：最近一周收益1.08%[43] - growth因子：最近一周收益0.42%[43] - momentum因子：最近一周收益0.39%[43] - nlsize因子：最近一周收益1.31%[43] - value因子：最近一周收益-0.13%[43] - liquidity因子：最近一周收益0.96%[43] - earnings_yield因子：最近一周收益-0.67%[43] - leverage因子：最近一周收益0.48%[43] - volatility因子：最近一周收益0.20%[43] 2. Alpha因子近期表现 不同时间维度表现（近一周多头超额）： - 每股营业收入同比增长率(yoy_orps)：2.62%[44] - 资产负债率同比变化率(debt_ratio_yoy)：2.57%[44] - 总负债同比增长(tot_liab_yoy)：2.53%[44] - 单季度营业收入同比增速(yoy_or_q)：2.51%[44] - 流动负债同比增长(cur_liab_yoy)：2.49%[44] - 速动比率同比变化(quick_ratio_yoy)：2.25%[44] - 营业收入同比增速(yoy_or)：2.14%[44] - 总资产同比增长(yoy_total_assets)：2.12%[44] - 销售现金流变化指标(delta_cashflow_goodsales_ic)：2.03%[44] - 应付账款同比变化(yoy_accpayable)：1.94%[44] 不同指数下的表现（上周多头超额）： - 单季度ROE同比差值（考虑快报、预告）(roe_q_delta_adv)： - 沪深300：8.23% - 中证500：4.55% - 中证1000：9.38% - 国证2000：4.96%[47] - 分析师预测净利润变化(mom3_np_fy1)： - 沪深300：7.14% - 中证500：5.60% - 中证1000：9.54% - 国证2000：4.19%[47] - 评级调整因子(est_num_diff)： - 沪深300：7.73% - 中证500：4.86% - 中证1000：8.72% - 国证2000：4.60%[47]