量化模型与构建方式 1. **模型名称**：红利风格择时模型[1][4][6] **模型构建思路**：构建一个综合因子来对红利风格进行择时判断，当综合因子值为正时发出正向信号[1][6] **模型具体构建过程**：模型由多个分项因子构成，每周计算各分项因子的数值，并通过一定方式（报告中未明确具体加权或合成公式）合成为一个综合因子值[6][7][11]。综合因子值大于0代表看多红利风格，小于0则未发出正向信号[1][6]。 **模型评价**：该模型旨在捕捉影响红利风格表现的多维度信息，包括宏观经济、利率环境、市场情绪和基本面等[7][11]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：中国:非制造业PMI:服务业因子[11] **因子构建思路**：使用中国非制造业PMI中的服务业指数作为反映经济景气度的指标，用于判断对红利风格的影响[11]。 **因子具体构建过程**：直接采用“中国:非制造业PMI:服务业”的原始或处理后的时间序列数据作为因子值[11]。最新（2025.12.26）因子值为-0.80[11]。 2. **因子名称**：中国:M2:同比因子[11] **因子构建思路**：使用中国M2货币供应量的同比增速作为反映流动性环境的指标，用于判断对红利风格的影响[11]。 **因子具体构建过程**：直接采用“中国:M2:同比”的原始或处理后的时间序列数据作为因子值[11]。最新（2025.12.26）因子值为0.58[11]。 3. **因子名称**：美国:国债收益率:10年因子[7][11] **因子构建思路**：使用美国10年期国债收益率作为反映全球无风险利率和资金成本的指标，其变化会对红利资产的吸引力产生影响[7][11]。 **因子具体构建过程**：直接采用“美国:国债收益率:10年”的原始或处理后的时间序列数据作为因子值[11]。最新（2025.12.26）因子值为-0.91[11]。 4. **因子名称**：红利相对净值自身因子[11] **因子构建思路**：使用红利指数自身的相对净值表现（可能指其相对于自身均值的偏离或动量）作为技术面或趋势指标[11]。 **因子具体构建过程**：报告未详述具体计算方法，但给出了该因子的时间序列值[11]。最新（2025.12.26）因子值为-0.70[11]。 5. **因子名称**：中证红利股息率-10年期中债收益率因子[4][7][11] **因子构建思路**：计算中证红利指数的股息率与10年期中国国债收益率的利差，该利差反映了红利资产相对于债券的性价比，利差扩大对红利风格有利[4][7][11]。 **因子具体构建过程**：因子值 = 中证红利股息率 - 10年期中债收益率[11]。最新（2025.12.26）因子值为0.72[11]。 6. **因子名称**：融资净买入因子[11] **因子构建思路**：使用市场的融资净买入数据作为反映场内杠杆资金情绪和动向的指标[11]。 **因子具体构建过程**：报告未详述具体计算方法，但给出了该因子的时间序列值[11]。最新（2025.12.26）因子值为0.45[11]。 7. **因子名称**：行业平均景气度因子[7][11] **因子构建思路**：使用分析师对行业的景气度判断平均值，作为反映上市公司基本面预期的指标[7][11]。 **因子具体构建过程**：报告未详述具体计算方法，但给出了该因子的时间序列值[11]。最新（2025.12.26）因子值为1.65[11]。 模型的回测效果 *报告为周报，主要展示模型及因子最新时点的状态和观点，未提供历史回测的绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）[1][6][11]。* 因子的回测效果 *报告为周报，主要展示各因子最新时点的数值及观点，未提供因子历史表现的测试结果（如IC值、IR、多空收益等）[11]。* 模型及因子最新状态与取值 (截至2025年12月26日) 1. **红利风格择时模型**，综合因子值: -0.55[1][4][6] 2. **中国:非制造业PMI:服务业因子**，因子值: -0.80，最新观点: 看多(1)[11] 3. **中国:M2:同比因子**，因子值: 0.58，最新观点: 中性(0)[11] 4. **美国:国债收益率:10年因子**，因子值: -0.91，最新观点: 中性(0)[11] 5. **红利相对净值自身因子**，因子值: -0.70，最新观点: 中性(0)[11] 6. **中证红利股息率-10年期中债收益率因子**，因子值: 0.72，最新观点: 看多(1)[11] 7. **融资净买入因子**，因子值: 0.45，最新观点: 中性(0)[11] 8. **行业平均景气度因子**，因子值: 1.65，最新观点: 中性(0)[11] *注：“最新观点”列中，“1”代表该因子发出看多红利风格的信号，“0”代表中性信号[11]。*