根据提供的研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高或较低的行业[3] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过滚动测算ETF的溢价率Z-score，来搭建ETF产品筛选信号模型，以发现存在潜在套利机会的标的[4] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 量化因子与构建方式 报告未明确提及具体的量化因子构建方式。 模型的回测效果 报告未提供上述模型的量化回测效果指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。 因子的回测效果 报告未提供具体因子的测试结果取值。 其他相关数据 * **行业拥挤度监测结果**：监测显示，前一交易日电力设备、环保行业拥挤度靠前，非银金融行业拥挤度水平较低；环保、煤炭、石化行业拥挤度变动较大[3] * **资金流向数据**：报告提供了特定日期各类ETF（如宽基ETF、行业主题ETF等）的资金净流入/流出数据，以及近三个交易日申万一级行业指数的主力资金净流入额[5][12] * **ETF产品关注信号**：基于模型，报告列出了建议关注的ETF产品清单，包括沙特ETF、A500指数ETF、豆粕ETF、机器人指数ETF和酒ETF[13]

2025 年 11 月 04 日 金 融 工 程 11 月行业配置重点推荐高端制造板块——行业 配置策略月度报告(2025/11) 投资要点： 动态平衡策略 金 融 工 程 定 期 报 告 我们从平衡的角度提出了兼顾胜率和赔率的动态平衡策略。自 2015 年初至 2025 年 10 月 31 日策略年化绝对收益 18.00%，年化相对 收益 12.00%，信息比率为 1.75，相对最大回撤为 10.18%。模型在 2025 年 11 月份推荐行业为有色金属、电力设备及新能源、通信、计算机、 机械、电子。10 月动态平衡策略绝对收益 1.66%，跑赢基准，超额收 益为 0.27%。 2025 年以来至 10 月 31 日，动态平衡策略绝对收益 23.45%，相对偏股混合型基金指数超额收益-9.02%，在主动权益基金 中排名 61.90%。 宏观驱动策略 团队成员 | 分析师： | 李杨(S0210524100005) | | --- | --- | | ly30676@hfzq.com.cn | | | 分析师： | 何佳玮(S0210524100009) | | hjw30678@hfzq.com.cn | ...

金 金融工程点评 [Table_Title] ◼ 通过构建行业拥挤度监测模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测， 前一交易日电力设备、有色拥挤度靠前，相比较而言，社服、轻工的拥挤度 水平较低，建议关注。此外，传媒、医药拥挤度变动较大。从主力资金流动 来看，前一交易日主力资金流入传媒、医药；流出电子、通信。近三个交易 日主力资金减配电子、通信；增配银行。 [Table_Message]2025-11-03 金工 ETF 点评：宽基 ETF 单日净流入 157.86 亿元；传媒、医药拥挤变动幅度较大 [Table_Author] 证券分析师：刘晓锋 电话：13401163428 E-MAIL：liuxf@tpyzq.com 执业资格证书编码：S1190522090001 证券分析师：孙弋轩 电话：18910596766 E-MAIL：sunyixuan@tpyzq.com 执业资格证书编码：S1190525080001 一、资金流向 二、行业拥挤度监测 三、ETF 产品关注信号 ◼ 根据溢价率 Z-score 模型搭建相关 ETF 产品筛选信号模型，通过滚动测算提 供存在潜在套利机会的标的，此外需警惕标的回 ...

根据研报内容，总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高或较低的行业[3] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过滚动测算ETF产品的溢价率Z-score，搭建ETF产品筛选信号模型，以识别存在潜在套利机会的标的[4] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：用于衡量申万一级行业指数的交易拥挤程度[3] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 * **因子评价**：拥挤度较高的行业可能意味着风险积聚，拥挤度较低的行业可能值得关注[3] 2. **因子名称：溢价率 Z-score**[4] * **因子构建思路**：用于识别ETF价格相对于其净值是否存在显著偏离，从而提示套利机会或回调风险[4] * **因子具体构建过程**：报告未提供该因子的具体构建过程和公式 * **因子评价**：该因子有助于发现潜在的套利机会，但同时也需警惕标的回调风险[4] 模型的回测效果 （报告未提供相关模型的回测效果指标取值） 因子的回测效果 （报告未提供相关因子的回测效果指标取值） 模型/因子的应用结果 1. **行业拥挤度监测模型应用结果**[3] * 监测日期：2025年10月29日的前一交易日[3] * 拥挤度较高行业：电力设备、有色金属[3] * 拥挤度较低行业：食品饮料、社会服务[3] * 拥挤度变动较大行业：非银金融、家用电器[3] 2. **溢价率 Z-score 模型应用结果**[14] * 生成建议关注的ETF产品列表（基于模型信号）[14]： * 中证A500ETF天弘 (159360.SZ) * 中证1000ETF增强 (561280.SH) * 化工50ETF (516120.SH) * 创业板价值ETF (159966.SZ) * 银行ETF优选 (517900.SH)

量化模型与因子总结 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路：** 通过量化方法对申万一级行业指数的拥挤程度进行每日监测，以识别市场热度较高的行业和热度较低的行业[3] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤，仅提及了其监测结果和应用[3] 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路：** 通过计算ETF溢价率的Z-score值，来识别存在潜在套利机会的ETF标的，同时提示标的回调风险[4] * **模型具体构建过程：** 报告未提供该模型的具体构建公式和详细步骤，仅提及了其应用目的[4] 模型的回测效果 报告未提供上述模型的量化回测效果指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）[1][2][3][4][5][6][7][8][9][11][12][13] 量化因子与构建方式 报告未明确提及具体的量化因子及其构建方式[1][2][3][4][5][6][7][8][9][11][12][13] 因子的回测效果 报告未提供任何量化因子的回测效果指标[1][2][3][4][5][6][7][8][9][11][12][13]

核心观点 - 截至2025年10月24日，市场情绪指标数值为2.2，较上周五的1.9出现小幅回升，市场情绪得到一定程度修复，从情绪角度观察偏多 [1][6] - 本周市场情绪整体呈现分化加剧态势，多项分项指标出现背离，整体或维持震荡偏稳格局 [1][8] - 当前模型整体提示大盘风格与价值风格占优信号，其中大盘风格信号提示强度较强 [1] 市场情绪模型观点 - 情绪结构指标围绕0轴在[-6.6, 6.6]的范围内上下波动，近5年A股市场情绪波动较大，2024年10月市场情绪得分突破2 [5] - 本周情绪指数综合得分周内快速上升，但当前市场整体情绪波动水平较高 [6] - 价量一致性继续回落，表明市场当前价量匹配程度出现明显下降，资金活跃度再度下降 [1][12] - 行业间交易波动率快速回升，表明资金在行业间切换频率提升，短期情绪有所修复 [1][8][20] - 行业涨跌趋势性继续回落，显示市场分歧加剧、主线不突出，行业轮动加快 [1][8][22] - 融资余额占比保持上升，反映杠杆资金情绪持续回暖、风险偏好边际改善 [1][8][24] - RSI指标回落显示市场上行动能偏弱、追涨意愿下降 [1][8][26] - 主力资金流入力量改善，说明机构买入力度提升，市场情绪阶段性回暖 [1][8][28] - 本周全A成交额较上周再度大幅下降，市场成交活跃度出现一定水平回落，其中10月24日成交额为近期最高的19916.17亿人民币，日成交量1227.47亿股 [1][14][16] - 科创50相对万得全A成交占比基本保持不变，风险偏好水平暂未出现明显变化 [1][8][17] 行业趋势与拥挤度 - 根据均线排列模型，截至2025年10月24日，银行、石油石化、交通运输、公用事业、建筑装饰等行业短期趋势得分上升趋势靠前 [1][33] - 从行业短期得分数值上看，煤炭、建筑装饰、公用事业、有色金属、电力设备是短期趋势最强的行业，其中煤炭当前短期得分为93.22，为短期得分最高行业 [1][33] - 近期电子、电力设备高涨幅同时伴随较高的资金拥挤度，短期需关注估值与情绪回落带来的波动风险 [1][40] - 有色金属、环保、纺织服饰等行业资金拥挤度较高但涨幅偏低 [1][40] - 食品饮料、美容护理等低拥挤度板块涨幅较低 [1][40] - 截至2025年10月24日，本阶段平均拥挤度最高的行业分别为电力设备、环保、有色金属、纺织服饰、煤炭，拥挤度最低的行业分别为非银金融、美容护理、传媒、计算机、食品饮料 [37][40] 风格配置观点 - 当前模型维持提示大盘风格占优信号，信号提示强度较强 [1][43] - 模型维持提示价值风格占优信号，但5日RSI相对20日RSI迅速提升，未来信号强度可能出现一定程度减弱 [1][43] - 根据RSI风格择时模型，国证成长/国证价值比值为0.7962，短期观点为价值风格占优，其5日RSI为75.57，20日RSI为50.52，60日RSI为64.79 [44] - 申万小盘/申万大盘比值为0.9178，短期观点为大盘风格占优，其5日RSI为39.69，20日RSI为27.40，60日RSI为46.91 [44]

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 情绪择时模型 **模型名称：** 情绪择时模型[2][11] **模型构建思路：** 通过构建涨跌停板相关因子来刻画市场的情绪强弱，从而对市场趋势进行判断[11] **模型具体构建过程：** 模型包含多个情绪因子细分信号，包括净涨停占比、跌停次日收益、涨停板占比、跌停板占比、高频打板收益等子因子[14] 模型最终输出情绪模型得分（满分5分），当前得分为2分[11] 同时结合趋势模型信号和加权模型信号进行综合判断[11] 2. 趋势模型 **模型名称：** 趋势模型[11][17] **模型构建思路：** 基于技术分析指标判断市场趋势方向[11] **模型具体构建过程：** 使用SAR指标（停损转向指标）进行分析，当Wind全A指数向下突破翻转指标时发出负向信号[11] 当前趋势模型信号为负向[11] 3. 加权模型 **模型名称：** 加权模型[11][17] **模型构建思路：** 综合多个技术指标进行加权判断市场走势[11] **模型具体构建过程：** 模型结合多种技术分析指标，当前加权模型信号为负向[11] 4. 均线强弱指数模型 **模型名称：** 均线强弱指数模型[11] **模型构建思路：** 通过Wind二级行业指数计算均线强弱程度来评估市场整体技术面状况[11] **模型具体构建过程：** 基于Wind二级行业指数计算出均线强弱指数，当前市场得分为197，处于2023年以来的71.2%分位点[11] 5. 因子拥挤度模型 **模型名称：** 因子拥挤度模型[15] **模型构建思路：** 使用多个指标度量因子拥挤程度，作为因子失效的预警指标[15] **模型具体构建过程：** 使用估值价差、配对相关性、长期收益反转、因子波动率这四个指标度量因子拥挤程度[15] 各分项指标通过综合打分得到复合因子拥挤度[16] 量化因子与构建方式 1. 流动性冲击指标因子 **因子名称：** 流动性冲击指标[2][7] **因子构建思路：** 基于沪深300指数衡量市场流动性状况[2][7] **因子具体构建过程：** 指标数值表示当前市场流动性高于过去一年平均水平的倍数标准差，周五为0.84，低于前一周的1.57[2][7] 2. PUT-CALL比率因子 **因子名称：** PUT-CALL比率[2][7] **因子构建思路：** 通过上证50ETF期权成交量衡量投资者情绪[2][7] **因子具体构建过程：** 计算看跌期权与看涨期权的成交量比率，周五为0.72，低于前一周的1.07，表明投资者对上证50ETF短期走势乐观程度上升[2][7] 3. 换手率因子 **因子名称：** 五日平均换手率[2][7] **因子构建思路：** 通过换手率指标衡量市场交易活跃度[2][7] **因子具体构建过程：** 计算上证综指和Wind全A的五日平均换手率，当前分别为1.19%和1.66%，处于2005年以来的73.46%和75.62%分位点[2][7] 4. 涨跌停板相关情绪因子 **因子名称：** 涨跌停板情绪因子[11][14] **因子构建思路：** 通过涨跌停板相关数据刻画市场情绪强弱[11] **因子具体构建过程：** 包含多个子因子： - 净涨停占比因子：信号为1[14] - 跌停次日收益因子：信号为0[14] - 涨停板占比因子：信号为0[14] - 跌停板占比因子：信号为1[14] - 高频打板收益因子：信号为0[14] 5. 小市值因子 **因子名称：** 小市值因子[4][16] **因子构建思路：** 基于市值维度构建的选股因子[4][16] **因子具体构建过程：** 通过因子拥挤度模型计算，包含估值价差(0.52)、配对相关性(0.60)、市场波动(-0.47)、收益反转(0.97)四个分项指标[16] 6. 低估值因子 **因子名称：** 低估值因子[4][16] **因子构建思路：** 基于估值维度构建的选股因子[4][16] **因子具体构建过程：** 通过因子拥挤度模型计算，包含估值价差(-0.74)、配对相关性(0.81)、市场波动(0.27)、收益反转(-1.39)四个分项指标[16] 7. 高盈利因子 **因子名称：** 高盈利因子[4][16] **因子构建思路：** 基于盈利能力维度构建的选股因子[4][16] **因子具体构建过程：** 通过因子拥挤度模型计算，包含估值价差(-0.58)、配对相关性(0.14)、市场波动(-0.88)、收益反转(0.73)四个分项指标[16] 8. 高盈利增长因子 **因子名称：** 高盈利增长因子[4][16] **因子构建思路：** 基于盈利增长维度构建的选股因子[4][16] **因子具体构建过程：** 通过因子拥挤度模型计算，包含估值价差(1.66)、配对相关性(0.87)、市场波动(-0.66)、收益反转(-0.45)四个分项指标[16] 模型的回测效果 1. 情绪择时模型 情绪模型得分为2分（满分5分）[11]，趋势模型信号为负向[11]，加权模型信号为负向[11] 2. 趋势模型 当前信号为负向[11]，模型显示市场趋势被打破[2] 3. 加权模型 当前信号为负向[11]，与趋势模型一致显示负向信号[11] 因子的回测效果 1. 小市值因子 复合拥挤度：0.41[4][16] 分项指标：估值价差0.52，配对相关性0.60，市场波动-0.47，收益反转0.97[16] 2. 低估值因子 复合拥挤度：-0.26[4][16] 分项指标：估值价差-0.74，配对相关性0.81，市场波动0.27，收益反转-1.39[16] 3. 高盈利因子 复合拥挤度：-0.15[4][16] 分项指标：估值价差-0.58，配对相关性0.14，市场波动-0.88，收益反转0.73[16] 4. 高盈利增长因子 复合拥挤度：0.35[4][16] 分项指标：估值价差1.66，配对相关性0.87，市场波动-0.66，收益反转-0.45[16] 5. 流动性冲击指标因子 当前数值：0.84[2][7] 前一周数值：1.57[2][7] 6. PUT-CALL比率因子 当前数值：0.72[2][7] 前一周数值：1.07[2][7] 7. 换手率因子 上证综指换手率：1.19%，处于2005年以来73.46%分位点[2][7] Wind全A换手率：1.66%，处于2005年以来75.62%分位点[2][7]

核心观点 - 截至2025年10月24日，市场情绪指标数值为2.2，较上周五的1.9出现小幅回升，市场情绪得到一定程度修复，从情绪角度观察偏多[3][9] - 本周市场情绪整体呈现分化加剧态势，多项指标由负转正，但各分项指标间分化明显，整体或维持震荡偏稳格局[3][12] - 当前模型整体提示大盘风格与价值风格占优信号，信号提示强度较强[3] 市场情绪模型观点 - 情绪指数综合得分周内快速上升，但当前市场整体情绪波动水平较高[3][9] - 价量一致性继续回落至负值，表明资金活跃度下降、投资者风险偏好阶段性趋于谨慎[3][12][17] - 行业间交易波动率快速回升，表明资金在行业间切换频率提升、短期情绪有所修复[3][12][25] - 行业涨跌趋势性继续回落，显示市场分歧加剧、主线不突出，行业轮动加快[3][12][27] - 融资余额占比保持上升，反映杠杆资金情绪持续回暖、风险偏好边际改善[3][12][30] - RSI指标回落显示市场上行动能偏弱、追涨意愿下降[3][12][32] - 主力资金流入力量改善，说明机构买入力度提升，市场情绪阶段性回暖[3][12][35] - 本周全A成交额较上周再度大幅下降，市场成交活跃度出现一定水平回落，其中10月24日成交额为近期最高的19916.17亿元人民币，日成交量为1227.47亿股[3][19] 行业趋势与拥挤度 - 根据均线排列模型，截至2025年10月24日，银行、石油石化、交通运输、公用事业、建筑装饰等行业短期趋势得分上升趋势靠前[3][40] - 煤炭、建筑装饰、公用事业、有色金属、电力设备是短期趋势最强的行业，其中煤炭当前短期得分为93.22，为短期得分最高行业[3][40] - 近期电子、电力设备高涨幅同时伴随较高的资金拥挤度，短期需关注估值与情绪回落带来的波动风险[3][48] - 有色金属、环保、纺织服饰等行业资金拥挤度较高但涨幅偏低；食品饮料、美容护理等低拥挤度板块涨幅较低[3][48] - 本阶段平均拥挤度最高的行业分别为电力设备、环保、有色金属、纺织服饰、煤炭，拥挤度最低的行业分别为非银金融、美容护理、传媒、计算机、食品饮料[44][48] 风格配置观点 - 当前模型维持提示大盘风格占优信号，信号提示强度较强[3][52] - 模型维持提示价值风格占优信号，但5日RSI相对20日RSI迅速提升，未来信号强度可能出现一定程度减弱[3][52] - 在成长与价值风格对比中，国证成长/国证价值比值为0.7962，300成长/300价值比值为0.7143，模型均提示价值风格占优[52] - 在小盘与大盘风格对比中，申万小盘/申万大盘比值为0.9178，模型提示大盘风格占优[52]

市场整体观点 - 短期内市场将维持震荡态势 [1][2] - 中美贸易环境不稳定导致部分个股估值回归，市场涌现避险情绪 [1][2] 量化指标分析 - 基于沪深300指数的流动性冲击指标为1.57，高于前一周的1.36，表明当前市场流动性高于过去一年平均水平1.57倍标准差 [2] - 上证50ETF期权成交量PUT-CALL比率震荡上升至1.07，高于前一周的0.85，显示投资者对短期走势谨慎程度上升 [2] - 上证综指和Wind全A五日平均换手率分别为1.42%和1.93%，处于2005年以来78.95%和81.84%分位点，交易活跃度与前期持平 [2] 宏观经济数据 - 9月CPI同比-0.3%，高于前值-0.4%，但低于Wind一致预期-0.15% [2] - 9月PPI同比-2.3%，高于前值-2.9%，但低于Wind一致预期-2.4% [2] - 9月新增人民币贷款12900亿元，低于Wind一致预期13900亿元，但高于前值5900亿元 [2] - 9月M2同比增长8.4%，低于Wind一致预期8.51%和前值8.8% [2] 市场表现与估值 - 上周上证50指数下跌0.24%，沪深300指数下跌2.22%，中证500指数下跌5.17%，创业板指下跌5.71% [3] - 当前全市场PE为22.0倍，处于2005年以来74.0%分位点 [3] 因子与行业拥挤度 - 小市值因子拥挤度0.08，低估值因子拥挤度-0.27，高盈利因子拥挤度-0.13，高盈利增长因子拥挤度0.07 [3] - 有色金属、综合、电力设备、通信和电子行业拥挤度相对较高 [4] - 钢铁和公用事业行业拥挤度上升幅度相对较大 [4] 技术分析与历史表现 - 2005年以来，上证综指、沪深300、中证500、创业板指在10月下半月上涨概率分别为45%、40%、35%、40%，涨幅均值分别为-1.1%、-1.1%、-1.69%、-0.42% [2] - Wind全A指数于10月17日向下突破SAR翻转指标 [2] - 均线强弱指数当前得分为141，处于2023年以来49.9%分位点，周内多次震荡并于周五大幅下行 [2] - 市场情绪模型得分为2分（满分5分），趋势模型信号为正向，加权模型信号为负向 [2]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别拥挤度较高和较低的行业[3] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：用于搭建ETF产品筛选信号模型，通过滚动测算提供存在潜在套利机会的标的[4] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建过程和公式 量化因子与构建方式 报告未涉及具体的量化因子构建内容。 模型的回测效果 报告未提供量化模型的回测效果指标取值。 因子的回测效果 报告未提供量化因子的回测效果指标取值。