根据提供的研报内容，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. **沪深300上涨家数占比情绪指标** - 构建思路：通过计算指数成分股近期正收益的个数判断市场情绪，正收益股票增多时可能处于行情底部，大部分股票正收益时可能情绪过热[25] - 具体构建： $$ N日上涨家数占比 = \frac{过去N日收益>0的个股数}{成分股总数} $$ 采用N=230日窗口计算，当指标值超过87%时提示过热风险[26][27] - 评价：能快速捕捉上涨机会但易错失持续上涨阶段，对下跌市场判断存在缺陷[26] 2. **动量情绪指标择时策略** - 构建思路：对上涨家数占比进行双窗口平滑处理，通过快慢线交叉生成信号[28] - 具体构建： - 计算230日上涨家数占比 - 分别进行50日（慢线）和35日（快线）移动平均 - 当快线>慢线时看多市场[28][29] 3. **均线情绪指标** - 构建思路：通过八均线体系判断指数趋势状态[32] - 具体构建： - 计算8/13/21/34/55/89/144/233日均线 - 当前价格超过5条均线时看多[33] - 评价：适用于捕捉沪深300指数的情绪拐点[35] 4. **量能择时模型** - 构建思路：根据交易量变化判断宽基指数趋势[24] - 信号规则：北证50显示谨慎观点，其他指数均为乐观信号[24] 量化因子与构建方式 1. **横截面波动率因子** - 构建思路：衡量指数成分股间收益离散程度，反映Alpha机会[37] - 具体构建： $$ \sigma_{cross} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (r_i - \bar{r})^2} $$ 其中$r_i$为个股收益，$\bar{r}$为指数平均收益[39][40] - 测试结果：沪深300近一季度波动率1.63%，处于近两年29.81%分位[41] 2. **时间序列波动率因子** - 构建思路：计算指数成分股加权收益波动率[42] - 测试结果：中证1000近一季度波动率0.21%，处于近半年27.09%分位[42][43] 模型的回测效果 1. **动量情绪指标** - 年化收益率：12.7% - 最大回撤：-24.3% - IR：1.35[29] 2. **均线情绪指标** - 年化收益率：15.2% - 胜率：68%[35] 因子的回测效果 1. **横截面波动率** - 沪深300近两年均值：1.84% - 中证500近半年分位：34.13%[41] 2. **时间序列波动率** - 中证1000近一年均值：0.27% - 近一季度分位：25.90%[42] 注：所有公式参数与测试结果均基于2025年8月15日前历史数据[24][41][42]