根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 风格类风险因子 1. **Value因子** - 构建思路：衡量价值投资策略的有效性 - 具体构建：基于账面市值比（BP）和盈利收益率（EP）等指标 - 公式： $$ BP = \frac{净资产}{总市值} $$ $$ EP = \frac{归母净利润TTM}{总市值} $$ - 评价：市场对价值投资策略的认可度较高[10][12] 2. **Growth因子** - 构建思路：捕捉成长性股票的表现 - 具体构建：包括销售收入TTM的3年复合增速（Sales_growth）和净资产TTM的3年复合增速（Na_growth）[13] 3. **Volatility因子** - 构建思路：衡量股票波动性 - 具体构建：包括过去243天的标准波动率（Stdvol）和FF3特质波动率（Ivff）[13] 4. **Liquidity因子** - 构建思路：衡量股票流动性 - 具体构建：包括过去243天的平均对数换手率（TO）和流动性贝塔（Liquidity beta）[13] 5. **Trend因子** - 构建思路：捕捉趋势投资策略的表现 - 具体构建：基于EWMA（指数加权移动平均）计算趋势指标[13] 其他量化因子 1. **预期EPTTM因子** - 构建思路：基于分析师一致预期的滚动市盈率倒数 - 具体构建： $$ TTM\_FEP = \frac{一致预期滚动净利润}{总市值} $$ - 评价：在中证全指成分股中表现最佳[2][7] 2. **单季ROE因子** - 构建思路：衡量单季度净资产收益率 - 具体构建： $$ Quart\_ROE = \frac{单季净利润 \times 2}{期初净资产 + 期末净资产} $$ - 评价：在多个样本空间中表现突出[20][24][28] 3. **DELTAROE因子** - 构建思路：衡量净资产收益率的同比变化 - 具体构建： $$ Delta\_ROE = 单季ROE - 去年同期ROE $$ - 评价：在国证2000样本空间中表现显著[36][37] 4. **三个月UMR因子** - 构建思路：风险调整后的动量因子 - 评价：在创业板指样本空间中表现最佳[39][40] 因子回测效果 沪深300样本空间 - **高管薪酬因子**：最近一周收益0.91%，近一月收益1.78%[20] - **预期EPTTM因子**：最近一周收益0.85%，近一月收益0.80%[20] - **一个月反转因子**：最近一周收益-0.72%，近一月收益-1.83%[20] 中证500样本空间 - **单季ROE因子**：最近一周收益1.04%，近一月收益2.79%[24] - **单季营收同比增速因子**：最近一周收益1.02%，近一月收益3.23%[24] - **一个月反转因子**：最近一周收益-0.90%，近一月收益-0.34%[24] 中证1000样本空间 - **预期EPTTM因子**：最近一周收益1.23%，近一月收益1.86%[32] - **高管薪酬因子**：最近一周收益1.23%，近一月收益3.92%[32] - **三个月机构覆盖因子**：最近一周收益-0.61%，近一月收益-0.77%[32] 国证2000样本空间 - **一年动量因子**：最近一周收益3.13%，近一月收益6.05%[36] - **DELTAROE因子**：最近一周收益2.34%，近一月收益10.17%[36] - **预期PEG因子**：最近一周收益-2.95%，近一月收益-8.42%[36] 创业板指样本空间 - **三个月UMR因子**：最近一周收益7.07%，近一月收益6.61%[39] - **DELTAROA因子**：最近一周收益4.38%，近一月收益9.41%[39] - **标准化预期外盈利因子**：最近一周收益-3.85%，近一月收益-10.76%[39] 中证全指样本空间 - **预期EPTTM因子**：最近一周收益1.43%，近一月收益1.45%[44] - **3个月盈利上下调因子**：最近一周收益1.29%，近一月收益3.14%[44] - **一个月反转因子**：最近一周收益-1.23%，近一月收益-1.86%[44] 模型构建方式 1. **MFE组合构建模型** - 构建思路：最大化单因子暴露，同时控制行业和风格暴露 - 具体构建：通过线性规划求解，目标函数为最大化因子暴露，约束条件包括风格偏离、行业偏离、换手率等[59] - 公式： $$ \begin{array}{ll}max & f^{T}w \\ s.t. & s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h} \\ & h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h} \\ & w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h} \\ & b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h} \\ & 0\leq w\leq l \\ & 1^{T}w=1 \\ & \Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}\end{array} $$ - 评价：适用于实际组合优化场景[59][60] 以上内容全面覆盖了研报中涉及的量化模型和因子，包括构建思路、具体过程、评价及测试结果。

量化模型与因子分析总结 量化因子与构建方式 风格类风险因子 1. **因子名称**：Trend **构建思路**：衡量股票价格趋势的因子 **具体构建过程**： - Trend_120：使用半衰期20天和120天的指数加权移动平均(EWMA)比值 - Trend_240：使用半衰期20天和240天的指数加权移动平均(EWMA)比值 公式： $$Trend\_120 = EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=120)$$ $$Trend\_240 = EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=240)$$ **因子评价**：本周表现最佳，显示市场对趋势策略偏好增强[9][11] 2. **因子名称**：Size **构建思路**：衡量公司规模的因子 **具体构建过程**：使用总市值的对数计算[12] 3. **因子名称**：Beta **构建思路**：衡量股票系统风险的因子 **具体构建过程**：使用贝叶斯压缩后的市场Beta计算[12] 4. **因子名称**：Volatility **构建思路**：衡量股票波动性的因子 **具体构建过程**： - Stdvol：过去243天的标准波动率 - Ivff：过去243天的FF3特质波动率 - Range：过去243天的最高价/最低价-1 - MaxRet_6：过去243天收益最高的六天的收益率平均值 - MinRet_6：过去243天收益最低的六天的收益率平均值[12] 5. **因子名称**：Liquidity **构建思路**：衡量股票流动性的因子 **具体构建过程**： - TO：过去243天的平均对数换手率 - Liquidity beta：过去243天的个股对数换手率与市场对数换手率回归[12] 6. **因子名称**：Value **构建思路**：衡量股票价值的因子 **具体构建过程**：使用账面市值比(BP)和盈利收益率(EP)计算[12] 7. **因子名称**：Growth **构建思路**：衡量公司成长性的因子 **具体构建过程**： - Delta ROE：过去3年ROE变动的平均值 - Sales_growth：销售收入TTM的3年复合增速 - Na_growth：净资产TTM的3年复合增速[12] 8. **因子名称**：SOE **构建思路**：衡量国有持股比例的因子 **具体构建过程**：使用国有持股比例计算[12] 9. **因子名称**：Certainty **构建思路**：衡量股票确定性的因子 **具体构建过程**： - Instholder Pct：公募基金持仓比例 - Cov：分析师覆盖度(对市值正交化) - Listdays：上市天数[12] 10. **因子名称**：Cubic Size **构建思路**：衡量市值幂次项的因子 **具体构建过程**：使用市值幂次项计算[12] 其他量化因子 1. **因子名称**：BP(账面市值比) **构建思路**：衡量公司估值水平的因子 **具体构建过程**：净资产/总市值[17] 2. **因子名称**：单季ROE **构建思路**：衡量公司短期盈利能力的因子 **具体构建过程**：单季净利润*2/(期初净资产+期末净资产)[17] 3. **因子名称**：一个月反转 **构建思路**：衡量短期反转效应的因子 **具体构建过程**：过去20个交易日涨跌幅[17] 4. **因子名称**：预期EPTTM **构建思路**：衡量预期盈利能力的因子 **具体构建过程**：一致预期滚动PE倒数[17] 5. **因子名称**：分析师认可度 **构建思路**：衡量分析师看法的因子 **具体构建过程**：(认可业绩分析师数-不认可业绩分析师数)/覆盖分析师数[17] 6. **因子名称**：非流动性冲击 **构建思路**：衡量股票非流动性的因子 **具体构建过程**：过去20个交易日日度涨跌幅绝对值比成交额的均值[17] 因子回测效果 风格因子表现 1. **Trend因子**： - 近一周：1.49% - 上一周：-4.48% - 近一月：-4.81% - 今年以来：-10.89% - 近一年：5.45% - 历史年化：13.86%[11] 2. **Growth因子**： - 近一周：1.48% - 上一周：-1.49% - 近一月：-1.53% - 今年以来：-4.38% - 近一年：-1.99% - 历史年化：2.60%[11] 3. **Size因子**： - 近一周：-4.61% - 上一周：-4.28% - 近一月：-12.65% - 今年以来：-22.68% - 近一年：-48.91% - 历史年化：-29.42%[11] 其他因子表现 1. **单季ROE因子(沪深300)**： - 最近一周：0.93% - 最近一月：1.22% - 今年以来：2.81% - 近1年年化：2.02% - 历史年化：4.42%[20] 2. **预期EPTTM因子(中证500)**： - 最近一周：1.89% - 最近一月：1.39% - 今年以来：0.07% - 近1年年化：4.45% - 历史年化：4.13%[23] 3. **一个月反转因子(中证1000)**： - 最近一周：1.74% - 最近一月：-1.28% - 今年以来：-0.18% - 近1年年化：-15.35% - 历史年化：-1.79%[29] 指数增强产品表现 沪深300指数增强产品 1. **最近一周**： - 超额收益最高：0.86% - 最低：-0.94% - 中位数：0.04%[43] 2. **最近一月**： - 超额收益最高：2.73% - 最低：-0.95% - 中位数：-0.02%[43] 中证500指数增强产品 1. **最近一周**： - 超额收益最高：1.60% - 最低：-0.59% - 中位数：0.20%[47] 2. **最近一月**： - 超额收益最高：1.51% - 最低：-1.24% - 中位数：0.11%[47] 中证1000指数增强产品 1. **最近一周**： - 超额收益最高：1.39% - 最低：-0.49% - 中位数：0.30%[50] 2. **最近一月**： - 超额收益最高：1.93% - 最低：-1.98% - 中位数：-0.18%[50] 附录：MFE组合构建方法 **构建思路**：最大化单因子暴露组合(Maximized Factor Exposure Portfolio) **具体构建过程**：采用组合优化模型，目标函数为最大化单因子暴露，约束条件包括风格因子偏离度、行业偏离度、个股偏离度等[52] 公式： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &0\leq w\leq l\\ &1^{T}w=1\\ &\Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}\end{array}$$