量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：风格相对拥挤度[70][128] * **因子构建思路**：通过计算不同风格指数（如成长vs红利、小盘vs大盘等）的换手率标准化值之差的历史分位，来衡量某一风格相对于另一风格的交易拥挤程度，用于判断风格的配置风险与性价比[70][128] * **因子具体构建过程**： 1. 对于风格A和风格B的指数，分别计算其近252日的平均换手率[128] 2. 将计算出的平均换手率值，置于从2005年1月1日至今的历史时间序列中进行Z-score标准化，得到Z-score_A和Z-score_B[128] 3. 计算两个标准化值的差值：Z-score_A - Z-score_B[128] 4. 计算该差值的滚动6年历史分位数（若历史数据量满1年但不足6年，则使用全部历史数据计算），该分位数即为风格A相对于风格B的相对拥挤度[128] 2. **因子名称**：风格累计超额净值[70][129] * **因子构建思路**：以万得全A指数为基准，计算各风格指数相对于基准的累计超额收益，用于跟踪风格表现的强弱[70][129] * **因子具体构建过程**： 1. 设定基准日（报告中为2020年1月4日）[129] 2. 将各风格指数及万得全A指数的每日收盘点数除以各自在基准日的收盘点数，得到各自的累计净值[129] 3. 将各风格指数在每个交易日的累计净值，除以同一交易日的万得全A指数累计净值，得到该风格指数相对于万得全A的累计超额净值[129] 3. **因子名称**：机构调研活跃度[130] * **因子构建思路**：通过计算板块、指数或行业在特定周期内日均机构调研次数的标准化活跃度及其历史分位，来衡量市场关注度的变化[130] * **因子具体构建过程**： 1. 对于目标板块（指数、行业），计算其近n个交易日的“日均机构调研次数”[130] 2. 将该值在滚动y年的历史时间序列上进行z-score标准化[130] 3. 将上述标准化结果与万得全A指数的同期标准化结果作差，得到“机构调研活跃度”[130] 4. 最后计算该“机构调研活跃度”的滚动y年历史分位数[130] * **长期口径参数**：n取126（近半年），滚动窗口y为6年（历史数据量满3年且不足6年时，以全部历史数据计算）[130] * **短期口径参数**：n取63（近一季度），滚动窗口y为3年（历史数据量满1年且不足3年时，以全部历史数据计算）[130] 4. **因子名称**：股债风险溢价（ERP）[51] * **因子构建思路**：通过计算股票指数市盈率倒数与无风险利率（10年期国债收益率）的差值，来衡量投资股票相对于债券的额外收益补偿，即股债性价比[51] * **因子具体构建过程**： 1. 计算股票指数的市盈率倒数：1 / 指数PE_TTM[51] 2. 减去当前10年期中债国债到期收益率[51] * **公式**：$$指数 erp = 1/指数 PE\_TTM – 10 年期国债到期收益率$$[51] 5. **因子名称**：滚动季度夏普率[37][39] * **因子构建思路**：计算指数滚动季度周期的夏普比率，用于衡量经风险调整后的收益，并作为市场情绪风险的观测指标[37][39] * **因子具体构建过程**：报告中未给出详细计算过程，但提及使用万得全A指数的滚动季度夏普率来观察市场情绪是否达到极端位置[37][39] 6. **因子名称**：成交热度[26] * **因子构建思路**：使用周度日均自由流通换手率的历史分位值，来衡量指数、板块或行业的交易活跃程度[26] * **因子具体构建过程**：成交热度 = 指数（或板块、行业）的周度日均自由流通换手率在历史时间区间（如2005年1月1日至今）内的历史分位值[26][35] 因子的回测效果 *注：本报告为市场跟踪周报，主要展示各因子或风格在特定时间窗口（近一周、近一月、年初至今）的表现状态或具体数值，而非长期历史回测结果。以下为报告截至2026年1月23日当周的数据汇总。* 1. **风格相对拥挤度因子**，成长vs红利相对拥挤度历史分位：75%[70]；小盘vs大盘相对拥挤度历史分位：37%[70]；微盘股vs中证800相对拥挤度历史分位：0%[70] 2. **风格累计超额净值因子**，成长较红利超额收益：近一周 -1.4%，近一月 3.6%，年初至今 4.3%[61][64]；小盘较大盘超额收益：近一周 4.8%，近一月 14.5%，年初至今 13.4%[61][64]；微盘股较基金重仓超额收益：近一周 3.5%，近一月 3.4%，年初至今 3.1%[61][64]；动量较反转超额收益：近一周 -1.2%，近一月 2.7%，年初至今 -1.4%[61][64] 3. **股债风险溢价（ERP）因子**，万得全A指数ERP百分位：54%[58][60]；沪深300指数ERP百分位：61%[58][60]；中证500指数ERP百分位：65%[60]；创业板指数ERP百分位：85%[52][60] 4. **滚动季度夏普率因子**，万得全A指数滚动季度夏普率状态：从历史低位反弹，尚未触及预警位置[37] 5. **成交热度因子**，万得全A指数成交热度历史分位：92%[35]；沪深300指数成交热度历史分位：88%[35]；中证1000指数成交热度历史分位：93%[35]；创业板指数成交热度历史分位：97%[35]