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趋势未受到破坏
民生证券· 2025-10-12 21:05
根据研报内容,总结如下: 量化模型与构建方式 1. **模型名称:三维择时框架**[7][11][12] * **模型构建思路**:通过综合评估市场分歧度、流动性和景气度三个维度的状态,对市场整体走势进行判断[7][11][12] * **模型具体构建过程**:模型基于三个核心指标: 1. 市场分歧度指数:衡量市场参与者观点的差异程度[11][16] 2. 市场流动性指数:衡量市场的资金充裕程度[11][18] 3. A股景气度指数2.0:衡量上市公司整体的经营景气状况[11][20] 通过观察这三个指标的趋势和组合状态(例如,流动性下行、分歧度扩大、景气度稳中有升),形成对市场(如震荡下跌)的判断[7][11][12] 2. **模型名称:热点趋势ETF策略**[25][26][27] * **模型构建思路**:结合价格形态、技术指标和市场关注度,筛选出具有短期上涨趋势的ETF构建投资组合[25][28] * **模型具体构建过程**:过程分为三步: 1. **形态筛选**:首先筛选出最高价与最低价同时呈现上涨形态的ETF[25] 2. **构建支撑阻力因子**:基于最高价与最低价近20日的回归系数,构建衡量趋势陡峭程度的支撑阻力因子[25] 3. **关注度筛选与组合构建**:在支撑阻力因子的多头组中,选择近5日换手率与近20日换手率比值最高(即短期关注度提升最明显)的10只ETF,最终采用风险平价方法构建组合[25][29] 3. **模型名称:资金流共振策略**[33][34][36] * **模型构建思路**:结合融资融券资金和主动大单资金两类资金流的动向,选择两类资金共同看好的行业[2][33] * **模型具体构建过程**: 1. **因子构建**: * **行业融资融券资金因子**:计算行业内个股的(融资净买入-融券净卖出)并加总,然后对Barra市值因子进行中性化处理,再取最近50日均值,并计算其两周环比变化率[33] * **行业主动大单资金因子**:计算行业的净流入数据,并对其进行最近一年成交量的时序中性化处理,然后进行排序,最后取最近10日均值[33] 2. **策略规则**:在主动大单因子的头部打分行业内,剔除融资融券因子也处于头部的行业(研究发现融资融券因子多头端在某些市场状态下有负向超额),以提升策略稳定性,并进一步剔除大金融板块[33] 3. **行业推荐**:每周选择经过上述处理后有资金共振效应的行业作为推荐[33][36] 模型的回测效果 1. **资金流共振策略**,年化超额收益13.5%[33],信息比率(IR)1.7[33],上周绝对收益0.98%[33],上周超额收益(相对行业等权)-0.54%[33] 量化因子与构建方式 1. **因子名称:风格因子(Barra系列)**[39][40][43] * **因子构建思路**:采用经典的Barra风险模型框架中的风格因子,从不同维度刻画股票特征[39][40][43] * **因子具体构建过程**:报告提及了多个Barra风格因子,包括: * **规模因子(size)**:进行行业中性化处理[41] * **贝塔因子(beta)**:进行市值、行业中性化处理[41] * **成长因子(growth)**:进行市值、行业中性化处理[41] * 其他因子如动量(momentum)、波动率(volatility)、非线性规模(nlsize)、价值(value)、流动性(liquidity)、盈利收益率(earnings_yield)、杠杆(leverage)等,大部分进行了市值和行业中性化处理[41][43] 2. **因子名称:Alpha因子**[42][44][46] * **因子构建思路**:构建多种基于基本面、分析师预测、市场交易数据的因子,以捕捉超额收益[42][44][46] * **因子具体构建过程**:报告列举了大量具体因子及其计算方法,例如: * **成长类因子**:如每股营业收入同比增长率(yoy_orps)、资产负债率同比变化率(debt_ratio_yoy)、总负债同比增长(tot_liab_yoy)、单季度营业收入同比增速(yoy_or_q)等[42][44] * **动量类因子**:如1年-1个月的收益率(mom_1y_1m)、十二个月残差动量(specific_mom12)等[44] * **盈利质量类因子**:如单季度ROE同比差值(roe_q_delta_report)、单季度ROE(roe_q_report)等[44][46] * **分析师预测类因子**:如(当前一致预测np_FY1-3个月前一致预测np_FY1)/3个月前一致预测np_FY1绝对值(mom3_np_fy1)、评级上下调差/评级上下调和(est_num_diff)等[46] 因子的回测效果 1. **风格因子(最近一周收益)**,规模因子(size)1.57%[39][43],贝塔因子(beta)1.08%[40][43],成长因子(growth)0.42%[40][43],动量因子(momentum)0.39%[43],波动率因子(volatility)0.20%[43],非线性规模因子(nlsize)1.31%[43],价值因子(value)-0.13%[43],流动性因子(liquidity)0.96%[43],盈利收益率因子(earnings_yield)-0.67%[43],杠杆因子(leverage)0.48%[43] 2. **Alpha因子(近一周多头超额收益)**,每股营业收入同比增长率(yoy_orps)2.62%[44],资产负债率同比变化率(debt_ratio_yoy)2.57%[44],总负债同比增长(tot_liab_yoy)2.53%[44],单季度营业收入同比增速(yoy_or_q)2.51%[44],流动负债同比增长(cur_liab_yoy)2.49%[44],速动比率同比变化(quick_ratio_yoy)2.25%[44],营业收入同比增速(yoy_or)2.14%[44],(当期总资产-去年同期总资产)/去年同期总资产绝对值(yoy_total_assets)2.12%[44],销售商品提供劳务收到的现金流变化/投入资本(delta_cashflow_goodsales_ic)2.03%[44],应付账款同比变化(yoy_accpayable)1.94%[44],1年-1个月的收益率(mom_1y_1m)1.76%[44],十二个月残差动量(specific_mom12)1.74%[44],营业利润_TTM/销售费用_TTM(oper_salesexp)1.67%[44],单季度ROE同比差值(roe_q_delta_report)1.61%[44],单季度ROE同比差值(考虑快报、预告)(roe_q_delta_adv)1.61%[44],经营活动现金流入变化/投入资本(delta_cashinflow_ic)1.61%[44],(净利润ttm-过去八个季度的净利润ttm均值)/过去八个季度的净利润ttm标准差(np_ttm_growth_std)1.61%[44],流动比率同比变化率(cur_ratio_yoy)1.57%[44],earnings_fttm 1.56%[44],单季度每股收益同比增速(yoy_eps_q)1.56%[44] 3. **Alpha因子(在不同宽基指数内的近一周多头超额收益)** * **单季度ROE同比差值(考虑快报、预告)(roe_q_delta_adv)**,在沪深300中8.23%[46],在中证500中4.55%[46],在中证1000中9.38%[46],在国证2000中4.96%[46] * **(当前一致预测np_FY1-3个月前一致预测np_FY1)/3个月前一致预测np_FY1绝对值(mom3_np_fy1)**,在沪深300中7.14%[46],在中证500中5.60%[46],在中证1000中9.54%[46],在国证2000中4.19%[46] * **评级上下调差/评级上下调和(est_num_diff)**,在沪深300中7.73%[46],在中证500中4.86%[46],在中证1000中8.72%[46],在国证2000中4.60%[46] * **(当前一致预测eps_FY1-3个月前一致预测eps_FY1)/3个月前一致预测eps_FY1绝对值(mom3_eps_fy1)**,在沪深300中7.70%[46],在中证500中4.88%[46],在中证1000中8.28%[46],在国证2000中5.18%[46] * **单季度ROE同比差值(roe_q_delta_report)**,在沪深300中7.47%[46],在中证500中3.84%[46],在中证1000中8.11%[46],在国证2000中3.09%[46]