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：短期择时模型**[5][12][14][15] * **模型构建思路**：该模型通过综合评估基本面、估值面、情绪面和流动性四个维度的多个指标信号，生成对市场短期走势的综合判断，以决定仓位水平[5][12][14][15] * **模型具体构建过程**： * **一级指标与信号**：模型包含四个一级指标：基本面、估值面、情绪面、流动性。每个一级指标下包含若干二级指标[14][15][19] * **二级指标信号生成**：每个二级指标根据其当前值在历史（通常为过去5年）中的分位数位置，被赋予“乐观”（看多）、“谨慎”（看空）或“中性”的信号[14][15][19]。例如： * 基本面指标：观察制造业PMI（>50为乐观）、信贷脉冲环比变化分位数（高分为乐观）、M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数（高分为乐观）[14][19] * 估值面指标：观察A股整体PE分位数和PB分位数（高分为谨慎）[14][19] * 情绪面指标：观察A股整体Beta离散度分位数（高分为谨慎）、量能情绪分位数（低分为谨慎）、波动率分位数（中性区间）[15][19] * 流动性指标：观察货币利率指标分位数（中性区间）、汇率预期指标分位数（低分为乐观，代表汇率偏强）、沪深净融资额5日均值分位数（高分为中性）[15][19] * **综合信号合成**：将四个一级指标的信号（乐观、谨慎、中性）通过一定的规则合成为一个总体的仓位信号（例如，满仓、半仓、空仓）[5][19][25] 2. **模型名称：成长价值风格轮动模型**[5][26][27][28] * **模型构建思路**：该模型基于基本面、估值面和情绪面三个维度的指标，判断成长风格与价值风格之间哪一类在未来更具相对优势，从而进行超配或低配[5][26][28] * **模型具体构建过程**： * **基本面维度**：基于量化经济中周期分析框架，观察三个指标： * 盈利周期斜率：斜率大时利好成长风格[26][28] * 利率综合周期水平：水平低时利好成长风格[26][28] * 信贷综合周期变化：上行时利好成长风格[26][28] * **估值面维度**：观察成长风格与价值风格之间的估值差（PE差和PB差）在历史（5年）中的分位数。当估值差分位数较低时，意味着估值差有均值回归上行的动力，利好成长风格[26][28] * **情绪面维度**：观察成长风格与价值风格之间的换手差和波动差在历史（5年）中的分位数。换手差偏高利好成长风格；波动差反弹至偏高位置则建议均衡配置[26][28] * **信号合成**：综合上述各维度的信号，最终给出超配成长或超配价值的建议[26][28] 3. **模型名称：小盘大盘风格轮动模型**[5][30][31][32] * **模型构建思路**：该模型从流动性、交易行为、市场情绪、价格趋势等多个角度选取11个有效指标，构建综合信号来判断小盘风格与大盘风格的轮动机会[30][32] * **模型具体构建过程**： * **指标池**：模型包含11个指标，例如：A股龙虎榜买入强度、R007、融资买入余额变化、主题投资交易情绪、等级利差、期权波动率风险溢价、Beta离散度、PB分化度、大宗交易折溢价率、中证1000的MACD指标、中证1000交易量能等[30][32] * **单个指标信号**：每个指标独立产生看多小盘（100%）或看多大盘（0%）的信号[32] * **综合信号生成**：对11个指标的信号进行综合（例如，投票或平滑处理），形成最终的综合轮动信号。报告中提到采用了“3D平滑”的方式，即连续3个交易日形成看多信号则确认风格观点[30][32]。最终输出小盘仓位百分比和大盘仓位百分比[32] 模型的回测效果 1. **短期择时模型**[16][21][24] * 回测期：2012年底至今 * 年化收益率：16.36% * 基准年化收益率（月度中性持仓再平衡）：4.88% * 年化超额收益率：11.48% * 最大回撤：15.49% * 夏普比率：0.9627 * 收益回撤比：1.0561 * 月度胜率：66.03% * 2024年以来年化收益率：30.51% * 2024年以来最大回撤：11.04% 2. **成长价值风格轮动模型**[27][29] * 回测期：2012年底至今 * 年化收益率：13.00% * 基准年化收益率（月度风格均衡配置）：8.13% * 年化超额收益率：4.87% * 最大回撤：43.07% * 夏普比率：0.5961 * 收益回撤比：0.3018 * 月度胜率：58.71% * 2025年以来收益率：27.61% * 2025年以来基准收益率：27.48% * 2025年以来超额收益率：0.13% 3. **小盘大盘风格轮动模型**[31][32] * 回测期：2014年以来 * 综合策略年化收益率：20.08% * 综合策略年化超额收益率：12.77% * 综合策略最大回撤：40.70% * 2025年以来超额收益率：11.59% 量化因子与构建方式 1. **因子名称：Beta离散度**[12][15][30] * **因子构建思路**：该因子用于衡量市场风险，反映市场中个股收益率对市场收益率（Beta）的离散程度，离散度高表明市场存在局部风险[12][15] * **因子具体构建过程**：计算全市场个股Beta值的标准差或类似离散度指标。报告中提及观察其变化方向和历史分位数[12][15][30] 2. **因子名称：PB分化度**[12][15][30] * **因子构建思路**：该因子用于衡量市场交易分歧度，反映全市场股票市净率（PB）的离散程度，分化度下行表明市场估值水平趋于收敛，观点分歧小[12][15] * **因子具体构建过程**：计算全市场个股PB值的标准差或类似分化度指标。报告中提及观察其变化方向和历史分位数[12][15][30] 3. **因子名称：全A交易量能/量能情绪**[12][15] * **因子构建思路**：该因子用于衡量短期交易情绪，反映市场整体的交易活跃度[12][15] * **因子具体构建过程**：基于全市场交易额构建标准化指标（例如，相对于长期均值的偏离）。报告中提及观察其变化方向和历史分位数[12][15] 因子的回测效果 （报告中未提供上述单个因子的独立回测绩效指标）

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. **短期量化择时模型** - 模型构建思路：基于基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度的指标进行综合判断[17][18] - 具体构建过程： 1. **基本面指标**：制造业PMI分位数（44.92%）、中长期贷款余额同比增速分位数（0.00%）、M1同比增速分位数（77.97%）[17] 2. **估值面指标**：A股整体PE分位数（94.79%）、PB分位数（76.34%）[17] 3. **情绪面指标**：Beta离散度分位数（40.68%）、量能情绪分位数（90.82%）、波动率分位数（4.55%）[18] 4. **流动性指标**：货币利率指标分位数（33.90%）、汇率预期指标分位数（40.68%）、融资额分位数（84.20%）[18] 通过加权综合上述指标信号生成总仓位建议（乐观/中性/谨慎）[20] - 模型评价：多维度动态调整，历史表现显著优于基准[19] 2. **成长价值风格轮动模型** - 模型构建思路：基于盈利周期、利率周期、信贷周期分析成长与价值风格的相对优势[28][29] - 具体构建过程： 1. **基本面指标**：盈利斜率周期水平（4.17）、利率综合周期水平（9.17）、信贷综合周期变化（-3.33）[30] 2. **估值面指标**：成长价值PE差分位数（14.87%）、PB差分位数（34.18%）[30] 3. **情绪面指标**：换手差分位数（21.09%）、波动差分位数（22.55%）[30] 通过信号叠加生成超配价值或成长的建议[30] - 模型评价：中长期超额收益稳定，但近期超额收益有所回落[29] 3. **小盘大盘风格轮动模型** - 模型构建思路：类似成长价值模型，但针对市值风格差异调整指标[33][34] - 具体构建过程： 1. **基本面指标**：盈利斜率周期水平（4.17）、利率综合周期水平（9.17）、信贷综合周期变化（-3.33）[35] 2. **估值面指标**：小盘大盘PE差分位数（80.35%）、PB差分位数（96.77%）[35] 3. **情绪面指标**：换手差分位数（64.93%）、波动差分位数（65.44%）[35] 输出均衡配置建议[35] 4. **四风格轮动模型** - 模型构建思路：整合成长价值和小盘大盘模型的结论进行组合优化[36] - 具体构建过程：将成长价值和小盘大盘信号矩阵化，生成四风格配置比例（如小盘成长12.5%/小盘价值37.5%/大盘成长12.5%/大盘价值37.5%）[37] 模型的回测效果 1. **短期量化择时模型** - 年化收益率：16.71%（基准4.32%）[19] - 最大回撤：27.70%（基准31.41%）[19] - 夏普比率：0.9969（基准0.2493）[22] 2. **成长价值风格轮动模型** - 年化收益率：11.73%（基准6.84%）[29] - 年化超额收益：4.89%[29] - 月度胜率：58.28%（基准54.97%）[32] 3. **小盘大盘风格轮动模型** - 年化收益率：12.21%（基准6.85%）[34] - 年化波动率：22.73%（基准22.00%）[35] 4. **四风格轮动模型** - 年化收益率：13.25%（基准7.40%）[37] - 收益回撤比：0.2765（基准0.1508）[37] 量化因子与构建方式 1. **交易量能因子** - 构建思路：结合成交额和换手率衡量市场情绪[5][16] - 具体构建： $$量能得分 = 标准化(60日成交量) + 标准化(换手率布林带宽度)$$ 当前分位数：90.82%[16] 2. **Beta离散度因子** - 构建思路：通过个股Beta系数离散程度判断市场局部过热风险[5][18] - 当前分位数：40.68%[18] 3. **估值差因子** - 构建思路：计算成长与价值风格的PE/PB差异[30][35] - 具体构建： $$PE差 = 成长风格PE中位数 - 价值风格PE中位数$$ 当前PE差分位数：成长价值14.87%/小盘大盘80.35%[30][35] 因子的回测效果 1. **交易量能因子** - 当前分位数：90.82%（过去5年）[16] 2. **Beta离散度因子** - 当前分位数：40.68%（过去5年）[18] 3. **估值差因子** - 成长价值PE差分位数：14.87%[30] - 小盘大盘PE差分位数：80.35%[35]