根据提供的金融工程市场跟踪周报，以下是关于报告中涉及的量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：量能择时模型**[24] * **模型构建思路**：通过分析市场交易量能的变化来判断市场未来的多空方向[24] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述该模型的具体构建步骤和公式，仅给出了基于该模型的择时信号观点[24] 2. **模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标**[25] * **模型构建思路**：通过计算指数成分股中近期取得正收益的股票数量占比，来捕捉市场情绪的变化，认为正收益股票增多可能预示行情见底，而大部分股票为正收益时则可能情绪过热[25] * **模型具体构建过程**： 指标计算公式为： $$沪深300指数N日上涨家数占比 = \frac{沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数}{沪深300指数成分股总数} \times 100\%$$ [25] 其中，N为设定的回顾期窗口[25] 3. **模型名称：动量情绪指标择时模型**[28] * **模型构建思路**：对“沪深300上涨家数占比情绪指标”进行不同窗口期的平滑处理，通过比较快慢线的相对位置来判断市场情绪的动向并生成交易信号[28] * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数N日上涨家数占比[28] 2. 分别对该指标进行窗口期为N1和N2的移动平均，得到慢线和快线，其中N1 > N2（报告中示例参数N1=50, N2=35）[28] 3. 当快线大于慢线时，认为市场情绪上行，生成看多信号；当快线小于慢线时，认为市场情绪下行，对市场持中性态度[28] 4. **模型名称：均线情绪指标**[32] * **模型构建思路**：利用一组均线系统（八均线）来判断沪深300指数的趋势状态，并将趋势状态量化为情绪指标值，进而用于择时[32] * **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300指数收盘价的八条移动平均线，参数分别为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[32] 2. 统计当日沪深300指数收盘价位于这八条均线之上的数量[32] 3. 根据该数量赋值情绪指标：当数量超过5时，看多沪深300指数[32] 5. **因子名称：横截面波动率**[34] * **因子构建思路**：计算特定指数（如沪深300、中证500、中证1000）成分股在横截面上的收益率标准差，用以衡量市场分化程度和选股Alpha机会[34] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的计算公式，但指出该因子用于观察市场赚钱效应和Alpha环境[34] 6. **因子名称：时间序列波动率**[42] * **因子构建思路**：计算指数成分股收益率在时间序列上的波动率，用以评估市场的整体波动水平和Alpha环境[42] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的计算公式，但将其作为观察市场赚钱效应的另一个维度[42] 7. **因子名称：基金抱团分离度**[85] * **因子构建思路**：通过计算抱团基金组合截面收益率的标准差，来度量基金抱团的程度，标准差小表示抱团度高，反之则表示抱团瓦解[85] * **因子具体构建过程**：报告描述了思路，即抱团基金截面收益的标准差作为代理变量，但未给出具体的构建公式[85] 模型的回测效果 （报告中未提供上述量化模型的明确回测绩效指标，如年化收益率、夏普比率等） 因子的回测效果 1. **横截面波动率因子**[42][45] * **近两年平均值**：沪深300为1.90%，中证500为2.08%，中证1000为2.28%[42] * **近一年平均值**：沪深300为1.91%，中证500为2.16%，中证1000为2.44%[42] * **近半年平均值**：沪深300为1.92%，中证500为2.10%，中证1000为2.34%[42] * **近一季度平均值**：沪深300为2.21%，中证500为2.40%，中证1000为2.58%[42] * **近一季度平均值占近两年分位**：沪深300为80.33%，中证500为75.40%，中证1000为76.10%[42] * **近一季度平均值占近一年分位**：沪深300为79.09%，中证500为74.60%，中证1000为70.12%[42] * **近一季度平均值占近半年分位**：沪深300为77.64%，中证500为78.57%，中证1000为66.93%[42] 2. **时间序列波动率因子**[45] * **近两年平均值**：沪深300为0.65%，中证500为0.47%，中证1000为0.26%[45] * **近一年平均值**：沪深300为0.63%，中证500为0.46%，中证1000为0.26%[45] * **近半年平均值**：沪深300为0.60%，中证500为0.44%，中证1000为0.24%[45] * **近一季度平均值**：沪深300为0.72%，中证500为0.52%，中证1000为0.27%[45] * **近一季度平均值占近两年分位**：沪深300为74.95%，中证500为80.16%，中证1000为76.89%[45] * **近一季度平均值占近一年分位**：沪深300为73.91%，中证500为76.19%，中证1000为71.31%[45] * **近一季度平均值占近半年分位**：沪深300为68.32%，中证500为77.78%，中证1000为64.94%[45] 对模型或因子的评价 1. **沪深300上涨家数占比情绪指标**：该指标可以较快捕捉上涨机会；但在市场过热阶段提前止盈离场，会错失持续亢奋阶段的上涨收益；对下跌市场的判断存在缺陷，难以有效规避下跌风险[26]

市场整体表现与风格 - 上周A股市场呈现宽幅震荡格局 大市值风格表现相对占优 [4] - 主要宽基指数涨跌不一 其中上证综指下跌1.30% 上证50下跌1.98% 沪深300下跌0.44% 中证500上涨0.32% 中证1000上涨0.21% 创业板指上涨2.34% 北证50指数下跌1.43% [4] - 市场从前期高斜率上涨转为震荡 主题博弈加剧 成长板块相对表现较好 [4] 市场估值与波动性 - 截至2025年9月19日 中证1000和创业板指估值分位数处于"适中"等级 而上证指数、上证50、沪深300和中证500则处于"危险"等级 [4] - 食品饮料、农林牧渔、非银行金融、交通运输行业的估值分位数处于"安全"等级 [5] - 最近一周沪深300、中证500、中证1000指数的横截面波动率和时间序列波动率均环比下降 显示短期Alpha环境恶化 [5] 资金面情况 - 南向资金上周净流入368.507亿港元 其中沪市港股通净流入133.384亿港元 深市港股通净流入235.123亿港元 [7] - 股票型ETF上周资金净流入254.16亿元 收益中位数为0.02% [7] - 跨境ETF上周资金净流入12.27亿元 收益中位数为1.56% 港股ETF上周资金净流入166.52亿元 收益中位数为0.83% 商品型ETF上周资金净流出2.57亿元 收益中位数为-0.65% [7] 机构关注度 - 上周机构调研关注度最高的前五大个股依次为汇川技术（449家）、美埃科技（106家）、厦钨新能（101家）、广合科技（101家）和杰普特（86家） [7]

量化模型与构建方式 1 模型名称：量能择时模型；模型构建思路：通过分析主要宽基指数的成交量变化来判断市场短期走势和交易情绪[12]；模型具体构建过程：监测各宽基指数（上证指数、上证50、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、北证50）的量能变化，当量能收缩时发出谨慎（空）信号，当量能扩张时发出乐观信号[25]；模型评价：该模型能较快捕捉市场情绪变化，但对下跌市场的判断存在缺陷，难以有效规避下跌风险[26] 2 模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标；模型构建思路：通过计算指数成分股中近期取得正收益的个股数量占比来判断市场情绪[25]；模型具体构建过程：计算沪深300指数成分股过去N日（报告中N=230）收益大于0的个股数占比，公式为 $$沪深300指数N日上涨家数占比 = \frac{过去N日收益大于0的个股数}{沪深300指数成分股总数}$$[25][29]；模型评价：该指标可以较快捕捉上涨机会，但在市场过热阶段会提前止盈离场，错失持续上涨收益，且难以有效规避下跌风险[26] 3 模型名称：动量情绪指标择时模型；模型构建思路：通过对上涨家数占比指标进行不同窗口期的平滑处理来捕捉市场情绪的变动趋势[27]；模型具体构建过程：首先计算沪深300指数N日上涨家数占比，然后分别进行窗口期为N1（长窗口，N1=50）和N2（短窗口，N2=35）的移动平均，得到慢线和快线，当快线大于慢线时，看多沪深300指数[27][29]；模型评价：该模型通过双均线交叉捕捉趋势，能较好判断市场情绪拐点[27] 4 模型名称：均线情绪指标；模型构建思路：利用八条不同周期的均线构成体系，通过判断收盘价与均线系统的相对位置来评估市场趋势状态[33]；模型具体构建过程：计算沪深300收盘价的八条均线（参数为8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233），统计当日收盘价大于各均线值的数量，当该数量超过5时，看多沪深300指数[34]；模型评价：该指标状态与沪深300的涨跌变化规律较为清晰[33] 5 模型名称：抱团基金分离度指标；模型构建思路：通过计算抱团基金组合截面收益的标准差来实时监控基金抱团程度[80]；模型具体构建过程：构建抱团基金组合，计算该组合截面收益的标准差，分离度值小说明抱团程度高，表现趋同；分离度值大说明抱团正在瓦解[80]；模型评价：该指标是基金抱团程度的有效代理变量[80] 量化因子的构建方式 1 因子名称：横截面波动率因子；因子构建思路：通过计算指数成分股收益率的横截面标准差来衡量市场分化程度和Alpha环境[39]；因子具体构建过程：对于特定指数（如沪深300、中证500、中证1000），每日计算其所有成分股收益率的横截面标准差，作为当日的横截面波动率值[39][40]；因子评价：该因子值高表明市场分化大，Alpha机会多；值低表明市场趋同，Alpha环境差[39] 2 因子名称：时间序列波动率因子；因子构建思路：通过计算指数成分股加权时间序列波动率来衡量市场整体波动水平和Alpha环境[41]；因子具体构建过程：对于特定指数，每日计算其所有成分股收益率的加权时间序列标准差，作为当日的时间序列波动率值[41][43]；因子评价：该因子值高表明市场波动大，Alpha机会多；值低表明市场波动小，Alpha环境差[41] 模型的回测效果 1 量能择时模型，截至2025年9月19日，对上证指数、上证50、沪深300、中证500、中证1000、创业板指、北证50均发出"空"信号[25] 2 动量情绪指标择时模型，截至2025年9月19日，快线仍处于慢线上方，维持看多观点[27] 3 均线情绪指标，截至2025年9月19日，沪深300指数处于情绪景气区间[34] 4 抱团基金分离度指标，截至2025年9月19日，分离度环比前一周小幅下降[80] 因子的回测效果 1 横截面波动率因子，近两年平均值：沪深300为1.88%，中证500为2.05%，中证1000为2.25%；近一年平均值：沪深300为1.96%，中证500为2.19%，中证1000为2.46%；近半年平均值：沪深300为1.83%，中证500为2.01%，中证1000为2.30%；近一季度平均值：沪深300为1.98%，中证500为2.12%，中证1000为2.37%[41] 2 时间序列波动率因子，近两年平均值：沪深300为0.64%，中证500为0.46%，中证1000为0.26%；近一年平均值：沪深300为0.67%，中证500为0.49%，中证1000为0.28%；近半年平均值：沪深300为0.59%，中证500为0.43%，中证1000为0.24%；近一季度平均值：沪深300为0.62%，中证500为0.44%，中证1000为0.24%[44]

市场表现 - 本周A股强势上涨，北证50周度上涨6 84%，领涨主要宽基指数 [3] - 上证综指上涨1 91%，上证50上涨1 27%，沪深300上涨1 95%，中证500上涨3 98%，中证1000上涨4 62%，创业板指上涨5 69% [4] - 市场交易情绪改善，量能指标转入积极区间，主要宽基指数转为看多信号 [3] 行业与估值 - 电力及公用事业、家电、食品饮料、农林牧渔、非银行金融、交通运输处于估值分位数"安全"等级 [6] - 上证指数、沪深300、中证500、中证1000估值分位数"适中"，创业板指估值分位数"安全" [5] 资金流动 - 南向资金净流入283 81亿港元，沪市港股通净流入134 89亿港元，深市港股通净流入148 92亿港元 [10] - 股票型ETF资金净流出143 49亿元，港股ETF资金净流入69 55亿元，跨境ETF资金净流出12 64亿元，商品型ETF资金净流入14 02亿元 [10] - 机构调研关注度最高个股：汇川技术（151家）、稳健医疗（144家）、京北方（79家）、中航成飞（66家）、藏格矿业（64家） [9] 波动率与Alpha环境 - 沪深300、中证500成分股横截面波动率环比上升，Alpha环境好转 [7] - 中证1000成分股横截面波动率环比下降，Alpha环境减弱 [7] - 沪深300、中证500、中证1000时间序列波动率环比上升，Alpha环境好转 [8] 市场风格与趋势 - 金融、军工上涨助推市场强势表现，微盘股活跃度提升 [3] - 市场风格或由小盘成长占优逐步转向均衡 [3] - 若上涨主题未能有效扩散或资金面未温和放量，市场可能转向震荡 [3]

市场表现 - 本周市场震荡收跌，主要宽基指数仅创业板指上涨0.22%，北证50指数跌幅最大达3.11% [3][4] - 上证综指下跌0.25%，上证50下跌0.46%，沪深300下跌0.25%，中证500下跌0.38%，中证1000下跌0.76% [4] - 市场从宽幅震荡过渡至窄幅震荡，量能放大但高位常伴资金止盈，后市或转向弱市整固 [3] 估值水平 - 宽基指数中创业板指处于估值分位数"安全"等级，其余指数（上证指数、上证50、沪深300、中证500、中证1000）均为"适中"等级 [5] - 中信一级行业中电力及公用事业、家电、食品饮料、农林牧渔、非银行金融、交通运输处于估值分位数"安全"等级 [6] 波动率与Alpha环境 - 沪深300成分股横截面波动率环比上升，Alpha环境好转；中证500和中证1000成分股横截面波动率环比下降，Alpha环境减弱 [7] - 沪深300成分股时间序列波动率环比上升，Alpha环境好转；中证500和中证1000成分股时间序列波动率环比下降，Alpha环境恶化 [8] 资金动向 - 南向资金净流入154.57亿港元（沪市港股通56.26亿港元，深市港股通98.31亿港元） [10] - 股票型ETF资金净流出154.20亿元，港股ETF净流入18.66亿元，跨境ETF净流出22.78亿元，商品型ETF净流入20.39亿元 [10] - 机构调研关注度最高个股：中科曙光（145家）、海光信息（145家）、中文在线（144家）、四创电子（133家）、孩子王（123家） [9] 风格轮动 - 前期北证、微盘等极小市值方向持续调整，短期市场或呈现大市值占优特征 [3] - 主题交易主线不明朗，周内呈现快速轮动特征 [3]

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的近期正收益个数判断市场情绪，强势股的持续上行能为板块带来机会[25] - 具体构建： $$ \text{沪深300指数N日上涨家数占比} = \frac{\text{过去N日收益>0的个股数}}{\text{成分股总数}} $$ 参数说明：N=230日，N1=50日（慢线），N2=35日（快线）[27][29] - 评价：能快速捕捉上涨机会，但对下跌市场判断存在缺陷[26] 2. **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，区间值映射为-1/0/1三档[33] - 具体构建： - 计算沪深300收盘价的8条均线（参数：8/13/21/34/55/89/144/233日） - 统计收盘价大于均线数量的阈值信号（>5时看多）[37] - 评价：指标状态与HS300涨跌规律匹配清晰[33] 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环境优劣[38] - 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] - 评价：对沪深300的Alpha捕捉效果优于中证500/1000[40] 2. **时间序列波动率因子** - 构建思路：衡量指数成分股自身收益波动率，反映市场稳定性[42] - 具体构建： $$ \sigma_{time} = \sqrt{\frac{1}{T}\sum_{t=1}^T (r_t - \mu)^2} $$ 其中$r_t$为日收益，$\mu$为样本均值[43] 模型的回测效果 1. **沪深300情绪指标** - 当前上涨家数占比：>60%（情绪较好）[26] - 快线/慢线位置：快线<慢线（谨慎观点）[28] 2. **均线情绪指标** - 当前八均线指标值：处于情绪景气区间[34] 因子的回测效果 1. **横截面波动率（最新周度）** - 沪深300：1.84%（环比上升，环境好转）[38][40] - 中证500：1.99%（环比下降，环境减弱）[40] - 中证1000：2.21%（环比下降，环境减弱）[40] 2. **时间序列波动率（最新周度）** - 沪深300：0.58%（环比上升）[43] - 中证500：0.43%（环比下降）[43] - 中证1000：0.25%（环比下降）[43] 3. **抱团基金分离度因子** - 最新值：环比下降（抱团程度增强）[85] - 抱团股超额收益：环比下降[85] （注：部分内容如量能择时模型仅提及信号未披露构建细节[25]，故未纳入总结）