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. **模型名称**：招商GARP量化精选策略 - **构建思路**：采用GARP（合理价格成长）策略，兼顾成长性与估值合理性，在风格轮动中保持均衡配置[41][44] - **具体构建过程**： 1. 股票池覆盖中证500、中证1000、国证2000成分股 2. 通过成长因子（如营收增长率、净利润增长率）和估值因子（如PB-ROE）筛选标的 3. 动态调整权重以平衡成长与价值暴露[48] - **模型评价**：策略在风格切换中表现稳定，历史胜率显著高于纯成长或价值风格[44] 2. **模型名称**：改进PB-ROE策略 - **构建思路**：优化传统PB-ROE模型，结合盈利质量与估值分位数[51] - **具体构建过程**： 1. 计算个股的市净率（PB）与净资产收益率（ROE） 2. 引入盈利稳定性指标（如现金流/净利润）过滤低质量标的 3. 在分位数回归框架下构建组合[52] - **模型评价**：有效降低估值陷阱风险，增强策略鲁棒性[51] 3. **模型名称**：红利低波精选组合 - **构建思路**：筛选高股息且波动率低的股票，兼顾收益与风险控制[53] - **具体构建过程**： 1. 选取中证红利指数成分股 2. 计算个股过去12个月股息率与历史波动率 3. 综合排序后选取前20%标的，等权配置[56] - **模型评价**：长期稳定跑赢基准，适合低波动市场环境[54] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：GARP复合因子 - **构建思路**：结合成长与估值因子，避免单一风格极端暴露[44] - **具体构建过程**： $$GARP = \frac{SGRO + EGRO}{2} \times \frac{1}{BP}$$ - SGRO：营收增长率（过去5年线性回归斜率） - EGRO：净利润增长率（同上） - BP：账面市值比[66] 2. **因子名称**：流动性因子（Liquidity） - **构建思路**：捕捉换手率与市场深度信息[66] - **具体构建过程**： $$Liquidity = \frac{STOM + STOQ + STOA}{3}$$ - STOM：近1个月对数换手率 - STOQ：近3个月平均换手率 - STOA：近12个月平均换手率[66] 3. **因子名称**：波动性因子（ResVol） - **构建思路**：衡量个股异质波动风险[66] - **具体构建过程**： $$ResVol = \frac{DASTD + CMRA + HSIGMA}{3}$$ - DASTD：250日加权收益标准差 - CMRA：12个月累计收益极差 - HSIGMA：Beta回归残差波动率[66] 4. **因子名称**：规模因子（Size） - **构建思路**：反映市值效应[66] - **具体构建过程**： $$Size = LNCAP = \ln(总市值)$$ --- 模型的回测效果 1. **招商GARP量化精选策略**（2015-2024）： - 中证500：年化收益15.55%，夏普比率0.57，超额年化14.79%[48] - 中证1000：年化收益21.25%，夏普比率0.71，超额年化21.36%[48] - 国证2000：年化收益24.58%，夏普比率0.83，超额年化20.88%[48] 2. **改进PB-ROE策略**（2015-2024）： - 中证500：年化收益15.51%，夏普比率0.61，超额年化14.95%[52] - 中证1000：年化收益21.06%，夏普比率0.76，超额年化21.21%[52] 3. **红利低波精选组合**（2015-2024）： - 年化收益20.71%，夏普比率0.9，超额年化15.42%[56] --- 因子的回测效果 1. **低波动市场阶段表现最佳因子**（年化多空收益）： - Size：56.27% - ResVol：48.33% - Liquidity：35.61%[64] 2. **波动率下降阶段表现最佳因子**： - Size：41.29% - Liquidity：17.38% - ResVol：15.22%[65] --- 注：所有因子定义及计算细节参见附录[66]