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**：基本面量化模型 - **模型构建思路**：通过跟踪行业基本面数据（如ROE、净利润增速）判断景气度变化，用于行业配置建议[3][20] - **模型具体构建过程**： 1. 计算申万一级行业的分析师一致预测滚动未来12个月ROE（ROEFTTM）及净利润增速 2. 计算环比变化值： $$ \Delta ROE_{t} = ROE_{t} - ROE_{t-1} $$ $$ \Delta 净利润增速_{t} = 净利润增速_{t} - 净利润增速_{t-1} $$ 3. 根据环比变化排序，筛选景气度回升的行业（如煤炭、化工）[20] - **模型评价**：对周期板块的景气度拐点捕捉效果较好，但依赖分析师预测数据的及时性[3] 2. **模型名称**：游资热度模型 - **模型构建思路**：监测个人投资者主导的微观市场交易活跃度，识别TMT等板块的交易机会[3][19] - **模型具体构建过程**： 1. 统计全A成交额均值（近2周1.75万亿）及历史分位数 2. 构建游资活跃度指标（未披露具体公式，推测包含换手率、成交额占比等） 3. 结合龙头股业绩超预期信号，判断板块持续性[3] 3. **模型名称**：知情交易者活跃度指标 - **模型构建思路**：通过高频交易数据识别机构投资者的边际动向，用于市场择时[16][19] - **模型评价**：与市场走势分化时提示风险，但需结合其他指标验证[16] 4. **模型名称**：板块拥挤度模型 - **模型具体构建过程**： 1. 计算创新药等板块的持仓集中度、换手率等指标 2. 统计过去5年分位数（如创新药拥挤度94.93%） 3. 根据历史统计规律预警回调风险（未来3周概率较高）[3] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：BARRA风格因子（EP价值、动量、波动率等） - **因子构建思路**：基于多因子模型分析市场风格偏好，指导组合调整[25][26] - **因子具体构建过程**： - EP价值因子： $$ EP = \frac{净利润}{市值} $$ - 动量因子：计算短期价格涨幅排名 - 波动率因子：基于历史收益标准差[26] --- 模型的回测效果 1. **基本面量化模型**： - 煤炭、化工ROEFTTM环比增长0.04%、0.03%，净利润增速环比-0.02%、0.32%[20] - 创新药拥挤度分位数94.93%，未来3周回调概率高[3] 2. **游资热度模型**： - TMT板块成交额均值1.75万亿（历史高位），游资热度持续上行[3][19] 3. **知情交易者活跃度指标**： - 本周指标回落，与市场上涨分化，提示谨慎[16][19] 4. **BARRA风格因子**： - EP价值因子周收益0.2%，动量因子0.3%，波动率因子-0.1%[26] --- 因子的回测效果 1. **EP价值因子**：本周收益0.2%，近一季持续正向[26] 2. **动量因子**：本周收益0.3%，上周-0.4%[26] 3. **波动率因子**：本周收益-0.1%，近一季负向[26] --- 注：部分模型（如价格分段体系）因未披露构建细节未纳入[15][18]