根据提供的金融工程日报内容，该报告主要聚焦市场数据统计与监测指标，未涉及量化模型或量化因子的构建与分析。以下为可提取的核心监测指标分类： 市场情绪监测指标 1. **封板率** 构建思路：反映涨停股的封板稳定性 计算公式： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停股票数}{最高价涨停股票数}$$ 当日取值：69%（较前日下降1%）[16][17] 2. **连板率** 构建思路：衡量涨停股的持续强度 计算公式： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停股票数}{昨日收盘涨停股票数}$$ 当日取值：27%（较前日下降3%）[16][17] 资金流向监测指标 1. **两融交易占比** 构建思路：量化杠杆资金活跃度 计算方式： $$两融交易占比=\frac{融资买入额+融券卖出额}{市场总成交额}$$ 当日取值：11.7%（近一年均值9.2%）[21][23] 2. **大宗交易折价率** 构建思路：监测机构大宗交易成本 计算公式： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额总市值}-1$$ 当日取值：7.18%（近半年均值5.89%）[25][26] 衍生品市场监测指标 1. **股指期货年化贴水率** 构建思路：反映期货市场预期 计算公式： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$ 当日取值： - 中证1000贴水率9.82%（58%分位） - 沪深300贴水率1.85%（54%分位）[27][30] 注：报告未涉及量化模型/因子构建过程及回测效果，主要为市场监测指标的实时统计[2][3][6][7][9][12][13][16][18][21][22][25][27][34][35]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：市值分域的线性回归模型 - **模型构建思路**：通过市值分组加权回归方法构建复合因子，适配不同市值选股域的表现差异[7] - **模型具体构建过程**： 1. 将全市场股票按市值对数分为11组（KMedian聚类） 2. 采用分组加权回归，权重公式： $$w_{i}=w_{b a s e}+(1-w_{b a s e})*|i-I|/n$$ 其中： - \(w_{base}\)为最小权数（取0.9、0.5、0三种情况） - \(n=11\)为分组数 - \(I\)为最大权重分组（从1到11循环测试） 3. 对5类子因子（分红、ROE_SUE、日度量价、高频量价、复合因子）分别采用OLS回归系数IR加权复合[7][10] 2. **模型名称**：风格因子加权复合模型 - **模型构建思路**：基于市值、估值、价值-成长指标、行业等多风格因子聚类加权，提升因子在不同风格域的适应性[98] - **模型具体构建过程**： 1. 对5类风格因子（市值、市值三次方、估值、价值-成长指标、行业）进行曼哈顿距离聚类，分为11组 2. 价值-成长指标计算： - 价值指标：分析师一致预期市盈率+市净率+市销率+市现率+预期分红 - 成长指标：盈利增长+历史市值增长率+利润增长率+净现金流增长率+营收增长率 - 最终指标为两者相减[98] 3. 行业合并为TMT、上游、中游、消费、金融、综合六类，跨类时曼哈顿距离贡献为聚类数[98] 4. 采用与市值分域类似的交叉复合加权方法构建因子 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：分红因子 - **因子构建思路**：结合股息率与分红虚拟变量，反映基本面分红能力[10] - **因子具体构建过程**：由股息率因子与是否有分红的虚拟变量线性回归复合[10] 2. **因子名称**：ROE_SUE因子 - **因子构建思路**：综合ROE和SUE指标，反映盈利质量与增长[10] - **因子具体构建过程**：由ROE、SUE及对应的虚拟变量线性回归复合[10] 3. **因子名称**：日度量价因子 - **因子构建思路**：捕捉短期量价特征[10] - **因子具体构建过程**：由换手率、反转、特质波动、非流动性四个因子复合[10] 4. **因子名称**：高频量价因子 - **因子构建思路**：利用高频数据捕捉微观结构信号[10] - **因子具体构建过程**：由10个手工高频因子复合（具体因子未列明）[10] --- 模型的回测效果 1. **市值分域线性回归模型**（全市场测试，2017.01-2025.07） - **IC**：0.057（等权）→0.058（base_w=0.5）[8][9] - **Rank MAE**：1.090（等权）→1.089（base_w=0.5）[8][9] - **多空收益**：1.07%（等权）→1.08%（base_w=0.9）[11] - **多头收益**：0.33%（等权）→0.31%（base_w=0）[11] 2. **风格因子加权模型**（沪深300增强，严约束） - **年化超额收益**：5.83%（等权）→7.36%（base_w=0交叉复合）[103] - **IR**：0.804（等权）→0.901（base_w=0交叉复合）[103] - **最大回撤**：14.99%（等权）→16.33%（base_w=0交叉复合）[103] --- 因子的回测效果 1. **分红因子**（全市场IC，2017.01-2025.07） - **IC**：0.006（等权）→0.007（base_w=0）[13][14] 2. **ROE_SUE因子**（全市场IC） - **IC**：0.020（等权）→0.021（base_w=0.5）[15][16] 3. **日度量价因子**（全市场IC） - **IC**：0.042（等权）→0.044（base_w=0）[17][18] 4. **高频量价因子**（全市场IC） - **IC**：0.035（等权）→0.037（base_w=0.5）[19][20] --- 关键结论 - **市值加权效果**： - 沪深300增强中，极端大市值加权（base_w=0）提升年化超额1%以上[49][97] - 中证500增强中，base_w=0.5交叉复合效果最佳（年化超额15.06%）[92] - **风格因子加权局限性**：对中证1000增强效果不显著，仅严约束组合年化提升1%[132][141]

根据提供的研报内容，以下是量化模型和因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：攻守兼备红利50组合 **模型构建思路**：结合"稳健+成长"风格，旨在通过主动量化策略在红利资产中实现超额收益[15] **模型具体构建过程**： - 采用"自上而下"选股逻辑，从海量基本面因子库筛选有效选股因子 - 聚焦红利质量表现活跃的细分板块（周度平均收益约1.64%）[16] - 相对纯粹红利资产构建超额收益组合 2. **模型名称**：央国企高分红30组合 **模型构建思路**：专注央国企高分红标的，构建防御性投资组合[15] 3. **模型名称**：电子均衡配置增强组合 **模型构建思路**：在电子板块内进行均衡配置，捕捉细分赛道机会[15] 4. **模型名称**：电子板块优选增强组合 **模型构建思路**：聚焦电子行业成熟期细分赛道的龙头企业[15] 模型的回测效果 1. **攻守兼备红利50组合** - 周度超额收益：1.51%（相对中证红利全收益）[22] - 实现正收益[22] 2. **央国企高分红30组合** - 周度超额收益：0.61%（相对中证红利全收益）[22] 3. **电子板块优选增强组合** - 周度收益：6.20%[31] - 跑赢科技类基金产品中位数[31] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：红利质量因子 **因子构建思路**：筛选具有持续分红能力和高质量财务特征的红利股[16] **因子表现**： - 周度平均收益1.64%[16] - 相对纯粹红利资产超额收益显著[16] 2. **因子名称**：电子终端品因子 **因子表现**： - 相关子行业周度涨幅达8%以上[26] 3. **因子名称**：印制电路板因子 **因子表现**： - 相关子行业周度涨幅达8%以上[26] 4. **因子名称**：集成电路设计因子 **因子表现**： - 相关子行业周度涨幅达8%以上[26] 因子的回测效果 1. **红利质量因子** - 中证红利质量指数周度收益4.19%（超额中证红利指数5.30%）[19] 2. **电子终端品因子** - 相关子行业周度涨幅8%+[26] 3. **印制电路板因子** - 相关子行业周度涨幅8%+[26] 4. **集成电路设计因子** - 相关子行业周度涨幅8%+[26] 注：报告中未提供具体的因子构建公式和详细计算过程，主要展示了策略组合的表现结果和部分细分因子的市场表现[15][16][19][22][26][31]

研究框架培训日程 - 2025年研究招聘培训将于8月18、19、25、26日全天举行 时间9:00-17:40 [3][13] - 8月18日聚焦消费领域 涵盖食品饮料、批零社服、纺织服装等细分行业 [14] - 8月19日侧重总量与金融领域 包括宏观研究、策略研究、固定收益研究等 [14] - 8月25日周期篇涉及非金属建材、有色金属、公用事业等周期行业 [15][16] - 8月26日覆盖医药+科技+先进制造 包含生物医药、电子、计算机、军工等前沿领域 [15][16] 研究团队配置 - 消费领域由林逸丹等农业联席首席分析师领衔 [5][6] - 金融领域由谢能宇等基金评价研究首席分析师负责 [8] - 周期领域由韩其成副所长带队 涵盖基础化工、有色金属等传统行业 [9] - 先进制造领域由徐柏乔等电力设备与新能源首席分析师主导 [10] - 医药科技领域由余文心等生物医药专家牵头 [11] 活动组织信息 - 活动主题为"洞察价值 共创未来" 强调全领域深度框架 [18] - 地点设在上海黄浦区国泰海通金融外滩广场B栋1楼报告厅 [18] - 采用分主题日程安排 8/18-19总量+消费+金融 8/25-26周期+医药+科技+制造 [18]

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：股指分红点位测算模型** - **模型构建思路**：通过精细化处理成分股分红数据，准确预测股指期货合约的升贴水情况，需考虑成分股权重、分红金额、除息日等核心指标[13][38][39] - **模型具体构建过程**： 1. **成分股权重修正**：基于最近公布权重和个股涨跌幅动态调整权重： $$W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$$ 其中 \(w_{i0}\) 为初始权重，\(r_n\) 为个股涨跌幅[45] 2. **分红金额预测**： - 若公司已公布分红金额，直接采用；否则通过净利润 × 股息支付率估算： - **净利润预测**：分稳定/不稳定两类，稳定公司按历史分布预测，不稳定公司采用上年同期值[50] - **股息支付率预测**：优先采用去年值，若无则取3年平均，从未分红则默认不分红[53] 3. **除息日预测**： - 已公布则直接采用；否则根据预案/决案阶段历史间隔天数线性外推，或默认7-9月末日期[56] 4. **分红点数计算**： $$分红点数=\sum_{n=1}^{N}\left(\frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价\right)$$ 要求除息日在当前日期至合约到期日之间[38] - **模型评价**：对上证50和沪深300预测误差较小（约5点），中证500误差稍大（约10点），整体准确性较高[61] 2. **模型名称：股指期货升贴水跟踪模型** - **模型构建思路**：扣除分红影响后跟踪期货合约基差、期限结构及历史分位点[13][14] - **模型具体构建过程**： 1. **年化升贴水计算**：基于合约价差、分红点数及到期天数，公式为： $$年化升贴水=\left(\frac{含分红价差}{指数收盘价}\right) \times \frac{365}{到期天数}$$ 其中含分红价差=当前价差+分红点数[14] 2. **历史分位点分析**：比较当前升贴水幅度与历史分布[28] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：股息率因子** - **因子构建思路**：反映成分股分红收益，用于行业比较和指数分红进度分析[3][16] - **因子具体构建过程**： - **已实现股息率**：已分红金额总和 / 成分股总市值[18] - **剩余股息率**：待分红金额总和 / 成分股总市值[18] - **因子评价**：煤炭、银行、钢铁行业股息率最高[16] 2. **因子名称：分红进度因子** - **因子构建思路**：跟踪成分股分红阶段（预案、决案、实施、已分红）[2][15] --- 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型** - **上证50**：2023年预测误差≤5点[61] - **沪深300**：2024年预测误差≤5点[61] - **中证500**：2023-2024年预测误差约10点[61] 2. **股指期货升贴水跟踪模型** - **IH主力合约**：年化升水3.05%，历史分位点79%[14][28] - **IF主力合约**：年化贴水0.09%，历史分位点79%[14][28] - **IC主力合约**：年化贴水8.05%，历史分位点77%[14][28] - **IM主力合约**：年化贴水8.43%，历史分位点77%[14][28] --- 因子的回测效果 1. **股息率因子** - **上证50**：已实现股息率2.13%，剩余0.13%[18] - **沪深300**：已实现股息率1.70%，剩余0.17%[18] - **中证500**：已实现股息率1.14%，剩余0.06%[18] - **中证1000**：已实现股息率0.87%，剩余0.04%[18] 2. **分红进度因子** - **上证50**：41家已分红，3家不分红[15] - **沪深300**：243家已分红，25家不分红[15] --- 注：以上总结未包含风险提示、免责声明等非核心内容。

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：电子均衡配置增强组合** - 模型构建思路：通过均衡配置电子行业内的个股，旨在跑赢电子行业指数[7][14] - 模型具体构建过程：未详细说明构建过程，但提到策略聚焦电子板块，通过月度调仓和财报数据筛选标的[14][37] - 模型评价：策略表现稳定，周度超额收益显著[7][31] 2. **模型名称：电子板块优选增强组合** - 模型构建思路：聚焦迈入成熟期的电子细分赛道龙头企业，优选高潜力标的[14] - 模型具体构建过程：未详细说明构建过程，但提到策略通过行业逻辑和量化筛选结合[14] - 模型评价：超额收益稳定，但受政策变化影响较大[37] 3. **模型名称：攻守兼备红利50组合** - 模型构建思路：结合“稳健+成长”风格，筛选央国企高分红标的[14] - 模型具体构建过程：未详细说明构建过程，但提到策略通过红利因子和成长性因子结合[14][21] - 模型评价：长期超额显著，但短期表现疲软[21] 4. **模型名称：央国企高分红30组合** - 模型构建思路：精选央国企高分红个股，强调分红稳定性[14] - 模型具体构建过程：未详细说明构建过程[14] - 模型评价：短期未能跑赢基准，长期需观察[15][21] 模型的回测效果 1. **电子均衡配置增强组合** - 周度超额收益：0.59%[7] - 科技基金分位：15%[7] 2. **电子板块优选增强组合** - 周度超额收益：0.47%[7] - 科技基金分位：17%[7] 3. **攻守兼备红利50组合** - 年初以来超额收益：2.93%（相对中证红利全收益）[21] - 红利基金分位：41%[21] 4. **央国企高分红30组合** - 周度收益：未跑赢中证红利全收益[15] 量化因子与构建方式 （报告中未提及具体因子构建细节，故跳过） 因子的回测效果 （报告中未提及因子测试结果，故跳过） --- 注：以上总结严格基于研报中明确提到的模型名称、构建逻辑及测试结果[7][14][15][21][31][37]

核心观点 - 报告创新性地提出基于赔率和胜率的投资期望模型，用于定量分析价值/成长风格轮动问题 [1] - 最新数据显示成长风格组合周收益2.54%，价值风格组合周收益2.24% [1][8] - 模型推荐当前配置成长风格，其投资期望0.14显著高于价值风格的-0.04 [4][18] - 2013年至今该策略年化收益率达27.62%，夏普比率1.02 [4][19] 赔率分析 - 赔率定义为平均正收益与平均负收益绝对值的比值，与相对估值水平呈负相关 [9][10] - 采用账面市值比(BP_LF)计算估值差，并通过市值中性化处理保证数据可比性 [11][12] - 当前成长风格赔率1.11（估值差分位数0.51），价值风格赔率1.09（估值差分位数0.56） [2][14][15] 胜率分析 - 构建7个宏微观指标评估体系：5个宏观指标（利率、PMI、信贷等）+3个微观指标（动量、资金流向等） [16] - 当前4个指标支持成长（十年国债、美债、CPI-PPI、动量），3个支持价值（PMI、中长期贷款、强势股） [3][17] - 量化映射显示成长风格胜率53.87%，价值风格胜率46.13% [3][16] 策略表现 - 投资期望公式：胜率×赔率-(1-胜率)，成长风格得分0.14显著优于价值风格的-0.04 [4][18] - 历史回测显示策略总收益2064.09%，相对市场超额收益306.02%，最大回撤50.48% [19] - 净值曲线显示策略自2013年持续跑赢成长/价值等权基准及市场指数 [21][23]

量化因子与构建方式 1. **因子名称：日内高频偏度因子** - 构建思路：通过捕捉股票日内收益分布的偏度特征来预测未来收益[13] - 具体构建过程：计算日内收益率的三阶矩标准化后的偏度值，公式为： $$Skew = \frac{E[(r-\mu)^3]}{\sigma^3}$$ 其中$r$为日内收益率，$\mu$为均值，$\sigma$为标准差[13] 2. **因子名称：日内下行波动占比因子** - 构建思路：衡量下行波动在总波动中的占比，反映风险不对称性[19] - 具体构建过程：计算下行收益率的标准差与整体标准差的比值： $$DownVolRatio = \frac{\sqrt{\sum_{r<0}(r-\mu_-)^2/N_-}}{\sigma}$$ $\mu_-$为下行收益均值，$N_-$为下行观测数[19] 3. **因子名称：开盘后买入意愿占比因子** - 构建思路：通过开盘后特定时段的大单买入占比捕捉资金流向[23] - 具体构建过程：统计开盘后30分钟内大单买入金额占总成交金额比例[23] 4. **因子名称：改进GRU(50,2)+NN(10)因子** - 构建思路：结合门控循环单元(GRU)和神经网络(NN)的深度学习模型[14] - 具体构建过程： - 第一层GRU网络处理50个时间步长的输入特征 - 第二层GRU输出2维隐藏状态 - 10层全连接神经网络进行最终预测[14] 5. **因子名称：多颗粒度模型-5日标签因子** - 构建思路：基于双向AGRU网络处理不同时间尺度的价格特征[70] - 具体构建过程： - 输入层接收5日累计收益率作为训练标签 - 双向AGRU网络提取多时间尺度特征 - 注意力机制动态加权特征重要性[70] 因子回测效果 1. **日内高频偏度因子** - 上周多空收益：-0.66% - 8月多空收益：-0.37% - 2025年多空收益：16.9% - 历史IC：0.026 - 2025年IC：0.037[10] 2. **改进GRU(50,2)+NN(10)因子** - 上周多空收益：1.36% - 8月多空收益：2.42% - 2025年多空收益：28.86% - 历史IC：0.066 - 2025年IC：0.045[12] 3. **多颗粒度模型-5日标签因子** - 上周多空收益：1.65% - 8月多空收益：2.68% - 2025年多空收益：44.62% - 历史IC：0.081 - 2025年IC：0.070[12] AI增强组合表现 1. **中证500 AI增强宽约束组合** - 上周超额收益：0.47% - 8月超额收益：0.85% - 2025年超额收益：11.56%[13] 2. **中证1000 AI增强严约束组合** - 上周超额收益：0.39% - 8月超额收益：0.91% - 2025年超额收益：15.66%[92] 模型构建细节 - **优化目标函数**： $$max\sum\mu_{i}w_{i}$$ 其中$w_i$为股票权重，$\mu_i$为预期超额收益[74] - **交易成本假设**：双边3‰的交易成本[75]

核心观点 - 2025年7月国内权益资产表现优异，中证1000、南华商品指数、沪深300等主要指数涨幅显著，而国债指数出现轻微回调 [8][9] - 风险平价策略在2025年表现最佳，年收益达2.65%，最大回撤0.76%，年化波动1.46% [2][21] - 基于宏观因子的资产配置策略表现稳健，2025年收益2.59%，最大回撤0.65%，年化波动1.35% [21][43] - 全球资产配置策略中，风险平价策略表现最优，2025年收益2.13%，最大回撤1.2% [52] 大类资产表现 - 7月涨幅：中证1000(4.8%)、南华商品指数(3.8%)、沪深300(3.54%)、中证转债(2.87%)、恒生指数(2.78%) [8] - 2025年累计涨幅：恒生指数(21.46%)、SHFE黄金(23.34%)、中证1000(11.81%)、中证转债(10.09%) [9] - 资产相关性：沪深300与国债指数近一年相关性-38.08%，国债指数与商品指数相关性44.36% [16] 资产配置策略表现 - BL策略1：2025年收益2.4%，7月收益0.55%，最大回撤1.31% [21][33] - BL策略2：2025年收益2.34%，7月收益0.41%，最大回撤1.06% [21][33] - 风险平价策略：夏普比率1.264，卡玛比率3.477，显著优于均衡配置策略 [21][42] - 宏观因子策略：采用增长、通胀等六大因子构建，8月调整因子暴露为增长(-1)、利率(-1)、汇率(1) [47] 全球资产配置 - 全球BL策略1：2025年收益0.87%，最大回撤1.64% [52][69] - 全球BL策略2：2025年收益1.51%，最大回撤1.28% [52][70] - 全球风险平价策略：历史年化收益5.97%，最大回撤3.91% [71] 宏观观点 - 增长因子：预期未来有向下偏离风险，7月PMI连续四个月低于荣枯线 [45] - 利率：7月末shibor隔夜利率1.39%，预计8月可能略微下降 [45] - 汇率：美联储降息预期或缓解人民币汇率压力 [45] - 流动性：DR007维持低位震荡，8月整体平稳 [45]

研究框架培训日程安排 - 2025年8月18日至8月26日举办为期4天的全领域研究框架培训，每天9:00-17:40 [3][14] - 培训分为四大主题：消费篇（8月18日）、总量篇（8月19日）、周期篇（8月25日）、医药+科技+先进制造篇（8月26日）[5][8][10][11] - 地点设于上海黄浦区国泰海通金融外滩广场B栋1楼报告厅 [19] 消费篇（8月18日） - 覆盖食品饮料（含美妆）、批零社服、纺织服装、互联网应用、家电、农林牧渔、造纸轻工、非银行金融、银行等细分领域 [15] - 各领域研究时长45分钟，从9:00持续至16:45 [15] - 参与分析师包括农业联席首席、互联网联席首席、社服/零售分析师等 [6][7] 总量篇（8月19日） - 包含宏观研究、策略研究、海外策略研究、固定收益研究、基金评价与研究、金融工程研究、中小市值与创新股权研究、新股研究 [15] - 各环节研究时长45分钟，时间安排与消费篇一致 [15] - 参与分析师包括策略首席、固定收益领域负责人、宏观首席、金融工程首席等 [9] 周期篇（8月25日） - 涵盖非金属类建材、有色金属、公用事业、建筑工程、基础化工、交通运输、煤炭开采、石油化工、房地产等领域 [16][17] - 研究时长45分钟/场，13:00起新增房地产研究至17:30 [17] - 由周期组副所长领衔，包括钢铁首席、基础化工首席、有色金属联席首席等分析师 [10] 医药+科技+先进制造篇（8月26日） - 包含生物医药、传播文化、电子、海外科技、计算机、通信、机械、军工、汽车、电力设备与新能源、环保等前沿领域 [16][17] - 研究时长调整为40分钟/场，新增17:00-17:40环保研究时段 [17] - 参与分析师包括医药科技组首席、汽车首席、电力设备与新能源首席、军工首席等 [11] 活动组织 - 活动主题为"洞察价值，共创未来"，强调全领域覆盖和深度框架分析 [19] - 采用分主题连续举办模式：8/18-8/19聚焦总量+消费+金融，8/25-8/26侧重周期+医药+科技+制造 [19] - 报名方式包括扫码或联系对口销售 [19]