| 超额涨跌幅 | 万得微盘指数 | 上证50 | 沪深300 | 中证500 | 中证1000 | 国证2000 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 2010 | 39% | -16% | -6% | 17% | 24% | 31% | | 2011 | -1% | 4% | -3% | -11% | -11% | -8% | | 2012 | 10% | 10% | 3% | -4% | -6% | -4% | | 2013 | 45% | -21% | -13% | 11% | 26% | 28% | | 2014 | 26% | 11% | -1% | -13% | -18% | -10% | | 2015 | 191% | -45% | -33% | 5% | 38% | 50% | | 2016 | 37% | 7% | 2% | -5% | -7% | 1% | | 2017 | -26% | 20% | 17% | -5% | -22% | -22% | | 2018 | 15% | 8% | 3% | -5% | -9% | -6% ...

图1：小盘、微盘股指数近一月表现较好 二、多重动力驱动小微盘行情：资金偏好、交易结构、产业预期 这轮小微盘行情并不是孤立事件，背后有几条比较扎实的驱动力。 一、微盘指数突破，风格偏好明显回升 历时两个月的横盘震荡，万得微盘股指数近期再度向上突破，屡创新高，交易情绪明显转暖。数据显示，截至11月7日，万得微盘股指数近一 月收益9.31%，今年以来上涨74.49%，表现不凡。 这意味着，在前期估值修复大体完成、主线偏弱的背景下，活跃资金重新回到弹性更强的中小盘方向。 与此同时，近一个月以来，市值集中在几百亿区间的中证2000、与中证1000指数为代表的小盘股亦有相对较好的表现。相比之下，沪深300等 大盘风格指数自10月中旬以来进入高位震荡状态，反应更迟缓，风格上呈现出典型的"大小切换"。 数据来源：wind，私募排排网；截止日期：2025年11月7日 1、资金偏好的切换： 随着部分科技成长主线的获利了结，在大盘缺乏趋势延续的背景下，小盘成为"高弹性承载区"。这一波最核心的是"市场 缺主线、但资金不愿休息"。大盘权重的盈利预期和事件驱动都偏弱，震荡市里资金天然往弹性更好的中小盘、微盘去找突破口。 2、年末资金博弈 ...

核心观点 - 报告核心观点认为微盘股策略具备穿越市场牛熊周期的能力，其力量源于独特的指数编制规则、高弹性和对流动性的敏感性，在2025年特定市场环境下表现显著优于主要宽基指数，并在当前多元化资金共振驱动下仍具上行空间 [1][10][26] 微盘策略表现与特征 - 2025年Wind微盘股指数出现两次显著领涨：5-7月上涨+31.81%，同期中证2000、上证50、沪深300分别上涨+17.26%、+4.93%、+7.96%；10月微盘股上涨+5.51%，而中证500和上证50仅分别上涨0.34%和0.76% [1][11] - 微盘股策略在2021-2024年美债利率偏紧、盈利周期下行的环境中，与高股息资产构成的"杠铃策略"表现亮眼，成为弱景气周期中的重要投资方向 [10] - 微盘股相对于主要宽基指数存在领先性，原因包括流动性宽松背景下往往领先反弹、万得微盘股指数的"逆向选股"与内生止盈再平衡特征、以及更注重市场自我修复与逆向反应的策略逻辑 [2][12][13] 微盘股指数编制与机制优势 - 万得微盘股指数（868008.WI）样本空间为沪深交易所全部上市公司，剔除风险警示标的后选取市值最小的400只股票，采用等权重编制并按月调仓，机制上自动执行"低买高卖"的逆向再平衡策略 [13] - 该编制规则使指数具备内生止盈与波动收敛功能，能更好地在市场波动中捕捉结构性反转机会，提升长期风险调整后收益水平 [13] - 微盘策略通过高频交易与等权配置实现风险分散，成分股覆盖面广、个股分散度高，有效降低了个股层面的系统性风险，但在市场情绪快速转弱时流动性风险相对突出 [16] 历史复盘与风格比较 - 微盘股相对收益呈现"双刃剑"特征：在公募与外资主导的牛市（如2016-2017年、2020-2021年）中表现弱于景气投资策略；但在熊市阶段（如2015年、2018年）虽受冲击，跌幅相对较小（例如2018年微盘股指数下跌14.1%，沪深300下跌26.3%） [3][20][21][22] - 在2022-2024年经济增速下行与美债利率上行期间，微盘股与沪深300呈现显著反向表现，显示出其在不同市场环境下的独特行为模式 [3][22] 当前市场环境与资金面分析 - 本轮行情具备更坚实的流动性支撑，资金来源多元化且结构稳定性增强，包括居民资金通过ETF入市、汇金增持、公募新发等稳定型资金流入，降低了市场恐慌性回撤的可能性 [4][26] - 私募与量化产品的扩容为市场提供持续交易活跃度，2025年公募基金累计新成立量化基金159只，其中指数型产品133只，占比83.6% [29][31] - 在此"稳定增量+温和情绪"格局下，微盘风格被视为本轮牛市的"风险偏好温度计"和"情绪先行指标"，仍具上行空间 [4][26][33] 投资建议 - 行业配置建议关注科技与周期的再平衡，以及电力设备的中期机会，具体包括PPI改善及反内卷受益行业（光伏、化工、钢铁、有色等）、科技成长与自主可控领域（AI硬件、电池、电网、军工等）以及中长期底仓型资产（稳定型红利、黄金等） [34]

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：扩散指数模型**[6] * **模型构建思路：** 该模型用于监测微盘股市场未来变盘的临界点，通过预测在不同涨跌幅情景下扩散指数的未来值来判断市场风险[6][38] * **模型具体构建过程：** 模型构建了一个透视表，横轴代表从当前时点起未来N天后股价相对现在的涨跌幅（从上涨10%到下跌10%），纵轴代表回顾过去或未来的窗口期长度T天（从20天到10天）[38]。对于给定的未来涨跌幅（横轴值）和未来时间点（由纵轴T计算得到N=20-T），可以查表得到对应的扩散指数预测值。例如，横轴0.95（代表下跌5%）和纵轴15天（代表N=5天后）对应的扩散指数值为0.69[38]。当前扩散指数值为0.82（对应横轴20，纵轴1.00）[38]。该模型包含三种具体的交易策略： * **首次阈值法（左侧交易）：** 于2025年9月23日收盘触发开仓信号[6][43] * **延迟阈值法（右侧交易）：** 于2025年9月25日收盘触发开仓信号[6][47] * **双均线法（自适应交易）：** 于2025年10月13日收盘给予看多信号[6][48] 2. **模型名称：小市值低波50策略**[8][16][34] * **模型构建思路：** 在万得微盘股指数成分股中，结合小市值和低波动两个特征，优选50只股票构建投资组合[8][16][34] * **模型具体构建过程：** 策略的股票池限定为万得微盘股指数的成分股[8][16]。首先，在成分股内计算市值和波动率指标。然后，优选同时具备小市值和低波动特征的50只股票构成投资组合。组合每双周调仓一次[8][16]。基准为万得微盘股指数(8841431.WI)，回测考虑双边千三的交易费用[8][16] 模型的回测效果 1. **扩散指数模型**，当前信号：看多（左侧阈值法、右侧阈值法、双均线法均给出看多信号）[6][39] 2. **小市值低波50策略**，2024年收益：7.07%[8][16]，2024年超额收益（相对基准）：-2.93%[8][16]，2025年至今（YTD）收益：77.82%[8][16]，本周超额收益（相对基准）：1.50%[8][16] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：自由流通比例因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为0.108，历史平均rankic值为-0.012[5][16][32] 2. **因子名称：杠杆因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为0.104，历史平均rankic值为-0.006[5][16][32] 3. **因子名称：10天总市值换手率因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为0.099，历史平均rankic值为-0.059[5][16][32] 4. **因子名称：10天自由流通市值换手率因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为0.098，历史平均rankic值为-0.061[5][16][32] 5. **因子名称：股息率因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为0.065，历史平均rankic值为0.022[5][16][32] 6. **因子名称：未复权股价因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为-0.296，历史平均rankic值为-0.017[5][16][32] 7. **因子名称：贝塔因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为-0.263，历史平均rankic值为0.003[5][16][32] 8. **因子名称：非线性市值因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为-0.239，历史平均rankic值为-0.035[5][16][32] 9. **因子名称：对数市值因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为-0.239，历史平均rankic值为-0.035[5][16][32] 10. **因子名称：残差波动率因子**[5][16][32] * **因子表现：** 本周rankic值为-0.193，历史平均rankic值为-0.039[5][16][32] 报告中还提及了其他因子，包括pb倒数、流动性、过去10天收益率、单季度净利润增速、成交额、盈利、单季度净资产收益率、标准化预期盈利、成长、pe_ttm倒数、动量、过去一年波动率、非流动性等，并给出了其本周和历史的rankic值[32][33] 因子的回测效果 1. **自由流通比例因子**，本周rankic：0.108[5][16][32]，历史平均rankic：-0.012[5][16][32] 2. **杠杆因子**，本周rankic：0.104[5][16][32]，历史平均rankic：-0.006[5][16][32] 3. **10天总市值换手率因子**，本周rankic：0.099[5][16][32]，历史平均rankic：-0.059[5][16][32] 4. **10天自由流通市值换手率因子**，本周rankic：0.098[5][16][32]，历史平均rankic：-0.061[5][16][32] 5. **股息率因子**，本周rankic：0.065[5][16][32]，历史平均rankic：0.022[5][16][32] 6. **未复权股价因子**，本周rankic：-0.296[5][16][32]，历史平均rankic：-0.017[5][16][32] 7. **贝塔因子**，本周rankic：-0.263[5][16][32]，历史平均rankic：0.003[5][16][32] 8. **非线性市值因子**，本周rankic：-0.239[5][16][32]，历史平均rankic：-0.035[5][16][32] 9. **对数市值因子**，本周rankic：-0.239[5][16][32]，历史平均rankic：-0.035[5][16][32] 10. **残差波动率因子**，本周rankic：-0.193[5][16][32]，历史平均rankic：-0.039[5][16][32]

根据研报内容，现总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数模型**[6] * **模型构建思路：** 该模型用于监测微盘股指数未来变盘的临界点，通过构建一个扩散指数来观察市场情绪和趋势[6][38] * **模型具体构建过程：** 模型构建了一个透视表，横轴代表未来N天后股价相对当前价格的涨跌幅度（例如从1.10代表上涨10%到0.90代表下跌10%），纵轴代表从当前时点（T=20）开始，回顾过去或展望未来的窗口期长度（T从20到10，对应未来N=0到10天）[38]。表格中的数值（如横轴0.95和纵轴15天对应的值0.28）表示，在特定未来时点（N=5天）和假设所有成分股都下跌5%的条件下，计算出的微盘股扩散指数值[38]。该指数基于万得微盘股指数的每日更新成分股进行计算[38]。 * **模型评价：** 报告指出该模型可用于监测未来扩散指数变盘的临界点[38] 2. **模型名称：首次阈值法（左侧交易）**[6][42] * **模型构建思路：** 作为扩散指数模型的一种交易应用，属于左侧交易策略，旨在较早捕捉交易信号[6][42] * **模型具体构建过程：** 当扩散指数数值达到预设的阈值时触发交易信号。具体地，该模型于2025年9月23日收盘时，因扩散指数收于0.0575而触发了开仓信号[6][42] 3. **模型名称：延迟阈值法（右侧交易）**[6][45] * **模型构建思路：** 作为扩散指数模型的另一种交易应用，属于右侧交易策略，旨在确认趋势后入场[6][45] * **模型具体构建过程：** 当扩散指数数值达到另一个预设的阈值时触发交易信号。具体地，该模型于2025年9月25日收盘时，因扩散指数收于0.1825而给予了开仓信号[6][45] 4. **模型名称：双均线法（自适应交易）**[6][46] * **模型构建思路：** 作为扩散指数模型的第三种交易应用，采用移动平均线进行自适应交易判断[6][46] * **模型具体构建过程：** 基于两条移动平均线的相互关系产生交易信号。具体地，该模型于2025年10月13日收盘时，发出了看多的信号[6][46] 模型的回测效果 1. **扩散指数模型**，当前扩散指数值0.78[38] 2. **首次阈值法**，触发开仓信号日期2025年9月23日[6][42] 3. **延迟阈值法**，触发开仓信号日期2025年9月25日[6][45] 4. **双均线法**，触发看多信号日期2025年10月13日[6][46] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：股息率因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为0.199，历史平均为0.022[5][32] 2. **因子名称：pb倒数因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为0.112，历史平均为0.034[5][32] 3. **因子名称：非流动性因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为0.103，历史平均为0.04[5][32] 4. **因子名称：成长因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为0.019，历史平均为-0.003[5][32] 5. **因子名称：残差波动率因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为0.015，历史平均为-0.039[5][32] 6. **因子名称：成交额因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为-0.203，历史平均为-0.082[5][32] 7. **因子名称：10天自由流通市值换手率因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为-0.179，历史平均为-0.061[5][32] 8. **因子名称：10天总市值换手率因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为-0.162，历史平均为-0.06[5][32] 9. **因子名称：流动性因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为-0.15，历史平均为-0.041[5][32] 10. **因子名称：单季度净利润增速因子**[5][32] * **因子具体构建过程：** 报告展示了该因子在微盘股成分股内的周度RankIC值，本周为-0.118，历史平均为0.019[5][32] 11. **因子名称：小市值低波 50 策略**[8][16][34] * **因子构建思路：** 在微盘股成分股内，结合小市值和低波动两个特征来优选股票[8][16][34] * **因子具体构建过程：** 策略的具体构建过程为，从万得微盘股指数(8841431.WI)的成分股中，筛选出同时具备小市值和低波动特性的50只股票构成投资组合[8][16][34]。该策略每两周调仓一次[8][16][34] 因子的回测效果 1. **小市值低波 50 策略**，2024年收益7.07%，2024年超额收益（相对万得微盘股指数）-2.93%，2025年至今(YTD)收益70.08%，本周超额收益-1.02%[8][16][34]

根据研报内容，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：扩散指数模型**[6][18][39] * **模型构建思路**：通过监测微盘股指数成分股未来不同涨跌幅情景下的扩散指数值，来预测市场变盘的临界点，并利用三种不同的交易方法（首次阈值法、延迟阈值法、双均线法）来生成交易信号[6][18][39] * **模型具体构建过程**：该模型构建了一个透视表，横轴代表未来N天后股价相对当前价格的涨跌幅度（例如从1.1到0.9代表涨10%到跌10%），纵轴代表回顾过去或展望未来的窗口期长度（T天或N天）[39] 扩散指数的计算基于微盘股指数成分股在当前时点下，达到未来特定涨跌幅的股票数量占比[39] 具体应用时，模型使用三种方法生成信号： * **首次阈值法（左侧交易）**：当扩散指数首次突破设定的阈值时触发信号，例如在2025年9月23日收盘时指数为0.0575触发开仓信号[6][18][43] * **延迟阈值法（右侧交易）**：为了确认趋势，当扩散指数在首次突破后再次满足某个条件时触发信号，例如在2025年9月25日指数为0.1825时给予开仓信号[6][18][46] * **双均线法（自适应交易）**：使用两条不同周期的移动平均线，当短期均线上穿长期均线时产生看多信号，例如在2025年10月13日收盘时产生看多信号[6][18][47] 2. **模型名称：小市值低波50策略**[8][17][35] * **模型构建思路**：在万得微盘股指数的成分股中，结合小市值和低波动两个特征，筛选出50只股票构建投资组合，以追求超越基准的超额收益[8][17][35] * **模型具体构建过程**：策略的选股池限定为万得微盘股指数(8841431.WI)的成分股[8][17] 在选股池内，同时使用市值因子和波动率因子进行筛选，优先选择市值更小、波动率更低的股票[8][35] 最终选出50只股票构成投资组合，并每两周调仓一次（双周调仓）[8][17] 策略回测考虑了交易成本，按双边千分之三（0.3%）计算[8][17] 模型的回测效果 1. **小市值低波50策略**，2024年收益7.07%，2024年超额收益（相对万得微盘股指数）-2.93%，2025年至今（YTD）收益71.25%，本周超额收益2.65%[8][17][35] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：非流动性因子**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现优异，rankIC值为0.147，远高于其历史平均值0.04[5][16][33] 2. **因子名称：贝塔因子**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现良好，rankIC值为0.134，显著高于其历史平均值0.004[5][16][33] 3. **因子名称：标准化预期盈利因子**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现良好，rankIC值为0.132，高于其历史平均值0.014[5][16][33] 4. **因子名称：单季度净利润增速因子**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现较好，rankIC值为0.088，高于其历史平均值0.02[5][16][33] 5. **因子名称：单季度净资产收益率因子**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现正向，rankIC值为0.045，高于其历史平均值0.022[5][16][33] 6. **因子名称：非线性市值因子**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现较差，rankIC值为-0.228，远低于其历史平均值-0.034[5][16][33] 7. **因子名称：对数市值因子**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现较差，rankIC值为-0.228，远低于其历史平均值-0.034[5][16][33] 8. **因子名称：过去10天收益率因子（动量因子）**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现不佳，rankIC值为-0.22，低于其历史平均值-0.061[5][16][33] 9. **因子名称：成交额因子**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现不佳，rankIC值为-0.139，低于其历史平均值-0.082[5][16][33] 10. **因子名称：残差波动率因子**[5][16][33] * **因子评价**：本周表现不佳，rankIC值为-0.128，低于其历史平均值-0.039[5][16][33] 报告中还提及了其他因子，如杠杆因子、未复权股价因子、成长因子、10天自由流通市值换手率因子、过去一年波动率因子、10天总市值换手率因子、流动性因子、pe_ttm倒数因子、股息率因子、pb倒数因子、盈利因子、动量因子、自由流通比例因子等，并展示了其本周rankIC值[34] 因子的回测效果 报告中主要提供了因子在特定周度（截至2025年10月24日当周）的RankIC值及其历史平均表现，用于评估因子的短期表现与历史规律的差异[5][16][33][34] 具体数值已在上文各因子评价中列出

根据研报内容，现对其中涉及的量化模型、量化因子进行总结如下： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数模型**[6][37][38] * **模型构建思路**：该模型用于监测微盘股指数未来变盘的临界点，通过分析成分股价格在未来不同涨跌幅情景下的扩散指数值，来判断市场调整是否充分以及潜在的买入时机[37][38] * **模型具体构建过程**： * 核心是计算“扩散指数”，该指数反映了在特定展望期内，微盘股指数成分股中股价达到或超过某一涨跌幅阈值的股票比例[37] * 横轴（X轴）代表从当前时点（本周五）开始，未来N天后股价相对于当前价格的涨跌幅度，例如从1.10（上涨10%）到0.90（下跌10%）[37] * 纵轴（Y轴）代表回顾的窗口期长度T天，T从20天到10天，实际上对应的是未来N天（N = 20 - T），即展望期从0天到10天[37] * 模型输出一个透视表，表中的每个数值表示：在对应的未来涨跌幅（横轴）和展望期（纵轴，转换为N天后）条件下，计算得到的扩散指数值。例如，横轴0.95和纵轴15天（即N=5天）对应的值为0.05，表示如果5天后所有成分股都下跌5%，则扩散指数值为0.05[37] * 模型通过观察当前扩散指数值（对应横轴1.00，纵轴20天，即N=0天）以及未来不同情景下的扩散指数值，来判断市场状态和交易信号[37][38] 2. **模型名称：首次阈值法（左侧交易）**[6][41] * **模型构建思路**：作为扩散指数模型的一种具体交易策略应用，属于左侧交易，旨在提前捕捉市场转折点，当扩散指数首次跌破或突破某一预设阈值时触发交易信号[6][41] * **模型具体构建过程**：该模型设定一个阈值（报告中未明确具体数值，但提及扩散指数回落至0.1阈值附近），当扩散指数值达到或穿过该阈值时，即产生开仓信号。例如，报告指出首次阈值法于2025年9月23日触发开仓信号[6][41] 3. **模型名称：延迟阈值法（右侧交易）**[6][44] * **模型构建思路**：作为扩散指数模型的另一种具体交易策略应用，属于右侧交易，等待市场趋势得到一定确认后再进行交易，当扩散指数在阈值另一侧维持或再次达到特定条件时触发信号[6][44] * **模型具体构建过程**：该模型同样基于预设的阈值进行判断，但信号触发机制与左侧交易不同，旨在减少假信号。例如，报告指出延迟阈值法于2025年9月25日给予了开仓信号[6][44] 4. **模型名称：双均线法（自适应交易）**[6][45] * **模型构建思路**：作为扩散指数模型的第三种具体交易策略应用，采用移动平均线的方法来适应市场变化，通过短期和长期均线的交叉来产生交易信号[6][45] * **模型具体构建过程**：该方法对扩散指数计算两条移动平均线（具体周期未明确），当短期均线上穿长期均线时产生看多信号，下穿时产生看空信号。例如，报告指出双均线法于2025年10月13日收盘给予看多的信号[6][45] 5. **模型/策略名称：小市值低波50策略**[8][17][33] * **模型/策略构建思路**：在万得微盘股指数的成分股范围内，通过筛选市值更小且波动率较低的股票，构建一个包含50只股票的投资组合，以期获得超越微盘股指数的表现[8][17][33] * **模型/策略具体构建过程**： * **股票池**：万得微盘股指数成分股[8][17] * **选股标准**：优选小市值和低波动的股票[8][17] * **组合规模**：50只股票[8][17] * **调仓频率**：每双周调仓一次[8][17] * **基准**：万得微盘股指数(8841431.WI)[8][17] * **费用假设**：交易费用双边千分之三[8][17] 模型的回测效果 1. **扩散指数模型（首次阈值法、延迟阈值法、双均线法）**：截至报告发布时（2025年10月17日），三种方法均给出开仓信号。首次阈值法于2025年9月23日触发开仓信号，延迟阈值法于2025年9月25日触发开仓信号，双均线法于2025年10月13日触发看多信号[6][38][41][44][45] 2. **小市值低波50策略**： * 2024年收益：7.07%[8][17] * 2024年超额收益（相对万得微盘股指数）：-2.93%[8][17] * 2025年至今（YTD）收益：56.99%[8][17] * 本周（截至2025年10月17日）超额收益：0.62%[8][17] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：PB倒数因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：使用市净率（PB）的倒数作为估值因子，认为PB越低（即倒数越高）的股票可能更具投资价值[5][16][31] * **因子具体构建过程**：因子值 = 1 / PB。该因子本周RankIC为0.214，历史平均RankIC为0.034[5][16][31] 2. **因子名称：股息率因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：使用股息率作为衡量公司分红能力和投资吸引力的因子[5][16][31] * **因子具体构建过程**：因子值 = 每股股息 / 股价。该因子本周RankIC为0.103，历史平均RankIC为0.022[5][16][31] 3. **因子名称：非流动性因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：衡量股票的非流动性程度，通常非流动性高的股票可能要求流动性溢价[5][16][31] * **因子具体构建过程**：报告中未给出具体计算公式。该因子本周RankIC为0.07，历史平均RankIC为0.04[5][16][31] 4. **因子名称：自由流通比例因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：使用自由流通股本占总股本的比例作为因子，可能反映股权结构和流动性特征[5][16][31] * **因子具体构建过程**：报告中未给出具体计算公式。该因子本周RankIC为0.054，历史平均RankIC为-0.012[5][16][31] 5. **因子名称：盈利因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：衡量公司的盈利能力[5][16][31] * **因子具体构建过程**：报告中未给出具体计算公式。该因子本周RankIC为0.049，历史平均RankIC为0.022[5][16][31] 6. **因子名称：贝塔因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：衡量股票相对于市场基准的系统性风险[5][16][31] * **因子具体构建过程**：报告中未给出具体计算公式。该因子本周RankIC为-0.328，历史平均RankIC为0.004[5][16][31] 7. **因子名称：过去一年波动率因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：衡量股票过去一年的价格波动风险[5][16][31] * **因子具体构建过程**：报告中未给出具体计算公式。该因子本周RankIC为-0.242，历史平均RankIC为-0.033[5][16][31] 8. **因子名称：未复权股价因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：使用股票的未复权价格作为因子，可能捕捉绝对股价效应[5][16][31] * **因子具体构建过程**：报告中未给出具体计算公式。该因子本周RankIC为-0.214，历史平均RankIC为-0.016[5][16][31] 9. **因子名称：10天自由流通市值换手率因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：衡量股票近10天的换手活跃度，基于自由流通市值计算[5][16][31] * **因子具体构建过程**：报告中未给出具体计算公式。该因子本周RankIC为-0.135，历史平均RankIC为-0.061[5][16][31] 10. **因子名称：流动性因子**[5][16][31] * **因子构建思路**：综合衡量股票的流动性状况[5][16][31] * **因子具体构建过程**：报告中未给出具体计算公式。该因子本周RankIC为-0.133，历史平均RankIC为-0.041[5][16][31] 11. **报告中提及的其他因子**：标准化预期盈利、PE_TTM倒数、过去10天收益率、成长、杠杆、单季度净利润增速、单季度净资产收益率、成交额、动量、残差波动率、10天总市值换手率、对数市值、非线性市值等因子也在微盘股成分股内进行了周度RankIC监测，但未列出具体值[32] 因子的回测效果 * **因子评价指标**：本周（截至2025年10月17日）RankIC值及历史平均RankIC值[5][16][31] * PB倒数因子：本周RankIC 0.214，历史平均RankIC 0.034 * 股息率因子：本周RankIC 0.103，历史平均RankIC 0.022 * 非流动性因子：本周RankIC 0.07，历史平均RankIC 0.04 * 自由流通比例因子：本周RankIC 0.054，历史平均RankIC -0.012 * 盈利因子：本周RankIC 0.049，历史平均RankIC 0.022 * 贝塔因子：本周RankIC -0.328，历史平均RankIC 0.004 * 过去一年波动率因子：本周RankIC -0.242，历史平均RankIC -0.033 * 未复权股价因子：本周RankIC -0.214，历史平均RankIC -0.016 * 10天自由流通市值换手率因子：本周RankIC -0.135，历史平均RankIC -0.061 * 流动性因子：本周RankIC -0.133，历史平均RankIC -0.041

量化模型与构建方式 1. 扩散指数模型 - **模型名称**：扩散指数模型[6][37][38] - **模型构建思路**：通过监测微盘股指数成分股价格在未来不同时间窗口和涨跌幅阈值下的分布情况，来判断市场趋势和变盘临界点[37] - **模型具体构建过程**： 1. 横轴代表以当前时间为起点，未来N天后股价相对现在的涨跌幅阈值，从1.1（涨10%）到0.9（跌10%）[37] 2. 纵轴代表以当前时间为起点，回顾过去窗口期的长度T天或者未来N天，T从20到10代表从当前时间开始往后10个交易日，即N从0到10，N=20-T[37] 3. 计算在每个横纵坐标对应的条件下，微盘股扩散指数的具体数值[37] 4. 该指标主要用于监测未来扩散指数变盘的临界点，当前扩散指数值为0.50（横轴为20，纵轴为1.00）[37] 2. 首次阈值法（左侧交易） - **模型名称**：首次阈值法[6][40] - **模型构建思路**：作为扩散指数模型的左侧交易策略，在指标首次触及阈值时发出交易信号[6][40] - **模型具体构建过程**：当扩散指数收盘值达到0.0575时触发开仓信号[40] 3. 延迟阈值法（右侧交易） - **模型名称**：延迟阈值法[6][44] - **模型构建思路**：作为扩散指数模型的右侧交易策略，在指标确认趋势后发出交易信号[6][44] - **模型具体构建过程**：当扩散指数收盘值达到0.1825时给予开仓信号[44] 4. 双均线法（自适应交易） - **模型名称**：双均线法[6][45] - **模型构建思路**：采用双均线系统进行自适应交易决策，根据均线关系判断多空信号[6][45] - **模型具体构建过程**：当短期均线下穿长期均线时发出空仓信号[45] 5. 小市值低波50策略 - **模型名称**：小市值低波50策略[8][16][33] - **模型构建思路**：在微盘股成分股中优选小市值和低波动的50只股票构建投资组合[8][16][33] - **模型具体构建过程**： 1. 选择万得微盘股指数成分股作为股票池[8][16] 2. 使用市值因子和波动率因子进行排序筛选[8][16] 3. 选取市值最小、波动率最低的50只股票[8][16] 4. 每双周调仓一次，费用双边千三[8][16][33] 模型的回测效果 1. **首次阈值法**，于2025年9月23日触发开仓信号[6][40] 2. **延迟阈值法**，于2025年9月25日给予开仓信号[6][44] 3. **双均线法**，于2025年8月4日收盘给予空仓信号[6][45] 4. **小市值低波50策略**，2024年收益7.07%，超额-2.93%；2025年YTD收益58.55%，本周超额0.14%[8][16][33] 量化因子与构建方式 1. 杠杆因子 - **因子名称**：杠杆因子[5][16][31] - **因子构建思路**：衡量公司的财务杠杆水平[5][16][31] - **因子评价**：本周表现优异，rankic值为0.176，显著高于历史平均的-0.006[5][16][31] 2. 自由流通比例因子 - **因子名称**：自由流通比例因子[5][16][31] - **因子构建思路**：反映股票的自由流通股本占总股本的比例[5][16][31] - **因子评价**：本周表现良好，rankic值为0.156，明显高于历史平均的-0.013[5][16][31] 3. 股息率因子 - **因子名称**：股息率因子[5][16][31] - **因子构建思路**：计算公司股息与股价的比率[5][16][31] - **因子评价**：本周表现稳定，rankic值为0.109，高于历史平均的0.021[5][16][31] 4. 单季度净资产收益率因子 - **因子名称**：单季度净资产收益率因子[5][16][31] - **因子构建思路**：衡量公司单季度的净资产盈利能力[5][16][31] - **因子评价**：本周表现较好，rankic值为0.091，显著高于历史平均的0.022[5][16][31] 5. 成长因子 - **因子名称**：成长因子[5][16][31] - **因子构建思路**：评估公司的成长性和发展潜力[5][16][31] - **因子评价**：本周表现积极，rankic值为0.091，明显高于历史平均的-0.003[5][16][31] 6. 未复权股价因子 - **因子名称**：未复权股价因子[5][16][31] - **因子构建思路**：使用未复权股价作为因子指标[5][16][31] - **因子评价**：本周表现较差，rankic值为-0.363，显著低于历史平均的-0.014[5][16][31] 7. 贝塔因子 - **因子名称**：贝塔因子[5][16][31] - **因子构建思路**：衡量股票相对于市场的系统性风险[5][16][31] - **因子评价**：本周表现不佳，rankic值为-0.3，明显低于历史平均的0.006[5][16][31] 8. 非流动性因子 - **因子名称**：非流动性因子[5][16][31] - **因子构建思路**：评估股票的流动性状况[5][16][31] - **因子评价**：本周表现弱势，rankic值为-0.197，显著低于历史平均的0.04[5][16][31] 9. 过去10天收益率因子 - **因子名称**：过去10天收益率因子[5][16][31] - **因子构建思路**：计算股票过去10天的收益率表现[5][16][31] - **因子评价**：本周表现较差，rankic值为-0.187，低于历史平均的-0.061[5][16][31] 10. 标准化预期盈利因子 - **因子名称**：标准化预期盈利因子[5][16][31] - **因子构建思路**：基于标准化处理的预期盈利指标[5][16][31] - **因子评价**：本周表现不理想，rankic值为-0.055，明显低于历史平均的0.013[5][16][31] 因子的回测效果 1. **杠杆因子**，本周rankic 0.176，历史平均-0.006[5][16][31] 2. **自由流通比例因子**，本周rankic 0.156，历史平均-0.013[5][16][31] 3. **股息率因子**，本周rankic 0.109，历史平均0.021[5][16][31] 4. **单季度净资产收益率因子**，本周rankic 0.091，历史平均0.022[5][16][31] 5. **成长因子**，本周rankic 0.091，历史平均-0.003[5][16][31] 6. **未复权股价因子**，本周rankic -0.363，历史平均-0.014[5][16][31] 7. **贝塔因子**，本周rankic -0.3，历史平均0.006[5][16][31] 8. **非流动性因子**，本周rankic -0.197，历史平均0.04[5][16][31] 9. **过去10天收益率因子**，本周rankic -0.187，历史平均-0.061[5][16][31] 10. **标准化预期盈利因子**，本周rankic -0.055，历史平均0.013[5][16][31]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：微盘股扩散指数择时模型（首次阈值法）[66]；模型构建思路：基于万得微盘股指数成分股过去20个交易日上涨比例构建扩散指数，通过设定固定阈值进行左侧反转交易[66]；模型具体构建过程：计算扩散指数，定义为万得微盘股指数成分股过去20个交易日处于上涨状态的比例[65]。当扩散指数大于等于0.9时发出空仓信号，当扩散指数小于等于0.1时发出满仓信号，其余时间维持上一期信号。必须满仓之后才能空仓，同时也必须空仓之后才能满仓[66]；模型评价：在样本内无法跑赢微盘股指数但回撤相对可控，2024年以来无法识别大级别熊市，属于“越跌越买”策略，在牛市来临时可能过早离场[66] 2. 模型名称：微盘股扩散指数择时模型（延迟阈值法）[69]；模型构建思路：基于扩散指数，通过设定阈值并进行延迟确认，进行右侧动量交易[69]；模型具体构建过程：计算扩散指数（同上）[65]。当扩散指数上一日在0.9以上且今日跌破0.9时发出空仓信号，当扩散指数上一日在0.1以下且今日突破0.1时发出满仓信号，其余时间维持上一期信号[69]；模型评价：在样本内无法跑赢微盘股指数但回撤相对可控，2024年以来同样无法识别大级别熊市，但在牛市来临时能避免过早离场，较好保留了上涨收益[69] 3. 模型名称：微盘股扩散指数择时模型（双均线法）[72]；模型构建思路：基于扩散指数的均线系统，自适应市场行情变化，进行趋势跟踪交易[72]；模型具体构建过程：计算扩散指数（同上）[65]。计算短期均线（扩散指数的10日简单移动平均，MA）和长期均线（短期均线的20日MA）。当短期均线上穿长期均线时满仓，当短期均线下穿长期均线时空仓[72]；模型评价：在样本内无法跑赢微盘股指数但回撤控制较好，2024年能在大熊市下跌间隙给出看空信号避免大幅下跌，在牛市来临时也能避免过早离场，但对趋势的识别有时因参数平滑不够而不够理想[72] 模型的回测效果 1. 首次阈值法模型，样本外跟踪起始年份2023年[66]，2024年表现无法识别大级别熊市且在牛市来临时过早离场[66]，2025年对底部把握较好并抓住上涨行情但于5月8日触发空仓信号[66] 2. 延迟阈值法模型，样本外跟踪起始年份2023年[69]，2024年表现无法识别大级别熊市但能避免牛市过早离场[69]，2025年抓住部分上涨行情但于5月15日触发空仓信号[69] 3. 双均线法模型，样本外跟踪起始年份2023年[72]，2024年表现能在大熊市中间隙给出看空信号避免大幅下跌且能避免牛市过早离场[72]，2025年抓住一段上涨行情且对动量行情捕捉较好但于8月4日触发空仓信号[72] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：扩散指数[65]；因子的构建思路：用于短期衡量微盘股指数的市场情绪，计算成分股中上涨股票的比例[65]；因子具体构建过程：计算万得微盘股指数成分股在过去20个交易日中处于上涨状态的股票数量所占的比例[65]。定义公式为： $$ DiffusionIndex_t = \frac{Count(P_{i,t} > P_{i,t-1})}{N} $$ 其中，$P_{i,t}$ 代表股票i在交易日t的收盘价，$P_{i,t-1}$ 代表股票i在交易日t-1的收盘价，Count函数统计满足条件的股票数量，N为万得微盘股指数的成分股总数[65]

量化模型与构建方式 1. 扩散指数模型 - **模型名称**：扩散指数模型[5][38][39] - **模型构建思路**：通过监测微盘股指数成分股价格变动的扩散程度，预测市场变盘的临界点，用于交易信号生成[38] - **模型具体构建过程**： 1. 横轴代表未来N天后股价相对当前涨跌幅（从涨10%到跌10%，即1.1到0.9） 2. 纵轴代表回顾过去窗口期长度T天或未来N天（T从20到10，N=20-T） 3. 计算扩散指数值：例如横轴0.95和纵轴15天值为0.05，表示N=5天后如果所有成分股跌5%，扩散指数值为0.05 4. 当前扩散指数值为0.39（横轴20，纵轴1.00）[38] - **模型评价**：扩散指数天然有向下趋势，因成分股每日更新，需注意预测局限性[38] 2. 首次阈值法（左侧交易） - **模型名称**：首次阈值法[5][42] - **模型构建思路**：作为扩散指数的左侧交易方法，通过阈值触发空仓信号[5][42] - **模型具体构建过程**：当扩散指数收盘值达到特定阈值（如0.9850）时触发空仓信号[5][42] 3. 延迟阈值法（右侧交易） - **模型名称**：延迟阈值法[5][44][46] - **模型构建思路**：作为扩散指数的右侧交易方法，延迟确认交易信号[5][44][46] - **模型具体构建过程**：当扩散指数收盘值达到特定阈值（如0.8975）时给予空仓信号[5][46] 4. 双均线法（自适应交易） - **模型名称**：双均线法[5][47] - **模型构建思路**：使用双均线交叉作为自适应交易信号[5][47] - **模型具体构建过程**：当短期均线下穿长期均线时给予空仓信号（如2025年8月4日）[5][47] 5. 小市值低波50策略 - **模型名称**：小市值低波50策略[7][18][35] - **模型构建思路**：在微盘股成分股中优选小市值和低波动性的50只股票，每双周调仓一次[7][18][35] - **模型具体构建过程**： 1. 选择微盘股指数成分股 2. 按市值和波动率排序 3. 选取市值最小、波动率最低的50只股票 4. 每两周调仓一次，费用双边千三[7][18][35] 模型的回测效果 1. **小市值低波50策略**： - 2024年收益7.07%，超额-2.93%[7][18][35] - 2025年YTD收益61.16%，本周超额0.37%[7][18][35] - 基准：万得微盘股指数(8841431.WI)[7][18][35] 2. **扩散指数模型**： - 当前值0.39，预测再调整6%左右或未来6个交易日可能触发买点[5][38][39] 3. **首次阈值法**： - 2025年5月8日收盘触发空仓信号（阈值0.9850）[5][42] 4. **延迟阈值法**： - 2025年5月15日收盘触发空仓信号（阈值0.8975）[5][46] 5. **双均线法**： - 2025年8月4日收盘触发空仓信号[5][47] 量化因子与构建方式 1. 对数市值因子 - **因子名称**：对数市值因子[4][17][33] - **因子构建思路**：使用股票市值的对数作为因子，捕捉市值规模效应[4][17][33] - **因子具体构建过程**： $$ \text{LogMarketCap} = \log(\text{MarketCapitalization}) $$ 其中MarketCapitalization为股票总市值[4][17][33] 2. 非线性市值因子 - **因子名称**：非线性市值因子[4][17][33] - **因子构建思路**：捕捉市值与收益之间的非线性关系[4][17][33] - **因子具体构建过程**：通过对市值进行非线性变换（如分段函数或多项式）构建因子[4][17][33] 3. PE_TTM倒数因子 - **因子名称**：PE_TTM倒数因子[4][17][33] - **因子构建思路**：使用市盈率的倒数作为估值因子，衡量股票便宜程度[4][17][33] - **因子具体构建过程**： $$ \text{EP} = \frac{1}{\text{PE}_{\text{TTM}}} $$ 其中PE_TTM为滚动市盈率[4][17][33] 4. 盈利因子 - **因子名称**：盈利因子[4][17][33] - **因子构建思路**：衡量公司盈利能力[4][17][33] - **因子具体构建过程**：使用ROE、ROA等盈利指标或其变化率构建因子[4][17][33] 5. 单季度净资产收益率因子 - **因子名称**：单季度净资产收益率因子[4][17][33] - **因子构建思路**：使用最新季度的净资产收益率衡量短期盈利能力[4][17][33] - **因子具体构建过程**： $$ \text{ROE}_q = \frac{\text{NetIncome}_q}{\text{Equity}} $$ 其中NetIncome_q为单季度净利润，Equity为净资产[4][17][33] 6. 非流动性因子 - **因子名称**：非流动性因子[4][17][33] - **因子构建思路**：衡量股票流动性风险[4][17][33] - **因子具体构建过程**：使用Amihud非流动性指标或其他流动性度量指标[4][17][33] 7. 贝塔因子 - **因子名称**：贝塔因子[4][17][33] - **因子构建思路**：衡量股票相对于市场的系统性风险[4][17][33] - **因子具体构建过程**：通过CAPM模型回归得到股票Beta系数[4][17][33] 8. 过去一年波动率因子 - **因子名称**：过去一年波动率因子[4][17][33] - **因子构建思路**：衡量股票历史波动率，作为风险因子[4][17][33] - **因子具体构建过程**： $$ \sigma = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (r_i - \bar{r})^2} $$ 其中r_i为日收益率，n为252个交易日[4][17][33] 9. 标准化预期盈利因子 - **因子名称**：标准化预期盈利因子[4][17][33] - **因子构建思路**：使用分析师预期盈利数据构建标准化因子[4][17][33] - **因子具体构建过程**：将预期盈利减去均值后除以标准差进行标准化[4][17][33] 10. 单季度净利润增速因子 - **因子名称**：单季度净利润增速因子[4][17][33] - **因子构建思路**：衡量公司短期盈利增长能力[4][17][33] - **因子具体构建过程**： $$ \text{Growth}_q = \frac{\text{NetIncome}_q - \text{NetIncome}_{q-1}}{\left|\text{NetIncome}_{q-1}\right|} $$ 计算单季度净利润同比或环比增长率[4][17][33] 因子的回测效果 1. **对数市值因子**： - 本周rankIC 0.333，历史平均-0.032[4][17][33] 2. **非线性市值因子**： - 本周rankIC 0.333，历史平均-0.032[4][17][33] 3. **PE_TTM倒数因子**： - 本周rankIC 0.243，历史平均0.018[4][17][33] 4. **盈利因子**： - 本周rankIC 0.236，历史平均0.022[4][17][33] 5. **单季度净资产收益率因子**： - 本周rankIC 0.17，历史平均0.022[4][17][33] 6. **非流动性因子**： - 本周rankIC -0.226，历史平均0.04[4][17][33] 7. **贝塔因子**： - 本周rankIC -0.153，历史平均0.006[4][17][33] 8. **过去一年波动率因子**： - 本周rankIC -0.12，历史平均-0.032[4][17][33] 9. **标准化预期盈利因子**： - 本周rankIC -0.049，历史平均0.013[4][17][33] 10. **单季度净利润增速因子**： - 本周rankIC -0.002，历史平均0.02[4][17][33]