证券研究报告：金融工程报告 研究所 分析师:肖承志 SAC 登记编号:S1340524090001 Email:xiaochengzhi@cnpsec.com 近期研究报告 《大盘资金流出，中小盘资金回流— —微盘股指数周报 20250810》 - 2025.08.11 《微盘股将再次迎来高胜率区间—— 微盘股指数周报 20250803》 - 2025.08.04 《微盘股持续创新高背后的历史意义 有何不同？——微盘股指数周报 20250727》 - 2025.07.28 《微盘股的流动性风险在哪？——微 盘股指数周报 20250720》 - 2025.07.21 《上证站上 3500 点，后续关注小盘+ 科技成长——微盘股指数周报 20250713》 - 2025.07.14 《"量化新规"或将平稳落地，双均线 法再现买点——微盘股指数周报 20250706》 - 2025.07.07 《现阶段主要矛盾是交易范式之争— —微盘股指数周报 20250629》 - 2025.06.30 《调整仍不充分——微盘股指数周报 20250622》 - 2025.06.23 《短期上涨动能枯竭，控制仓位做好 防御——微盘 ...

根据研报内容，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. **扩散指数模型** - **模型构建思路**：通过监测微盘股成分股价格变动的扩散程度，判断市场趋势由头部股票驱动还是底部轮动[6][18] - **具体构建过程**： - 横轴为未来N天股价涨跌幅（1.1=涨10%，0.9=跌10%），纵轴为回顾窗口期T（T=20-N） - 扩散指数值计算示例：横轴0.95与纵轴15天值为0.51，表示若成分股均跌5%，扩散指数为0.51[18] - 当前扩散指数值为0.87（横轴20，纵轴1.0）[18] - **模型评价**：扩散指数下降反映趋势由头部股票驱动，反转因子近期表现较差[6][18] 2. **首次阈值法（左侧交易）** - 触发条件：扩散指数≤0.9850时发出空仓信号，2025年5月8日触发[6][18] 3. **延迟阈值法（右侧交易）** - 触发条件：扩散指数≤0.8975时发出空仓信号，2025年5月15日触发[6][18] 4. **双均线法（自适应交易）** - 触发条件：2025年8月4日收盘发出空仓信号[6][18] --- 量化因子与构建方式 1. **动量因子** - **构建思路**：捕捉股票价格延续趋势的能力 - **测试结果**：本周rankIC为0.224（历史平均-0.005）[5][16] 2. **贝塔因子** - **测试结果**：本周rankIC为0.146（历史平均0.006）[5][16] 3. **非流动性因子** - **测试结果**：本周rankIC为0.14（历史平均0.041）[5][16] 4. **成交额因子** - **测试结果**：本周rankIC为-0.172（历史平均-0.083）[5][16] 5. **小市值低波50策略** - **构建思路**：在微盘股成分股中筛选市值最小且波动率最低的50只股票，双周调仓 - **测试结果**：2025年YTD收益76.74%，本周超额-0.40%（基准万得微盘股指数）[8][16] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数模型** - 当前扩散指数值：0.87[18] - 首次阈值法空仓信号触发日期：2025年5月8日[6][18] - 双均线法空仓信号触发日期：2025年8月4日[6][18] 2. **小市值低波50策略** - 2024年收益：7.07%（超额-2.93%）[8][16] - 2025年YTD收益：76.74%[8][16] --- 因子的回测效果 1. **动量因子** - 本周rankIC：0.224[5][16] - 历史平均rankIC：-0.005[5][16] 2. **贝塔因子** - 本周rankIC：0.146[5][16] - 历史平均rankIC：0.006[5][16] 3. **非流动性因子** - 本周rankIC：0.14[5][16] - 历史平均rankIC：0.041[5][16] 4. **成交额因子** - 本周rankIC：-0.172[5][16] - 历史平均rankIC：-0.083[5][16] --- 以上总结覆盖了研报中所有关键模型、因子及其测试结果，未包含风险提示等非核心内容。

小微盘股估值与市场表现 - 小微盘股在2025年预计有明显超额收益，中证2000指数年内涨幅达25.3%，万得微盘股指数涨幅超50%并持续创历史新高 [1][2] - 中证2000指数整体市盈率达146倍、市净率2.75倍，均为2023年指数发布以来最高水平 [2] - 剔除亏损公司后中证2000指数整体市盈率降至57倍，成分股市盈率中位数为37.7倍、市净率中位数3.0倍，处于2010年以来61%和65%历史分位数 [2] 估值水平分析 - 当前A股市值最小20%组合与最大20%组合的市盈率中位数比值为1.17倍，市净率中位数比值为1.09倍，分别位于2010年以来33%和59%历史分位数 [3] - 小微盘股绝对估值和相对估值水平虽上升，但距离历史极值仍有较大差距 [1][3] 基本面逻辑 - 小微盘股占优的市场风格可能反映经济转型升级期的创新探索特征 [1][3] - 在当前市场环境下，小微盘行情仍具关注价值，尤其小市值公司在2025年可能持续表现突出 [1][2] 指数表现数据 - 图表显示中证2000指数年初至今涨幅显著领先其他宽基指数（25.3%），上证50涨幅仅4.3%，沪深300涨幅8.5% [4][5] - 中证2000指数市盈率和市净率走势显示2023-2025年估值持续攀升 [6] - 成分股市盈率中位数长期走势显示当前水平（37.7倍）未达历史高位 [7] - 市净率中位数走势显示当前3.0倍水平处于2010年以来中等偏上区间 [8]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数模型** - **模型构建思路**：通过监测微盘股指数成分股未来N天股价涨跌幅与过去T天窗口期的关系，预测扩散指数变盘临界点[5][39] - **模型具体构建过程**： - 横轴为未来N天股价涨跌幅（1.1至0.9代表涨10%至跌10%） - 纵轴为回顾窗口期长度T（20至10天，对应N=20-T） - 扩散指数值计算示例：横轴0.95与纵轴15天值为0.31，表示未来5天若成分股均跌5%，扩散指数为0.31[39] - **模型评价**：适用于监测趋势行情驱动因素（如头部股票主导或底部轮动），当前显示反转因子可能失效，基本面因子走强[5][39] 2. **模型名称：首次阈值法（左侧交易）** - **模型构建思路**：基于扩散指数提前触发交易信号，用于左侧交易[5][43] - **模型具体构建过程**：当扩散指数首次跌破阈值（如0.9850）时触发空仓信号[43] 3. **模型名称：延迟阈值法（右侧交易）** - **模型构建思路**：在扩散指数确认趋势后触发信号，用于右侧交易[5][47] - **模型具体构建过程**：扩散指数连续低于阈值（如0.8975）后发出空仓信号[47] 4. **模型名称：双均线法（自适应交易）** - **模型构建思路**：结合短期与长期均线动态调整仓位[5][48] - **模型具体构建过程**：当短期均线上穿长期均线时翻多（如2025年7月3日信号）[48] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数模型**：当前值为0.83（横轴20，纵轴1.00），显示趋势由头部股票驱动[39] 2. **首次阈值法**：2025年5月8日触发空仓信号（阈值0.9850）[43] 3. **延迟阈值法**：2025年5月15日触发空仓信号（阈值0.8975）[47] 4. **双均线法**：2025年7月3日发出开仓信号[48] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：小市值低波50策略** - **因子构建思路**：在微盘股成分股中筛选市值最小且波动率最低的50只股票[7][36] - **因子具体构建过程**： - 每双周调仓一次 - 基准为万得微盘股指数（8841431.WI） - 费用双边千三[36] 2. **因子名称：周度RankIC因子** - **因子构建思路**：计算微盘股成分股内各因子的RankIC值，评估因子短期有效性[4][34] - **因子具体构建过程**： - 前五因子：未复权股价因子（本周0.177）、贝塔因子（本周0.15）、非流动性因子（本周0.143）、过去10天收益率因子（本周0.105）、pe_ttm倒数因子（本周0.041） - 后五因子：成交额因子（本周-0.189）、动量因子（本周-0.132）、残差波动率因子（本周-0.13）、10天自由流通市值换手率因子（本周-0.12）、流动性因子（本周-0.118）[34] --- 因子的回测效果 1. **小市值低波50策略**： - 2024年收益7.07%，超额-2.93% - 2025年YTD收益69.79%，本周超额-1.88%[7][36] 2. **周度RankIC因子**： - 未复权股价因子历史平均-0.015，本周0.177（显著正向） - 动量因子历史平均-0.005，本周-0.132（显著负向）[4][34] --- 其他关键指标 1. **微盘股指数表现**： - 近一年上涨126.3%，排名38个宽基指数第1[3][27] - 近一季上涨34.48%，排名第1[24][25] 2. **估值与流动性**： - 总市值中位数23.55亿元（历史分位数82.69%）[63] - PB中位数2.55（历史分位数41.67%）[66] - 周换手率3.17%（历史分位数91.43%）[69] 3. **日历效应**： - 8-11月超额中证1000胜率85%[2][15] - 星期二绝对收益正向特征显著[52][53]

量化模型与因子总结 量化模型 1. 基于启发式风格划分的认知风险控制模型 模型构建思路：通过结合启发式方法和因子打分法识别市场认知与个体认知差异，控制认知风险[4][15] 模型具体构建过程： 1) 采用时间序列回归划分个股风格： $$r_{t,t}\sim\beta_{\mathit{Value}}\cdot r_{\mathit{Value},t}+\beta_{\mathit{Growth}}\cdot r_{\mathit{Growth},t}+\varepsilon_{t}$$ 约束条件： $$0\leq\beta_{\mathit{Value}}\leq1$$ $$0\leq\beta_{\mathit{Growth}}\leq1$$ $$\beta_{\mathit{Value}}+\beta_{\mathit{Growth}}=1$$ 2) 计算行业风险贡献： $$RiskContribution_{i}=w_{i}\times{\frac{\partial\sigma_{p}}{\partial w_{i}}}=w_{i}\times{\frac{\sum_{j=1}^{n}w_{i}\cdot Cov\left(r_{i},r_{j}\right)}{\sigma_{p}}}$$ 3) 对高风险行业中的认知差异个股偏离置为0[4][15][81] 2. 基于个股收益聚类的隐性风险识别模型 模型构建思路：采用Louvain社区发现算法对个股超额收益相关性进行聚类，识别传统风险模型无法捕捉的隐性风险[4][15][117] 模型具体构建过程： 1) 计算个股超额收益相关性矩阵 2) 应用Louvain算法最大化模块度进行聚类 3) 对近期走势趋同的股票聚类结果进行风险控制[117] 3. 动态风格因子控制模型 模型构建思路：针对风格因子波动率聚集现象，对近期波动率排名靠前、波动率显著放大的风格因子进行严格控制[4][15][81] 模型具体构建过程： 1) 计算风格因子滚动3个月收益率年化波动率 2) 识别波动率显著放大的风格因子 3) 在组合优化中约束高波动风格因子暴露[27][28] 4. 目标跟踪误差下的自适应个股偏离模型 模型构建思路：根据过去跟踪误差动态调整个股偏离幅度[4][15][81] 模型具体构建过程： 1) 计算组合相对基准的滚动3个月跟踪误差 2) 当跟踪误差超过阈值时自动缩小个股偏离 3) 形成跟踪误差-偏离幅度的动态调整机制[31][32] 量化因子 1. 黑天鹅指数因子 因子构建思路：通过风格因子收益率偏离度衡量市场极端程度[24][25] 因子具体构建过程： 1) 计算风格因子日度收益率偏离度： $$\sigma_{s,t}=\frac{\bar{r}_{s,t}-\bar{r}_{s}}{\sigma_{s}}$$ 2) 计算黑天鹅指数： $$BlackSwan_{t}=\frac{1}{N}\times\sum_{s\in S}\left|\sigma_{s,t}\right|$$ 因子评价：有效捕捉市场极端风险事件[24][25] 2. 成长价值风格因子 因子构建思路：综合估值和成长指标构建风格因子[82][83] 因子具体构建过程： 1) 价值因子包含股息率、BP、EPTTM、OCFPTTM四个子因子，权重各1/4 2) 成长因子包含DeltaROEQ、NPQYOY、SUE、AOG四个子因子，权重各1/4[82][83] 因子评价：传统因子打分法可能无法完全捕捉市场实际交易风格[88][93] 模型回测效果 1. 传统中证500指数增强组合 年化超额收益18.77%，相对最大回撤9.68%，信息比3.56，收益回撤比1.94，年化跟踪误差4.88%[5][16] 2. 引入全流程风控的中证500指数增强组合 年化超额收益16.51%，相对最大回撤4.90%，信息比3.94，收益回撤比3.37，年化跟踪误差3.98%[5][16]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数模型** - 模型构建思路：通过监测微盘股成分股未来N天股价涨跌幅与过去窗口期T天的关系，预测扩散指数变盘临界点[5] - 模型具体构建过程： 1. 横轴为未来N天股价相对涨跌幅（1.1至0.9代表涨10%至跌10%） 2. 纵轴为回顾窗口期长度T天（N=20-T） 3. 扩散指数值计算示例：横轴0.95与纵轴15天值为0.51，表示N=5天后若成分股均跌5%，扩散指数为0.51[5] - 模型评价：适用于监测趋势行情中头部股票的驱动效应，当前显示反转因子可能失效[5] 2. **模型名称：首次阈值法（左侧交易）** - 模型构建思路：基于扩散指数提前触发空仓信号[5] - 模型具体构建过程：当扩散指数首次跌破阈值（如0.9850）时发出空仓信号[5] 3. **模型名称：延迟阈值法（右侧交易）** - 模型构建思路：在扩散指数确认趋势后触发信号[5] - 模型具体构建过程：扩散指数连续跌破阈值（如0.8975）后发出空仓信号[5] 4. **模型名称：双均线法（自适应交易）** - 模型构建思路：结合短期与长期均线动态调整仓位[5] - 模型具体构建过程：当短期均线上穿长期均线时发出开仓信号（如2025年7月3日）[5] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：非流动性因子** - 因子构建思路：衡量股票流动性风险[4] - 因子具体构建过程：基于买卖价差或成交量指标计算，公式未明确给出[4] - 因子评价：本周RankIC达0.268，显著高于历史均值0.04，显示当前流动性因子有效性提升[4] 2. **因子名称：单季度净利润增速因子** - 因子构建思路：捕捉企业短期盈利变化[4] - 因子具体构建过程：计算单季度净利润同比/环比增速[4] 3. **因子名称：未复权股价因子** - 因子构建思路：反映股价绝对水平对收益的影响[4] 4. **因子名称：股息率因子** - 因子构建思路：衡量分红回报率[4] 5. **因子名称：PB倒数因子** - 因子构建思路：估值修复潜力指标[4] 6. **因子名称：成交额因子** - 因子构建思路：反映资金活跃度[4] - 因子评价：本周RankIC为-0.299，显示高成交额股票表现不佳[4] 7. **因子名称：非线性市值因子** - 因子构建思路：捕捉市值与收益的非线性关系[4] 8. **因子名称：对数市值因子** - 因子构建思路：线性市值因子的对数变换[4] 9. **因子名称：10天总市值换手率因子** - 因子构建思路：衡量短期换手率波动[4] 10. **因子名称：10天自由流通市值换手率因子** - 因子构建思路：聚焦自由流通股的换手率[4] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数模型** - 当前扩散指数值：0.89（横轴20，纵轴1.00）[5] - 信号触发： - 首次阈值法空仓信号（2025年5月8日）[5] - 延迟阈值法空仓信号（2025年5月15日）[5] - 双均线法开仓信号（2025年7月3日）[5] 2. **小市值低波50策略** - 2024年收益：7.07%（超额-2.93%）[7] - 2025年YTD收益：71.16%（本周超额1.98%）[7] - 调仓频率：每双周一次，基准为万得微盘股指数[7] --- 因子的回测效果 1. **非流动性因子** - 本周RankIC：0.268（历史平均0.04）[4] 2. **单季度净利润增速因子** - 本周RankIC：0.062（历史平均0.02）[4] 3. **未复权股价因子** - 本周RankIC：0.055（历史平均-0.016）[4] 4. **股息率因子** - 本周RankIC：0.046（历史平均0.021）[4] 5. **PB倒数因子** - 本周RankIC：0.042（历史平均0.033）[4] 6. **成交额因子** - 本周RankIC：-0.299（历史平均-0.082）[4] 7. **非线性市值因子** - 本周RankIC：-0.257（历史平均-0.033）[4] 8. **对数市值因子** - 本周RankIC：-0.257（历史平均-0.033）[4] 9. **10天总市值换手率因子** - 本周RankIC：-0.208（历史平均-0.06）[4] 10. **10天自由流通市值换手率因子** - 本周RankIC：-0.202（历史平均-0.062）[4]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数模型** - 模型构建思路：通过监测微盘股成分股未来价格涨跌的扩散程度，判断市场趋势反转的临界点[5][20] - 模型具体构建过程： 1. 横轴设定为未来N天股价涨跌幅区间（从涨10%到跌10%，即1.1至0.9） 2. 纵轴设定为回顾窗口期长度T天（T从20到10，对应未来N=0到10天） 3. 计算每个网格点（如横轴0.95与纵轴15天）的扩散指数值，反映成分股在特定涨跌幅区间的分布比例 4. 当前扩散指数值为0.94（横轴20，纵轴1.0），通过观察底部股票数量变化判断趋势[5][20] - 模型评价：对反转行情敏感，但需结合成分股动态调整的影响 2. **模型名称：首次阈值法（左侧交易）** - 模型构建思路：基于扩散指数首次突破阈值触发交易信号，偏向提前布局[5][45] - 模型具体构建过程：当扩散指数首次跌破0.9850时触发空仓信号（2025年5月8日）[45] 3. **模型名称：延迟阈值法（右侧交易）** - 模型构建思路：等待扩散指数确认趋势后触发信号，减少误判[5][48] - 模型具体构建过程：扩散指数收于0.8975时发出空仓信号（2025年5月15日）[48] 4. **模型名称：双均线法（自适应交易）** - 模型构建思路：结合短期与长期均线动态调整仓位[5][50] - 模型具体构建过程：2025年7月3日收盘时均线交叉触发开仓信号[50] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数模型** - 当前扩散指数值：0.94（横轴20，纵轴1.0）[5] - 趋势信号：底部股票数量减少，反转压力增大[20] 2. **首次阈值法** - 触发信号：空仓（2025年5月8日，阈值0.9850）[45] 3. **延迟阈值法** - 触发信号：空仓（2025年5月15日，阈值0.8975）[48] 4. **双均线法** - 触发信号：开仓（2025年7月3日）[50] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：非流动性因子** - 构建思路：衡量股票交易难度，高值代表低流动性[4][36] - 具体构建：未披露公式，但通过买卖价差或成交量倒数计算 - 因子评价：本周RankIC达0.353（历史平均0.04），短期有效性显著[36] 2. **因子名称：未复权股价因子** - 构建思路：捕捉低价股的异常收益[4][36] - 本周RankIC：0.348（历史平均-0.016）[36] 3. **因子名称：贝塔因子** - 构建思路：衡量个股相对于市场的波动性[4][36] - 本周RankIC：0.247（历史平均0.005）[36] 4. **因子名称：成交额因子** - 构建思路：反映资金关注度，高成交额可能预示反转[4][36] - 本周RankIC：-0.336（历史平均-0.082）[36] 5. **因子名称：小市值低波50策略** - 构建思路：在微盘股中筛选市值最小且波动率最低的50只股票[7][37] - 具体构建： 1. 成分股限定为万得微盘股指数成分 2. 每双周调仓，按市值升序和波动率升序复合排序选股 3. 费用设定为双边千三[37] - 因子评价：2025年YTD收益62.07%，但本周超额-2.44%[37] --- 因子的回测效果 1. **非流动性因子** - 本周RankIC：0.353 - 历史平均RankIC：0.04[36] 2. **未复权股价因子** - 本周RankIC：0.348 - 历史平均RankIC：-0.016[36] 3. **小市值低波50策略** - 2024年收益：7.07%（超额-2.93%） - 2025年YTD收益：62.07%[37] --- 其他关键指标 1. **万得微盘股指数成分股总市值中位数** - 当前值：22.88亿元 - 历史分位数：80.9%[65] 2. **成分股PB中位数** - 当前值：2.46 - 历史分位数：36.44%[67] 3. **成交占比** - 微盘股成交占比：1.69%[75] - 大盘/中盘/小盘成交占比：41.22%/35.19%/23.59%[71]

微盘股策略的核心观点 - 微盘股指数长期超额收益主要源自高频轮动规则而非基本面支撑，通过每日高抛低吸捕捉市场波动性和交易摩擦收益 [9][11][12] - 微盘股策略兼具小盘股Beta和规则Alpha双重特性，历史数据显示其年均超额收益达23.44%（去除极端值），显著高于中证2000的8.33% [17][18] - 当前小盘股Beta表现与两融资金流动高度相关，近四周两融净流入265/118/225/287亿元推动中证2000指数上涨 [20][23][24] 微盘股指数的编制规则 - 万得微盘股指数（原代码8841431）选取全A股市值最小的400只非ST股票，每日更新成分并等权再平衡，2024年12月调整为月频调仓（新代码868008） [4][5] - 指数成分股市值中位数22.89亿，PB为2.35，通过高频轮动实现"指数涨幅>市值涨幅"的套利效果 [12] 微盘股策略的收益来源 - Alpha部分：指数规则强制每日/月轮动，自动实现高抛低吸，历年超额收益区间2.17%-119.25% [12][17] - Beta部分：与中证2000指数相关性高，但小盘股表现依赖资金面（如两融流入），2025年微盘股涨幅51.43% vs 中证2000涨幅18.85% [17][23] 微盘股策略的风险特征 - 历史最大回撤包括2008年暴跌46.29%、2017年风格切换下跌21.33%、2024年初流动性危机中月跌幅近50% [28][29][30][31] - 尾部风险无法通过择时规避，月历效应或量化择时策略长期跑输指数本身 [32][36] - 策略依赖A股流动性充裕和退市制度不完善的现状，政策变化可能引发系统性风险 [31] 微盘股策略的配置建议 - 不宜All in，需作为多元化资产配置的一部分，具体比例取决于投资者风险承受能力 [41][42] - 需明确区分投资目标：若追求Alpha可长期持有，若博弈Beta需判断资金面趋势 [25][39][40]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数模型** - 模型构建思路：通过监测微盘股成分股未来N天股价涨跌幅与过去窗口期T天的关系，预测扩散指数变盘临界点[4] - 模型具体构建过程： - 横轴为未来N天股价涨跌幅（1.1到0.9代表涨10%到跌10%） - 纵轴为回顾窗口期T天（N=20-T，T从20到10） - 扩散指数值计算示例：横轴0.95和纵轴15天值为0.32，表示N=5天后若成分股均跌5%，扩散指数为0.32[4] - 模型评价：有效监测市场分化与资金抄底行为[4] 2. **模型名称：首次阈值法（左侧交易）** - 模型构建思路：基于扩散指数值提前触发交易信号[4] - 模型具体构建过程：当扩散指数值≤0.9850时触发空仓信号（2025年5月8日收盘触发）[4] 3. **模型名称：延迟阈值法（右侧交易）** - 模型构建思路：在扩散指数趋势确认后触发信号[4] - 模型具体构建过程：当扩散指数值≤0.8975时触发空仓信号（2025年5月15日收盘触发）[4] 4. **模型名称：双均线法（自适应交易）** - 模型构建思路：结合短期与长期均线动态调整交易信号[4] - 模型具体构建过程：2025年7月3日收盘触发开仓信号[4] 5. **模型名称：小市值低波50策略** - 模型构建思路：在微盘股成分股中优选小市值和低波动股票[16] - 模型具体构建过程： - 每双周调仓一次，选取50只股票 - 基准为万得微盘股指数（8841431.WI） - 费用双边千三[16] - 模型评价：2025年YTD收益56.90%，超额收益稳定[16] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：pb倒数因子** - 因子构建思路：反映市净率的倒数效应[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为0.152（历史平均0.034）[4] 2. **因子名称：非流动性因子** - 因子构建思路：衡量股票非流动性特征[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为0.107（历史平均0.039）[4] 3. **因子名称：盈利因子** - 因子构建思路：捕捉公司盈利能力[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为0.085（历史平均0.022）[4] 4. **因子名称：动量因子** - 因子构建思路：跟踪股价动量效应[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为0.069（历史平均-0.005）[4] 5. **因子名称：杠杆因子** - 因子构建思路：评估公司财务杠杆水平[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为0.064（历史平均-0.005）[4] 6. **因子名称：成交额因子** - 因子构建思路：反映股票交易活跃度[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为-0.186（历史平均-0.081）[4] 7. **因子名称：残差波动率因子** - 因子构建思路：衡量股价波动残差风险[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为-0.154（历史平均-0.04）[4] 8. **因子名称：过去10天收益率因子** - 因子构建思路：捕捉短期收益反转效应[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为-0.153（历史平均-0.062）[4] 9. **因子名称：过去一年波动率因子** - 因子构建思路：评估长期波动风险[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为-0.153（历史平均-0.033）[4] 10. **因子名称：10天自由流通市值换手率因子** - 因子构建思路：结合换手率与自由流通市值[4] - 因子具体构建过程：周度rankic为-0.132（历史平均-0.061）[4] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数模型** - 当前扩散指数值：0.72（横轴20，纵轴1.00）[4] 2. **首次阈值法** - 触发信号：空仓（2025年5月8日收盘）[4] 3. **延迟阈值法** - 触发信号：空仓（2025年5月15日收盘）[4] 4. **双均线法** - 触发信号：开仓（2025年7月3日收盘）[4] 5. **小市值低波50策略** - 2024年收益：7.07%（超额-2.93%） - 2025年YTD收益：56.90%（本周超额0.04%）[16] --- 因子的回测效果 1. **pb倒数因子** - 周度rankic：0.152（历史平均0.034）[4] 2. **非流动性因子** - 周度rankic：0.107（历史平均0.039）[4] 3. **盈利因子** - 周度rankic：0.085（历史平均0.022）[4] 4. **动量因子** - 周度rankic：0.069（历史平均-0.005）[4] 5. **杠杆因子** - 周度rankic：0.064（历史平均-0.005）[4] 6. **成交额因子** - 周度rankic：-0.186（历史平均-0.081）[4] 7. **残差波动率因子** - 周度rankic：-0.154（历史平均-0.04）[4] 8. **过去10天收益率因子** - 周度rankic：-0.153（历史平均-0.062）[4] 9. **过去一年波动率因子** - 周度rankic：-0.153（历史平均-0.033）[4] 10. **10天自由流通市值换手率因子** - 周度rankic：-0.132（历史平均-0.061）[4]

量化模型与构建方式 1. **扩散指数模型** - 模型构建思路：通过监测微盘股成分股未来涨跌幅分布预测扩散指数变盘临界点，判断市场趋势[5][40] - 模型具体构建过程： 1. 横轴设定未来N天股价涨跌幅区间（1.10至0.90，对应±10%），纵轴设定回顾窗口期长度T（20至10天） 2. 计算特定横纵坐标下的扩散指数值（如横轴0.95、纵轴15天对应值0.13表示未来5天若成分股均跌5%，扩散指数为0.13） 3. 当前扩散指数值为0.74（横轴20、纵轴1.00），通过阈值法判断买卖信号[40] - 模型评价：对短期市场波动敏感，但易受成分股频繁调整影响[5][40] 2. **小市值低波50策略** - 模型构建思路：在微盘股成分股中筛选小市值且低波动的50只股票构建组合[19][37] - 模型具体构建过程： 1. 每双周调仓一次，选股标准为市值小（中位数约18亿元）且历史波动率低 2. 费用设定为双边千三，基准为万得微盘股指数（8841431.WI）[37] - 模型评价：在牛市环境中超额收益显著，但震荡市易跑输基准[19][37] --- 量化因子与构建方式 1. **非流动性因子** - 因子构建思路：衡量股票交易难度，高非流动性股票通常具有溢价[4][18] - 因子具体构建过程： $$ \text{非流动性} = \frac{\text{日均成交金额}}{\text{自由流通市值}} $$ 本周RankIC为0.174（历史平均0.038）[4][18] 2. **过去一年波动率因子** - 因子构建思路：捕捉高波动股票的异常收益[4][18] - 因子具体构建过程：计算个股过去252个交易日收益率标准差 本周RankIC为0.155（历史平均-0.033）[4][18] 3. **贝塔因子** - 因子构建思路：衡量个股相对市场的系统性风险[4][18] - 因子具体构建过程：通过CAPM回归计算个股贝塔值 本周RankIC为0.146（历史平均0.004）[4][18] 4. **非线性市值因子** - 因子构建思路：捕捉市值与收益的非线性关系[4][18] - 因子具体构建过程： $$ \text{非线性市值} = \text{市值}^3 - \text{线性市值部分} $$ 本周RankIC为-0.285（历史平均-0.033）[4][18] 5. **10天换手率因子** - 因子构建思路：反映短期交易活跃度[4][18] - 因子具体构建过程：计算过去10天自由流通市值换手率均值 本周RankIC为-0.183（历史平均-0.06）[4][18] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数模型** - 首次阈值法：2025年5月8日触发空仓信号（阈值0.9850）[5][43] - 延迟阈值法：2025年5月15日触发空仓信号（阈值0.8975）[5][47] - 双均线法：2025年6月11日触发空仓信号[5][48] 2. **小市值低波50策略** - 2024年收益7.07%（超额-2.93%），2025年YTD收益53.93%，本周超额0.38%[19][37] --- 因子的回测效果 1. **非流动性因子** - 本周RankIC：0.174，历史平均：0.038[4][18] 2. **过去一年波动率因子** - 本周RankIC：0.155，历史平均：-0.033[4][18] 3. **贝塔因子** - 本周RankIC：0.146，历史平均：0.004[4][18] 4. **非线性市值因子** - 本周RankIC：-0.285，历史平均：-0.033[4][18] 5. **10天换手率因子** - 本周RankIC：-0.183，历史平均：-0.06[4][18]