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[3][13][15][34][35] - 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情况，判断市场情绪和变盘临界点[34] - 模型具体构建过程： 横轴代表未来N天后股价相对现在的涨跌幅度，从1.1（涨10%）到0.9（跌10%）[34] 纵轴代表回顾过去窗口期的长度T天或未来N天（N=20-T）[34] 计算每个（涨跌幅，时间窗口）组合下的扩散指数值，例如横轴0.95和纵轴15天值为0.33，表示5天后如果所有成分股跌5%，扩散指数值为0.33[34] 通过观察扩散指数值的分布和变化趋势进行市场判断[34][35] 2.首次阈值法（左侧交易） - 模型名称：首次阈值法[3][13][15][39] - 模型构建思路：作为扩散指数模型的左侧交易方法，在特定阈值触发时给出交易信号[3][39] - 模型具体构建过程： 当扩散指数值达到预设阈值（如0.9850）时触发信号[39] 于2025年5月8日收盘收0.9850触发空仓信号[3][39] 3.延迟阈值法（右侧交易） - 模型名称：延迟阈值法[3][13][15][41][43] - 模型构建思路：作为扩散指数模型的右侧交易方法，在确认趋势后给出交易信号[3][43] - 模型具体构建过程： 当扩散指数值达到确认阈值（如0.8975）时触发信号[43] 于2025年5月15日收盘收0.8975给予空仓信号[3][43] 4.双均线法（自适应交易） - 模型名称：双均线法[3][13][15][44] - 模型构建思路：作为扩散指数模型的自适应交易方法，通过均线交叉判断交易时机[3][44] - 模型具体构建过程： 使用两条移动平均线进行趋势判断[44] 当短期均线下穿长期均线时触发空仓信号[44] 于2025年8月4日收盘再次翻空[3][44] 模型的回测效果 1. 首次阈值法，2025年5月8日触发空仓信号[3][39] 2. 延迟阈值法，2025年5月15日触发空仓信号[3][43] 3. 双均线法，2025年8月4日触发空仓信号[3][44] 量化因子与构建方式 1.过去一年波动率因子 - 因子名称：过去一年波动率因子[3][14][29] - 因子构建思路：衡量股票过去一年的价格波动情况[3][14] - 因子具体构建过程： 计算股票过去一年收益率的标准差[3][14] 本周rankIC值为0.135，历史平均值为-0.032[3][14][29] 2.残差波动率因子 - 因子名称：残差波动率因子[3][14][29] - 因子构建思路：衡量股票剔除市场风险后的特异性波动[3][14] - 因子具体构建过程： 通过回归模型剔除市场收益后计算残差波动率[3][14] 本周rankIC值为0.057，历史平均值为-0.039[3][14][29] 3.成长因子 - 因子名称：成长因子[3][14][29] - 因子构建思路：衡量公司的成长性[3][14] - 因子具体构建过程： 通常使用营收增长率、利润增长率等指标[3][14] 本周rankIC值为0.053，历史平均值为-0.004[3][14][29] 4.杠杆因子 - 因子名称：杠杆因子[3][14][29] - 因子构建思路：衡量公司的财务杠杆水平[3][14] - 因子具体构建过程： 使用资产负债率、权益乘数等指标[3][14] 本周rankIC值为0.042，历史平均值为-0.006[3][14][29] 5.非流动性因子 - 因子名称：非流动性因子[3][14][29] - 因子构建思路：衡量股票的交易流动性程度[3][14] - 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[3][14] 本周rankIC值为0.041，历史平均值为0.04[3][14][29] 6.过去10天收益率因子 - 因子名称：过去10天收益率因子[3][14][29] - 因子构建思路：衡量股票短期价格动量[3][14] - 因子具体构建过程： 计算股票过去10天的累计收益率[3][14] 本周rankIC值为-0.131，历史平均值为-0.061[3][14][29] 7.非线性市值因子 - 因子名称：非线性市值因子[3][14][29] - 因子构建思路：捕捉市值与收益率的非线性关系[3][14] - 因子具体构建过程： 通过对数市值或其他非线性变换构建[3][14] 本周rankIC值为-0.13，历史平均值为-0.033[3][14][29] 8.对数市值因子 - 因子名称：对数市值因子[3][14][29] - 因子构建思路：衡量公司规模效应[3][14] - 因子具体构建过程： 取公司总市值的自然对数[3][14] 本周rankIC值为-0.13，历史平均值为-0.033[3][14][29] 9.10天总市值换手率因子 - 因子名称：10天总市值换手率因子[3][14][29] - 因子构建思路：衡量股票的换手活跃度[3][14] - 因子具体构建过程： 计算过去10天总成交金额除以总市值的平均值[3][14] 本周rankIC值为-0.13，历史平均值为-0.06[3][14][29] 10.pe_ttm倒数因子 - 因子名称：pe_ttm倒数因子[3][14][29] - 因子构建思路：衡量股票的估值水平（盈利率）[3][14] - 因子具体构建过程： 取市盈率TTM的倒数（E/P）[3][14] 本周rankIC值为-0.129，历史平均值为0.017[3][14][29] 因子的回测效果 1. 过去一年波动率因子，本周rankIC值0.135，历史平均值-0.032[3][14][29] 2. 残差波动率因子，本周rankIC值0.057，历史平均值-0.039[3][14][29] 3. 成长因子，本周rankIC值0.053，历史平均值-0.004[3][14][29] 4. 杠杆因子，本周rankIC值0.042，历史平均值-0.006[3][14][29] 5. 非流动性因子，本周rankIC值0.041，历史平均值0.04[3][14][29] 6. 过去10天收益率因子，本周rankIC值-0.131，历史平均值-0.061[3][14][29] 7. 非线性市值因子，本周rankIC值-0.13，历史平均值-0.033[极3][14][29] 8. 对数市值因子，本周rankIC值-0.13，历史平均值-0.033[3][14][29] 9. 10天总市值换手率因子，本周rankIC值-极0.13，历史平均值-0.06[3][14][29] 10. pe_ttm倒数因子，本周rankIC值-0.129，历史平均值0.017[3][14][29]

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天股价涨跌幅的扩散指数临界点，判断市场变盘信号[5][19] - **模型具体构建过程**： 1. 横轴设定未来N天股价相对涨跌幅（1.1至0.9代表涨10%至跌10%） 2. 纵轴设定回顾窗口期长度T天（T从20到10对应未来N=0到10天） 3. 计算扩散指数值（例：横轴0.95和纵轴15天值为0.21，表示未来5天若成分股均跌5%，扩散指数为0.21）[40] 4. 结合三种交易信号方法（首次阈值法、延迟阈值法、双均线法）生成交易信号[5][19] 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2025年5月8日收盘0.9850）时触发空仓[45] 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**：延迟观察扩散指数变化（如2025年5月15日收盘0.8975触发空仓）[49] 4. **模型名称：双均线法（自适应交易）** - **模型构建思路**：结合均线交叉动态调整仓位[5] - **模型具体构建过程**：短期均线下穿长期均线时翻空（如2025年8月4日信号）[50] 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[7][37] - **模型具体构建过程**： 1. 筛选微盘股成分股市值最小的50只股票 2. 计算历史波动率并选择低波动标的 3. 每双周调仓一次，费用双边千三[37] - **模型评价**：策略在2025年YTD收益73.21%，但本周超额-1.25%，受市场风格影响较大[37] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：对数市值因子** - **因子构建思路**：捕捉市值对收益的影响[4][18] - **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \ln(\text{总市值}) $$ - **因子评价**：本周rankic 0.206（历史平均-0.033），近期有效性显著提升[4][18] 2. **因子名称：非线性市值因子** - **因子构建思路**：捕捉市值非线性的收益贡献[4] - **因子具体构建过程**：通过分段函数或多项式拟合市值与收益的非线性关系 - **因子评价**：本周rankic 0.206（历史平均-0.033），与对数市值因子表现一致[4] 3. **因子名称：未复权股价因子** - **因子构建思路**：利用股价绝对值筛选标的[4] - **因子具体构建过程**：直接取股票未复权价格 - **因子评价**：本周rankic 0.15（历史平均-0.014），短期有效性增强[4] 4. **因子名称：盈利因子** - **因子构建思路**：衡量公司盈利能力[4] - **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{净利润}}{\text{总资产}} $$ - **因子评价**：本周rankic 0.141（历史平均0.022），基本面因子表现稳定[4] 5. **因子名称：单季度净资产收益率因子** - **因子构建思路**：聚焦短期ROE变化[4] - **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{单季度净利润}}{\text{净资产}} $$ - **因子评价**：本周rankic 0.137（历史平均0.022），与盈利因子相关性较高[4] 6. **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**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{日均换手率}^{-1}}{\text{市值}} $$ - **因子评价**：本周rankic -0.128（历史平均0.04），流动性差的股票近期表现不佳[4] 7. **因子名称：动量因子** - **因子构建思路**：捕捉历史收益率延续性[4] - **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \text{过去10天收益率} $$ - **因子评价**：本周rankic -0.027（历史平均-0.005），反转效应明显[4] --- 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[45] - 延迟阈值法：2025年5月15日触发空仓信号[49] - 双均线法：2025年8月4日触发空仓信号[50] 2. **小市值低波50策略** - 2024年收益7.07%，超额-2.93%[37] - 2025年YTD收益73.21%，本周超额-1.25%[37] --- 因子的回测效果 1. **对数市值因子**：本周rankic 0.206，历史平均-0.033[4] 2. **非线性市值因子**：本周rankic 0.206，历史平均-0.033[4] 3. **未复权股价因子**：本周rankic 0.15，历史平均-0.014[4] 4. **盈利因子**：本周rankic 0.141，历史平均0.022[4] 5. **单季度ROE因子**：本周rankic 0.137，历史平均0.022[4] 6. **非流动性因子**：本周rankic -0.128，历史平均0.04[4] 7. **动量因子**：本周rankic -0.027，历史平均-0.005[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]