一、本周指数增强组合表现 沪深300指数增强组合本周超额收益-0.30%，本年超额收益7.76%。 中证500指数增强组合本周超额收益0.31%，本年超额收益9.34%。 中证1000指数增强组合本周超额收益0.39%，本年超额收益14.45%。 中证A500指数增强组合本周超额收益0.71%，本年超额收益9.03%。 二、本周选股因子表现跟踪 沪深300成分股中标准化预期外收入、特异度、单季EP等因子表现较好。 中证500成分股中标准化预期外盈利、特异度、SPTTM等因子表现较好。 中证1000成分股中DELTAROE、单季营利同比增速、DELTAROA等因子表 现较好。 中证A500指数成分股中特异度、预期EPTTM、单季营利同比增速等因子表 现较好。 公募基金重仓股中特异度、DELTAROE、DELTAROA等因子表现较好。 三、本周公募基金指数增强产品表现跟踪 沪深300指数增强产品本周超额收益最高0.87%，最低-0.57%，中位数 0.24%。 中证500指数增强产品本周超额收益最高0.90%，最低-0.68%，中位数 0.24%。 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.06%，最低-0.3 ...

备注：本文由AI辅助，根据直播速记整理而来，未经本人确认，基金有风险，投资需谨慎！ 责任编辑：石秀珍 SF183 拿"中证 1000 指数增强"举个例子：过去我们人工写死 workflow——先读研报→再整合→再设计因子。 现在，整个 planning 由 AI 自己排兵布阵： 它先去资料库里挑报告、查 API、拉数据；写完代码自己 跑，指标不达标就自动回溯、改思路、再迭代。一句话：把人类研究员的"小步快跑"原封不动搬进硅基 大脑。 下一步，我们让 AI 把任务再拆成并行子任务——组合优化、因子挖掘同时开工，这就是下一代投研 Agent 的雏形。要去做一个好的AI agent，三块拼图必须到位：模型：商业大模型（o3-claude-4 等）+ 本地调优模型（DeepSeek-V3/R1、千问）混合双打；Agent：去年是 IDE 插件（GitHub Copilot/Cursor），今年直接端对端——不写一行代码也能交付功能；平台：我们做了 QO-one，把大模 型、数据、算力、工具链一键串起，新手 10 分钟就能跑完一条策略。 落地速度有多快？2023：第一批把 GPT 接到量化平台； 2024：内部定目标" ...

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**：国信金工指数增强组合 **模型构建思路**：以多因子选股为主体，分别构建对标沪深300、中证500、中证1000及中证A500指数的增强组合，通过收益预测、风险控制和组合优化三部分实现稳定超额收益[11][12] **模型具体构建过程**： - 收益预测：基于多因子模型筛选股票 - 风险控制：控制行业暴露、风格暴露等约束条件 - 组合优化：采用组合优化模型调整权重，最大化因子暴露 2. **模型名称**：单因子MFE组合 **模型构建思路**：通过组合优化的方式检验单因子在控制实际约束条件下的有效性[40] **模型具体构建过程**： - 目标函数：最大化单因子暴露 - 约束条件：包括风格暴露、行业暴露、个股权重偏离、成分股内权重占比等 - 优化模型公式： $$ \begin{array}{ll} \max & f^{T}w \\ \text{s.t.} & s_{l} \leq X(w-w_{b}) \leq s_{h} \\ & h_{l} \leq H(w-w_{b}) \leq h_{h} \\ & w_{l} \leq w-w_{b} \leq w_{h} \\ & b_{l} \leq B_{b}w \leq b_{h} \\ & \mathbf{0} \leq w \leq l \\ & \mathbf{1}^{T}w = 1 \end{array} $$ - 其中，\( f \)为因子取值，\( w \)为股票权重向量，\( w_b \)为基准指数成分股权重向量，\( X \)为风格因子暴露矩阵，\( H \)为行业暴露矩阵，\( B_b \)为成分股标识向量[40][41] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：估值类因子（BP、单季EP、EPTTM等） **因子构建思路**：通过财务指标与市值的比值衡量股票估值水平[17] **因子具体构建过程**： - BP：净资产/总市值 - 单季EP：单季度归母净利润/总市值 - EPTTM：归母净利润TTM/总市值 2. **因子名称**：成长类因子（单季净利同比增速、单季营收同比增速等） **因子构建思路**：通过财务指标的同比增长率衡量公司成长性[17] **因子具体构建过程**： - 单季净利同比增速：（本期单季度净利润-去年同期单季度净利润）/去年同期单季度净利润 - 单季营收同比增速：（本期单季度营业收入-去年同期单季度营业收入）/去年同期单季度营业收入 3. **因子名称**：盈利类因子（单季ROE、单季ROA等） **因子构建思路**：通过财务指标衡量公司盈利能力[17] **因子具体构建过程**： - 单季ROE：单季度归母净利润*2/（期初归母净资产+期末归母净资产） - 单季ROA：单季度归母净利润*2/（期初归母总资产+期末归母总资产） 4. **因子名称**：流动性类因子（一个月换手、三个月换手等） **因子构建思路**：通过交易数据衡量股票流动性[17] **因子具体构建过程**： - 一个月换手：过去20个交易日换手率均值 - 三个月换手：过去60个交易日换手率均值 5. **因子名称**：分析师类因子（预期EPTTM、三个月盈利上下调等） **因子构建思路**：通过分析师一致预期数据衡量市场预期变化[17] **因子具体构建过程**： - 预期EPTTM：一致预期滚动EP - 三个月盈利上下调：（过去3个月内分析师上调家数-下调家数）/总家数 模型的回测效果 1. **国信金工指数增强组合**： - 沪深300指数增强组合：本年超额收益7.76%[5] - 中证500指数增强组合：本年超额收益9.34%[5] - 中证1000指数增强组合：本年超额收益14.45%[5] - 中证A500指数增强组合：本年超额收益9.03%[5] 2. **单因子MFE组合**： - 沪深300样本空间中，标准化预期外收入因子最近一周超额收益1.11%[19] - 中证500样本空间中，标准化预期外盈利因子最近一周超额收益1.01%[21] - 中证1000样本空间中，DELTAROE因子最近一周超额收益1.77%[23] - 中证A500样本空间中，特异度因子最近一周超额收益0.93%[25] - 公募重仓指数样本空间中，特异度因子最近一周超额收益1.06%[27] 因子的回测效果 1. **估值类因子**： - BP因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益0.67%[19] - 单季EP因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益0.74%[19] 2. **成长类因子**： - 单季营利同比增速因子在中证1000样本空间中最近一周超额收益1.24%[23] - 单季净利同比增速因子在中证500样本空间中最近一周超额收益0.55%[21] 3. **盈利类因子**： - DELTAROE因子在公募重仓指数样本空间中最近一周超额收益1.00%[27] - DELTAROA因子在中证500样本空间中最近一周超额收益0.67%[21] 4. **流动性类因子**： - 一个月换手因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益-0.44%[19] - 三个月换手因子在公募重仓指数样本空间中最近一周超额收益-0.32%[27] 5. **分析师类因子**： - 预期EPTTM因子在中证A500样本空间中最近一周超额收益0.56%[25] - 三个月盈利上下调因子在沪深300样本空间中最近一周超额收益-0.53%[19]

基金销售合作 - 国联安基金与兴业证券签署销售服务代理协议，自2025年7月7日起增加兴业证券为旗下部分基金的销售机构 [1] - 合作基金包括国联安沪深300指数增强型证券投资基金（A类020220、C类020221）和国联安中证1000指数增强型证券投资基金（A类016962、C类016963） [1] - 投资者可通过兴业证券营业网点办理申购、赎回、定投、转换等业务 [1] 定期定额投资业务 - 定投业务适用于符合基金合同的个人和机构投资者 [2] - 投资者可通过兴业证券营业网点或认可的方式申请办理 [3] - 每月最低扣款金额为人民币100元 [7] - 申购费率与基金招募说明书载明的费率一致 [8] - 投资者可变更或终止定投业务，需携带有效身份证件办理 [10] 基金转换业务 - 基金转换只能在同一销售机构进行，且两只基金必须是同一基金管理人管理的开放式基金 [12] - 转换费用包括转换手续费（目前为零）、转出基金赎回费和申购补差费 [13] - 转换份额计算公式为转出金额减去转换费用后除以转入基金当日净值 [16] - 每次转换申请原则上不得低于100份基金份额 [18] 基金份额持有人大会 - 国联安基金将以通讯方式召开中证新材料主题ETF持有人大会，审议终止基金合同并终止上市事宜 [28] - 投票表决时间为2025年7月4日至8月4日17:00 [29] - 议案需经出席会议的持有人所持表决权的三分之二以上通过 [44] - 若议案通过，基金将进入清算程序并不再复牌 [51] - 清算费用将由基金管理人代为支付 [60] 基金清算安排 - 清算小组成员包括基金管理人、托管人、会计师和律师 [58] - 清算程序包括接管基金、清理债权债务、财产变现等步骤 [59] - 清算期限为6个月，可因流动性问题顺延 [59] - 财产分配顺序为支付清算费用、缴纳税款、清偿债务，最后按份额比例分配 [61]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益1.17%，本年超额收益8.03% [1][2] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.73%，本年超额收益8.82% [1][2] - 中证1000指数增强组合本周超额收益1.10%，本年超额收益13.66% [1][2] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.69%，本年超额收益8.18% [1][2] 选股因子表现 - 沪深300成分股中单季EP、EPTTM、预期EPTTM等因子表现较好 [1][4] - 中证500成分股中单季ROE、DELTAROE、单季EP等因子表现较好 [1][6] - 中证1000成分股中标准化预期外盈利、EPTTM、单季EP等因子表现较好 [1][9] - 中证A500指数成分股中预期EPTTM、EPTTM、单季ROE等因子表现较好 [1][12] - 公募基金重仓股中预期PEG、预期EPTTM、单季EP等因子表现较好 [1][14] 公募基金指数增强产品表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益最高1.02%，最低-0.37%，中位数0.08% [1][19] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.87%，最低-0.44%，中位数0.38% [1][23] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.06%，最低-0.43%，中位数0.38% [1][24] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高0.73%，最低-0.19%，中位数0.17% [1][25] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有69只，总规模790亿元 [18] - 中证500指数增强产品共有70只，总规模454亿元 [18] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模150亿元 [18] - 中证A500指数增强产品共有40只，总规模250亿元 [18] 因子MFE组合构建方法 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合 [27] - 控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [28] - 设置个股相对于基准指数权重偏离幅度为0.5%-1% [29] - 每月末构建单因子MFE组合，回测期内换仓并扣除交易费用 [34] 公募重仓指数构建方法 - 使用普通股票型和偏股混合型基金持仓数据 [30] - 剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [30] - 根据定期报告获取持仓信息，构建公募基金平均持仓 [31] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股 [31]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：中性约束条件下最大化因子暴露组合 - **模型构建思路**：在确保投资组合相对基准指数在行业和风格暴露保持中性的基础上，最大化目标因子在组合中的暴露[20] - **模型具体构建过程**： 1. **股票池筛选**：剔除上市时间不满1年的新股及存在风险警示的股票[44] 2. **因子中性化**：对单因子进行行业、风格（规模、估值、成长）相关性中性化处理[45] 3. **组合优化**：通过线性规划或二次规划方法，在行业和风格中性约束下最大化因子暴露[20] - **模型评价**：有效控制行业和风格风险，聚焦因子纯收益 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：估值因子（BP） - **因子构建思路**：衡量公司账面价值与市值的比率，捕捉低估值股票的超额收益[15] - **因子具体构建过程**： $$BP = \frac{\text{归属母公司股东权益}}{\text{总市值}}$$ 数据来源为财报归母股东权益和最新市值[15] - **因子评价**：长期有效但易受市场风格切换影响 2. **因子名称**：成长因子（SGRO+EGRO） - **因子构建思路**：综合营业收入和净利润增长率，反映公司成长性[15] - **因子具体构建过程**： $$SGRO = \text{每股营业收入回归斜率}/\text{均值}$$ $$EGRO = \text{每股归母净利润回归斜率}/\text{均值}$$ 使用过去5个财年年报数据线性回归[15] 3. **因子名称**：波动性因子（DASTD+CMRA+HSIGMA） - **因子构建思路**：通过历史波动率、累计收益范围及残差波动衡量股票风险[15] - **因子具体构建过程**： $$DASTD = \text{半衰加权超额收益标准差（半衰期40天）}$$ $$CMRA = \text{12个月累计最高收益-最低收益}$$ $$HSIGMA = \text{BETA回归残差标准差}$$[15] 4. **因子名称**：标准化预期外盈利 - **因子构建思路**：衡量盈利超预期程度，标准化处理增强可比性[19] - **因子具体构建过程**： $$\text{标准化预期外盈利} = \frac{\text{实际盈利-预期盈利}}{\text{历史盈利波动标准差}}$$ 预期盈利基于去年同期值+过去8季度增长均值[19] 模型的回测效果 1. **中性约束组合（沪深300）**： - 近一周超额收益：单季度EP（1.21%）、BP（1.14%）、EP_TTM（1.09%）[22] - 近一月超额收益：单季度EP（3.85%）、EP_TTM（3.44%）、单季度ROE（2.99%）[22] 2. **中性约束组合（中证500）**： - 近一周超额收益：单季度ROE（1.43%）、单季度ROE同比（1.18%）、EP_TTM（0.92%）[27] - 近一月超额收益：单季度ROE同比（3.41%）、单季度ROE（3.03%）、单季度EP（2.95%）[27] 因子的回测效果 1. **BP因子**： - 全市场Rank IC：近一周16.15%、近十年年化3.72%[45] - 沪深300多空收益：近一周1.14%、近十年年化3.68%[22] 2. **240日三因子模型残差波动率**： - 全市场Rank IC：近一周13.84%、近十年年化3.97%[45] - 中证1000超额收益：近一周-0.24%[37] 3. **60日动量因子**： - 全市场Rank IC：近一周11.67%、近十年年化-0.42%[45] - 沪深300超额收益：近一周0.17%、近一年-5.03%[22] 4. **标准化预期外盈利**： - 中证1000超额收益：近一周0.91%、近十年年化7.84%[37] - 全市场Rank IC：近一周6.15%、近十年年化2.08%[45] 风格因子表现 - **Beta因子**：近一周多空收益-2.89%，反映低Beta股票占优[17] - **波动性因子**：近一周多空收益-2.31%，低波动资产受青睐[17] - **估值因子**：近一周多空收益1.90%，防御特征显著[17]

公司概况 - 山东融升私募基金成立于2013年，由资深基金经理侯茂林创立，核心价值观为"诚信、专业、进取"，是中国证券投资基金业协会会员单位（管理人登记号：P1018279）[1] - 公司采用"全天候多资产对冲策略"，融合西方经济周期理论、风险平价模型与中国市场特色，通过宏观政策解读、货币趋势研判及资产估值分析动态捕捉投资机会[1] - 截至2025年5月，公司管理规模突破十亿元，旗下二十余只产品历史业绩显著跑赢大盘，代表产品「融升稳健1号」连续5年分红并实现正收益，在5-20亿规模私募中位列Top20[1][8] 发展历程 - 2013年成立威海融升投资咨询有限公司，2015年完成基金业协会备案，2017年更名为山东融升私募基金管理有限公司[7] - 2018年成为基金业协会会员单位，确立全天候多资产对冲策略为核心产品体系[7] - 2019年在上海成立投研中心，2023年管理规模突破十亿元，2025年计划布局海外市场[7][8] 核心团队 - 投研团队平均从业年限超10年，来自头部券商、基金及海外机构，涵盖投研、风控、交易及运营领域[9] - 创始人侯茂林拥有20年海内外二级市场投资经验，曾任职中信证券，擅长多资产组合对冲管理[10][11] - 合伙人王鹏具备18年宏观对冲投资经验，擅长自上而下大类资产配置[12][13] - 风控总监李盛宏曾任中信证券风险管理部副总裁，拥有跨前中后台的丰富从业经验[14][15] 核心优势 - **投研策略**：全天候多资产组合对冲策略结合全球宏观经济跟踪，实现跨市场稳健收益[17] - **风控体系**：设立风控委员会，采用周频风控会议、三级风控体系和净值管理，严控单资产回撤[17] - **产品特性**：历史回撤低（收益/风险比高）、流动性强（无封闭期、日开/月开产品）、资产负相关性显著[17] 产品策略 - **配置管理**：采用"五三二"宏观资产结构——50%低风险资产（债券/逆回购等）+30%多因子股票及可转债+20%期货套利/期权波动率策略[19] - **代表产品**： - 融升稳健1号（2018年成立）：通过资产贝塔配置收益+择时阿尔法交易策略增强，超额收益显著[20] - 融升中证1000指数增强（2022年成立）：量化多因子指增策略结合股指期货贴水策略[21] - 融升固定收益一号（2023年成立）：灵活运用债券/可转债等低风险策略[22] 市场荣誉 - 2017-2024年累计获得15项行业奖项，包括： - 2019年中信证券"信·服"私募实盘大赛股票策略组季军[25] - 2020年郑商所期权机构组第一名[25] - 2023年国泰君安道合私募寻星大赛宏观对冲策略组年度第一[26] - 2024年私募排排网多资产策略夏普比率榜冠军[26]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 工银瑞信基金指数及量化投资部人员充足、研究方向多样，以“ARC”投资导航系统为核心，多位基金经理有不同投资方法，涵盖多因子和 SmartBeta 等策略，产品线丰富，能为投资者提供不同赛道解决方案，代表产品各有特色且业绩表现良好 [1][12][38] 根据相关目录分别进行总结 工银主动量化团队——前沿视角 + 多元覆盖，积极主动把握确定性投资机会 - 团队概况：工银瑞信基金指数及量化投资部有 15 位投研人员，由焦文龙牵头管理，分工明确，覆盖多领域；核心成员经验丰富，各负责多只公募基金；投资理念以“ARC”为核心，在人员和研究方向优势下可发挥最大作用 [8][9][12] - 主动量化投资框架：多位基金经理投资方法多样，多因子策略在因子构建、挖掘和模型构建有特色，SmartBeta 策略有明确决策步骤，注重策略合理性和交易辅助 [19][20][30] - 主动量化产品线：在管 11 只主动产品，涵盖多品类，各细分品类产品定位鲜明，能为投资者提供专项解决方案，目标是在不同赛道为投资者增添收益 [38][39][40] 工银主动量化代表产品投资特征分析 - 工银聚享：自 2024 年 2 月业绩超越基准，定位于高仓位固收 + 且股票端配小盘，换手率适中、持仓分散，行业配置稳定，不依靠高换手和行业偏离获超额收益 [43][45][50] - 工银瑞信中证 1000 指数增强：何顺管理后业绩领先，区间回报领先同类，交易换手贡献显著超额收益，高换手、适度涉猎微盘股，有适度行业偏离和风格因子暴露调整 [56][59][60] - 工银新价值：2024 年以来业绩领先，低换手、持股分散，持股偏大盘，有适度行业调整，主要靠选股贡献超额收益，能捕获 Beta 和 Alpha 投资机会 [72][73][81]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益-0 11%，本年超额收益6 68% [1][5] - 中证500指数增强组合本周超额收益-0 18%，本年超额收益7 95% [1][5] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-0 79%，本年超额收益12 30% [1][5] - 中证A500指数增强组合本周超额收益-0 26%，本年超额收益7 34% [1][5] 选股因子表现跟踪 沪深300成分股 - 单季营利同比增速、三个月反转、特异度等因子表现较好 [1][6] - 最近一月单季ROE、DELTAROE、预期EPTTM等因子表现较好 [6] - 今年以来DELTAROE、单季营利同比增速、三个月机构覆盖等因子表现较好 [6] 中证500成分股 - 一年动量、特异度、单季营收同比增速等因子表现较好 [1][8] - 最近一月单季营收同比增速、单季营利同比增速、DELTAROE等因子表现较好 [8] - 今年以来单季营收同比增速、一个月反转、预期PEG等因子表现较好 [8] 中证1000成分股 - 一年动量、三个月反转、标准化预期外盈利等因子表现较好 [1][10] - 最近一月标准化预期外盈利、高管薪酬、单季营利同比增速等因子表现较好 [10] - 今年以来非流动性冲击、标准化预期外收入、标准化预期外盈利等因子表现较好 [10] 中证A500成分股 - 单季营利同比增速、三个月反转、一年动量等因子表现较好 [1][12] - 最近一月DELTAROE、单季营利同比增速、预期PEG等因子表现较好 [12] - 今年以来预期PEG、单季营利同比增速、一个月反转等因子表现较好 [12] 公募基金重仓股 - 三个月反转、特异度、单季营利同比增速等因子表现较好 [1][14] - 最近一月单季营利同比增速、DELTAROE、单季净利同比增速等因子表现较好 [14] - 今年以来DELTAROA、DELTAROE、预期净利润环比等因子表现较好 [14] 公募基金指数增强产品表现 产品规模 - 沪深300指数增强产品69只，总规模790亿元 [16] - 中证500指数增强产品70只，总规模454亿元 [16] - 中证1000指数增强产品46只，总规模150亿元 [16] - 中证A500指数增强产品40只，总规模250亿元 [16] 沪深300指数增强产品 - 本周超额收益最高0 98%，最低-0 64%，中位数0 20% [1][19] - 最近一月超额收益最高2 09%，最低-0 20%，中位数0 62% [19] - 今年以来超额收益最高8 27%，最低-1 27%，中位数2 16% [19] 中证500指数增强产品 - 本周超额收益最高0 82%，最低-1 45%，中位数-0 17% [1][22] - 最近一月超额收益最高2 92%，最低-1 84%，中位数1 03% [22] - 今年以来超额收益最高7 87%，最低-2 10%，中位数3 44% [22] 中证1000指数增强产品 - 本周超额收益最高1 47%，最低-1 10%，中位数0 01% [1][25] - 最近一月超额收益最高3 62%，最低-0 86%，中位数1 43% [25] - 今年以来超额收益最高13 03%，最低0 99%，中位数5 53% [25] 中证A500指数增强产品 - 本周超额收益最高0 95%，最低-0 48%，中位数0 11% [1][26] - 最近一月超额收益最高1 70%，最低-0 88%，中位数0 73% [26] 方法论 MFE组合构建 - 采用组合优化模型最大化单因子暴露，控制行业、风格、个股权重等约束 [27][28] - 设置个股相对于基准权重偏离幅度为0 5%-1% [28] 公募重仓指数构建 - 选取普通股票型和偏股混合型基金持仓，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [29] - 将基金持仓股票权重平均后选取累计权重达90%的股票作为成分股 [29]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：MFE组合构建模型 **模型构建思路**：通过最大化单因子暴露构建组合，同时控制行业、风格等约束条件[51] **模型具体构建过程**： - 目标函数：最大化因子暴露 $$max\ f^{T}w$$ - 约束条件包括： - 风格暴露约束：$$s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$$ - 行业偏离约束：$$h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$$ - 个股权重偏离约束：$$w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}$$ - 成分股权重占比控制：$$b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}$$ - 换手率约束：$$\Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}$$[51] **模型评价**：适用于多约束条件下的因子有效性检验，能更真实反映实际组合构建中的因子表现 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：Beta风格因子 **因子构建思路**：衡量股票对市场波动的敏感性[13] **因子具体构建过程**：使用贝叶斯压缩后的市场Beta值[13] 2. **因子名称**：Trend因子 **因子构建思路**：捕捉股票价格趋势[13] **因子具体构建过程**： - Trend_120：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=120)$$ - Trend_240：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=240)$$[13] 3. **因子名称**：Volatility因子 **因子构建思路**：衡量股票波动性[13] **因子具体构建过程**： - Stdvol：过去243天的标准波动率 - Ivff：Fama-French三因子特质波动率 - Range：最高价/最低价-1 - MaxRet_6/MinRet_6：过去243天最高/最低六日收益率均值[13] 4. **因子名称**：Liquidity因子 **因子构建思路**：衡量股票流动性[13] **因子具体构建过程**： - TO：过去243天平均对数换手率 - Liquidity beta：个股换手率与市场换手率的回归系数[13] 5. **因子名称**：Value因子 **因子构建思路**：基于估值指标构建[13] **因子具体构建过程**： - BP：账面市值比 - EP：盈利收益率[13] 6. **因子名称**：Growth因子 **因子构建思路**：衡量公司成长性[13] **因子具体构建过程**： - Delta ROE：过去3年ROE变动的平均值 - Sales_growth：销售收入TTM的3年复合增速 - Na_growth：净资产TTM的3年复合增速[13] 因子回测效果 1. **Beta因子**： - 近一周收益：6.95% - 近一年年化收益：42.35% - 历史年化收益：0.72%[12] 2. **Liquidity因子**： - 近一周收益：5.53% - 近一年年化收益：33.85% - 历史年化收益：-3.31%[12] 3. **Value因子**： - 近一周收益：-3.55% - 近一年年化收益：-26.81% - 历史年化收益：7.10%[12] 4. **一年动量因子**（中证全指）： - 近一周收益：1.56% - 今年以来收益：-5.61% - 近一年年化收益：-13.27%[40] 5. **DELTAROE因子**（国证2000）： - 近一周收益：8.27% - 近一年年化收益：75.23% - 历史年化收益：11.01%[33] 指数增强产品表现 1. **沪深300指数增强**： - 最近一周超额收益中位数：0.11% - 今年以来超额收益中位数：2.13%[44] 2. **中证500指数增强**： - 最近一周超额收益中位数：-0.37% - 今年以来超额收益中位数：3.32%[48] 3. **中证1000指数增强**： - 最近一周超额收益中位数：-0.23% - 今年以来超额收益中位数：5.22%[50]