国信金工指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.86%，本年超额收益16.44% [1][8] - 中证500指数增强组合本周超额收益-0.49%，本年超额收益9.76% [1][8] - 中证1000指数增强组合本周超额收益1.46%，本年超额收益16.90% [1][8] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.69%，本年超额收益9.70% [1][8] 选股因子表现跟踪 - 沪深300成分股中单季ROE因子最近一周超额收益1.09%，今年以来超额收益13.56% [7][9] - 中证500成分股中预期PEG因子最近一周超额收益1.61%，今年以来超额收益12.30% [10][12] - 中证1000成分股中单季营收同比增速因子最近一周超额收益2.12%，今年以来超额收益14.49% [13][15] - 中证A500指数成分股中单季ROE因子最近一周超额收益1.23%，今年以来超额收益13.18% [16][18] - 公募基金重仓股中预期PEG因子最近一周超额收益0.97%，今年以来超额收益8.28% [19][21] 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1.44%，最低-0.86%，中位数-0.17% [1][25] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.48%，最低-1.21%，中位数0.01% [1][26] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.32%，最低-0.81%，中位数0.44% [1][27] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高1.52%，最低-0.87%，中位数-0.00% [1][33] 产品规模统计 - 公募基金沪深300指数增强产品共74只，总规模793亿元 [24] - 中证500指数增强产品共71只，总规模432亿元 [24] - 中证1000指数增强产品共46只，总规模150亿元 [24] - 中证A500指数增强产品共57只，总规模226亿元 [24] 方法论框架 - 采用最大化单因子暴露组合（MFE）方法检验因子有效性 [31][40] - 构建公募重仓指数选取累计权重达90%的股票作为成分股 [37][38] - 组合优化模型控制行业暴露、风格暴露和个股权重偏离等约束条件 [35][40]

国信金工指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益2.90%，本年超额收益15.46% [1][7] - 中证500指数增强组合本周超额收益-0.67%，本年超额收益10.61% [1][7] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.18%，本年超额收益15.26% [1][7] - 中证A500指数增强组合本周超额收益-1.39%，本年超额收益8.91% [1][7] 选股因子表现跟踪 - 沪深300成分股中单季ROE因子最近一周收益2.22%，单季ROA因子收益2.08%，DELTAROE因子收益1.73% [8] - 中证500成分股中DELTAROA因子最近一周收益1.35%，DELTAROE因子收益1.26%，单季净利同比增速因子收益1.23% [10] - 中证1000成分股中标准化预期外盈利因子最近一周收益2.26%，单季净利同比增速因子收益1.81%，DELTAROA因子收益1.77% [12] - 中证A500成分股中DELTAROE因子最近一周收益2.46%，单季ROE因子收益2.34%，DELTAROA因子收益2.17% [16] - 公募基金重仓股中预期PEG因子最近一周收益1.66%，单季ROE因子收益1.53%，标准化预期外盈利因子收益1.42% [18] 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2.81%，最低-2.40%，中位数-0.38% [20][22] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.26%，最低-2.79%，中位数-0.51% [23][24] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.32%，最低-1.44%，中位数-0.06% [25] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高0.71%，最低-1.82%，中位数-0.51% [26][29] 产品规模统计 - 公募基金沪深300指数增强产品共70只，总规模770亿元 [19] - 中证500指数增强产品共71只，总规模432亿元 [19] - 中证1000指数增强产品共46只，总规模150亿元 [19] - 中证A500指数增强产品共52只，总规模205亿元 [19] 方法论说明 - 采用最大化单因子暴露组合（MFE）构建方式，控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [28][31] - 公募重仓指数选取普通股票型及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 [33][35] - 组合优化模型限制个股相对基准权重偏离0.5%-1%，成分股内权重占比100% [32][34]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.93%，本年累计超额收益12.11% [6] - 中证500指数增强组合本周超额收益-0.58%，本年累计超额收益10.97% [6] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-1.56%，本年累计超额收益14.33% [6] - 中证A500指数增强组合本周超额收益-0.15%，本年累计超额收益11.56% [6] 选股因子表现 沪深300成分股 - 近期表现较好的因子：单季ROA（本周1.52%）、标准化预期外收入（本周1.38%）、标准化预期外盈利（本周1.37%） [7] - 表现较差的因子：一个月波动（本周-1.40%）、三个月波动（本周-1.37%）、非流动性冲击（本周-1.16%） [7] 中证500成分股 - 近期表现较好的因子：一年动量（本周1.17%）、单季超预期幅度（本周1.17%）、标准化预期外盈利（本周0.82%） [11] - 表现较差的因子：一个月波动（本周-1.73%）、一个月换手（本周-1.54%）、三个月波动（本周-1.36%） [11] 中证1000成分股 - 近期表现较好的因子：一年动量（本周1.61%）、EPTTM一年分位点（本周1.28%）、标准化预期外盈利（本周1.16%） [13] - 表现较差的因子：BP（本周-2.07%）、预期BP（本周-1.83%）、单季SP（本周-1.78%） [13] 中证A500成分股 - 近期表现较好的因子：DELTAROA（本周1.62%）、标准化预期外收入（本周1.56%）、DELTAROE（本周1.52%） [15] - 表现较差的因子：三个月波动（本周-1.85%）、一个月换手（本周-1.61%）、三个月换手（本周-1.59%） [15] 公募基金重仓股 - 近期表现较好的因子：一年动量（本周0.98%）、DELTAROA（本周0.63%）、单季营收同比增速（本周0.62%） [17] - 表现较差的因子：一个月换手（本周-2.12%）、三个月换手（本周-2.06%）、SPTTM（本周-1.77%） [17] 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70只，总规模770亿元 [19] - 中证500指数增强产品71只，总规模432亿元 [19] - 中证1000指数增强产品46只，总规模150亿元 [19] - 中证A500指数增强产品52只，总规模205亿元 [19] 超额收益表现 - 沪深300指数增强产品本周超额收益中位数-0.09%，最高1.91%，最低-1.41% [20] - 中证500指数增强产品本周超额收益中位数-0.51%，最高0.52%，最低-2.05% [21] - 中证1000指数增强产品本周超额收益中位数-0.53%，最高0.94%，最低-1.70% [22] - 中证A500指数增强产品本周超额收益中位数-0.25%，最高0.71%，最低-1.10% [25] 方法论 - 采用最大化单因子暴露组合（MFE）方法检验因子有效性，控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [24][26] - 公募重仓指数构建基于普通股票型和偏股混合型基金持仓，选取累计权重90%的股票作为成分股 [30]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：国信金工指数增强模型 **模型构建思路**：以多因子选股为核心，通过收益预测、风险控制和组合优化三个步骤，构建对标不同宽基指数的增强组合，目标是稳定战胜各自基准[11][12] **模型具体构建过程**： 1. **收益预测**：基于多因子模型进行股票收益预测[12] 2. **风险控制**：控制组合相对于基准指数的风险暴露[12] 3. **组合优化**：在风险约束下进行组合权重优化，以最大化预期收益[12] 该模型分别针对沪深300、中证500、中证1000及中证A500指数构建增强组合[11][12] 2. 模型名称：单因子MFE组合模型 **模型构建思路**：采用组合优化的方式来检验在控制各种实际约束（如行业、风格暴露）后，单因子的有效性，通过构建最大化单因子暴露组合（MFE组合）来评估因子表现[41] **模型具体构建过程**： 使用如下组合优化模型构建MFE组合： $$\begin{array}{ll}max&f^{T}\ w\\ s.t.&s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}\\ &h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}\\ &w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}\\ &b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}\\ &\mathbf{0}\leq w\leq l\\ &\mathbf{1}^{T}\ w=1\end{array}$$ 其中： - $f$ 为因子取值向量，$f^{T}w$ 为组合在单因子上的加权暴露[41][42] - $w$ 为待求解的股票权重向量，$w_b$ 为基准指数成分股权重向量[41][42] - $X$ 为股票对风格因子的暴露矩阵，$s_l$, $s_h$ 为风格因子相对暴露的上下限[42] - $H$ 为股票的行业暴露矩阵，$h_l$, $h_h$ 为组合行业偏离的上下限[42] - $w_l$, $w_h$ 为个股相对于基准指数成分股权重偏离的上下限[42] - $B_b$ 为个股是否属于基准指数成分股的0-1向量，$b_l$, $b_h$ 为成分股内权重的上下限[42] - $l$ 为个股权重上限，约束条件 $\mathbf{0}\leq w\leq l$ 限制卖空并控制个股权重上限[42] - 约束条件 $\mathbf{1}^{T}\ w=1$ 确保组合满仓运作[42] 具体构建流程包括： 1. 设定MFE组合的约束条件（如控制行业暴露为0、市值风格暴露为0、个股最大偏离权重0.5%-1%、成分股内权重占比100%）[45] 2. 在每个月末，根据约束条件为每个单因子构建MFE组合[45] 3. 在回测期内根据MFE组合换仓，计算历史收益并扣除交易费用（双边0.3%），最后计算相对于基准的收益风险指标[45] 量化因子与构建方式 研报从估值、反转、成长、盈利、流动性、公司治理、分析师等多个维度构建了30余个常见因子[16][17]。以下是各因子的名称和简要计算方式： **估值类因子**： 1. **因子名称**：BP **因子构建思路**：衡量市净率的倒数 **因子具体构建过程**：净资产 / 总市值[17] 2. **因子名称**：单季EP **因子构建思路**：衡量单季度盈利与市值的比率 **因子具体构建过程**：单季度归母净利润 / 总市值[17] 3. **因子名称**：单季SP **因子构建思路**：衡量单季度营收与市值的比率 **因子具体构建过程**：单季度营业收入 / 总市值[17] 4. **因子名称**：EPTTM **因子构建思路**：衡量滚动盈利与市值的比率 **因子具体构建过程**：归母净利润TTM / 总市值[17] 5. **因子名称**：SPTTM **因子构建思路**：衡量滚动营收与市值的比率 **因子具体构建过程**：营业收入TTM / 总市值[17] 6. **因子名称**：EPTTM一年分位点 **因子构建思路**：衡量当前EPTTM在过去一年中的相对位置 **因子具体构建过程**：EPTTM在过去一年中的分位点[17] 7. **因子名称**：股息率 **因子构建思路**：衡量分红收益 **因子具体构建过程**：最近四个季度预案分红金额 / 总市值[17] **反转类因子**： 8. **因子名称**：一个月反转 **因子构建思路**：衡量短期价格反转效应 **因子具体构建过程**：过去20个交易日涨跌幅[17] 9. **因子名称**：三个月反转 **因子构建思路**：衡量中期价格反转效应 **因子具体构建过程**：过去60个交易日涨跌幅[17] 10. **因子名称**：一年动量 **因子构建思路**：衡量长期价格动量效应（排除近期） **因子具体构建过程**：近一年除近一月后动量[17] **成长类因子**： 11. **因子名称**：单季净利同比增速 **因子构建思路**：衡量单季度净利润增长率 **因子具体构建过程**：单季度净利润同比增长率[17] 12. **因子名称**：单季营收同比增速 **因子构建思路**：衡量单季度营业收入增长率 **因子具体构建过程**：单季度营业收入同比增长率[17] 13. **因子名称**：单季营利同比增速 **因子构建思路**：衡量单季度营业利润增长率 **因子具体构建过程**：单季度营业利润同比增长率[17] 14. **因子名称**：SUE (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） **因子具体构建过程**：(单季度实际净利润 - 预期净利润) / 预期净利润标准差[17] 15. **因子名称**：SUR (标准化预期外收入) **因子构建思路**：衡量收入超预期程度（标准化） **因子具体构建过程**：(单季度实际营业收入 - 预期营业收入) / 预期营业收入标准差[17] 16. **因子名称**：单季超预期幅度 **因子构建思路**：衡量盈利超预期幅度 **因子具体构建过程**：预期单季度净利润 / 财报单季度净利润[17] **盈利类因子**： 17. **因子名称**：单季ROE **因子构建思路**：衡量单季度净资产收益率 **因子具体构建过程**：(单季度归母净利润 * 2) / (期初归母净资产 + 期末归母净资产)[17] 18. **因子名称**：单季ROA **因子构建思路**：衡量单季度总资产收益率 **因子具体构建过程**：(单季度归母净利润 * 2) / (期初归母总资产 + 期末归母总资产)[17] 19. **因子名称**：DELTAROE **因子构建思路**：衡量净资产收益率的变化 **因子具体构建过程**：单季度净资产收益率 - 去年同期单季度净资产收益率[17] 20. **因子名称**：DELTAROA **因子构建思路**：衡量总资产收益率的变化 **因子具体构建过程**：单季度总资产收益率 - 去年同期单季度总资产收益率[17] **流动性类因子**： 21. **因子名称**：非流动性冲击 **因子构建思路**：衡量价格冲击成本 **因子具体构建过程**：过去20个交易日的日涨跌幅绝对值 / 成交额的均值[17] 22. **因子名称**：一个月换手 **因子构建思路**：衡量短期换手率 **因子具体构建过程**：过去20个交易日换手率均值[17] 23. **因子名称**：三个月换手 **因子构建思路**：衡量中期换手率 **因子具体构建过程**：过去60个交易日换手率均值[17] **波动类因子**： 24. **因子名称**：特异度 **因子构建思路**：衡量特异性风险 **因子具体构建过程**：1 - 过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[17] 25. **因子名称**：一个月波动 **因子构建思路**：衡量短期波动率 **因子具体构建过程**：过去20个交易日日内真实波幅均值[17] 26. **因子名称**：三个月波动 **因子构建思路**：衡量中期波动率 **因子具体构建过程**：过去60个交易日日内真实波幅均值[17] **公司治理类因子**： 27. **因子名称**：高管薪酬 **因子构建思路**：衡量高管激励水平 **因子具体构建过程**：前三高管报酬总额取对数[17] **分析师类因子**： 28. **因子名称**：预期EPTTM **因子构建思路**：基于分析师一致预期的滚动EP **因子具体构建过程**：一致预期滚动EP[17] 29. **因子名称**：预期BP **因子构建思路**：基于分析师一致预期的滚动PB倒数 **因子具体构建过程**：一致预期滚动PB[17] 30. **因子名称**：预期PEG **因子构建思路**：基于分析师一致预期的PEG比率 **因子具体构建过程**：一致预期PEG[17] 31. **因子名称**：预期净利润环比 **因子构建思路**：衡量分析师预期净利润的变化 **因子具体构建过程**：一致预期净利润 / 3个月前一致预期净利润[17] 32. **因子名称**：三个月盈利上下调 **因子构建思路**：衡量分析师盈利预测调整情绪 **因子具体构建过程**：过去3个月内分析师(上调家数 - 下调家数) / 总家数[17] 33. **因子名称**：三个月机构覆盖 **因子构建思路**：衡量机构关注度 **因子具体构建过程**：过去3个月内机构覆盖数量[17] 模型的回测效果 1. **国信金工沪深300指数增强模型**，本周超额收益0.93%，本年超额收益12.11%[5][14] 2. **国信金工中证500指数增强模型**，本周超额收益-0.58%，本年超额收益10.97%[5] 3. **国信金工中证1000指数增强模型**，本周超额收益-1.56%，本年超额收益14.33%[5] 4. **国信金工中证A500指数增强模型**，本周超额收益-0.15%，本年超额收益11.56%[5] 因子的回测效果 (以沪深300样本空间为例) 1. **单季ROA因子**，最近一周1.52%，最近一月2.85%，今年以来8.45%，历史年化3.76%[19] 2. **标准化预期外收入(SUR)因子**，最近一周1.38%，最近一月1.68%，今年以来6.55%，历史年化4.60%[19] 3. **标准化预期外盈利(SUE)因子**，最近一周1.37%，最近一月2.30%，今年以来8.52%，历史年化4.16%[19] 4. **单季ROE因子**，最近一周1.30%，最近一月2.45%，今年以来9.29%，历史年化4.52%[19] 5. **单季营收同比增速因子**，最近一周1.17%，最近一月2.52%，今年以来10.14%，历史年化4.31%[19] 6. **DELTAROE因子**，最近一周1.15%，最近一月2.26%，今年以来9.52%，历史年化3.98%[19] 7. **一年动量因子**，最近一周0.96%，最近一月0.29%，今年以来-2.40%，历史年化1.88%[19] 8. **DELTAROA因子**，最近一周0.88%，最近一月2.03%，今年以来8.24%，历史年化4.34%[19] 9. **单季净利同比增速因子**，最近一周0.87%，最近一月2.55%，今年以来8.74%，历史年化3.46%[19] 10. **单季营利同比增速因子**，最近一周0.70%，最近一月1.90%，今年以来9.01%，历史年化3.18%[19] 11. **三个月盈利上下调因子**，最近一周0.65%，最近一月0.50%，今年以来4.75%，历史年化5.25%[19] 12. **三个月机构覆盖因子**，最近一周0.39%，最近一月1.25%，今年以来6.92%，历史年化2.91%[19] 13. **单季超预期幅度因子**，最近一周0.23%，最近一月1.90%，今年以来6.06%，历史年化3.61%[19] 14. **高管薪酬因子**，最近一周0.15%，最近一月1.24%，今年以来4.67%，历史年化3.45%[19] 15. **预期净利润环比因子**，最近一周0.09%，最近一月0.49%，今年以来2.46%，历史年化1.58%[19] 16. **预期PEG因子**，最近一周0.01%，最近一月1.09%，今年以来7.39%，历史年化3.34%[19] 17. **EPTTM因子**，最近一周-0.23%，最近一月0.61%，今年以来4.24%，历史年化4.41%[19] 18. **三个月反转因子**，最近一周-0.25%，最近一月-0.79%，今年以来3.14%，历史年化1.00%[19] 19. **股息率因子**，最近一周-0.28%，最近一月0.87%，今年以来2.20%，历史年化3.88%[19] 20. **单季EP因子**，最近一周-0.30%，最近一月0.40%，今年以来5.61%，历史年化5.31%[19] 21. **EPTTM一年分位点因子**，最近一周-0.32%，最近一月0.82%，今年以来5.98%，历史年化2.55%[19] 22. **特异度因子**，最近一周-0.33%，最近一月0.01%，今年以来2.87%，历史年化0.35%[19] 23. **单季SP因子**，最近一周-0.49%，最近一月-0.62%，今年以来0.18%，历史年化2.90%[19] 24. **SPTTM因子**，最近一周-0.55%，最近一月-0.74%，今年以来-1.15%，历史年化2.12%[19] 25. **预期EPTTM因子**，最近一周-0.65%，最近一月0.43%，今年以来4.54%，历史年化4.03%[19] 26. **BP因子**，最近一周-0.73%，最近一月-0.07%，今年以来0.15%，历史年化2.74%[19] 27. **预期BP因子**，最近一周-0.76%，最近一月0.31%，今年以来1.36%，历史年化3.40%[19] 28. **一个月换手因子**，最近一周-0.96%，最近一月-0.21%，今年以来-2.27%，历史年化1.65%[19] 29. **三个月换手因子**，最近一周-0.97%，最近一月-0.19%，今年以来-1.81%，历史年化2.77%[19] 30. **一个月反转因子**，最近一周-1.07%，最近一月-0.84%，今年以来3.10%，历史年化-0.20%[19] 31. **非流动性冲击因子**，最近一周-1.16%，最近一月-1.30%，今年以来-0.76%，历史年化0.30%[19] 32. **三个月波动因子**，最近一周-1.37%，最近一月-1.49%，今年以来-1.55%，历史年化2.06%[19] 33. **一个月波动因子**，最近一周-1.40%，最近一月-1.85%，今年以来-1.35%，历史年化1.19%[19] *(注：其他样本空间如中证500、中证1000、中证A500、公募重仓指数的因子表现详见原文图表，此处不逐一列举)[20][21][22][23][24][25][26][27]*

核心观点 - 当前市场行情持续性超出预期，但投资者普遍未做好牛市准备 [2] - 历史经验表明，过度追求牛市中的短期收益反而可能导致颗粒无收，而佛系策略可能获得更稳健回报 [4][6][7] - 建议投资者采取"应对而非预测"策略，在市场低位加大权益配置并甘于获取平均收益 [9][11][16] 历史经验分析 - **2014-2015年牛市**：频繁追涨板块轮动导致收益不佳，尤其错误押注券商B级基金遭受下跌损失 [4] - **2019-2020年牛市**：满仓中证1000指数增强产品获得年化30%收益，虽未参与消费/新能源热点但后续熊市抗跌性显著 [6] - 关键结论：板块轮动速度与顶部判断难度使激进策略失效，均衡配置更可能穿越周期 [7] 当前市场判断 - 上证3600点与2021年位置相当，但结构分化显著：银行股贡献主要涨幅，中证A500等均衡宽基仍低于前期高点 [11] - 市场整体估值未达高位，存在配置价值 [11] 投资策略建议 - **核心原则**：放弃预测牛市时点与领涨品种，转向系统性应对 [9][16] - **具体方法**： - 在市场低位按风险偏好配置权益资产，避免试探性仓位 [11] - 通过宽基指数（如中证A500）或分散配置获取平均收益，降低研究强度 [11] - 下跌阶段坚持加仓播种 [11] - **类比说明**：用固定大容器接"落下的金子"比预测落点更可靠，适合非专业投资者 [13] 投资者行为警示 - 牛市本质是财富转移过程，普通投资者首要目标是避免成为受害者而非追求超额收益 [15] - 历史数据显示，对行情"越涨越兴奋"往往导致高位接盘 [7]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：DFQ-FactorGCL - **模型构建思路**：基于超图卷积神经网络和时间残差对比学习的股票收益预测模型[6] - **模型具体构建过程**：未详细描述 2. **模型名称**：DFQ-FactorVAE-pro - **模型构建思路**：加入特征选择与环境变量模块的FactorVAE模型[6] - **模型具体构建过程**：未详细描述 3. **模型名称**：Neural ODE - **模型构建思路**：时序动力系统重构下深度学习因子挖掘模型[6] - **模型具体构建过程**：未详细描述 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，基于贝叶斯压缩后的市场Beta[16] - **因子具体构建过程**：$$Beta = \text{贝叶斯压缩后的市场Beta}$$[16] - **因子评价**：近期表现突出，市场对高Beta股票偏好稳定[11][13] 2. **因子名称**：UMR因子（一个月UMR） - **因子构建思路**：风险调整后的动量因子，基于一个月窗口计算[21] - **因子具体构建过程**：未详细描述 - **因子评价**：在中证全指样本空间中表现最佳[47] 3. **因子名称**：DELTAROA - **因子构建思路**：单季总资产收益率同比变化[21] - **因子具体构建过程**：$$DELTAROA = \text{单季总资产收益率} - \text{去年同期总资产收益率}$$[21] - **因子评价**：在中证1000样本空间中表现最佳[36] 4. **因子名称**：非流动性冲击 - **因子构建思路**：衡量股票流动性风险，基于过去20个交易日日度涨跌幅绝对值比成交额的均值[21] - **因子具体构建过程**：$$ILLIQ\_1M = \frac{\sum_{t=1}^{20} |r_t|}{V_t}$$[21] - **因子评价**：在国证2000样本空间中表现最佳[39] 5. **因子名称**：预期PEG - **因子构建思路**：一致预期滚动PE与个股滚动净利复合增长率的比值[21] - **因子具体构建过程**：$$TTM\_FPEG = \frac{\text{一致预期滚动PE}}{\text{个股滚动净利复合增长率}}$$[21] - **因子评价**：在沪深300样本空间中表现最佳[24] 6. **因子名称**：一年动量 - **因子构建思路**：剔除近1个月的过去一年涨跌幅[21] - **因子具体构建过程**：$$MOMENTUM\_1Y = \sum_{t=2}^{12} r_t$$[21] - **因子评价**：在中证500样本空间中表现最佳[28] 模型的回测效果 1. **DFQ-FactorGCL模型**：未提供具体回测数据 2. **DFQ-FactorVAE-pro模型**：未提供具体回测数据 3. **Neural ODE模型**：未提供具体回测数据 因子的回测效果 1. **Beta风格因子**： - 近一周收益：0.88%[13] - 近一月收益：5.18%[13] - 今年以来收益：21.07%[13] 2. **一个月UMR因子**： - 近一周收益：1.82%[47] - 近一月收益：1.49%[47] - 今年以来收益：6.19%[47] 3. **DELTAROA因子**： - 近一周收益：0.63%[36] - 近一月收益：1.57%[36] - 今年以来收益：8.06%[36] 4. **非流动性冲击因子**： - 近一周收益：1.26%[39] - 近一月收益：1.99%[39] - 今年以来收益：12.11%[39] 5. **预期PEG因子**： - 近一周收益：0.75%[24] - 近一月收益：2.07%[24] - 今年以来收益：7.23%[24] 6. **一年动量因子**： - 近一周收益：0.84%[28] - 近一月收益：2.33%[28] - 今年以来收益：3.83%[28] 附录 - **MFE组合构建方式**：通过线性规划最大化单因子暴露，控制行业、风格等约束[63] - 目标函数：$$max\ f^{T}w$$[63] - 约束条件：风格偏离、行业偏离、换手率等[63]

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] - **模型具体构建过程**： 1. **收益预测**：基于30余个因子（估值、反转、成长等）构建股票收益预测模型 2. **风险控制**：约束行业暴露、风格暴露、个股权重偏离等（如行业中性、市值中性） 3. **组合优化**：采用组合优化模型最大化因子暴露，控制换手率和成分股权重占比[39][40] - **模型评价**：通过MFE组合验证因子有效性，兼顾实际投资约束条件下的稳定性 2. **模型名称**：单因子MFE组合 - **模型构建思路**：在给定基准指数下，通过组合优化最大化单因子暴露，控制行业、风格等约束以检验因子实际有效性[39] - **模型具体构建过程**： - 优化目标函数： $$max\ f^{T}w$$ 约束条件包括： - 风格暴露限制：$$s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$$ - 行业偏离限制：$$h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$$ - 个股权重偏离限制：$$w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}$$ - 成分股权重占比控制：$$b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}$$ - 禁止卖空及权重上限：$$\mathbf{0}\leq w\leq l$$ - 满仓约束：$$\mathbf{1}^{T}w=1$$[39][40] - **模型评价**：更贴近实际投资场景，避免传统分档检验的偏差 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：DELTAROE - **因子构建思路**：衡量企业净资产收益率的同比变化，反映盈利能力的改善[16] - **因子具体构建过程**： $$DELTAROE = ROE_{t} - ROE_{t-1}$$ 其中$$ROE$$为单季度归母净利润*2/（期初归母净资产+期末归母净资产）[16] - **因子评价**：在沪深300和中证A500样本中表现稳健，近期超额收益显著 2. **因子名称**：预期PEG - **因子构建思路**：结合估值与成长性，反映未来盈利增长的性价比[16] - **因子具体构建过程**： $$预期PEG = \frac{PE}{一致预期净利润增长率}$$ 其中PE为滚动市盈率，增长率来自分析师一致预期[16] - **因子评价**：在成长风格占优的市场中表现突出 3. **因子名称**：三个月反转 - **因子构建思路**：捕捉短期价格反转效应[16] - **因子具体构建过程**： $$三个月反转 = -\sum_{i=1}^{60} r_{i}$$ $$r_{i}$$为过去60个交易日的日收益率[16] - **因子评价**：近期在沪深300样本中表现较差，但在中证500中有效性分化 4. **因子名称**：特异度 - **因子构建思路**：衡量个股收益脱离市场共同因子的程度[16] - **因子具体构建过程**： $$特异度 = 1-R^{2}$$ $$R^{2}$$为Fama-French三因子回归的拟合度[16] - **因子评价**：在小盘股样本（如中证1000）中区分度较高 --- 模型的回测效果 1. **国信金工指数增强组合**： - 沪深300增强：本周超额0.86%，本年超额10.78%[13] - 中证500增强：本周超额0.16%，本年超额11.24%[13] - 中证1000增强：本周超额-0.29%，本年超额15.73%[13] - 中证A500增强：本周超额0.29%，本年超额11.42%[13] 2. **单因子MFE组合（沪深300样本）**： - DELTAROE：本周超额0.75%，年化IR 3.98%[18] - 预期PEG：本周超额0.72%，年化IR 3.31%[18] - 三个月反转：本周超额-0.35%，年化IR 1.09%[18] --- 因子的回测效果 1. **DELTAROE因子**： - 沪深300样本：本周超额0.75%，年化IR 3.98%[18] - 中证500样本：本周超额0.07%，年化IR 7.68%[20] - 公募重仓样本：本周超额0.87%，年化IR 3.90%[26] 2. **预期PEG因子**： - 沪深300样本：本周超额0.72%，年化IR 3.31%[18] - 中证A500样本：本周超额0.85%，年化IR 1.77%[24] 3. **三个月反转因子**： - 沪深300样本：本周超额-0.35%，年化IR 1.09%[18] - 中证500样本：本周超额-0.61%，年化IR -0.05%[20] --- 注：所有因子计算方式及测试结果均来自研报原文[16][18][20][24][26]，未包含免责声明或风险提示内容。

私募行业动态 - 百亿级量化私募衍复投资计划于7月1日起关闭所有中证500、中证1000、万得小市值概念指数增强产品的新客户申购 已持有投资者追加投资不受影响[1][2] - 知名量化私募宽德投资也将在6月30日全渠道进行封盘[1][2] - 百亿级主观私募睿郡资产宣布旗下明星基金经理董承非所管产品自6月8日起暂停接受新客户申购申请[4] 公司规模与业绩表现 - 衍复投资2019年7月成立 2020年1月第一只产品建仓运作 同年6月管理规模破10亿元 10月破100亿元 最新管理规模超700亿元[2] - 衍复投资旗下产品近一年平均收益率超过27%[2] - 国金量化多因子A近一年收益率达30.26% 近三年达38.83% 近五年达107.64%[2] 产品限购原因 - 基金公司从保护投资者利益角度出发 通过主动控制基金规模扩张速度 维护业绩表现连续性和稳定性[3] - 国金基金对旗下国金量化多因子基金实施大额申购限制 单日单笔及累计申购金额均不得超过1000万元人民币[2][3] 募资市场状况 - 主观私募年初迎来募资小高峰 董承非管理产品年初募集到"小几十亿"[4] - 重阳投资今年以来合计申购规模近30亿元 招商银行渠道贡献较大[4] - 私募发行市场呈现冷热不均态势 产品热销仅发生在极少数头部绩优私募[1][6] 量化与主观私募对比 - 量化私募吸金能力更强 主观私募难以出现2021年动辄吸金大几十亿元甚至百亿元的募资盛况[6] - 市场状况、成交量、舆论环境对量化私募比较友好 今年可能成为量化私募大年[6] - 大型量化私募业绩普遍不错 热门产品一上线就"秒光" 新兴绩优量化私募管理规模持续走高[6] 行业整体挑战 - 大多数私募机构仍面临募资难题 部分机构坦言"已躺平"[6] - 前期业绩表现不尽如人意的私募机构在产品开放时面临较大净赎回压力[6]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.47%，本年超额收益9.69% [8] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.92%，本年超额收益10.86% [8] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.08%，本年超额收益15.70% [8] - 中证A500指数增强组合本周超额收益1.00%，本年超额收益10.95% [8] 选股因子表现 - 沪深300成分股中单季ROA、标准化预期外收入、单季营收同比增速等因子表现较好 [1] - 中证500成分股中标准化预期外收入、单季净利同比增速、标准化预期外盈利等因子表现较好 [1] - 中证1000成分股中标准化预期外收入、标准化预期外盈利、单季营收同比增速等因子表现较好 [1] - 中证A500指数成分股中单季ROA、DELTAROA、DELTAROE等因子表现较好 [1] - 公募基金重仓股中DELTAROA、预期PEG、标准化预期外盈利等因子表现较好 [1] 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1.58%，最低-0.61%，中位数0.13% [1] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.06%，最低-0.83%，中位数0.16% [1] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高1.08%，最低-0.54%，中位数0.21% [1] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高0.86%，最低-0.58%，中位数0.09% [1] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有70只，总规模合计770亿元 [21] - 中证500指数增强产品共有71只，总规模合计432亿元 [21] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模合计150亿元 [21] - 中证A500指数增强产品共有52只，总规模合计205亿元 [21] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化模型构建最大化单因子暴露组合，目标函数为最大化单因子暴露 [32] - 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 [34] - 对于中证500及沪深300指数，控制MFE组合相对于基准在中信一级行业上相对暴露为0 [34]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.78%，本年超额收益9.31% [1][5] - 中证500指数增强组合本周超额收益-0.52%，本年超额收益9.90% [1][5] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.07%，本年超额收益15.69% [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9.96% [1][5] 选股因子表现 - 沪深300成分股中特异度、EPTTM一年分位点、单季净利同比增速等因子表现较好 [1][6] - 中证500成分股中三个月波动、EPTTM一年分位点、预期BP等因子表现较好 [1][10] - 中证1000成分股中三个月机构覆盖、三个月反转、预期BP等因子表现较好 [1][12] - 中证A500指数成分股中特异度、三个月反转、预期净利润环比等因子表现较好 [1][14] - 公募基金重仓股中三个月机构覆盖、特异度、三个月反转等因子表现较好 [1][16] 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1.28%，最低-0.98%，中位数0.12% [1][21] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高1.41%，最低-1.31%，中位数0.04% [1][24] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高0.82%，最低-0.47%，中位数0.15% [1][28] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高1.16%，最低-0.57%，中位数-0.04% [1][29] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品共有70只，总规模782亿元 [18] - 中证500指数增强产品共有71只，总规模451亿元 [18] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模151亿元 [18] - 中证A500指数增强产品共有52只，总规模242亿元 [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，控制行业暴露、风格暴露等约束条件 [30][31] - 设置个股相对于基准指数权重偏离幅度为0.5%-1% [31] - 每月末根据约束条件构建单因子MFE组合，计算历史收益并扣除交易费用 [31] 公募重仓指数构建方法 - 选取普通股票型基金和偏股混合型基金持仓信息构建指数 [32] - 剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [32] - 将符合条件基金的持仓股票权重平均，选取累计权重达90%的股票作为成分股 [33]