量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：连阴连阳天数因子**[12] * **因子构建思路**：通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数，来捕捉市场的短期趋势延续性[12]。 * **因子具体构建过程**：从指定起始日开始，逐日判断指数收盘价相对于前一日收盘价的涨跌。若当日上涨，则连阳天数计数器加1，连阴天数计数器清零；若当日下跌，则连阴天数计数器加1（以负数表示），连阳天数计数器清零。最终输出一个带符号的整数，正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[12]。 2. **因子名称：指数相对均线位置因子**[15][16] * **因子构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数短期、中期和长期的趋势强度及突破状态[15][16]。 * **因子具体构建过程**：首先计算指数收盘价的5日、10日、20日、60日、120日和250日简单移动平均线（MA）。然后计算收盘价相对于各均线的百分比偏离度。公式为： $$相对均线位置 = \frac{收盘价 - 移动平均线}{移动平均线} \times 100\%$$ 例如，`vsMA5` 表示收盘价相对于5日均线的偏离百分比[16]。 3. **因子名称：指数换手率因子**[18] * **因子构建思路**：通过计算指数成分股的加权平均换手率，衡量整个指数的交易活跃度[18]。 * **因子具体构建过程**：对指数内所有成分股，以其流通股本为权重，对个股换手率进行加权平均。公式为： $$指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$$ 该值直接反映了指数整体的交易活跃程度[18]。 4. **因子名称：收益分布形态因子（峰度与偏度）**[24][26] * **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，刻画收益分布的尖峰肥尾特征和不对称性，以衡量极端风险和收益偏向[24][26]。 * **因子具体构建过程**：基于指数在过去一段时间（如近5年）的日收益率序列，计算其峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）。报告中采用的峰度为超额峰度（Excess Kurtosis），即在计算出的峰度值基础上减去正态分布的峰度值3。公式分别为： $$样本偏度 = \frac{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(r_i - \bar{r})^3}{[\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(r_i - \bar{r})^2]^{3/2}}$$ $$样本峰度 = \frac{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(r_i - \bar{r})^4}{[\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(r_i - \bar{r})^2]^{2}} - 3$$ 其中，$r_i$ 为日收益率，$\bar{r}$ 为收益率均值，$n$ 为样本数[26]。 5. **因子名称：风险溢价因子**[28][32] * **因子构建思路**：以指数预期收益率与无风险利率（十年期国债即期收益率）之差作为风险溢价，衡量投资权益资产相对于无风险资产的超额回报补偿[28][32]。 * **因子具体构建过程**：风险溢价通常基于估值模型（如股息贴现模型）或历史均值估算。报告中展示的是当前风险溢价及其历史分位值。其核心计算可简化为： $$风险溢价 ≈ 指数预期收益率 - 无风险利率$$ 报告中进一步计算了当前风险溢价在近1年和近5年历史序列中的分位值，以及相对于历史均值加减1倍、2倍标准差的偏离程度[32]。 6. **因子名称：PE-TTM估值因子**[40][43][44] * **因子构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）作为估值指标，并通过其历史分位值判断当前估值水平的高低[40][43]。 * **因子具体构建过程**：计算指数总市值与其成分股过去12个月（TTM）净利润总和的比值，得到PE-TTM。公式为： $$PE-TTM = \frac{指数总市值}{\sum(成分股过去12个月净利润)}$$ 然后，将当前PE-TTM值放入其近1年、近5年或全部历史数据序列中，计算其所处的百分比分位值[44]。 7. **因子名称：股债性价比因子**[47] * **因子构建思路**：将股票资产的潜在收益率（用PE-TTM的倒数，即盈利收益率代表）与债券收益率（十年期国债即期收益率）进行比较，以判断股票相对于债券的吸引力[47]。 * **因子具体构建过程**：计算指数的盈利收益率与十年期国债收益率之差。公式为： $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 该差值越大，表明股票相对于债券的性价比越高[47]。 8. **因子名称：股息率因子**[49][54] * **因子构建思路**：通过指数成分股现金分红回报率，衡量指数的红利收益水平，适用于红利投资风格分析[49]。 * **因子具体构建过程**：计算指数成分股过去12个月现金分红总额与指数总市值的比值。公式为： $$股息率 = \frac{\sum(成分股过去12个月现金分红总额)}{指数总市值} \times 100\%$$ 同样，报告中也计算了当前股息率在近1年、近5年等历史序列中的分位值[54]。 9. **因子名称：破净率因子**[55][58] * **因子构建思路**：通过计算指数中市净率（PB）小于1的个股占比，反映市场整体的低估或悲观程度[55][58]。 * **因子具体构建过程**：遍历指数所有成分股，判断其市净率（股价/每股净资产）是否小于1。统计破净个股数量，并计算其占指数总成分股数量的比例。公式为： $$破净率 = \frac{破净个股数量}{指数成分股总数量} \times 100\%$$ 该比率越高，表明市场整体估值越低，悲观情绪可能越浓[58]。 因子的回测效果 （注：本报告主要为市场数据跟踪与因子现状展示，未提供基于历史数据的统一回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR等）。报告中的“测试结果”主要表现为各因子在特定截止日（2025年12月17日）的截面取值或状态描述。） 1. **连阴连阳天数因子**：截至2025年12月17日，中证500和创业板指为4连阳，中证1000为3连阴，中证2000为2连阴[12]。 2. **指数相对均线位置因子**：截至2025年12月17日，除中证1000和中证2000外，其余指数收盘价均高于其5日及20日均线；创业板指是唯一高于60日均线的指数[15][16]。 3. **指数换手率因子**：截至2025年12月17日，中证2000换手率最高（3.88），上证50换手率最低（0.23）[18]。 4. **收益分布形态因子**：截至报告期，创业板指峰度负偏离近5年水平最大（-2.43），中证1000最小（-1.56）；上证50和创业板指负偏态最大（均为-0.60），中证1000和中证2000最小（均为-0.40）[24][26]。 5. **风险溢价因子**：截至2025年12月17日，创业板指风险溢价近5年分位值最高（97.14%），中证2000最低（69.05%）；当前风险溢价均超过近1年均值加1倍标准差，其中创业板指超出最多（1.39%）[30][32]。 6. **PE-TTM估值因子**：截至2025年12月17日，中证500近5年分位值最高（95.04%），创业板指最低（57.69%）；当前PE-TTM普遍高于近1年均值减1倍标准差[43][44]。 7. **股债性价比因子**：截至报告期，没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500低于其近5年20%分位（危险值）[47]。 8. **股息率因子**：截至2025年12月17日，创业板指近5年分位值最高（63.22%），中证500最低（24.55%）；当前股息率普遍低于近1年均值[52][54]。 9. **破净率因子**：截至报告期，上证50破净率最高（22.0%），中证2000最低（3.8%），创业板指未提供数据[58]。

指数调仓机制概述 - 指数调仓分为临时调整与定期调整两种主要机制 [2][4] - 当特殊事件影响指数的代表性和可投资性时，指数公司会进行临时调仓 [2] - 指数的临时调仓通常比较少见 [3] 定期调仓原则与频率 - 定期调仓依据样本稳定性和动态跟踪相结合的原则，每隔一段时间对样本股进行审核调整 [4] - 定期调仓的频率因指数而异，包括每季度、每半年和每年调整 [5] - 以沪深300指数为例，其每半年调仓一次，以重新配置规模最大、流动性最好的300只股票 [4] 主要指数调仓时间表 - 每季度调整的指数（如科创50、科创100、中证全指自由现金流）在每年3月、6月、9月和12月的第二个星期五的下一交易日进行调整 [5] - 每半年调整的指数（如沪深300、中证500、中证1000、中证2000）在每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日进行调整 [5] - 每年调整的指数（如中证红利、上证红利）在每年12月的第二个星期五的下一交易日进行调整 [5] - 中证等系列的指数，每次调仓通常是在6月和12月份第二个周五之后 [5] 具体指数调仓频率示例 - 沪深300指数和中证500指数均为每年6月和12月各调仓一次 [6] - 相关的300价值指数和500低波动指数的调仓频率与沪深300、中证500相同 [6] - 中证红利指数和上证红利指数为每年调整一次 [7]

市场行情与驱动因素 - 当日A股市场低开高走，整体上涨，市场星级回到4.2星 [1] - 大、中、小盘股均上涨，其中小盘股上涨幅度略多 [2] - 价值与成长风格也均录得上涨 [3] - 盘中主要利好是保险机构下调了投资沪深300、红利低波动100等指数成分股的风险因子，此举意味着保险资金可配置更多相关股票资产，并直接推动了当日证券保险、价值等方向品种的较多上涨 [4][5][6][7] - 港股市场当日开盘下跌，但收盘反弹上涨，整体涨幅略低于A股 [8] 结构性牛市特征与历史表现 - A股和港股的牛市多为结构性牛市，其特点是特定品种上涨较多，而其他品种上涨较少甚至下跌，普涨型牛市较为罕见 [11][12][14] - 历史结构性牛市案例：2015年为小盘成长牛市，2016-2017年为大盘价值牛市，2019-2021年为大盘成长牛市，2025年（当前）为小盘成长牛市 [13] - 因此，在一轮牛市中，并非所有品种都能达到高估状态，这是常态 [10] 当前市场风格与基本面分析 - 今年（2025年）市场上涨的主力是小盘和成长风格，例如中证2000等小微盘指数，以及创业板、科创板等科技成长风格，其涨幅超过大盘平均水平 [15] - 今年达到高估的品种也多出自上述领域 [16] - 小盘成长风格上涨有基本面支撑：A股和港股科技类品种今年很多盈利同比增长速度达到30%以上，其中港股科技过去一年盈利同比翻倍增长，是近5年最强的阶段 [17][18][19] - 部分品种今年基本面温和复苏，盈利同比增长在百分之几到百分之十几，例如A股的红利、自由现金流、医药类指数，以及港股的恒生消费等指数，其今年涨幅也普遍在百分之几到百分之十几 [20][21][22][23][24] - 另有部分品种如消费等，今年1-3季度基本面仍在下降，盈利同比负增长，对应指数也出现下跌 [25][26] 投资启示与长期视角 - 由于结构性牛市的特点，投资者不应期望一次牛市所有品种都达到高估，但当前上涨少的品种未来可能在另一轮行情中领涨，例如小盘股在2015年领涨后沉寂数年，又在最近一年成为强势品种 [27][28][29][30][31][32] - 投资需要耐心，等待市场风格的轮动 [33][34] - 即使指数未达高估，仍可能获得收益，因为指数基金净值长期由盈利增长和分红驱动，例如很多红利、低波动、价值指数自2018年以来虽未出现高估，但其基金净值已上涨50-70%以上 [35][36][37][38][39][40][41] - 牛市中的高估状态，其本质是在较短时间内兑现未来若干年的收益 [42] 港股市场估值数据摘要 - 港股因今年比A股多涨一轮，已率先回到3点几星，其星级跟随港股指数估值表更新 [42] - 截至2025年12月4日，部分港股核心指数估值数据如下 [43]： - **恒生指数**：市盈率14.05，市净率1.37，股息率3.05%，ROE 9.75% - **H股指数**：市盈率14.11，市净率1.31，股息率2.84%，ROE 9.28% - **恒生科技指数**：市盈率26.33，市净率2.81，股息率0.94%，ROE 10.67% - **恒生消费指数**：市盈率16.51，市净率2.55，股息率3.33%，ROE 15.45% - **恒生医疗保健指数**：市盈率29.69，市净率3.02，股息率1.16%，ROE 10.15% - **恒生红利低波动指数**：市盈率8.93，市净率0.76，股息率4.74%，ROE 8.51% A股及跨市场指数估值数据摘要 - 截至2025年12月5日，部分A股及跨市场核心指数估值数据如下 [50]： - **上证红利**：市盈率10.05，市净率0.98，股息率4.95%，ROE 9.75% - **沪深300**：市盈率15.89，市净率1.80，股息率2.35%，ROE 11.33% - **中证500**：市盈率31.14，市净率2.23，股息率1.34%，ROE 7.16% - **创业板指**：市盈率41.78，市净率5.37，股息率0.91%，ROE 12.85% - **中证消费**：市盈率27.22，市净率3.35，股息率3.44%，ROE 12.31% - **中证医疗**：市盈率46.36，市净率3.21，股息率1.39%，ROE 6.92% - **标普500**：市盈率24.85，市净率5.63，股息率1.14%，ROE 22.66% - **纳斯达克100**：市盈率29.68，市净率8.91，股息率0.63%，ROE 30.02% 债券市场参考数据摘要 - 提供部分债券指数参考数据，例如 [54]： - **十年期国债**：到期收益率1.81%，近1年年化收益2.71%，近5年年化收益4.84%，近5年最大回撤-2.14% - **中债-新综合指数**：修正久期5.81年，到期收益率1.99%，近5年年化收益4.36% - **货币基金七日年化中位数**为1.19%

红利低波策略的优势与风险 - 红利低波策略结合了低波动率控制回撤和红利因子实现低买高卖的优势 [1] - 单纯持有红利低波指数在极端行情下仍存在显著风险，例如2018年红利低波100指数出现16%的单年度下跌 [1] - 通过加入债券资产进行配置（如股债55开），可将年化回报率稳定在7%左右，但在2018年行情下仍会有4%的亏损 [1] 针对极端行情回撤的对冲与优化策略 - 采用基于均线的量化交易策略：在股价低于80日均线5%时买入，高于80日均线5%时卖出并转换至债券，回测显示该策略年化收益达19.07%，最大回撤为-13.47% [1] - 利用布林线通道进行波段操作，在价格触及上轨时减仓、触及下轨时加仓，以提升收益 [1] - 实施股债平衡再平衡机制，当资产比例偏离初始设定（如从5:5变为6:4）时进行被动调仓，实现高抛低吸 [5] - 在红利低波出现大幅回撤（如10%以上）时，将债券资产切换至小盘股指数（如中证2000），待市场恢复后换回原配置，可提高收益率 [3] - 通过买入认沽期权为投资组合提供下行保护，但需权衡其成本与效益 [11] 资产配置与组合构建方法 - 采用股债平衡结合实时再平衡策略，例如将红利低波100指数与城投债搭配，并计划纳入国证现金流指数以优化配置 [7][9] - 自建组合可融合低波、红利和动量因子，增强策略灵活性，相关原理可参考《低风险高回报》一书 [8] - 直接查看指数前十大成分股并自建投资组合，以提高透明度和控制力 [4] - 对于波动承受能力较低的投资者，可通过降低权益资产配置比例来控制整体回撤 [2] 投资理念与策略选择 - 红利低波策略本身已具备较低回撤特性，适合追求资产稳定增长而非大幅增长的长期投资目标 [11] - 应注重大类资产间的低相关性及策略的鲁棒性，避免因过度优化（如复杂技术指标）导致过拟合 [10][11] - 在A股市场环境下，对优质指数可采取逢低逐步加仓的长期投资思路 [6] - 极端市场回撤（如16%）可能被视为历史性的投资机会，应理性看待而非过度对冲 [3]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。报告主要涉及对市场状态的跟踪和描述性统计，未明确构建用于选股或择时的量化模型或因子。因此，以下总结将重点放在报告中用于分析市场状态的指标和计算方法上。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：风险溢价[25][26] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，以衡量其相对投资价值和偏离情况[25] * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为宽基指数的收益率减去十年期国债即期收益率。报告中展示了各指数的当前风险溢价值及其在不同时间窗口（近1年、近5年）内的统计分位值和波动率[26][27][28][29] 2. **因子名称**：股债性价比[43] * **因子构建思路**：使用各宽基指数PE-TTM的倒数作为股票预期收益的代理变量，并与十年期国债即期收益率进行比较，其差值即为股债性价比，用于判断股票和债券的相对吸引力[43] * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为 `(1 / PE_TTM) - 十年期国债即期收益率`。报告中通过历史分位值（如80%分位为机会值，20%分位为危险值）来评估当前值在历史中的位置[43] 3. **因子名称**：破净率[50][52] * **因子构建思路**：计算各宽基指数中市净率（PB）小于1的个股数量占指数总成分股数量的比例，用以反映市场整体的估值态度和悲观情绪[50][52] * **因子具体构建过程**：破净率 = （指数成分股中PB < 1的股票数量 / 指数总成分股数量） × 100%。报告列出了各主要宽基指数在特定日期的破净率具体数值[50][52] 4. **因子名称**：指数换手率[15] * **因子构建思路**：衡量宽基指数的整体交易活跃程度[15] * **因子具体构建过程**：指数换手率并非简单平均，而是采用加权平均计算，公式为：`指数换手率 = Σ(成分股流通股本 * 成分股换手率) / Σ(成分股流通股本)`[15] 5. **因子名称**：交易金额占比[15] * **因子构建思路**：计算单一宽基指数的成交金额在全市场（以中证全指为代表）成交金额中的占比，用以观察资金在不同板块间的流向[15] * **因子具体构建过程**：`某指数交易金额占比 = （该指数当日交易金额 / 中证全指当日交易金额） × 100%`[15] 6. **因子名称**：收益分布形态指标（峰度与偏度）[21][23] * **因子构建思路**：通过分析宽基指数日收益率的分布形态，即峰度和偏度，来刻画收益分布的集中程度和对称性，并与历史时期进行对比[21][23] * **因子具体构建过程**：报告计算了近5年（基准期）和当前（观察期）的峰度和偏度。其中，峰度的计算减去了3（正态分布的峰度值），即报告中的峰度为超额峰度。偏度则直接计算。通过比较当前值与近5年基准值的差异（当前值 - 近5年值）来分析形态变化[21][23] 因子的回测效果 *报告未提供上述因子在选股或择时策略中的具体回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。报告内容主要为在特定时点（2025年11月18日）对这些因子的状态进行描述和展示其历史分位值[10][13][15][23][29][40][41][50][52]。*

机构持股情况 - 截至2025年10月30日，共有2个机构投资者持有公司A股股份，合计持股量达1.12亿股，占公司总股本的23.33% [1] - 机构投资者包括新疆融能投资发展有限公司和金元顺安元启灵活配置混合型证券投资基金 [1] - 相较于上一季度，机构持股比例合计下跌了0.94个百分点 [1] 公募基金持仓变动 - 本季度新披露的公募基金为1个，即金元顺安元启灵活配置混合 [1] - 本季度未再披露的公募基金共计15个，主要包括中信保诚多策略混合(LOF)A、中信保诚景气优选混合A、中信保诚安鑫回报债券A等 [1]

公司股东结构 - 截至2025年10月30日，共有7个机构投资者持有宏柏新材A股股份，合计持股量达3.57亿股，占公司总股本的54.99% [1] - 机构投资者包括宏柏化學有限公司、宏柏(亞洲)集團有限公司等，其中公募基金代表为光大保德信安阳一年混合A [1] - 相较于上一季度，机构投资者合计持股比例下跌了2.82个百分点 [1] 公募基金持股变动 - 本期较上一期持股增加的公募基金共计1个，即光大保德信安阳一年混合A，持股增加占比小幅上涨 [1] - 本期较上一季未再披露的公募基金共计30个，主要包括中证2000、汇添富国证2000指数增强A、国金量化多因子A等 [1]

机构持股概况 - 截至2025年10月30日，共有6个机构投资者持有金溢科技A股股份，合计持股量为4447.75万股，占公司总股本的24.77% [1] - 机构持股比例相较于上一季度合计上涨了6.25个百分点 [1] 机构投资者构成 - 机构投资者包括深圳市敏行电子有限公司、中国银行股份有限公司-华夏行业景气混合型证券投资基金、香港中央结算有限公司、中信银行股份有限公司-华夏卓越成长混合型证券投资基金、深圳润和材料科技有限公司、华夏基金管理有限公司-社保基金四二二组合 [1] 公募基金变动 - 本期较上一季度新披露的公募基金共计2个，包括华夏行业景气混合A和华夏卓越成长混合A [1] - 本期较上一季度未再披露的公募基金共计26个，主要包括华商优势行业混合A、诺安创新驱动混合A、国金量化多因子A、中证2000、国金量化精选A等 [1] 社保基金情况 - 本期新披露持有金溢科技的社保基金共计1个，为华夏基金管理有限公司-社保基金四二二组合 [1] 外资态度 - 本期较上一期持股增加的外资基金共计1个，为香港中央结算有限公司，其持股增加占比达1.10% [1]

机构持股概况 - 截至2025年10月30日，共有8个机构投资者持有新天药业A股股份，合计持股量达8412.89万股，占公司总股本的34.46% [1] - 相较于上一季度，机构持股比例合计上涨了0.41个百分点 [1] - 机构投资者包括上海新天智药生物技术有限公司、中国农业银行股份有限公司-摩根士丹利健康产业混合型证券投资基金、贵阳开元生物资源开发有限公司等 [1] 公募基金持仓变动 - 本期较上一期持股增加的公募基金共计1个，为汇添富中证中药ETF，持股增加占比达0.11% [1] - 本期较上一季度新披露的公募基金共计1个，为大摩健康产业混合A [1] - 本期较上一季未再披露的公募基金共计32个，主要包括诺安多策略混合A、中药ETF、渤海汇金新动能主题混合A等 [1] 外资机构持仓变动 - 本期较上一季度新披露的外资机构有2家，包括中信证券资产管理(香港)有限公司-客户资金和高盛公司有限责任公司 [2] - 本期较上一季未再披露的外资机构为UBS AG [2]

机构持股情况 - 截至2025年10月30日，机构投资者合计持有天汽模A股604.22万股，占公司总股本的0.60% [1] - 机构持股比例较上一季度下降0.29个百分点 [1] - 香港中央结算有限公司为披露持股的机构投资者 [1] 公募基金持仓变动 - 本期较上一季度未再披露持仓的公募基金数量为11只 [1] - 未再披露的基金包括易方达中证万得并购重组指数(LOF)、中证2000、南方中证2000ETF等产品 [1] 外资机构持仓变动 - 本期新披露的外资机构为香港中央结算有限公司，共1家 [1] - 本期未再披露的外资机构为BARCLAYS BANK PLC [1]