根据提供的量化研报内容，以下是总结的量化模型、因子及其构建思路、过程、评价和测试结果。 量化因子与构建方式 1. 大类风格因子 **因子名称**：Beta因子[18] **因子构建思路**：衡量股票相对于市场的系统性风险[18] **因子具体构建过程**：未详细说明构建公式，但通常基于股票收益率与市场收益率的协方差计算 **因子评价**：本周在全市场股票池中表现较好 **因子名称**：市值因子[18] **因子构建思路**：反映公司规模大小的风格因子[18] **因子具体构建过程**：通常使用总市值或流通市值的对数作为因子值 **因子评价**：本周市场表现为大市值风格 **因子名称**：盈利因子[18] **因子构建思路**：衡量公司盈利能力[18] **因子具体构建过程**：未详细说明构建公式 **因子评价**：本周表现较差 **因子名称**：非线性市值因子[18] **因子构建思路**：捕捉市值因子的非线性效应[18] **因子具体构建过程**：未详细说明构建公式 2. 单因子体系 研报中提到了丰富的单因子体系，包括但不限于以下因子类型： **价值类因子**：市净率因子、市盈率因子、市盈率TTM倒数、市销率TTM倒数、EP因子、BP因子[12][14][16][22] **成长类因子**：单季度营业收入同比增长率、单季度营业利润同比增长率、单季度净利润同比增长率、总资产增长率[12][14][16] **盈利类因子**：单季度ROE、单季度ROE同比、单季度ROA、单季度ROA同比、毛利率TTM、营业利润率TTM、净利润率TTM[12][14][16] **情绪类因子**：标准化预期外收入、标准化预期外盈利[12][14][16] **技术类因子**：5日反转、动量弹簧因子、早盘收益因子、早盘后收益因子[12][14][16] **流动性类因子**：5日平均换手率、换手率相对波动率、6日成交金额的标准差[12][14][16] **质量类因子**：ROIC增强因子、ROE稳定性、ROA稳定性[12][14][16] **资金流因子**：大单净流入、小单净流入、动量调整大单、动量调整小单[12][14][16] 3. 行业内因子 **因子名称**：净资产增长率因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司净资产增长情况[22] **因子名称**：净利润增长率因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司净利润增长情况[22] **因子名称**：每股净资产因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司每股净资产水平[22] **因子名称**：每股经营利润TTM因子[22] **因子构建思路**：衡量行业内公司每股经营利润水平[22] **因子名称**：BP因子[22] **因子构建思路**：账面市值比因子在行业内的表现[22] **因子名称**：EP因子[22] **因子构建思路**：盈利价格比因子在行业内的表现[22] **因子名称**：残差波动率因子[22] **因子构建思路**：衡量股票残差收益率的波动性[22] **因子名称**：流动性因子[22] **因子构建思路**：衡量股票流动性的因子[22] **因子名称**：对数市值因子[22] **因子构建思路**：市值因子的对数形式[22] 量化模型与构建方式 1. PB-ROE-50组合模型 **模型名称**：PB-ROE-50组合[2][24] **模型构建思路**：基于市净率(PB)和净资产收益率(ROE)两个核心指标构建的投资组合[2][24] **模型具体构建过程**：选择PB较低且ROE较高的50只股票构建投资组合，具体筛选标准和权重分配方法未详细说明[2][24] 2. 机构调研组合模型 **模型名称**：公募调研选股策略[3][26] **模型构建思路**：基于公募基金调研活动构建的选股策略[3][26] **模型具体构建过程**：未详细说明构建过程，但基于机构调研数据选股 **模型名称**：私募调研跟踪策略[3][26] **模型构建思路**：基于私募基金调研活动构建的选股策略[3][26] **模型具体构建过程**：未详细说明构建过程，但基于机构调研数据选股 3. 大宗交易组合模型 **模型名称**：大宗交易组合[3][30] **模型构建思路**：基于大宗交易数据，采用"高成交、低波动"原则构建的投资组合[30] **模型具体构建过程**：通过"大宗交易成交金额比率"和"6日成交金额波动率"两个指标筛选股票，月频调仓[30] **模型评价**：大宗交易由于其保护隐私的特性，买卖双方进行大宗交易的细节不得而知，但可以通过统计分析探究其背后蕴含的信息[30] 4. 定向增发组合模型 **模型名称**：定向增发组合[3][36] **模型构建思路**：基于定向增发事件驱动构建的投资组合[36] **模型具体构建过程**：以股东大会公告日为时间节点，综合考虑市值因素、调仓周期以及对仓位的控制[36] **模型评价**：在再融资政策收紧背景下，分析定向增发事件效应是否仍然有效[36] 模型的回测效果 1. PB-ROE-50组合 **中证500股票池**：本周超额收益0.47%，今年以来超额收益3.22%，本周绝对收益4.36%，今年以来绝对收益23.00%[25] **中证800股票池**：本周超额收益0.25%，今年以来超额收益11.76%，本周绝对收益4.36%，今年以来绝对收益26.59%[25] **全市场股票池**：本周超额收益1.02%，今年以来超额收益14.28%，本周绝对收益4.91%，今年以来绝对收益35.20%[25] 2. 机构调研组合 **公募调研选股策略**：本周超额收益1.32%，今年以来超额收益8.79%，本周绝对收益5.47%，今年以来绝对收益23.23%[27] **私募调研跟踪策略**：本周超额收益-1.26%，今年以来超额收益14.76%，本周绝对收益2.78%，今年以来绝对收益29.99%[27] 3. 大宗交易组合 **大宗交易组合**：本周超额收益-2.68%，今年以来超额收益32.17%，本周绝对收益1.06%，今年以来绝对收益56.37%[31] 4. 定向增发组合 **定向增发组合**：本周超额收益-1.10%，今年以来超额收益5.40%，本周绝对收益2.71%，今年以来绝对收益24.70%[37] 因子的回测效果 1. 沪深300股票池因子表现（本周）[12][13] **表现较好的因子**： 标准化预期外收入：4.12% 单季度营业收入同比增长率：3.20% 总资产增长率：2.39% 毛利率TTM：2.38% 单季度总资产毛利率：2.14% **表现较差的因子**： 市盈率因子：-1.64% 市盈率TTM倒数：-1.51% 市净率因子：-1.16% 2. 中证500股票池因子表现（本周）[14][15] **表现较好的因子**： 单季度ROE同比：2.28% 单季度营业利润同比增长率：1.66% 单季度净利润同比增长率：1.63% 单季度ROA同比：1.45% 标准化预期外盈利：1.36% **表现较差的因子**： 市盈率TTM倒数：-2.36% 市盈率因子：-2.06% 下行波动率占比：-1.96% 3. 流动性1500股票池因子表现（本周）[16][17] **表现较好的因子**： 总资产增长率：2.12% 单季度营业利润同比增长率：1.91% 5日反转：1.91% 单季度营业收入同比增长率：1.87% 动量弹簧因子：1.80% **表现较差的因子**： 市盈率TTM倒数：-0.79% 市净率因子：-0.71% 市盈率因子：-0.56% 4. 大类因子表现（本周全市场股票池）[18] Beta因子：0.47% 市值因子：0.36% 盈利因子：-0.73% 非线性市值因子：-0.39%

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **单季度营业利润同比增长率因子** - 构建思路：反映公司短期盈利能力的增长情况[12] - 具体构建：计算单季度营业利润同比变化率 $$ \text{因子值} = \frac{\text{本期营业利润} - \text{去年同期营业利润}}{\text{去年同期营业利润}} $$ - 因子评价：对短期业绩敏感，但易受季节性影响[13] 2. **市净率因子（BP因子）** - 构建思路：衡量公司估值水平[12] - 具体构建：使用最新财报数据计算 $$ \text{因子值} = \frac{\text{股东权益}}{\text{总市值}} $$ - 因子评价：长期有效但需结合行业特性[13][16] 3. **换手率相对波动率因子** - 构建思路：捕捉流动性风险溢价[12] - 具体构建：计算换手率与价格波动率的比值 $$ \text{因子值} = \frac{\text{20日平均换手率}}{\text{20日收益率标准差}} $$ - 因子评价：在反转行情中表现突出[13] 4. **下行波动率占比因子** - 构建思路：衡量股价下跌风险[14] - 具体构建：计算负收益波动占总体波动的比例 $$ \text{因子值} = \frac{\sum_{r_t<0}(r_t - \bar{r})^2}{\sum(r_t - \bar{r})^2} $$ - 因子评价：在市场下跌阶段防御性强[15] 5. **日内波动率与成交金额相关性因子** - 构建思路：识别量价联动效应[14] - 具体构建：计算日内收益率波动与成交额的滚动相关系数 - 因子评价：对小盘股有显著选股能力[15] 6. **5日反转因子** - 构建思路：捕捉短期反转效应[16] - 具体构建：计算过去5日累计收益率并取负值 $$ \text{因子值} = -\prod_{t=1}^5(1+r_t) $$ - 因子评价：在流动性差的股票中效果显著[17] 量化模型与构建方式 1. **PB-ROE-50组合模型** - 构建思路：结合估值与盈利质量的GARP策略[23] - 具体构建： 1) 在全市场筛选PB低于行业中位数且ROE高于行业中位数的股票 2) 按ROE/PB比值排序选取前50只 3) 等权重配置，月度调仓 - 模型评价：兼顾价值与成长特性[24] 2. **大宗交易组合模型** - 构建思路：利用"高成交金额比率+低波动率"特征[29] - 具体构建： 1) 计算个股大宗交易成交金额/总成交金额 2) 计算6日成交金额波动率 3) 对两个指标标准化后加权求和，选取前20%股票 - 模型评价：事件驱动型策略，需高频调仓[30] 3. **定向增发组合模型** - 构建思路：挖掘定增公告后的超额收益[35] - 具体构建： 1) 以股东大会公告日为事件日 2) 筛选市值小于100亿且折价率>10%的标的 3) 持有期60天，动态仓位控制 - 模型评价：受政策影响较大，需灵活调整[36] 回测效果指标 | 模型/因子名称 | 本周收益 | 近1月收益 | 近1年收益 | 10年累计收益 | |------------------------|----------|-----------|-----------|--------------| | PB-ROE-50(全市场) | 0.06% | - | 9.34% | - | [24] | 大宗交易组合 | 0.83% | - | 27.95% | - | [30] | 单季度营业利润同比(沪深300)| 2.40% | 5.39% | 10.57% | 1.18% | [13] | 下行波动率占比(中证500)| 3.85% | 4.14% | 7.35% | 160.94% | [15] | 5日反转(流动性1500) | -2.11% | -0.57% | 9.53% | -4.48% | [17] | 大类因子名称 | 本周收益 | |------------------------|----------| | Beta因子 | 0.49% | [18] | 动量因子 | -0.60% | [18] | 流动性因子 | -0.49% | [18] 注："-"表示原文未提供数据

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **单季度净利润同比增长率因子** - 构建思路：反映公司短期盈利能力的增长情况[12] - 具体构建：计算单季度净利润同比变化率，公式为： $$ \text{单季度净利润同比增长率} = \frac{\text{本期净利润} - \text{去年同期净利润}}{\text{去年同期净利润}} $$ - 评价：对沪深300股票池近期表现敏感[13] 2. **市净率因子（PB）** - 构建思路：衡量股价与净资产的比值关系[14] - 具体构建： $$ \text{市净率} = \frac{\text{股票价格}}{\text{每股净资产}} $$ - 评价：在中证500股票池中表现突出[15] 3. **下行波动率占比因子** - 构建思路：捕捉股价下跌时的风险特征[16] - 具体构建：计算收益率下行区间的波动率占总波动率的比例[17] - 评价：在多股票池中稳定性较强[17] 4. **动量弹簧因子** - 构建思路：结合动量效应与均值回复特性[12] - 具体构建：通过标准化处理过去N日收益率与波动率的比值[13] - 评价：近期在沪深300中表现较差[13] 5. **大宗交易组合核心因子** - 构建思路：基于"高成交金额比率+低波动"原则[29] - 具体构建： - 大宗交易成交金额比率 = 大宗交易金额 / 总成交金额 - 6日成交金额波动率 = STD(近6日成交金额)[29] - 评价：事件驱动型因子有效性显著[29] 量化模型与构建方式 1. **PB-ROE-50模型** - 构建思路：结合估值与盈利能力的平衡策略[23] - 具体构建： 1) 在全市场筛选PB分位数最低的股票 2) 在低PB股票中选取ROE最高的50只[24] - 评价：长期超额收益稳定[24] 2. **机构调研组合模型** - 构建思路：利用机构调研行为中的信息优势[25] - 具体构建： - 公募调研选股：跟踪高频调研标的 - 私募调研跟踪：分析调研后股价反应[26] - 评价：私募策略超额更显著[26] 3. **定向增发事件驱动模型** - 构建思路：捕捉定增公告后的股价反应[35] - 具体构建： 1) 以股东大会公告日为事件节点 2) 结合市值因子控制风险[35] - 评价：受政策影响较大[35] 因子回测效果 | 因子名称 | 沪深300(1周) | 中证500(1周) | 流动性1500(1周) | 10年净值 | |--------------------------|--------------|--------------|------------------|----------| | 单季度净利润同比增长率 | 1.83%[13] | 0.88%[15] | 0.05%[17] | 83.5%[15]| | 市净率因子 | 0.81%[13] | 2.57%[15] | 0.08%[17] | 69.64%[15]| | 下行波动率占比 | 1.21%[13] | 2.07%[15] | 0.74%[17] | 148.35%[15]| | 动量弹簧因子 | -1.73%[13] | -1.23%[15] | -0.99%[17] | 65.53%[13]| 模型回测效果 | 模型名称 | 本周超额收益 | 年内超额收益 | 绝对收益 | |--------------------|--------------|--------------|----------| | PB-ROE-50(全市场) | 0.92%[24] | 9.28%[24] | 16.07%[24]| | 公募调研策略 | 0.80%[26] | 2.86%[26] | 5.80%[26]| | 大宗交易组合 | 1.22%[30] | 25.89%[30] | 33.71%[30]| | 定向增发组合 | 0.05%[36] | 8.72%[36] | 15.48%[36]|

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **总资产增长率因子** - 构建思路：衡量公司总资产的增长情况，反映公司扩张能力[12] - 具体构建：计算总资产同比变化率 - 因子评价：长期稳定性较好，但10年维度存在回撤 2. **单季度ROA同比因子** - 构建思路：追踪单季度资产回报率的同比变化[12] - 具体构建：$$ ROA_{同比} = \frac{ROA_{t}-ROA_{t-4}}{|ROA_{t-4}|} $$ - 因子评价：在中证500和流动性1500池中表现突出 3. **动量弹簧因子** - 构建思路：结合动量效应与均值回归特性[13][15] - 具体构建：通过价格波动幅度与成交量加权计算 - 因子评价：在流动性1500池中年化收益达25.24% 4. **大宗交易成交金额比率因子** - 构建思路：捕捉大宗交易中的信息优势[31] - 具体构建：$$ \frac{大宗交易金额}{日均成交金额} $$ - 因子评价：需配合波动率因子使用效果更佳 5. **定向增发事件因子** - 构建思路：利用定增公告后的股价反应[37] - 具体构建：以股东大会公告日为事件触发点 - 因子评价：政策收紧后仍需验证有效性 量化组合与构建方式 1. **PB-ROE-50组合** - 构建思路：结合估值与盈利质量的平衡策略[25] - 具体构建：在全市场筛选PB分位数<30%且ROE>行业均值的50只股票 - 模型评价：全市场年化超额达5.86% 2. **机构调研组合** - 构建思路：跟踪公募/私募调研密集度[27] - 具体构建：按调研频次+机构权重加权选股 - 模型评价：私募策略年化超额11.11% 3. **大宗交易组合** - 构建思路："高成交金额比率+低波动"双因子筛选[31] - 具体构建：月频调仓，控制组合波动率<15% - 模型评价：年内超额23.89%但波动较大 4. **定向增发组合** - 构建思路：事件驱动型策略[37] - 具体构建：股东大会公告日建仓，持有3个月 - 模型评价：受政策影响需动态调整 因子回测效果 | 因子名称 | 最近1周 | 最近1年 | 最近10年 | |------------------------|---------|---------|----------| | 总资产增长率(沪深300) | 2.23% | 5.60% | -10.61% | | 单季度ROA同比(中证500) | 0.98% | 14.55% | 185.22% | | 动量弹簧(流动性1500) | 1.46% | 25.24% | 141.17% | 组合回测效果 | 组合名称 | 本周超额 | 年内超额 | 绝对收益 | |------------------|----------|----------|----------| | PB-ROE-50全市场 | 3.35% | 5.86% | 7.74% | | 私募调研跟踪 | 1.31% | 11.11% | 10.01% | | 大宗交易组合 | 0.41% | 23.89% | 26.09% | | 定向增发组合 | 1.97% | 7.96% | 6.08% | [12][13][15][25][27][31][37]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：PB-ROE-50组合** - **模型构建思路**：基于PB（市净率）和ROE（净资产收益率）的双因子筛选，选取估值合理且盈利能力强的股票[23] - **模型具体构建过程**： 1. 在全市场股票池中筛选PB分位数低于50%且ROE分位数高于50%的股票 2. 按PB升序和ROE降序综合排序，选取前50只股票等权重配置 3. 按月频调仓，基准指数为中证800/全市场指数[23][24] - **模型评价**：兼顾估值与盈利质量，适合价值投资风格 2. **模型名称：机构调研组合** - **模型构建思路**：利用公募/私募调研事件作为信息优势信号选股[25] - **模型具体构建过程**： 1. 跟踪过去1个月内被机构调研的股票 2. 按调研次数和参与机构规模加权构建组合 3. 基准指数为中证800[25][26] 3. **模型名称：大宗交易组合** - **模型构建思路**：通过"高成交金额比率+低波动率"筛选大宗交易中的有效信号[29] - **模型具体构建过程**： 1. 计算个股大宗交易成交金额占日均成交额比率 2. 计算6日成交金额波动率 3. 选取比率前30%且波动率后30%的股票等权重配置[29][30] 4. **模型名称：定向增发组合** - **模型构建思路**：以股东大会公告日为事件节点捕捉定增超额收益[34] - **模型具体构建过程**： 1. 筛选公告定向增发的股票 2. 结合市值因子和仓位控制规则构建组合 3. 基准指数为中证全指[34][35] --- 模型的回测效果 1. **PB-ROE-50组合** - 中证500：上周超额-0.12%，今年累计超额2.07%[24] - 中证800：上周超额0.63%，今年累计超额2.60%[24] - 全市场：上周超额0.65%，今年累计超额3.10%[24] 2. **机构调研组合** - 公募调研：上周超额0.05%，今年累计超额-2.18%[26] - 私募调研：上周超额-0.22%，今年累计超额9.67%[26] 3. **大宗交易组合** - 上周超额0.01%，今年累计超额23.39%[30] 4. **定向增发组合** - 上周超额0.19%，今年累计超额4.26%[35] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：对数市值因子** - **因子方向**：负向（小市值效应）[12][14][16] - **构建过程**：$$ \text{ln}(总市值) $$，标准化后分组回测[13][15][17] 2. **因子名称：动量调整大单** - **因子方向**：正向（大单资金动量）[12] - **构建过程**：$$ \frac{\text{大单净流入金额}}{\text{20日平均成交额}} \times \text{动量系数} $$[13] 3. **因子名称：6日成交金额移动平均** - **因子方向**：负向（高流动性溢价）[12] - **构建过程**：$$ \text{MA6}(成交金额) $$标准化[13] 4. **因子名称：净利润率TTM** - **因子方向**：正向（盈利能力）[14] - **构建过程**：$$ \frac{\text{净利润TTM}}{\text{营业收入TTM}} $$[15] 5. **因子名称：单季度ROE同比** - **因子方向**：正向（盈利改善）[16] - **构建过程**：$$ \frac{\text{本期ROE}}{\text{去年同期ROE}} - 1 $$[17] --- 因子的回测效果 1. **沪深300股票池** - 对数市值因子：上周收益1.63%，近1月-0.49%[13] - 动量调整大单：上周收益1.37%，近1月0.12%[13] - 6日成交金额移动平均：上周收益1.34%，近1月-1.72%[13] 2. **中证500股票池** - 净利润率TTM：上周收益1.43%，近1月1.90%[15] - 毛利率TTM：上周收益1.13%，近1月1.42%[15] 3. **流动性1500股票池** - 单季度ROE同比：上周收益1.07%，近1月2.13%[17] - 对数市值因子：上周收益0.65%，近1月2.46%[17] --- 大类因子表现 - 市值因子：全市场上周收益-0.77%（小市值风格）[18] - 流动性因子：全市场上周收益-0.34%[18] --- 行业内因子表现 - 综合行业：净利润增长率/每股净资产/每股经营利润TTM因子表现一致[21] - 交通运输/建筑材料：残差波动率和流动性因子正收益显著[21] - 多数行业：小市值风格显著[21]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：PB-ROE-50组合** - **构建思路**：基于PB（市净率）和ROE（净资产收益率）双因子筛选股票，选取估值合理且盈利能力强的标的[23] - **具体构建过程**： 1. 在全市场股票池中计算每只股票的PB和ROE值 2. 对PB和ROE分别进行标准化处理并加权综合得分 3. 选取综合得分前50名的股票构成组合 4. 按月频调仓，动态更新标的[24] 2. **模型名称：私募调研跟踪策略** - **构建思路**：通过跟踪私募机构调研行为挖掘超额收益机会[25] - **具体构建过程**： 1. 统计上市公司接受私募机构调研的频率及参与调研的机构质量 2. 对调研事件赋予权重（如头部私募调研权重更高） 3. 结合基本面指标筛选被调研股票中的优质标的[26] 3. **模型名称：大宗交易组合** - **构建思路**：基于"高成交金额比率+低波动率"原则筛选大宗交易标的[29] - **具体构建过程**： 1. 计算个股大宗交易成交金额占日均成交额比率 2. 计算个股6日成交金额波动率 3. 选择成交比率高且波动率低的股票构建组合[30] 4. **模型名称：定向增发组合** - **构建思路**：利用定向增发事件驱动效应构建投资组合[35] - **具体构建过程**： 1. 以股东大会公告日为事件节点 2. 结合市值因子和仓位控制规则 3. 筛选近期发布定增预案且估值合理的标的[36] --- 模型的回测效果 1. **PB-ROE-50组合** - 中证500超额收益1.15%（本周），今年以来2.19%[24] - 中证800超额收益0.29%（本周），今年以来1.96%[24] 2. **私募调研跟踪策略** - 中证800超额收益2.61%（本周），今年以来9.91%[26] 3. **大宗交易组合** - 中证全指超额收益-0.61%（本周），今年以来23.37%[30] 4. **定向增发组合** - 中证全指超额收益0.12%（本周），今年以来6.18%[36] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：净利润断层** - **构建思路**：捕捉财报公布后盈利超预期带来的股价跳空缺口[12] - **测试结果**：沪深300股票池本周收益1.30%[13] 2. **因子名称：5日反转** - **构建思路**：计算个股过去5日收益率并反向交易[12] - **测试结果**： - 沪深300股票池本周收益0.38%[13] - 中证500股票池本周收益-0.49%[15] 3. **因子名称：毛利率TTM** - **构建思路**：采用滚动12个月毛利率衡量企业盈利能力[14] - **测试结果**：中证500股票池本周收益1.65%[15] 4. **因子名称：动量弹簧因子** - **构建思路**：结合短期动量与均值回归特性[12] - **测试结果**： - 沪深300股票池本周收益-1.12%[13] - 流动性1500股票池本周收益-1.07%[17] --- 因子的回测效果 1. **大类因子表现** - 动量因子：本周收益0.12%[18] - 规模因子：本周收益-0.40%[18] 2. **行业内因子表现** - 钢铁行业：净利润增长率因子表现最佳[21] - 煤炭行业：EP因子表现突出[22] 3. **单因子表现（沪深300）** - 成交量的5日指数移动平均：1.15%[13] - 对数市值因子：-1.02%[13] 4. **单因子表现（中证500）** - 单季度ROA：1.40%[15] - 早盘后收益因子：-0.64%[15]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：PB-ROE-50组合 - **模型构建思路**：基于PB（市净率）和ROE（净资产收益率）双因子筛选股票，选取估值合理且盈利能力强的标的[24] - **模型具体构建过程**： 1. 在全市场股票池中计算PB和ROE指标 2. 对PB升序排序（低估值优先），ROE降序排序（高盈利优先） 3. 综合排名后选取前50只股票构成组合 4. 月频调仓 2. **模型名称**：大宗交易组合 - **模型构建思路**：根据大宗交易数据中的"成交金额比率"和"波动率"因子筛选标的，遵循"高成交、低波动"原则[30] - **模型具体构建过程**： 1. 计算个股大宗交易成交金额占日均成交额比率 2. 计算6日成交金额波动率 3. 选择成交比率高且波动率低的股票 4. 月频调仓 3. **模型名称**：定向增发组合 - **模型构建思路**：以股东大会公告日为节点，结合市值因素和仓位控制构建事件驱动策略[35] - **模型具体构建过程**： 1. 跟踪定向增发预案公告事件 2. 筛选市值适中的标的 3. 控制单行业暴露不超过20% 4. 动态调整持仓周期 模型的回测效果 1. **PB-ROE-50组合**： - 中证500超额收益0.88%（本周），1.02%（年初至今）[25] - 中证800超额收益0.43%（本周），1.66%（年初至今）[25] 2. **大宗交易组合**： - 相对中证全指超额收益0.36%（本周），24.12%（年初至今）[31] 3. **定向增发组合**： - 相对中证全指超额收益0.48%（本周），1.16%（年初至今）[36] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：早盘后收益因子 - **因子方向**：负向（流动性1500股票池）[16] - **因子构建思路**：捕捉开盘后特定时间窗口的收益异常现象 - **因子评价**：在中小盘股票中表现突出 2. **因子名称**：动量弹簧因子 - **因子方向**：正向（全市场）[13] - **因子构建思路**：结合动量效应与均值回复特性 - **因子评价**：在波动市场中具有较强适应性 3. **因子名称**：EPTTM分位点 - **因子方向**：正向（中证500）[14] - **因子构建思路**：计算盈利价格比在行业内的相对位置 因子的回测效果 1. **早盘后收益因子**： - 流动性1500股票池周收益2.27%，年化收益19.60%[17] 2. **动量弹簧因子**： - 沪深300股票池周收益0.59%，年化收益11.11%[13] - 流动性1500股票池周收益1.43%，年化收益22.03%[17] 3. **EPTTM分位点**： - 中证500股票池周收益1.30%，年化收益13.19%[14] 大类因子表现 1. **残差波动率因子**：全市场周收益0.55%[18] 2. **盈利因子**：全市场周收益0.26%[18] 3. **市值因子**：全市场周收益-0.48%[18] 4. **动量因子**：全市场周收益-0.32%[18]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化因子与构建方式 1. **下行波动率占比因子** - 构建思路：衡量股价下行波动占总波动的比例，反映股票抗跌能力[12] - 具体构建：计算周期内负收益率的波动率与总波动率比值 - 因子评价：防御性因子，市场下跌时表现突出 2. **小单净流入因子** - 构建思路：监测散户资金流向，反向指标[12] - 具体构建：$$ \text{小单净流入} = \frac{\text{小单买入额}-\text{小单卖出额}}{\text{总成交额}} $$ 3. **成交量的5日指数移动平均因子** - 构建思路：平滑短期成交量波动[12] - 具体构建：$$ EMA_5(V) = \alpha \cdot V_t + (1-\alpha) \cdot EMA_{t-1} $$ 其中$\alpha=2/(5+1)$ 4. **标准化预期外收入因子** - 构建思路：捕捉财报公布后的预期差[14] - 具体构建：$$ \text{SUE} = \frac{\text{实际收入}-\text{预期收入}}{\text{历史收入标准差}} $$ 5. **对数市值因子** - 构建思路：控制市值偏态分布影响[16] - 具体构建：$$ \text{LogMC} = \ln(\text{总市值}) $$ 6. **6日成交金额波动率因子** - 构建思路：衡量流动性波动风险[16] - 具体构建：计算6日成交金额标准差 大类因子表现 - **动量因子**：周收益0.69%，显示动量效应持续[18] - **非线性市值因子**：周收益-0.58%[18] - **残差波动率因子**：周收益-0.64%[18] - **市值因子**：周收益-1.02%，小市值风格显著[18] 量化组合模型 1. **PB-ROE-50组合** - 构建思路：结合估值与盈利能力筛选股票[23] - 测试结果： - 中证500超额-0.26%[23] - 中证800超额-0.83%[23] - 全市场超额-1.00%[23] 2. **大宗交易组合** - 构建思路："高成交金额比率+低6日波动率"双因子筛选[29] - 测试结果：周超额1.55%[29] 3. **定向增发组合** - 构建思路：事件驱动策略，以股东大会公告日为节点[34] - 测试结果：周超额0.19%[34] 行业内因子表现 - **BP因子**：在房地产/银行/美容护理行业正收益显著[21] - **EP因子**：交通运输行业正收益显著[21] - **净资产增长率因子**：煤炭/综合行业表现突出[21] （注：部分因子如动量弹簧因子、ROIC增强因子等因篇幅限制未展开，但均已包含在原始数据中[12][14][16]）