股票策略 依然是上半年备案的主流策略 ，私募排排网数据显示，上半年备案股票策略产品高达3458只，占到备案产品总量的63.32%。（ 点击 查看股票策略收益排名 ） 多资产策略和期货及衍生品策略位居次席 ，两大策略上半年备案产品数量差距并不大，成为股票策略后最受青睐的两大策略。私募排排网数据 显示，上半年分别备案多资产策略和期货及衍生品策略产品802只和633只，占比依次为14.69%和11.59%。 组合基金和债券策略上半年备案产品数量表现 相对较差 。私募排排网数据显示，上半年分别备案组合基金和债券策略产品220只和212只，合计 占比不足10%。 本文首发于公众号"私募排排网"。 （点击↑↑ 上图查看详情 ） 0 1 上半年私募备案 5461 只，股票策略仍占主流 6月A股市场走出明显的反弹行情，从而带动了私募产品的备案热情。私募排排网数据显示，截至2025年6月30日，6月共有1100只私募证券产品 完成备案，创下年内单月次新高，较上月环比增幅26.44%。 整个上半年备案私募证券产品更是高达5461只，较去年上半年同比增幅53.61%， 较去年下半年环比增幅100.48%。 融智投资 FOF基金经理 ...

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. **因子名称：Trend风格因子** - 构建思路：捕捉市场趋势持续性，通过不同时间窗口的指数加权移动平均比率衡量趋势强度[16] - 具体构建： - Trend_120 = EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=120) - Trend_240 = EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=240) 其中EWMA为指数加权移动平均，halflife为半衰期参数[16] - 因子评价：反映市场对趋势策略的偏好，近期表现突出[11][13] 2. **因子名称：PB_ROE_排序差因子** - 构建思路：结合估值与盈利质量，通过市净率与ROE的排序差异捕捉相对低估机会[20] - 具体构建： $$ PB\_ROE\_RANK = Rank(PB) - Rank(ROE) $$ 其中Rank为全市场排序分位数[20] - 因子评价：在中证1000样本中表现最佳，体现中小盘股估值修复逻辑[36] 3. **因子名称：预期PEG因子** - 构建思路：衡量成长性与估值匹配度，反向指标[20] - 具体构建： $$ TTM\_FPEG = \frac{一致预期滚动PE}{个股滚动净利复合增长率} $$ 采用分析师一致预期数据[20] - 因子评价：在中证全指样本中表现最优，反映市场对确定性成长的溢价[47] 4. **因子名称：DELTAROA因子** - 构建思路：跟踪企业总资产收益率的变化，捕捉盈利改善信号[20] - 具体构建： $$ DELTAROA = ROA_{t} - ROA_{t-4} $$ 采用单季同比变化计算[20] - 因子评价：在创业板指样本中领跑，体现业绩反转效应[42] 5. **因子名称：标准化预期外盈利(SUE)** - 构建思路：量化盈利超预期程度，反映基本面惊喜[20] - 具体构建： $$ SUE = \frac{单季实际净利-预期净利}{预期净利标准差} $$ 采用分析师预期标准差标准化[20] - 因子评价：在中证1000样本中表现强劲，信息比率达8.25%[36] 因子回测效果 | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月 | 今年以来 | 近1年年化 | 历史年化 | |------------------------|----------|----------|----------|------------|----------| | Trend风格因子[13] | 2.26% | 2.98% | -3.81% | 24.24% | 14.10% | | PB_ROE_排序差[36] | 1.38% | 2.31% | 2.77% | 0.85% | 10.84% | | 预期PEG[47] | 1.79% | 3.62% | 8.72% | 4.95% | 1.18% | | DELTAROA[43] | 2.75% | 10.46% | 17.77% | 53.15% | 6.74% | | 标准化预期外盈利[36] | 1.36% | 2.88% | 7.62% | 0.15% | 8.72% | 量化模型 1. **模型名称：MFE组合优化模型** - 构建思路：在控制风格/行业暴露约束下最大化单因子暴露，更贴近实际组合构建场景[61] - 具体构建： $$ \begin{array}{ll} \max & f^{T}w \\ s.t. & s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h} \\ & h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h} \\ & w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h} \\ & b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h} \\ & 0\leq w\leq l \\ & 1^{T}w=1 \\ & \Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h} \end{array} $$ 其中$f$为因子向量，$w$为权重，约束包括风格暴露$X$、行业暴露$H$、换手率$to_h$等[61] - 模型评价：解决了传统IC检验与实战脱节的问题，支持多约束条件下的因子有效性验证[61] 模型回测效果 | 指数增强产品 | 最近一周超额收益 | 今年以来超额收益 | |--------------------|------------------|------------------| | 沪深300增强[53] | 0.82%/-0.45% | 8.53%/-1.49% | | 中证500增强[59] | 1.83%/-0.48% | 8.85%/-1.90% | | 中证1000增强[60] | 1.03%/-0.46% | 13.10%/0.70% |

国信金工指数增强组合表现如下： 二 因子表现监控 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1.17%，本年超额收益8.03%。 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%。 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%。 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%。 二、本周选股因子表现跟踪 沪深300成分股中单季EP、EPTTM、预期EPTTM等因子表现较好。 中证500成分股中单季ROE、DELTAROE、单季EP等因子表现较好。 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。 中证A500指数成分股中预期EPTTM、EPTTM、单季ROE等因子表现较好。 公募基金重仓股中预期PEG、预期EPTTM、单季EP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1.02%，最低-0.37%，中位数 0.08%。 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%。 中证1000指数增强产品本周超额收益最 ...

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]

量化因子与构建方式 1. **因子名称**：单季EP - **因子构建思路**：衡量单季度归母净利润与总市值的比值，反映公司短期盈利能力[18] - **因子具体构建过程**： $$单季EP = \frac{单季度归母净利润}{总市值}$$ 数据来源为财报披露的单季度净利润和实时市值[18] 2. **因子名称**：EPTTM - **因子构建思路**：采用滚动12个月净利润与市值的比值，反映持续盈利能力[18] - **因子具体构建过程**： $$EPTTM = \frac{归母净利润TTM}{总市值}$$ 通过连续四个季度的净利润加总计算TTM值[18] 3. **因子名称**：DELTAROE - **因子构建思路**：计算净资产收益率的同比变化，捕捉盈利能力的边际改善[18] - **因子具体构建过程**： $$DELTAROE = ROE_{当期} - ROE_{去年同期}$$ 其中ROE计算采用： $$ROE = \frac{单季度归母净利润×2}{期初净资产+期末净资产}$$[18] 4. **因子名称**：标准化预期外盈利 - **因子构建思路**：衡量实际盈利与市场预期的偏离程度[18] - **因子具体构建过程**： $$SUE = \frac{实际净利润 - 预期净利润}{预期净利润标准差}$$ 使用分析师一致预期数据计算标准化差异[18] 5. **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[18] - **因子具体构建过程**： $$三个月反转 = -1 × 过去60交易日收益率$$ 取负值使得因子方向与收益正相关[18] 6. **因子名称**：非流动性冲击 - **因子构建思路**：通过价格波动与成交额关系衡量流动性风险[18] - **因子具体构建过程**： $$非流动性冲击 = \frac{过去20交易日|日收益率|}{成交额均值}$$ 值越大表明流动性越差[18] 因子回测效果 1. **单季EP因子** - 沪深300空间：最近一周超额0.97%，近一月2.75%，年化5.28%[20] - 中证500空间：最近一周1.06%，近一月1.81%，年化7.79%[22] - 中证1000空间：最近一周1.21%，近一月2.37%，年化10.48%[24] 2. **DELTAROE因子** - 沪深300空间：最近一周0.21%，近一月2.00%，年化3.83%[20] - 中证500空间：最近一周1.18%，近一月2.60%，年化7.80%[22] - 中证1000空间：最近一周0.69%，近一月0.16%，年化9.10%[24] 3. **标准化预期外盈利因子** - 沪深300空间：最近一周0.35%，近一月1.65%，年化3.90%[20] - 中证1000空间：最近一周1.32%，近一月2.83%，年化9.00%[24] - 中证A500空间：最近一周0.38%，近一月2.09%，年化5.34%[26] 4. **三个月反转因子** - 沪深300空间：最近一周0.27%，近一月0.42%，年化1.24%[20] - 中证500空间：最近一周-0.68%，近一月0.19%，年化0.22%[22] 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：MFE组合优化模型 - **模型构建思路**：在控制行业/风格暴露约束下最大化单因子暴露[40] - **模型具体构建过程**： 目标函数： $$\max f^Tw$$ 约束条件包括： $$s_l \leq X(w-w_b) \leq s_h$$ （风格暴露约束） $$h_l \leq H(w-w_b) \leq h_h$$ （行业偏离约束） $$w_l \leq w-w_b \leq w_h$$ （个股权重偏离约束） 其他约束包括成分股权重占比、禁止卖空等[40][41] 模型回测效果 1. **沪深300增强组合** - 本周超额1.17%，年内累计超额8.03%[15] - 公募产品中位数：本周0.08%，近一月0.70%，年内2.39%[33] 2. **中证500增强组合** - 本周超额0.73%，年内累计超额8.82%[15] - 公募产品中位数：本周0.38%，近一月1.24%，年内3.90%[35] 3. **中证1000增强组合** - 本周超额1.10%，年内累计超额13.66%[15] - 公募产品中位数：本周0.38%，近一月1.46%，年内5.97%[37] 特殊指数构建 1. **公募重仓指数** - **构建思路**：反映机构投资者持仓偏好[42] - **具体构建过程**： - 选取普通股票型及偏股混合型基金（规模>5000万） - 合并半年报/年报全部持仓或季报前十大重仓股 - 按持仓权重排序取累计90%市值的股票作为成分股[43]

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]

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[19] - **模型具体构建过程**： 1. 对股票池进行筛选，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. 对每个单因子进行中性化处理，消除其与行业、风格（规模、估值、成长）因子的相关性[44] 3. 使用优化方法在行业和风格中性约束下最大化目标因子暴露[19] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：Beta因子 - **因子构建思路**：捕捉个股与市场指数的弹性关系[15] - **因子具体构建过程**： - 将个股过去252个交易日的日收益率与中证全指日收益率进行半衰指数加权回归，半衰期为63个交易日，取回归系数作为BETA值 $$BETA = \text{回归系数（个股日收益 vs 中证全指日收益，半衰加权）}$$[15] 2. **因子名称**：规模因子（LNCAP） - **因子构建思路**：反映市值对收益的影响[15] - **因子具体构建过程**： $$LNCAP = \ln(\text{总市值})$$[15] 3. **因子名称**：动量因子（RSTR） - **因子构建思路**：捕捉个股中长期趋势[15] - **因子具体构建过程**： - 计算过去504个交易日个股累计收益率（排除最近21日），收益率序列使用半衰指数加权（半衰期126日） $$RSTR = \sum_{t=1}^{504} w_t \cdot r_t \quad (w_t=0.5^{t/126})$$[15] 4. **因子名称**：60日反转因子 - **因子构建思路**：捕捉短期反转效应[18] - **因子具体构建过程**： - 直接取个股过去60个交易日收益率 $$60日反转 = \sum_{t=1}^{60} r_t$$[18] 5. **因子名称**：20日特异度因子 - **因子构建思路**：衡量个股收益与三因子模型的偏离程度[18] - **因子具体构建过程**： - 将个股过去20个交易日日收益与Fama-French三因子回归，取拟合优度（R²）的负值 $$20日特异度 = -R^2$$[18] 模型与因子的评价 - **Beta因子**：近期表现突出，反映市场风险偏好提升[15][16] - **规模因子**：小市值效应强化，但长期多空收益为负[15][16] - **动量因子**：中长期有效性稳定，但近期受市场反转影响[15][18] - **反转因子**：短期反转效应显著，尤其在中证1000股票池中表现强劲[26][35] 模型与因子的测试结果 风格因子表现 | 因子名称 | 近一周多空收益 | 近一月多空收益 | |----------------|----------------|----------------| | Beta因子 | 7.50% | 8.74% |[16] | 规模因子 | -4.23% | -5.29% |[16] | 动量因子 | 1.48% | -1.62% |[16] 选股因子表现（沪深300股票池） | 因子名称 | 近一周超额收益 | 近一月超额收益 | |------------------------|----------------|----------------| | 对数市值 | 0.83% | 2.44% |[21] | 单季度营业利润同比增速 | 0.72% | 1.83% |[21] | 20日特异度 | 0.71% | 0.20% |[21] 全市场因子Rank IC | 因子名称 | 近一周Rank IC | 近一月Rank IC均值 | |----------------|---------------|--------------------| | 对数市值 | 24.81% | 9.05% |[44] | 20日特异度 | 21.07% | 11.25% |[44] | 60日反转 | 19.50% | 10.07% |[44]

量化模型与因子分析总结 量化因子与构建方式 估值类因子 1. **BP因子**：构建思路为净资产与总市值的比率，反映公司账面价值与市场价值的相对关系[17] $$ BP = \frac{净资产}{总市值} $$ 2. **EPTTM因子**：构建思路为使用滚动12个月的归母净利润与总市值的比率[17] $$ EPTTM = \frac{归母净利润TTM}{总市值} $$ 3. **股息率因子**：构建思路为最近四个季度预案分红金额与总市值的比率[17] $$ 股息率 = \frac{最近四个季度预案分红金额}{总市值} $$ 反转类因子 1. **一个月反转因子**：构建思路为过去20个交易日的涨跌幅，反映短期反转效应[17] $$ 一个月反转 = 过去20个交易日涨跌幅 $$ 2. **三个月反转因子**：构建思路为过去60个交易日的涨跌幅，反映中期反转效应[17] $$ 三个月反转 = 过去60个交易日涨跌幅 $$ 动量类因子 1. **一年动量因子**：构建思路为近一年除近一月后的动量，反映长期动量效应[17] $$ 一年动量 = 近一年除近一月后动量 $$ 成长类因子 1. **单季净利同比增速因子**：构建思路为单季度净利润同比增长率[17] $$ 单季净利同比增速 = \frac{当期单季度净利润-去年同期单季度净利润}{去年同期单季度净利润} $$ 2. **单季营收同比增速因子**：构建思路为单季度营业收入同比增长率[17] $$ 单季营收同比增速 = \frac{当期单季度营业收入-去年同期单季度营业收入}{去年同期单季度营业收入} $$ 盈利类因子 1. **单季ROE因子**：构建思路为单季度归母净利润的两倍除以期初与期末归母净资产的平均值[17] $$ 单季ROE = \frac{单季度归母净利润×2}{期初归母净资产+期末归母净资产} $$ 流动性类因子 1. **一个月换手因子**：构建思路为过去20个交易日换手率的均值[17] $$ 一个月换手 = \frac{过去20个交易日换手率总和}{20} $$ 波动类因子 1. **特异度因子**：构建思路为1减去过去20个交易日Fama-French三因子回归的拟合度[17] $$ 特异度 = 1-R^2_{FF3} $$ 分析师类因子 1. **预期EPTTM因子**：构建思路为一致预期滚动EP值[17] $$ 预期EPTTM = 一致预期滚动EP $$ 因子回测效果 沪深300样本空间 1. **单季营利同比增速因子**：最近一周0.77%，最近一月1.84%，今年以来5.23%，历史年化2.98%[19] 2. **三个月反转因子**：最近一周0.66%，最近一月0.65%，今年以来3.01%，历史年化1.25%[19] 3. **特异度因子**：最近一周0.55%，最近一月-0.10%，今年以来2.28%，历史年化0.67%[19] 中证500样本空间 1. **一年动量因子**：最近一周1.26%，最近一月1.18%，今年以来2.77%，历史年化2.37%[21] 2. **特异度因子**：最近一周1.05%，最近一月2.04%，今年以来0.76%，历史年化1.67%[21] 3. **单季营收同比增速因子**：最近一周1.00%，最近一月3.50%，今年以来8.20%，历史年化3.29%[21] 中证1000样本空间 1. **一年动量因子**：最近一周1.45%，最近一月1.73%，今年以来0.26%，历史年化-0.55%[23] 2. **三个月反转因子**：最近一周1.09%，最近一月1.40%，今年以来0.38%，历史年化-0.61%[23] 3. **标准化预期外盈利因子**：最近一周0.77%，最近一月3.35%，今年以来6.17%，历史年化8.76%[23] 中证A500样本空间 1. **单季营利同比增速因子**：最近一周1.22%，最近一月2.75%，今年以来6.17%，历史年化1.80%[25] 2. **三个月反转因子**：最近一周1.08%，最近一月0.36%，今年以来3.64%，历史年化0.97%[25] 3. **一年动量因子**：最近一周0.74%，最近一月0.87%，今年以来-2.03%，历史年化0.85%[25] MFE组合构建方法 1. **构建思路**：通过组合优化方式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[39] 2. **优化模型**： $$ \begin{array}{ll} max & f^{T}w \\ s.t. & s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h} \\ & h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h} \\ & w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h} \\ & b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h} \\ & \mathbf{0}\leq w\leq l \\ & \mathbf{1}^{T}w=1 \end{array} $$ 其中f为因子取值，w为股票权重向量，wb为基准指数成分股权重向量[39][40]

指数增强组合表现 - 沪深300指数增强组合本周超额收益0.82%，本年超额收益6.67% [1][4] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.04%，本年超额收益7.84% [1][4] - 中证1000指数增强组合本周超额收益0.34%，本年超额收益12.61% [1][4] - 中证A500指数增强组合本周超额收益-0.89%，本年超额收益7.43% [1][4] 选股因子表现 沪深300成分股 - 本周表现较好因子：预期EPTTM（1.07%）、单季EP（1.02%）、EPTTM（0.74%） [5] - 本月表现较好因子：预期PEG（2.15%）、单季ROE（2.13%）、预期EPTTM（2.07%） [5] - 今年以来表现较好因子：DELTAROE（4.96%）、单季营收同比增速（4.77%）、单季ROE（4.67%） [5] 中证500成分股 - 本周表现较好因子：BP（0.87%）、预期BP（0.83%）、预期EPTTM（0.83%） [7] - 本月表现较好因子：单季营收同比增速（3.23%）、标准化预期外收入（2.47%）、单季ROA（2.32%） [7] - 今年以来表现较好因子：一个月反转（7.21%）、单季营收同比增速（6.88%）、预期PEG（6.50%） [7] 中证1000成分股 - 本周表现较好因子：BP（1.03%）、一个月换手（0.89%）、三个月波动（0.86%） [9] - 本月表现较好因子：高管薪酬（3.33%）、单季ROE（2.92%）、单季EP（2.50%） [9] - 今年以来表现较好因子：非流动性冲击（8.57%）、一个月换手（6.34%）、标准化预期外收入（5.97%） [9] 中证A500成分股 - 本周表现较好因子：单季EP（1.01%）、预期EPTTM（0.88%）、预期PEG（0.77%） [11] - 本月表现较好因子：预期PEG（2.67%）、单季ROE（2.34%）、单季ROA（2.28%） [11] - 今年以来表现较好因子：预期PEG（7.07%）、单季营利同比增速（4.80%）、一个月反转（4.63%） [11] 公募基金重仓股 - 本周表现较好因子：预期EPTTM（0.99%）、单季EP（0.85%）、预期PEG（0.68%） [13] - 本月表现较好因子：预期PEG（2.08%）、DELTAROE（2.03%）、单季超预期幅度（1.87%） [13] - 今年以来表现较好因子：DELTAROA（5.75%）、预期净利润环比（4.38%）、DELTAROE（4.36%） [13] 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0.95%，最低-0.56%，中位数0.14% [16] - 本月超额收益：最高2.19%，最低-0.14%，中位数0.59% [16] - 今年以来超额收益：最高7.11%，最低-1.34%，中位数2.00% [16] 中证500指数增强产品 - 本周超额收益：最高0.84%，最低-0.01%，中位数0.37% [17] - 本月超额收益：最高2.93%，最低0.20%，中位数1.36% [17] - 今年以来超额收益：最高7.59%，最低-1.48%，中位数3.27% [17] 中证1000指数增强产品 - 本周超额收益：最高1.30%，最低-0.07%，中位数0.46% [19] - 本月超额收益：最高2.91%，最低0.02%，中位数1.54% [19] - 今年以来超额收益：最高12.05%，最低1.32%，中位数5.29% [19] 中证A500指数增强产品 - 本周超额收益：最高0.54%，最低-0.34%，中位数0.25% [24] - 本月超额收益：最高1.09%，最低0.07%，中位数0.72% [24] 公募基金指数增强产品规模 - 沪深300指数增强产品：69只，总规模790亿元 [15] - 中证500指数增强产品：70只，总规模454亿元 [15] - 中证1000指数增强产品：46只，总规模150亿元 [15] - 中证A500指数增强产品：40只，总规模250亿元 [15] 因子MFE组合构建方法 - 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 [21][22] - 个股相对于基准权重偏离幅度通常设为0.5%-1% [23] - 约束条件包括风格暴露、行业偏离、个股权重上下限等 [25] 公募重仓指数构建方法 - 选样空间：普通股票型基金及偏股混合型基金，剔除规模小于五千万且上市不足半年的基金 [26] - 构建方式：根据基金定期报告获取持仓信息，选取累计权重达90%的股票作为成分股 [27]