1）异常换手率 $\Sigma_{\text{}}Turnover=\dfrac{Turnover_{i,d}}{\Sigma_{\text{}}Turnover_{i,d}}$ $$\Sigma\,T u r n o v e r_{i,d-t}/252$$ 其中分子是股票当个交易日的换手率，分母是股票过去252个交易日的平均换手率，最后将股票的日度异常换手率按月取平均，可以得到股票的月度异常换手率指标。 2）异常成交量 $$A B\_{V o l u m n}={\frac{V o l u m n_{i,d}}{\sum V o l u m n_{i,d-t}/252}}$$ 1.有限关注因子构建 传统对金融市场的研究通常基于以下核心假设：金融市场能够对所有新信息作出瞬时识别，并将其完全反映至资产价格中，从而形成对资产价值的最优估计，也就是所谓的强 有效市场。然而，这一理论框架隐含着一个关键前提：投资者需要持续且全面地关注各类信息，并将其精准纳入投资决策流程。Kahneman（1973）首次提出 "投资者关注度 是一种稀缺资源" 的理论，指出个人投资者在现实场景中，除了股票市场，还需将精力分配至家庭与工作等 ...

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10.78% [6] - 中证500指数增强组合本周超额收益0.16%，本年超额收益11.24% [6] - 中证1000指数增强组合本周超额收益-0.29%，本年超额收益15.73% [6] - 中证A500指数增强组合本周超额收益0.29%，本年超额收益11.42% [6] 选股因子表现跟踪 - 沪深300成分股中DELTAROE、预期PEG、预期EPTTM等因子表现较好 [7] - 中证500成分股中一年动量、预期净利润环比、一个月反转等因子表现较好 [9] - 中证1000成分股中DELTAROA、单季净利同比增速、单季超预期幅度等因子表现较好 [11] - 中证A500指数成分股中预期PEG、DELTAROE、预期EPTTM等因子表现较好 [14] - 公募基金重仓股中DELTAROE、一个月反转、DELTAROA等因子表现较好 [16] 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0.82%，最低-0.24%，中位数0.26% [20] - 中证500指数增强产品本周超额收益最高0.95%，最低-0.73%，中位数0.14% [22] - 中证1000指数增强产品本周超额收益最高0.69%，最低-0.64%，中位数-0.02% [25] - 中证A500指数增强产品本周超额收益最高0.85%，最低-0.33%，中位数0.34% [27] 公募基金指数增强产品数量及规模 - 沪深300指数增强产品共有70只，总规模合计770亿元 [19] - 中证500指数增强产品共有71只，总规模合计432亿元 [19] - 中证1000指数增强产品共有46只，总规模合计150亿元 [19] - 中证A500指数增强产品共有52只，总规模合计205亿元 [19] 因子MFE组合构建方式 - 采用组合优化的方式来检验控制了各种实际约束后单因子的有效性 [31] - 目标函数为最大化单因子暴露，约束条件包括风格暴露、行业偏离、个股权重偏离等 [29] - 设置个股相对于其基准指数中权重的偏离幅度为0.5%-1% [30] 公募重仓指数构建方式 - 通过基金的定期报告获取基金持股信息，将符合条件基金的持仓股票权重平均获得公募基金平均持仓信息 [32] - 选取累计权重达到90%的股票作为成分股来构建公募基金重仓指数 [32]