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 - **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]）