量化模型与构建方式 1. **模型名称**：进取组合与平衡组合[7] **模型构建思路**：基于多因子选股模型构建的量化股票组合，旨在获取相对于基准指数（中证500）的超额收益[10] **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体的因子构成、权重分配及组合构建步骤，仅提及其为“多因子组合”[7][10] 2. **模型名称**：沪深300/中证500/中证1000指数增强组合[5][7] **模型构建思路**：在跟踪对应宽基指数的基础上，通过量化模型进行增强，以获取超额收益[5] **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体的增强策略、因子构成及优化方法[5][13][15] 3. **模型名称**：绩优基金的独门重仓股组合[5][7] **模型构建思路**：基于绩优基金的独门重仓股构建组合，旨在捕捉优秀基金经理的Alpha[5] **模型具体构建过程**：报告未详细描述绩优基金的筛选标准、独门重仓股的定义及组合构建方法[5][26] 4. **模型名称**：盈利、增长、现金流三者兼优组合[7][28] **模型构建思路**：筛选在盈利能力、增长能力和现金流三个方面均表现优异的公司构建组合[7] **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体的财务指标筛选标准、阈值及组合构建方法[28] 5. **模型名称**：PB-盈利优选组合[5][7][30] **模型构建思路**：结合低估值（PB）与高盈利指标进行选股，构建有基本面支撑的低估值组合[5][30] **模型具体构建过程**：报告未详细描述PB与盈利指标的具体定义、结合方式及权重分配[30][32] 6. **模型名称**：GARP组合[9][34] **模型构建思路**：采用GARP（Growth at a Reasonable Price）策略，寻找价格合理且具有成长性的股票[9] **模型具体构建过程**：报告未详细描述衡量“合理价格”和“成长性”的具体指标及组合构建方法[34] 7. **模型名称**：小盘价值优选组合1/2[9][36][38] **模型构建思路**：在小盘股中筛选具有价值属性的股票构建组合[9] **模型具体构建过程**：报告未详细描述小盘股的定义、价值因子的具体构成及两个组合的差异[36][38] 8. **模型名称**：小盘成长组合[5][7][39] **模型构建思路**：在小盘股中筛选具有成长属性的股票构建组合[5] **模型具体构建过程**：报告未详细描述小盘股的定义及成长因子的具体构成[39] 模型的回测效果 （所有数据统计区间为：2025年12月31日至2026年3月13日[9]） 1. **进取组合**，绝对收益18.53%[9]，超额收益8.16%[9]，跟踪误差22.38%[9]，最大相对回撤6.14%[9] 2. **平衡组合**，绝对收益16.49%[9]，超额收益6.12%[9]，跟踪误差18.94%[9]，最大相对回撤4.99%[9] 3. **沪深300增强组合**，绝对收益8.17%[9]，超额收益7.32%[9]，跟踪误差6.65%[9]，最大相对回撤2.09%[9] 4. **中证500增强组合**，绝对收益9.28%[9]，超额收益-1.09%[9]，跟踪误差7.95%[9]，最大相对回撤3.17%[9] 5. **中证1000增强组合**，绝对收益9.84%[9]，超额收益1.69%[9]，跟踪误差8.56%[9]，最大相对回撤2.32%[9] 6. **绩优基金的独门重仓股组合**，绝对收益7.41%[9]，超额收益2.36%[9]，跟踪误差25.88%[9]，最大相对回撤7.41%[9] 7. **盈利、增长、现金流三者兼优组合**，绝对收益-9.96%[9]，超额收益-10.81%[9]，跟踪误差15.50%[9]，最大相对回撤13.38%[9] 8. **PB-盈利优选组合**，绝对收益7.75%[9]，超额收益6.90%[9]，跟踪误差12.53%[9]，最大相对回撤2.38%[9] 9. **GARP组合**，绝对收益12.55%[9]，超额收益11.70%[9]，跟踪误差11.07%[9]，最大相对回撤1.53%[9] 10. **小盘价值优选组合1**，绝对收益9.85%[9]，超额收益-5.58%[9]，跟踪误差11.26%[9]，最大相对回撤9.26%[9] 11. **小盘价值优选组合2**，绝对收益15.65%[9]，超额收益0.22%[9]，跟踪误差12.55%[9]，最大相对回撤5.84%[9] 12. **小盘成长组合**，绝对收益10.27%[9]，超额收益-5.16%[9]，跟踪误差11.25%[9]，最大相对回撤6.55%[9] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：市值因子[44] **因子构建思路**：反映公司规模大小的风格因子[44] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常为总市值或流通市值的某种标准化处理[44] 2. **因子名称**：PB因子[44] **因子构建思路**：反映公司估值水平的风格因子，即市净率[44] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常为股价除以每股净资产[44] 3. **因子名称**：PE_TTM因子[44] **因子构建思路**：反映公司估值水平的风格因子，即滚动市盈率[44] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常为股价除以过去十二个月的每股收益[44] 4. **因子名称**：反转因子[48] **因子构建思路**：技术类因子，认为过去表现差的股票未来可能反弹，过去表现好的股票未来可能回调[48] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常基于过去一段时间的收益率构建[48] 5. **因子名称**：换手率因子[48] **因子构建思路**：技术类因子，反映股票的流动性或交易活跃度[48] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常基于过去一段时间的日均换手率构建[48] 6. **因子名称**：波动率因子[48] **因子构建思路**：技术类因子，反映股票价格的风险或不确定性[48] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常基于过去一段时间收益率的标准差构建[48] 7. **因子名称**：ROE因子[52] **因子构建思路**：基本面因子，反映公司的盈利能力，即净资产收益率[52] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常为净利润除以净资产[52] 8. **因子名称**：SUE因子[52] **因子构建思路**：基本面因子，反映公司盈利的意外惊喜，即标准化未预期盈余[52] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常为（当期实际EPS - 分析师预期EPS）除以预期EPS的标准差[52] 9. **因子名称**：预期净利润调整因子[52] **因子构建思路**：基本面因子，反映分析师对公司未来盈利预测的调整方向[52] **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式，通常基于分析师对未来净利润预测值的调整幅度构建[52] 因子的回测效果 （因子测试方法：按因子值排序，取最高与最低的10%股票构建等权组合，计算多空收益[43]） 1. **市值因子**，上周全市场多空收益0.13%[44]，2026年3月以来全市场多空收益-0.21%[44]，2026年以来全市场多空收益6.25%[45] 2. **PB因子**，上周全市场多空收益3.76%[44]，2026年3月以来全市场多空收益6.20%[44]，2026年以来全市场多空收益4.64%[45] 3. **PE_TTM因子**，上周全市场多空收益1.47%[44]，2026年3月以来全市场多空收益2.72%[44]，2026年以来全市场多空收益2.24%[45] 4. **反转因子**，上周全市场多空收益0.07%[48]，2026年3月以来全市场多空收益-2.68%[50]，2026年以来全市场多空收益-8.61%[50] 5. **换手率因子**，上周全市场多空收益2.68%[48]，2026年3月以来全市场多空收益3.55%[50]，2026年以来全市场多空收益3.60%[50] 6. **波动率因子**，上周全市场多空收益2.04%[48]，2026年3月以来全市场多空收益2.77%[50]，2026年以来全市场多空收益0.56%[50] 7. **ROE因子**，上周全市场多空收益-0.34%[52]，2026年3月以来全市场多空收益0.30%[52]，2026年以来全市场多空收益2.58%[53] 8. **SUE因子**，上周全市场多空收益-0.94%[52]，2026年3月以来全市场多空收益-0.78%[52]，2026年以来全市场多空收益1.47%[53] 9. **预期净利润调整因子**，上周全市场多空收益0.15%[52]，2026年3月以来全市场多空收益1.20%[52]，2026年以来全市场多空收益1.22%[53]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：进取组合/平衡组合** * **模型构建思路：** 基于多因子模型构建的股票组合，旨在获取相对于基准指数（中证500）的超额收益[10]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细说明具体的因子构成、权重分配及组合构建步骤，仅提及其为多因子组合[7][10]。 2. **模型名称：沪深300/中证500/中证1000指数增强组合** * **模型构建思路：** 在对应基准指数成分股范围内，通过量化模型优选股票，构建旨在稳定跑赢基准指数的投资组合[5][13][15]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细说明具体的增强模型构建过程，包括因子选择、风险模型约束和优化目标等。 3. **模型名称：绩优基金的独门重仓股组合** * **模型构建思路：** 通过分析绩优基金的持仓数据，筛选出被少数基金独家重仓持有的股票构建组合，旨在捕捉基金经理的独到选股能力[5][28]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细说明具体的基金筛选标准、独门重仓的定义以及组合构建方法。 4. **模型名称：盈利、增长、现金流三者兼优组合** * **模型构建思路：** 从盈利、增长和现金流三个基本面维度，筛选出各方面表现均优异的公司股票构建组合[5][30]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细说明具体筛选指标（如ROE、营收增长率、经营性现金流等）的阈值设定和综合打分方法。 5. **模型名称：PB-盈利优选组合** * **模型构建思路：** 结合低估值（市净率PB）和高盈利能力的标准筛选股票，构建具有基本面支撑的低估值组合[5][32][36]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细说明PB和盈利指标（如ROE、净利润率等）的具体结合方式（如排序、打分、构建复合因子等）。 6. **模型名称：GARP组合** * **模型构建思路：** 采用GARP（Growth at a Reasonable Price）策略，即寻找价格合理且具有成长性的股票[38]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细说明衡量“合理价格”和“成长性”的具体指标及组合构建方法。 7. **模型名称：小盘价值优选组合1/2** * **模型构建思路：** 在小盘股范围内，筛选具有价值属性的股票构建组合，基准为微盘股指数[5][39][42]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细说明“小盘”和“价值”的具体定义标准，以及两个优选组合在构建上的差异。 8. **模型名称：小盘成长组合** * **模型构建思路：** 在小盘股范围内，筛选具有高成长属性的股票构建组合，基准为微盘股指数[5][44]。 * **模型具体构建过程：** 报告未详细说明“小盘”和“成长”的具体定义标准及组合构建方法。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：市值因子** * **因子构建思路：** 衡量公司规模大小的因子，通常认为大市值公司和小市值公司具有不同的风险收益特征[47]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为股票的总市值。 2. **因子名称：PB因子** * **因子构建思路：** 估值类因子，使用市净率（Price-to-Book Ratio）衡量股票价格相对于其净资产的溢价或折价程度[47]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为股票价格除以每股净资产。 3. **因子名称：PE_TTM因子** * **因子构建思路：** 估值类因子，使用滚动市盈率（Price-to-Earnings Ratio， Trailing Twelve Months）衡量股票价格相对于其近期盈利的水平[47]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为股票价格除以最近12个月的每股收益。 4. **因子名称：反转因子** * **因子构建思路：** 技术类因子，基于股价短期反转效应，认为过去一段时间表现较差的股票未来可能反弹，而表现较好的股票可能回调[52]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常基于股票过去一段时间的收益率进行排序或计算。 5. **因子名称：换手率因子** * **因子构建思路：** 技术类/流动性因子，衡量股票的交易活跃程度[52]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为一段时间内的成交股数除以流通股本。 6. **因子名称：波动率因子** * **因子构建思路：** 技术类/风险因子，衡量股票价格的波动程度[52]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为股票日收益率在过去一段时间内的标准差。 7. **因子名称：ROE因子** * **因子构建思路：** 基本面因子，使用净资产收益率（Return on Equity）衡量公司利用股东权益创造利润的能力[55]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为净利润除以平均净资产。 8. **因子名称：SUE因子** * **因子构建思路：** 基本面因子，即标准化未预期盈利（Standardized Unexpected Earnings），衡量公司盈利超出市场预期的程度[55]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常为（实际公告的每股收益 - 分析师一致预期的每股收益）/ 历史盈利预测的标准差。 9. **因子名称：预期净利润调整因子** * **因子构建思路：** 基本面因子，基于分析师对净利润预测的调整行为，捕捉盈利预期的变化[55]。 * **因子具体构建过程：** 报告未给出具体计算公式。通常衡量一段时间内分析师对公司未来净利润预测值的调整幅度或方向。 模型的回测效果 （数据期间：2025年12月31日至2026年2月13日）[9] 1. **进取组合**，绝对收益17.95%，超额收益6.78%，跟踪误差22.02%，最大相对回撤5.01%[9] 2. **平衡组合**，绝对收益15.90%，超额收益4.73%，跟踪误差18.95%，最大相对回撤3.98%[9] 3. **沪深300增强组合**，绝对收益6.86%，超额收益6.20%，跟踪误差6.86%，最大相对回撤2.09%[9] 4. **中证500增强组合**，绝对收益11.77%，超额收益0.60%，跟踪误差8.56%，最大相对回撤3.17%[9] 5. **中证1000增强组合**，绝对收益11.84%，超额收益3.81%，跟踪误差9.14%，最大相对回撤2.23%[9] 6. **绩优基金的独门重仓股组合**，绝对收益7.95%，超额收益1.47%，跟踪误差24.90%，最大相对回撤5.18%[9] 7. **盈利、增长、现金流三者兼优组合**，绝对收益-3.78%，超额收益-4.44%，跟踪误差16.34%，最大相对回撤8.71%[9] 8. **PB-盈利优选组合**，绝对收益3.62%，超额收益2.96%，跟踪误差11.96%，最大相对回撤2.38%[9] 9. **GARP组合**，绝对收益10.87%，超额收益10.21%，跟踪误差11.58%，最大相对回撤1.18%[9] 10. **小盘价值优选组合1**，绝对收益8.02%，超额收益-6.42%，跟踪误差10.71%，最大相对回撤7.84%[9] 11. **小盘价值优选组合2**，绝对收益14.18%，超额收益-0.26%，跟踪误差12.03%，最大相对回撤5.59%[9] 12. **小盘成长组合**，绝对收益11.12%，超额收益-3.32%，跟踪误差9.52%，最大相对回撤6.32%[9] 因子的回测效果 （数据期间：2025年12月31日至2026年2月13日）[48][53][56] 1. **市值因子**，全市场多空收益6.82%，沪深300多空收益7.25%，中证500多空收益-7.72%，中证1000多空收益-2.50%[48] 2. **PB因子**，全市场多空收益-2.39%，沪深300多空收益-5.90%，中证500多空收益-6.06%，中证1000多空收益-4.24%[48] 3. **PE_TTM因子**，全市场多空收益-0.82%，沪深300多空收益-7.16%，中证500多空收益-7.79%，中证1000多空收益-3.86%[48] 4. **反转因子**，全市场多空收益-1.58%，沪深300多空收益-3.22%，中证500多空收益-6.22%，中证1000多空收益3.16%[53] 5. **换手率因子**，全市场多空收益1.75%，沪深300多空收益-6.13%，中证500多空收益-14.13%，中证1000多空收益-2.03%[53] 6. **波动率因子**，全市场多空收益-0.88%，沪深300多空收益-6.39%，中证500多空收益-15.67%，中证1000多空收益-2.98%[53] 7. **ROE因子**，全市场多空收益0.84%，沪深300多空收益-0.11%，中证500多空收益-0.01%，中证1000多空收益3.71%[56] 8. **SUE因子**，全市场多空收益1.57%，沪深300多空收益2.24%，中证500多空收益-2.60%，中证1000多空收益2.42%[56] 9. **预期净利润调整因子**，全市场多空收益0.24%，沪深300多空收益1.25%，中证500多空收益3.83%，中证1000多空收益-1.06%[56]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：进取组合[7] **模型构建思路**：未明确说明，但从名称推测为追求较高收益风险比的主动量化组合[7] **模型具体构建过程**：未详细说明，报告仅提及其为多因子组合[7][10] 2. **模型名称**：平衡组合[7] **模型构建思路**：未明确说明，但从名称推测为追求收益与风险平衡的主动量化组合[7] **模型具体构建过程**：未详细说明，报告仅提及其为多因子组合[7][10] 3. **模型名称**：沪深300增强组合[7] **模型构建思路**：未明确说明，为针对沪深300指数的增强策略，旨在获取超越基准的超额收益[7][14] **模型具体构建过程**：未详细说明[7][14] 4. **模型名称**：中证500增强组合[7] **模型构建思路**：未明确说明，为针对中证500指数的增强策略，旨在获取超越基准的超额收益[7][14] **模型具体构建过程**：未详细说明[7][14] 5. **模型名称**：中证1000增强组合[7] **模型构建思路**：未明确说明，为针对中证1000指数的增强策略，旨在获取超越基准的超额收益[7][14] **模型具体构建过程**：未详细说明[7][14] 6. **模型名称**：绩优基金的独门重仓股组合[7] **模型构建思路**：基于绩优基金的独门重仓股构建组合，旨在捕捉基金经理的独到选股能力[7][27] **模型具体构建过程**：未详细说明[7][27] 7. **模型名称**：盈利、增长、现金流三者兼优组合[7] **模型构建思路**：筛选在盈利、增长和现金流三个基本面维度上均表现优异的股票构建组合[7][29] **模型具体构建过程**：未详细说明[7][29] 8. **模型名称**：PB-盈利优选组合[7] **模型构建思路**：结合低估值（PB）和高盈利（盈利）两个维度筛选股票，构建有基本面支撑的低估值组合[7][31][33] **模型具体构建过程**：未详细说明[7][31][33] 9. **模型名称**：GARP组合[9] **模型构建思路**：采用“合理价格成长”策略，寻找具有稳定增长潜力且估值合理的股票[9][35] **模型具体构建过程**：未详细说明[9][35] 10. **模型名称**：小盘价值优选组合1[7] **模型构建思路**：在小盘股中筛选具有价值属性的股票构建组合[7][37] **模型具体构建过程**：未详细说明[7][37] 11. **模型名称**：小盘价值优选组合2[9] **模型构建思路**：在小盘股中筛选具有价值属性的股票构建组合，可能是与组合1采用不同筛选标准或权重的变体[9][39] **模型具体构建过程**：未详细说明[9][39] 12. **模型名称**：小盘成长组合[7] **模型构建思路**：在小盘股中筛选具有高成长属性的股票构建组合[7][41] **模型具体构建过程**：未详细说明[7][41] 模型的回测效果 1. **进取组合**，周收益率-0.93%[9]，周超额收益（相对中证500）1.63%[9]，月绝对收益13.78%[9]，月超额收益（相对中证500）1.66%[9]，年绝对收益13.78%[9]，年超额收益（相对中证500）1.66%[9]，跟踪误差20.60%[9]，最大相对回撤12.81%[9] 2. **平衡组合**，周收益率-0.86%[9]，周超额收益（相对中证500）1.70%[9]，月绝对收益12.77%[9]，月超额收益（相对中证500）0.65%[9]，年绝对收益12.77%[9]，年超额收益（相对中证500）0.65%[9]，跟踪误差17.86%[9]，最大相对回撤11.94%[9] 3. **沪深300增强组合**，周收益率-0.39%[9]，周超额收益-0.47%[9]，月绝对收益6.85%[9]，月超额收益5.20%[9]，年绝对收益6.85%[9]，年超额收益5.20%[9]，跟踪误差4.86%[9]，最大相对回撤1.21%[9] 4. **中证500增强组合**，周收益率-1.74%[9]，周超额收益0.82%[9]，月绝对收益11.11%[9]，月超额收益-1.01%[9]，年绝对收益11.11%[9]，年超额收益-1.01%[9]，跟踪误差6.16%[9]，最大相对回撤4.77%[9] 5. **中证1000增强组合**，周收益率-0.97%[9]，周超额收益1.58%[9]，月绝对收益11.99%[9]，月超额收益3.31%[9]，年绝对收益11.99%[9]，年超额收益3.31%[9]，跟踪误差7.70%[9]，最大相对回撤2.78%[9] 6. **绩优基金的独门重仓股组合**，周收益率-2.71%[9]，周超额收益（相对股票型基金总指数）-3.29%[9]，月绝对收益6.03%[9]，月超额收益（相对股票型基金总指数）-1.06%[9]，年绝对收益6.03%[9]，年超额收益（相对股票型基金总指数）-1.06%[9]，跟踪误差21.80%[9]，最大相对回撤5.18%[9] 7. **盈利、增长、现金流三者兼优组合**，周收益率-4.06%[9]，周超额收益（相对沪深300）-4.15%[9]，月绝对收益0.20%[9]，月超额收益（相对沪深300）-1.45%[9]，年绝对收益0.20%[9]，年超额收益（相对沪深300）-1.45%[9]，跟踪误差13.12%[9]，最大相对回撤4.52%[9] 8. **PB-盈利优选组合**，周收益率0.92%[9]，周超额收益（相对沪深300）0.84%[9]，月绝对收益6.17%[9]，月超额收益（相对沪深300）4.52%[9]，年绝对收益6.17%[9]，年超额收益（相对沪深300）4.52%[9]，跟踪误差13.11%[9]，最大相对回撤4.47%[9] 9. **GARP组合**，周收益率0.95%[9]，周超额收益（相对沪深300）0.87%[9]，月绝对收益11.43%[9]，月超额收益（相对沪深300）9.78%[9]，年绝对收益11.43%[9]，年超额收益（相对沪深300）9.78%[9]，跟踪误差13.38%[9]，最大相对回撤2.90%[9] 10. **小盘价值优选组合1**，周收益率-2.44%[9]，周超额收益（相对微盘股指数）-1.29%[9]，月绝对收益7.89%[9]，月超额收益（相对微盘股指数）-2.83%[9]，年绝对收益7.89%[9]，年超额收益（相对微盘股指数）-2.83%[9]，跟踪误差9.39%[9]，最大相对回撤5.33%[9] 11. **小盘价值优选组合2**，周收益率-1.64%[9]，周超额收益（相对微盘股指数）-0.48%[9]，月绝对收益12.37%[9]，月超额收益（相对微盘股指数）1.66%[9]，年绝对收益12.37%[9]，年超额收益（相对微盘股指数）1.66%[9]，跟踪误差10.30%[9]，最大相对回撤3.05%[9] 12. **小盘成长组合**，周收益率-2.07%[9]，周超额收益（相对微盘股指数）-0.92%[9]，月绝对收益9.13%[9]，月超额收益（相对微盘股指数）-1.59%[9]，年绝对收益9.13%[9]，年超额收益（相对微盘股指数）-1.59%[9]，跟踪误差10.53%[9]，最大相对回撤3.01%[9] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：市值因子[44] **因子构建思路**：衡量公司规模大小，通常认为小市值股票存在溢价[44] **因子具体构建过程**：未详细说明，通常为股票的总市值[44] 2. **因子名称**：PB因子[44] **因子构建思路**：市净率，衡量估值水平，通常认为低估值股票存在溢价[44] **因子具体构建过程**：未详细说明，通常为股价除以每股净资产[44] 3. **因子名称**：PE_TTM因子[44] **因子构建思路**：滚动市盈率，衡量估值水平，通常认为低估值股票存在溢价[44] **因子具体构建过程**：未详细说明，通常为股价除以最近四个季度的每股收益之和[44] 4. **因子名称**：反转因子[49] **因子构建思路**：基于股价短期反转效应，认为过去表现差的股票未来可能反弹[49] **因子具体构建过程**：未详细说明，通常基于过去一段时间的收益率[49] 5. **因子名称**：换手率因子[49] **因子构建思路**：衡量股票流动性或交易活跃度，通常认为低换手率股票存在溢价[49] **因子具体构建过程**：未详细说明，通常为一段时间内的成交股数除以流通股数[49] 6. **因子名称**：波动率因子[49] **因子构建思路**：衡量股票价格波动风险，通常认为低波动率股票存在溢价[49] **因子具体构建过程**：未详细说明，通常为过去一段时间收益率的标准差[49] 7. **因子名称**：ROE因子[52] **因子构建思路**：净资产收益率，衡量公司盈利能力，通常认为高盈利股票存在溢价[52] **因子具体构建过程**：未详细说明，通常为净利润除以净资产[52] 8. **因子名称**：SUE因子[52] **因子构建思路**：标准化未预期盈余，衡量盈利增长超预期的程度，通常认为超预期增长的股票存在溢价[52] **因子具体构建过程**：未详细说明[52] 9. **因子名称**：预期净利润调整因子[52] **因子构建思路**：基于分析师对净利润预期的调整，通常认为预期上调的股票存在溢价[52] **因子具体构建过程**：未详细说明[52] 因子的回测效果 （注：因子测试方法为，按照因子值对股票排序，选择最高与最低的10%股票构建等权组合，计算多头、空头及多空收益[43]） 1. **市值因子**，上周全市场多头收益1.25%[44]，上周全市场空头收益1.05%[44]，上周全市场多空收益0.19%[44]，2026年以来全市场多空收益3.34%[44][45]，2026年以来沪深300多空收益5.78%[44][45]，2026年以来中证500多空收益-10.16%[44][45]，2026年以来中证1000多空收益-2.32%[44][45] 2. **PB因子**，上周全市场多头收益2.45%[44]，上周全市场空头收益-0.81%[44]，上周全市场多空收益3.26%[44]，2026年以来全市场多空收益-1.40%[44][45]，2026年以来沪深300多空收益-7.98%[44][45]，2026年以来中证500多空收益-3.81%[44][45]，2026年以来中证1000多空收益-3.18%[44][45] 3. **PE_TTM因子**，上周全市场多头收益1.22%[44]，上周全市场空头收益-1.34%[44]，上周全市场多空收益2.57%[44]，2026年以来全市场多空收益0.28%[44][45]，2026年以来沪深300多空收益-7.61%[44][45]，2026年以来中证500多空收益-7.92%[44][45]，2026年以来中证1000多空收益-2.38%[44][45] 4. **反转因子**，上周全市场多头收益0.06%[49]，上周全市场空头收益-2.06%[49]，上周全市场多空收益2.12%[49]，2026年以来全市场多空收益-3.86%[50]，2026年以来沪深300多空收益-5.13%[50]，2026年以来中证500多空收益-13.20%[50]，2026年以来中证1000多空收益0.01%[50] 5. **换手率因子**，上周全市场多头收益1.63%[49]，上周全市场空头收益-2.25%[49]，上周全市场多空收益3.89%[49]，2026年以来全市场多空收益2.68%[50]，2026年以来沪深300多空收益-6.99%[50]，2026年以来中证500多空收益-13.52%[50]，2026年以来中证1000多空收益-1.58%[50] 6. **波动率因子**，上周全市场多头收益2.21%[49]，上周全市场空头收益-1.94%[49]，上周全市场多空收益4.16%[49]，2026年以来全市场多空收益-0.38%[50]，2026年以来沪深300多空收益-8.96%[50]，2026年以来中证500多空收益-17.87%[50]，2026年以来中证1000多空收益-2.42%[50] 7. **ROE因子**，上周全市场多头收益0.97%[52]，上周全市场空头收益-1.22%[52]，上周全市场多空收益2.20%[52]，2026年以来全市场多空收益2.84%[52][53]，2026年以来沪深300多空收益-0.92%[52][53]，2026年以来中证500多空收益-0.30%[52][53]，2026年以来中证1000多空收益6.47%[52][53] 8. **SUE因子**，上周全市场多头收益0.42%[52]，上周全市场空头收益-0.03%[52]，上周全市场多空收益0.45%[52]，2026年以来全市场多空收益1.74%[52][53]，2026年以来沪深300多空收益2.54%[52][53]，2026年以来中证500多空收益-2.39%[52][53]，2026年以来中证1000多空收益2.95%[52][53] 9. **预期净利润调整因子**，上周全市场多头收益-0.68%[52]，上周全市场空头收益-0.53%[52]，上周全市场多空收益-0.15%[52]，2026年以来全市场多空收益0.72%[52][53]，2026年以来沪深300多空收益1.92%[52][53]，2026年以来中证500多空收益2.04%[52][53]，2026年以来中证1000多空收益-1.51%[52][53]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：沪深300增强组合[4][8] * **模型构建思路**：基于多因子模型构建的沪深300指数增强策略，旨在获取超越基准指数的超额收益[4] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现。通常此类模型会基于一系列选股因子（如风格、技术、基本面因子）对沪深300成分股进行综合评分，选取得分较高的股票构建组合，并可能进行权重优化以控制跟踪误差[4][8] 2. **模型名称**：中证500增强组合[4][8] * **模型构建思路**：基于多因子模型构建的中证500指数增强策略，旨在获取超越基准指数的超额收益[4] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现。构建逻辑与沪深300增强组合类似，但应用于中证500成分股池[4][8] 3. **模型名称**：中证1000增强组合[4][8] * **模型构建思路**：基于多因子模型构建的中证1000指数增强策略，旨在获取超越基准指数的超额收益[4] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现。构建逻辑与前述增强组合类似，但应用于中证1000成分股池[4][8] 4. **模型名称**：进取组合[8] * **模型构建思路**：以中证500为基准的多因子选股组合，风格可能更为激进[8] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现[8] 5. **模型名称**：平衡组合[8] * **模型构建思路**：以中证500为基准的多因子选股组合，风格可能较为均衡[8] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现[8] 6. **模型名称**：绩优基金的独门重仓股组合[4][8] * **模型构建思路**：通过筛选绩优基金的独门重仓股来构建投资组合，利用基金经理的选股能力获取超额收益[4] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现。通常逻辑是定期分析绩优基金（如业绩排名靠前）的持仓报告，筛选出被少数基金独家重仓持有的股票构成组合[4][8] 7. **模型名称**：盈利、增长、现金流三者兼优组合[4][8] * **模型构建思路**：筛选在盈利能力、成长性和现金流质量三个维度均表现优异的股票构建组合[4] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程和筛选标准，仅展示了其业绩表现[4][8] 8. **模型名称**：PB-盈利优选组合[4][8] * **模型构建思路**：结合低市净率（PB）和高盈利能力的选股策略，旨在寻找有基本面支撑的低估值股票[4][28] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程和因子权重，仅展示了其业绩表现[4][8][28] 9. **模型名称**：GARP组合[8][32] * **模型构建思路**：采用“合理价格成长”策略，兼顾公司的成长性和估值水平[8][32] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现[8][32] 10. **模型名称**：小盘价值优选组合1[8][34] * **模型构建思路**：在微盘股中优选具备价值特征的股票构建组合[8][34] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现[8][34] 11. **模型名称**：小盘价值优选组合2[8][36] * **模型构建思路**：在微盘股中优选具备价值特征的股票构建的另一个组合，可能与组合1的筛选标准或权重不同[8][36] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现[8][36] 12. **模型名称**：小盘成长组合[4][8] * **模型构建思路**：在微盘股中优选具备高成长特征的股票构建组合[4][38] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体构建过程，仅展示了其业绩表现[4][8][38] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：市值因子[42] * **因子构建思路**：衡量公司规模大小的风格因子[42] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常为股票的总市值。在因子测试中，将股票按因子值排序，因子值低（小市值）的股票构成多头组合，因子值高（大市值）的股票构成空头组合[41][42] 2. **因子名称**：PB因子[42] * **因子构建思路**：市净率，衡量估值水平的风格因子[42] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常为股价除以每股净资产。在因子测试中，将股票按因子值排序，因子值低（低PB）的股票构成多头组合，因子值高（高PB）的股票构成空头组合[41][42] 3. **因子名称**：PE_TTM因子[42] * **因子构建思路**：滚动市盈率，衡量估值水平的风格因子[42] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常为股价除以最近十二个月每股收益。在因子测试中，将股票按因子值排序，因子值低（低PE）的股票构成多头组合，因子值高（高PE）的股票构成空头组合[41][42] 4. **因子名称**：反转因子[48] * **因子构建思路**：技术类因子，认为过去一段时间跌幅较大的股票未来可能反弹，涨幅较大的股票未来可能回调[48] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常计算过去一段时间的收益率并取负值。在因子测试中，将股票按因子值排序，因子值高（过去表现差）的股票构成多头组合，因子值低（过去表现好）的股票构成空头组合[41][48] 5. **因子名称**：换手率因子[48] * **因子构建思路**：技术类因子，衡量股票交易活跃程度[48] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常为一段时间内的成交股数除以流通股本。在因子测试中，将股票按因子值排序，因子值低（低换手）的股票构成多头组合，因子值高（高换手）的股票构成空头组合[41][48] 6. **因子名称**：波动率因子[48] * **因子构建思路**：技术类因子，衡量股票价格波动风险[48] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常计算过去一段时间收益率的标准差。在因子测试中，将股票按因子值排序，因子值低（低波动）的股票构成多头组合，因子值高（高波动）的股票构成空头组合[41][48] 7. **因子名称**：ROE因子[53] * **因子构建思路**：净资产收益率，衡量公司盈利能力的核心基本面因子[53] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常为净利润除以净资产。在因子测试中，将股票按因子值排序，因子值高（高ROE）的股票构成多头组合，因子值低（低ROE）的股票构成空头组合[41][53] 8. **因子名称**：SUE因子[53] * **因子构建思路**：标准化未预期盈余，衡量公司盈利增长超预期程度的基本面因子[53] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常为（当期实际EPS - 预期EPS）除以历史盈利波动的标准差。在因子测试中，将股票按因子值排序，因子值高（盈利超预期多）的股票构成多头组合，因子值低（盈利低于预期）的股票构成空头组合[41][53] 9. **因子名称**：预期净利润调整因子[53] * **因子构建思路**：反映分析师对公司未来盈利预测调整方向的基本面因子[53] * **因子具体构建过程**：报告未给出具体计算公式。通常计算一段时间内分析师对未来净利润一致预期的调整幅度。在因子测试中，将股票按因子值排序，因子值高（盈利预期上调）的股票构成多头组合，因子值低（盈利预期下调）的股票构成空头组合[41][53] 模型的回测效果 （数据期间：2025年12月31日至2026年01月16日）[8] 1. **沪深300增强组合**，绝对收益5.64%，超额收益3.44%，跟踪误差4.23%，最大相对回撤0.38%[8] 2. **中证500增强组合**，绝对收益7.98%，超额收益-2.30%，跟踪误差4.98%，最大相对回撤4.77%[8] 3. **中证1000增强组合**，绝对收益8.89%，超额收益0.50%，跟踪误差6.83%，最大相对回撤2.78%[8] 4. **进取组合**，绝对收益7.28%，超额收益-3.00%，跟踪误差20.28%，最大相对回撤12.81%[8] 5. **平衡组合**，绝对收益8.34%，超额收益-1.93%，跟踪误差17.57%，最大相对回撤11.94%[8] 6. **绩优基金的独门重仓股组合**，绝对收益8.89%，超额收益2.84%，跟踪误差18.53%，最大相对回撤3.12%[8] 7. **盈利、增长、现金流三者兼优组合**，绝对收益1.82%，超额收益-0.38%，跟踪误差10.21%，最大相对回撤3.01%[8] 8. **PB-盈利优选组合**，绝对收益1.72%，超额收益-0.48%，跟踪误差12.40%，最大相对回撤4.47%[8] 9. **GARP组合**，绝对收益4.89%，超额收益2.69%，跟踪误差11.68%，最大相对回撤2.90%[8] 10. **小盘价值优选组合1**，绝对收益5.91%，超额收益-0.60%，跟踪误差8.50%，最大相对回撤3.40%[8] 11. **小盘价值优选组合2**，绝对收益7.92%，超额收益1.40%，跟踪误差8.30%，最大相对回撤1.53%[8] 12. **小盘成长组合**，绝对收益6.21%，超额收益-0.31%，跟踪误差10.52%，最大相对回撤2.25%[8] 因子的回测效果 （数据期间：2025年12月31日至2026年01月16日）[42][49][53] 1. **市值因子**，全市场多空收益0.16%，沪深300多空收益5.33%，中证500多空收益-9.74%，中证1000多空收益-2.90%[42][43] 2. **PB因子**，全市场多空收益-5.94%，沪深300多空收益-8.16%，中证500多空收益-12.18%，中证1000多空收益-8.70%[42][43] 3. **PE_TTM因子**，全市场多空收益-3.25%，沪深300多空收益-7.85%，中证500多空收益-11.41%，中证1000多空收益-6.82%[42][43] 4. **反转因子**，全市场多空收益-4.10%，沪深300多空收益-0.84%，中证500多空收益-13.83%，中证1000多空收益-1.38%[49] 5. **换手率因子**，全市场多空收益-2.11%，沪深300多空收益-6.95%，中证500多空收益-16.07%，中证1000多空收益-5.47%[49] 6. **波动率因子**，全市场多空收益-3.87%，沪深300多空收益-5.98%，中证500多空收益-15.65%，中证1000多空收益-4.06%[49] 7. **ROE因子**，全市场多空收益1.10%，沪深300多空收益0.13%，中证500多空收益-2.02%，中证1000多空收益1.16%[53] 8. **SUE因子**，全市场多空收益0.37%，沪深300多空收益2.40%，中证500多空收益-0.62%，中证1000多空收益0.17%[53] 9. **预期净利润调整因子**，全市场多空收益0.40%，沪深300多空收益3.35%，中证500多空收益2.00%，中证1000多空收益-1.55%[53]