量化模型与构建方式 1. **模型名称**：DFQ-2020风险因子模型 - **模型构建思路**：基于多因子风险模型框架，通过控制行业暴露、风格暴露等约束条件构建最大化单因子暴露组合（MFE组合）[16][56] - **模型具体构建过程**： - 目标函数：最大化单因子暴露 $$max\ f^{T}w$$ - 约束条件： 1. 风格因子偏离约束 $$s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$$ 2. 行业偏离约束 $$h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$$ 3. 个股权重偏离约束 $$w_{l}\leq w-w_{b}\leq w_{h}$$ 4. 成分股权重占比约束 $$b_{l}\leq B_{b}w\leq b_{h}$$ 5. 换手率约束 $$\Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}$$[56][59] - **模型评价**：通过线性规划高效求解，适用于沪深300、中证500等指数的增强组合构建[56][60] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：Trend风格因子 - **因子构建思路**：捕捉股票价格趋势延续性，通过指数加权移动平均（EWMA）比率计算[14] - **因子具体构建过程**： - Trend_120：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=120)$$ - Trend_240：$$EWMA(halflife=20)/EWMA(halflife=240)$$[14] - **因子评价**：在震荡市场中表现突出，反映市场对趋势延续性资产的偏好[11][8] 2. **因子名称**：UMR动量因子（风险调整后） - **因子构建思路**：基于不同时间窗口（1/3/6/12个月）的收益风险调整动量[19] - **因子具体构建过程**： - 一个月UMR：过去20个交易日风险调整收益 - 三个月UMR：过去60个交易日风险调整收益 - 六个月UMR：过去120个交易日风险调整收益[19] - **因子评价**：在中证全指和中证500样本中表现优异，但动量类因子近期普遍承压[8][25] 3. **因子名称**：估值类因子（EPTTM、BP） - **因子构建思路**：衡量盈利与市值比率（EPTTM）或账面市值比（BP）[19] - **因子具体构建过程**： - EPTTM：$$归母净利润TTM/总市值$$ - BP：$$净资产/总市值$$[19] - **因子评价**：在沪深300样本中近期表现强劲，反映市场对低估值的关注[21][24] 4. **因子名称**：波动率因子（Stdvol、Ivff） - **因子构建思路**：衡量股票历史波动率[14] - **因子具体构建过程**： - Stdvol：过去243天的标准差波动率 - Ivff：过去243天的Fama-French三因子特质波动率[14] - **因子评价**：近期表现疲软，反映市场对高波动资产的规避[12][13] --- 模型的回测效果 1. **DFQ-2020风险因子模型**： - Trend风格近一周多空收益2.92%，近一年年化14.11%[13] - Volatility风格近一周收益-1.98%，历史年化-13.23%[13] --- 因子的回测效果 1. **六个月UMR因子**： - 中证全指：近一周收益1.23%，近一年年化7.43%[44] - 中证500：近一周收益0.99%，近一年年化-4.07%[26] 2. **单季EP因子**： - 沪深300：近一周收益1.02%，历史年化5.59%[22] - 中证800：近一周收益1.40%，历史年化7.77%[30] 3. **三个月反转因子**： - 国证2000：近一周收益2.78%，近一年年化10.61%[36] - 创业板指：近一周收益2.52%，历史年化1.54%[39] 4. **BP因子**： - 中证全指：近一周收益0.69%，历史年化4.65%[44] - 沪深300：近一周收益0.44%，历史年化2.93%[22] 5. **分析师认可度因子**： - 沪深300：近一周收益0.81%，历史年化3.46%[22] - 中证1000：近一周收益-0.35%，历史年化7.55%[33] 6. **非流动性冲击因子**： - 国证2000：近一周收益1.42%，近一年年化14.67%[36] - 中证全指：近一周收益-0.14%，历史年化0.18%[44] --- 附录：MFE组合构建细节 - **行业约束**：控制中信一级行业暴露为0[60] - **市值约束**：控制市值风格因子暴露为0[60] - **个股权重偏离**：最大偏离基准权重1%[60]

金融工程 | 动态跟踪 Growth 风格登顶，单季 ROE 因子表现出 ——东方因子周报 本周市场正收益风格集中在 Growth 风格上，负收益风格表现在 Cubic Size 风格上。 单季 ROE 是中证全指成分股中，本周表现最好的因子。 因子表现监控 公募基金指数增强产品表现跟踪 风险提示 量化模型失效风险、 市场极端环境冲击。 | 高质量改革方案出炉，今年公募新发产品 | 2025-05-11 | | --- | --- | | 规模破 3400 亿 | | | DFQ-diversify：解决分布外泛化问题的自 | 2025-05-07 | | 监督领域识别与对抗解耦模型：——因子 | | | 选股系列之一一五 | | | FOF 专业买手偏好哪些基金之 2025Q1 季 | 2025-04-24 | | 报解析 | | | 盈余公告异象类因子改进与挖掘：——因 | 2025-04-22 | | 子选股系列之一一四 | | | 时点风险模型：——因子选股系列之一一 | 2025-04-20 | | 三 | | | ADWM：基于门控机制的自适应动态因子 | 2025-04-10 | | 加权模型： ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：东方A股因子风险模型(DFQ-2020) - **模型构建思路**：基于风格类风险因子构建多因子模型，用于解释股票收益的风险来源[14] - **模型具体构建过程**： - 包含10类风格因子（如Size、Beta、Trend等），每类因子由多个子因子合成[14] - 因子计算示例： - **Size因子**：总市值对数 - **Beta因子**：贝叶斯压缩后的市场Beta - **Trend因子**：通过指数加权移动平均比率计算，如 $$Trend\_120 = \frac{EWMA(halflife=20)}{EWMA(halflife=120)}$$ - **Volatility因子**：包含5个子因子，如过去243天的标准波动率、FF3特质波动率等[14] - **模型评价**：覆盖市场主要风险维度，因子定义清晰且具有经济逻辑 2. **MFE组合构建模型** - **构建思路**：通过组合优化最大化单因子暴露，同时控制行业、风格等约束[54] - **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： - 风格暴露限制 $$s_{l}\leq X(w-w_{b})\leq s_{h}$$ - 行业偏离限制 $$h_{l}\leq H(w-w_{b})\leq h_{h}$$ - 换手率约束 $$\Sigma|w-w_{0}|\leq to_{h}$$[54] - **模型评价**：更贴近实际投资约束，能有效检验因子在复杂条件下的表现 --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：单季ROE - **构建思路**：反映公司当期净资产收益率，属于盈利类因子[19] - **具体构建**： $$Quart\_ROE = \frac{单季净利润*2}{期初净资产+期末净资产}$$[19] 2. **因子名称**：一个月反转 - **构建思路**：捕捉短期价格反转效应[19] - **具体构建**：过去20个交易日涨跌幅的相反数 3. **因子名称**：标准化预期外盈利（SUE） - **构建思路**：衡量盈利超预期程度[19] - **具体构建**： $$SUE = \frac{单季实际净利-预期净利}{预期净利标准差}$$ 4. **因子名称**：特异度（IVR_1M） - **构建思路**：反映个股收益脱离市场共同因素的程度[19] - **具体构建**： $$IVR\_1M = 1 - R^2_{FF3}$$（Fama-French三因子回归拟合度） --- 模型回测效果 1. **DFQ-2020风格因子表现**（中证全指样本） - Liquidity因子：近一周收益5.44%，近一年年化33.79%[11] - Size因子：近一周收益-5.96%，历史年化-29.56%[11] 2. **MFE组合模型** - 沪深300增强产品：近一周超额收益中位数-0.07%，最高0.47%[47] - 中证1000增强产品：今年以来超额收益中位数3.28%，最高9.18%[53] --- 因子回测效果 1. **沪深300样本空间** - 预期PEG因子：近一周收益0.88%，近一年年化2.96%[22] - 单季ROE因子：近一周收益0.86%，历史年化4.25%[22] 2. **中证1000样本空间** - 一个月反转因子：近一周收益1.03%，近一年年化-10.62%[32] - 特异度因子：近一周收益0.76%，历史年化4.98%[32] 3. **创业板指样本空间** - 标准化预期外盈利：近一周收益16.09%，近一年年化32.15%[39] - 3个月盈利上下调：近一周收益-3.87%，历史年化-12.03%[39] --- 附录：MFE组合构建细节 - **优化变量**：$w$为股票权重向量，$w_b$为基准权重[54] - **行业约束**：$B_b$为成分股0-1矩阵，限制成分股权重占比[57] - **换仓频率**：月末调仓，双边交易成本0.3%[58]