量化模型与构建方式 1. 模型名称：中证500增强组合[4][12][19] * 模型构建思路：基于量化策略模型进行选股和权重配置，旨在获得超越中证500指数的超额收益[12][19][46] * 模型具体构建过程：根据策略模型生成持仓列表，包含多只股票及其对应的持仓权重，构成投资组合[12][48][50] 2. 模型名称：沪深300增强组合[4][14][21] * 模型构建思路：基于量化策略模型进行选股和权重配置，旨在获得超越沪深300指数的超额收益[14][21][51] * 模型具体构建过程：根据策略模型生成持仓列表，包含多只股票及其对应的持仓权重，构成投资组合[14][51][54] 3. 因子名称：十大类风格因子[55] * 因子的构建思路：参照BARRA因子模型，构建描述A股市场不同风险收益特征的风格因子[55] * 因子具体构建过程：构建的因子包括：市值（SIZE）、BETA、动量（MOM）、残差波动率（RESVOL）、非线性市值（NLSIZE）、估值（BTOP）、流动性（LIQUIDITY）、盈利（EARNINGS_YIELD）、成长（GROWTH）和杠杆（LVRG）[55] 4. 模型名称：A股景气度高频指数[28][29][31] * 模型构建思路：以上证指数归母净利润同比为Nowcasting目标构建指数，用于观察A股景气周期[28][31] * 模型具体构建过程：详情请参考报告《视角透析：A股景气度高频指数构建与观察》[28] 5. 模型名称：A股情绪指数[31][32][36] * 模型构建思路：基于市场波动率和成交额的变化方向划分象限并构造情绪指数，用于市场情绪刻画和择时[31][32][34] * 模型具体构建过程：将市场按照波动率和成交额的变化方向划分为四个象限，其中波动上-成交下的区间为显著负收益，其余都为显著正收益，据此构造了包含见底预警与见顶预警的A股情绪指数，相关研究请参考报告《视角透析：A股情绪指数构建与观察》[31][32] 模型的回测效果 1. 中证500增强组合，本周收益1.82%，本周超额收益-1.56%，2020年至今超额收益49.43%，最大回撤-4.99%[12][19][46] 2. 沪深300增强组合，本周收益1.40%，本周超额收益0.02%，2020年至今超额收益39.41%，最大回撤-5.86%[14][21][51] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：行业因子[56][59] * 因子的构建思路：用于衡量不同行业相对于市场市值加权组合的收益表现[56][59] * 因子具体构建过程：报告中未详细描述具体构建过程，但提及了房地产、钢铁、保险、证券、消费者服务等行业因子[56][59] 因子的回测效果 1. Beta因子，近一周纯因子收益率表现较高[56][59] 2. 残差波动率因子，近一周纯因子收益率呈较为显著的负向超额收益[56][59] 3. 成长因子，近期表现优异[56] 4. 非线性市值因子，近期表现不佳[56] 5. 价值因子，近期表现不佳[56] 6. 房地产行业因子，近一周纯因子收益率相对市场市值加权组合跑出较高超额收益[56][59] 7. 钢铁行业因子，近一周纯因子收益率相对市场市值加权组合跑出较高超额收益[56][59] 8. 保险行业因子，近一周纯因子收益率回撤较多[56][59] 9. 证券行业因子，近一周纯因子收益率回撤较多[56][59] 10. 消费者服务行业因子，近一周纯因子收益率回撤较多[56][59]