根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。 量化模型与构建方式 1. 模型名称：价格分段体系[15] * 模型构建思路：通过分析价格在不同时间尺度（如日线、周线）上的走势，对市场趋势进行分段识别，以判断当前市场所处的阶段[15] * 模型具体构建过程：模型使用移动平均线类的技术指标（如图中显示的dea指标）对指数价格（如上证综指）进行平滑处理，通过比较不同周期（如日线与周线）的指标走势来判断趋势的一致性与边际变化[15][18] 2. 模型名称：微观市场结构择时模型[16] * 模型构建思路：通过监测市场中的“知情交易者”行为来捕捉市场情绪和资金流向的变化，从而进行择时判断[16] * 模型具体构建过程：构建“知情交易者活跃度”指标，该指标通过分析市场的高频交易数据或订单流数据，识别可能拥有信息优势的交易者的行为模式，其数值变化反映了这类交易者对后市的态度（如谨慎或乐观）[16][19] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：分析师行业景气预期因子[20] * 因子构建思路：利用卖方分析师对上市公司未来的盈利预测数据，构建行业层面的景气度指标，以反映市场对行业基本面的预期变化[20] * 因子具体构建过程：计算申万一级行业的两个关键指标：1）一致预测滚动未来12个月ROE（ROEFTTM）的周度环比变化；2）一致预期净利润未来12个月（FTTM）增速的周度环比变化。通过比较这些环比变化率来评估各行业景气预期的强弱[20][21] 2. 因子名称：融资融券资金流向因子[22] * 因子构建思路：跟踪融资融券交易产生的资金在不同行业间的净流入/流出情况，以此作为衡量市场情绪和资金偏好的一个维度[22] * 因子具体构建过程：计算每个行业在本周内的融资净买入额与融券净卖出额的差值，得到“期间净买入额”。正值代表资金净流入，负值代表资金净流出[22][24] 3. 因子名称：BARRA风格因子[25] * 因子构建思路：采用成熟的因子模型框架，从多个维度（如价值、成长、动量、市值、波动率等）解析市场的风格收益特征[25] * 因子具体构建过程：报告直接引用了BARRA风格因子体系的收益表现，涉及的因子包括但不限于： * 价值类：EP价值（盈利价格比）、BP价值（账面价格比）、股息率 * 成长类：成长因子 * 质量类：盈利质量、投资质量、盈利能力、盈利波动、财务杠杆 * 动量与反转类：动量、长期反转 * 交易行为类：换手率、波动率 * 市值类：市值、非线性市值 （具体构建公式未在报告中详细给出，为行业通用标准因子）[25][26] 模型的回测效果 （报告中未提供相关模型的量化回测指标结果，如年化收益率、夏普比率等） 因子的回测效果 1. 分析师行业景气预期因子，本周一致预期ROE环比变化：食品饮料行业+2.59%，建筑材料行业+2.57%[21]；本周一致预期净利润增速环比变化：建筑材料行业+18.23%，房地产行业+14.52%[21] 2. 融资融券资金流向因子，本周期间净买入额：国防军工行业+13.8亿元，基础化工行业净流入金额较高[22][24]；电子行业净流出金额较高[22][24] 3. BARRA风格因子，本周收益：市值因子+0.6%，股息率因子+0.3%，波动率因子+0.2%，非线性市值因子+0.2%，投资质量因子+0.2%，盈利质量因子+0.2%，EP价值因子+0.1%[26]；动量因子-0.6%，长期反转因子-0.5%，BP价值因子-0.5%，换手因子-0.5%[26]