量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. 因子名称：连阴连阳天数因子[12] * 因子构建思路：通过计算指数K线连续为阴线或阳线的天数，来捕捉市场的短期趋势延续性[12]。 * 因子具体构建过程：从指定起始日开始，逐日判断指数收盘价相对于前一日收盘价的涨跌。若当日上涨，则连阳天数计数器加1，连阴天数计数器清零；若当日下跌，则连阴天数计数器加1（以负数表示），连阳天数计数器清零。最终输出一个带符号的整数，正数表示连阳天数，负数表示连阴天数[12]。 2. 因子名称：指数相对均线位置因子[15][16] * 因子构建思路：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置关系，判断指数短期、中期和长期的趋势强度及突破状态[15][16]。 * 因子具体构建过程：首先计算指数收盘价的5日、10日、20日、60日、120日和250日简单移动平均线（MA）。然后计算收盘价相对于各均线的百分比偏离度。公式为： $相对均线位置 = \frac{收盘价 - 移动平均线}{移动平均线} \times 100\%$ 例如，vsMA5 表示收盘价相对于5日均线的偏离百分比[16]。 3. 因子名称：指数换手率因子[18] * 因子构建思路：通过计算指数成分股的加权平均换手率，衡量整个指数的交易活跃度[18]。 * 因子具体构建过程：对指数内所有成分股，以其流通股本为权重，对个股换手率进行加权平均。公式为： $指数换手率 = \frac{\sum (成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum (成分股流通股本)}$ 该值直接反映了指数整体的交易活跃程度[18]。 4. 因子名称：收益分布形态因子（峰度与偏度）[24][26] * 因子构建思路：通过计算指数日收益率分布的峰度和偏度，刻画收益分布的尖峰肥尾特征和不对称性，以衡量极端风险和收益偏向[24][26]。 * 因子具体构建过程：基于指数在过去一段时间（如近5年）的日收益率序列，计算其峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）。报告中采用的峰度为超额峰度（Excess Kurtosis），即在计算出的峰度值基础上减去正态分布的峰度值3。公式分别为： $样本偏度 = \frac{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(r_i - \bar{r})^3}{[\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(r_i - \bar{r})^2]^{3/2}}$ $样本峰度 = \frac{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(r_i - \bar{r})^4}{[\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(r_i - \bar{r})^2]^{2}} - 3$ 其中，$r_i$ 为日收益率，$\bar{r}$ 为收益率均值，$n$ 为样本数[26]。 5. 因子名称：风险溢价因子[28][32] * 因子构建思路：以指数预期收益率与无风险利率（十年期国债即期收益率）之差作为风险溢价，衡量投资权益资产相对于无风险资产的超额回报补偿[28][32]。 * 因子具体构建过程：风险溢价通常基于估值模型（如股息贴现模型）或历史均值估算。报告中展示的是当前风险溢价及其历史分位值。其核心计算可简化为： $风险溢价 ≈ 指数预期收益率 - 无风险利率$ 报告中进一步计算了当前风险溢价在近1年和近5年历史序列中的分位值，以及相对于历史均值加减1倍、2倍标准差的偏离程度[32]。 6. 因子名称：PE-TTM估值因子[40][43][44] * 因子构建思路：使用滚动市盈率（PE-TTM）作为估值指标，并通过其历史分位值判断当前估值水平的高低[40][43]。 * 因子具体构建过程：计算指数总市值与其成分股过去12个月（TTM）净利润总和的比值，得到PE-TTM。公式为： $PE-TTM = \frac{指数总市值}{\sum(成分股过去12个月净利润)}$ 然后，将当前PE-TTM值放入其近1年、近5年或全部历史数据序列中，计算其所处的百分比分位值[44]。 7. 因子名称：股债性价比因子[47] * 因子构建思路：将股票资产的潜在收益率（用PE-TTM的倒数，即盈利收益率代表）与债券收益率（十年期国债即期收益率）进行比较，以判断股票相对于债券的吸引力[47]。 * 因子具体构建过程：计算指数的盈利收益率与十年期国债收益率之差。公式为： $股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$ 该差值越大，表明股票相对于债券的性价比越高[47]。 8. 因子名称：股息率因子[49][54] * 因子构建思路：通过指数成分股现金分红回报率，衡量指数的红利收益水平，适用于红利投资风格分析[49]。 * 因子具体构建过程：计算指数成分股过去12个月现金分红总额与指数总市值的比值。公式为： $股息率 = \frac{\sum(成分股过去12个月现金分红总额)}{指数总市值} \times 100\%$ 同样，报告中也计算了当前股息率在近1年、近5年等历史序列中的分位值[54]。 9. 因子名称：破净率因子[55][58] * 因子构建思路：通过计算指数中市净率（PB）小于1的个股占比，反映市场整体的低估或悲观程度[55][58]。 * 因子具体构建过程：遍历指数所有成分股，判断其市净率（股价/每股净资产）是否小于1。统计破净个股数量，并计算其占指数总成分股数量的比例。公式为： $破净率 = \frac{破净个股数量}{指数成分股总数量} \times 100\%$ 该比率越高，表明市场整体估值越低，悲观情绪可能越浓[58]。 因子的回测效果 （注：本报告主要为市场数据跟踪与因子现状展示，未提供基于历史数据的统一回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR等）。报告中的“测试结果”主要表现为各因子在特定截止日（2025年12月17日）的截面取值或状态描述。） 1. 连阴连阳天数因子：截至2025年12月17日，中证500和创业板指为4连阳，中证1000为3连阴，中证2000为2连阴[12]。 2. 指数相对均线位置因子：截至2025年12月17日，除中证1000和中证2000外，其余指数收盘价均高于其5日及20日均线；创业板指是唯一高于60日均线的指数[15][16]。 3. 指数换手率因子：截至2025年12月17日，中证2000换手率最高（3.88），上证50换手率最低（0.23）[18]。 4. 收益分布形态因子：截至报告期，创业板指峰度负偏离近5年水平最大（-2.43），中证1000最小（-1.56）；上证50和创业板指负偏态最大（均为-0.60），中证1000和中证2000最小（均为-0.40）[24][26]。 5. 风险溢价因子：截至2025年12月17日，创业板指风险溢价近5年分位值最高（97.14%），中证2000最低（69.05%）；当前风险溢价均超过近1年均值加1倍标准差，其中创业板指超出最多（1.39%）[30][32]。 6. PE-TTM估值因子：截至2025年12月17日，中证500近5年分位值最高（95.04%），创业板指最低（57.69%）；当前PE-TTM普遍高于近1年均值减1倍标准差[43][44]。 7. 股债性价比因子：截至报告期，没有指数高于其近5年80%分位（机会值），中证500低于其近5年20%分位（危险值）[47]。 8. 股息率因子：截至2025年12月17日，创业板指近5年分位值最高（63.22%），中证500最低（24.55%）；当前股息率普遍低于近1年均值[52][54]。 9. 破净率因子：截至报告期，上证50破净率最高（22.0%），中证2000最低（3.8%），创业板指未提供数据[58]。