量化模型与构建方式 1. 模型名称：A股景气度高频指数模型[28] * 模型构建思路：以上证指数归母净利润同比为Nowcasting目标，构建一个能够高频反映A股景气度变化的指数[28]。 * 模型具体构建过程：报告未提供该指数的具体构建公式和详细步骤，仅提及构建详情需参考另一篇报告《视角透析：A股景气度高频指数构建与观察》[28]。 2. 模型名称：A股情绪指数模型[31] * 模型构建思路：基于市场波动率和成交额的变化方向来刻画市场情绪，并据此构建包含见底预警与见顶预警的情绪指数[31]。 * 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，其余象限为显著正收益。基于此规律构造情绪指数[31]。具体构建详情需参考报告《视角透析：A股情绪指数构建与观察》[31]。 3. 模型名称：主题挖掘算法模型[44] * 模型构建思路：通过处理新闻和研报文本，从多个维度挖掘和描述主题投资机会[44]。 * 模型具体构建过程：算法涉及文本处理、主题关键词提取、主题个股关系挖掘、主题活跃周期构建、主题影响力因子构建等多个维度[44]。报告未提供具体的数学公式或更详细的步骤。 4. 模型名称：中证500指数增强模型[44] * 模型构建思路：构建一个旨在持续跑赢中证500基准指数的投资组合[44]。 * 模型具体构建过程：报告未披露该增强模型的具体因子构成、权重配置或优化方法，仅展示了其持仓明细和业绩表现[44][48]。 5. 模型名称：沪深300指数增强模型[51] * 模型构建思路：构建一个旨在持续跑赢沪深300基准指数的投资组合[51]。 * 模型具体构建过程：报告未披露该增强模型的具体因子构成、权重配置或优化方法，仅展示了其持仓明细和业绩表现[51][54]。 6. 模型/因子框架：BARRA风格因子模型[56] * 构建思路：参照BARRA因子模型框架，对A股市场构建一套系统的风格因子体系，用于风险管理和收益归因[56]。 * 具体构建过程：报告列出了所构建的十大类风格因子名称，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）[56]。未提供各因子的具体计算公式。 模型的回测效果 1. A股情绪指数系统择时表现：报告通过图表展示了该系统的择时表现，但未给出具体的量化指标数值[41]。 2. 中证500增强组合：截至本周，2020年至今相对中证500指数的累计超额收益为48.25%，历史最大回撤为-5.89%[44]。 3. 沪深300增强组合：截至本周，2020年至今相对沪深300指数的累计超额收益为39.40%，历史最大回撤为-5.86%[51]。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：市值（SIZE）[56] * 因子构建思路：衡量公司规模大小的风格因子[56]。 2. 因子名称：BETA[56] * 因子构建思路：衡量股票相对于市场整体波动性的风格因子[56]。 3. 因子名称：动量（MOM）[56] * 因子构建思路：衡量股票价格趋势强弱的风格因子[56]。 4. 因子名称：残差波动率（RESVOL）[56] * 因子构建思路：衡量股票特异性风险（非系统性风险）的风格因子[56]。 5. 因子名称：非线性市值（NLSIZE）[56] * 因子构建思路：捕捉市值因子非线性效应的风格因子[56]。 6. 因子名称：估值（BTOP）[56] * 因子构建思路：衡量股票估值水平的风格因子，通常与账面市值比相关[56]。 7. 因子名称：流动性（LIQUIDITY）[56] * 因子构建思路：衡量股票交易活跃度与变现难易程度的风格因子[56]。 8. 因子名称：盈利（EARNINGS_YIELD）[56] * 因子构建思路：衡量公司盈利能力的风格因子[56]。 9. 因子名称：成长（GROWTH）[56] * 因子构建思路：衡量公司成长能力的风格因子[56]。 10. 因子名称：杠杆（LVRG）[56] * 因子构建思路：衡量公司财务杠杆水平的风格因子[56]。 因子的回测效果 * 近期表现评价：本周风格因子中，盈利因子超额收益较高，残差波动率、非线性市值因子呈现较为显著的负向超额收益。从近期表现看，高Beta因子表现优异，杠杆、流动性等因子表现不佳[57]。 * 因子暴露相关性：近一周数据显示，流动性因子分别与Beta、动量、残差波动率因子呈现明显正相关性；价值因子分别与Beta、残差波动率、流动性等因子呈现明显负相关性[57][58]。