量化模型与构建方式 1. 模型名称：沪深300增强组合[5][9] * 模型构建思路：基于多因子模型构建的沪深300指数增强策略，旨在获取超越基准指数的超额收益[5]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体因子构成和权重配置方法，仅展示了组合的业绩表现。通常此类增强组合会综合运用风格、技术、基本面等多类因子进行选股和权重优化。 2. 模型名称：中证500增强组合[5][9] * 模型构建思路：基于多因子模型构建的中证500指数增强策略，旨在获取超越基准指数的超额收益[5]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体因子构成和权重配置方法，仅展示了组合的业绩表现。 3. 模型名称：中证1000增强组合[5][9] * 模型构建思路：基于多因子模型构建的中证1000指数增强策略，旨在获取超越基准指数的超额收益[5]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体因子构成和权重配置方法，仅展示了组合的业绩表现。 4. 模型名称：进取组合[9][10] * 模型构建思路：以中证500为基准的量化股票组合，风格可能更为积极[9]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体构建过程。 5. 模型名称：平衡组合[9][10] * 模型构建思路：以中证500为基准的量化股票组合，风格可能相对稳健[9]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体构建过程。 6. 模型名称：绩优基金的独门重仓股组合[5][9] * 模型构建思路：通过筛选绩优基金（报告未明确筛选标准）的独门重仓股来构建组合，旨在获取基金选股能力的Alpha[5]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体构建过程。 7. 模型名称：盈利、增长、现金流三者兼优组合[5][9] * 模型构建思路：通过筛选在盈利、增长和现金流三个基本面维度均表现优异的股票来构建组合[5]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体筛选标准和权重方法。 8. 模型名称：PB-盈利优选组合[5][9] * 模型构建思路：结合低市净率（PB）和高盈利能力的选股策略，属于有基本面支撑的低估值策略[5][29]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体构建过程。 9. 模型名称：GARP组合[9][32] * 模型构建思路：GARP（Growth at a Reasonable Price）策略，旨在以合理的价格投资于成长性股票[32]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体构建过程。 10. 模型名称：小盘价值优选组合1[9][34] * 模型构建思路：在小盘股中优选价值型股票的投资组合[34]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体构建过程。 11. 模型名称：小盘价值优选组合2[9][36] * 模型构建思路：在小盘股中优选价值型股票的投资组合（可能与组合1的筛选标准或权重不同）[36]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体构建过程。 12. 模型名称：小盘成长组合[5][9] * 模型构建思路：专注于小盘股中具有高成长性股票的投资组合[5][39]。 * 模型具体构建过程：报告未详细说明具体构建过程。 量化因子与构建方式 1. 因子名称：市值因子[42] * 因子构建思路：衡量公司规模大小的风格因子[42]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算公式。通常为股票的总市值。 2. 因子名称：PB因子[42] * 因子构建思路：市净率，衡量估值水平的风格因子[42]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算公式。通常为股价除以每股净资产。 3. 因子名称：PE_TTM因子[42] * 因子构建思路：滚动市盈率，衡量估值水平的风格因子[42]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算公式。通常为股价除以最近十二个月每股收益。 4. 因子名称：反转因子[46] * 因子构建思路：技术类因子，认为过去一段时间跌幅较大的股票未来可能反弹，涨幅较大的股票未来可能回调[46]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算公式。通常基于过去一段时间的收益率构建。 5. 因子名称：换手率因子[46] * 因子构建思路：技术类因子，衡量股票交易活跃程度[46]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算公式。通常为一段时间内的成交股数除以流通股数。 6. 因子名称：波动率因子[46] * 因子构建思路：技术类因子，衡量股票价格波动风险[46]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算公式。通常基于过去一段时间收益率的标准差计算。 7. 因子名称：ROE因子[53] * 因子构建思路：净资产收益率，衡量公司盈利能力的核心基本面因子[53]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算公式。通常为净利润除以净资产。 8. 因子名称：SUE因子[53] * 因子构建思路：标准化未预期盈余，衡量盈利增长超预期程度的基本面因子[53]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算公式。通常为（当期实际EPS - 预期EPS）除以历史盈余波动的标准差。 9. 因子名称：预期净利润调整因子[53] * 因子构建思路：基本面因子，反映分析师对公司未来净利润预期的调整方向（上调或下调）[53]。 * 因子具体构建过程：报告未给出具体计算公式。 模型的回测效果 （数据时间范围：2025年以来，即2024年12月31日至2025年12月31日[9]） 1. 沪深300增强组合，绝对收益26.49%，超额收益8.82%，跟踪误差4.73%，最大相对回撤3.44%[9] 2. 中证500增强组合，绝对收益35.11%，超额收益4.72%，跟踪误差4.47%，最大相对回撤3.75%[9] 3. 中证1000增强组合，绝对收益32.16%，超额收益4.67%，跟踪误差4.84%，最大相对回撤5.42%[9] 4. 进取组合，绝对收益78.35%，超额收益47.97%，跟踪误差22.63%，最大相对回撤13.41%[9] 5. 平衡组合，绝对收益61.25%，超额收益30.87%，跟踪误差18.98%，最大相对回撤17.22%[9] 6. 绩优基金的独门重仓股组合，绝对收益54.47%，超额收益25.00%，跟踪误差22.48%，最大相对回撤14.64%[9] 7. 盈利、增长、现金流三者兼优组合，绝对收益91.84%，超额收益74.18%，跟踪误差18.23%，最大相对回撤11.55%[9] 8. PB-盈利优选组合，绝对收益23.80%，超额收益6.14%，跟踪误差12.62%，最大相对回撤14.55%[9] 9. GARP组合，绝对收益41.17%，超额收益23.51%，跟踪误差12.47%，最大相对回撤9.92%[9] 10. 小盘价值优选组合1，绝对收益51.07%，超额收益-30.58%，跟踪误差9.95%，最大相对回撤36.71%[9] 11. 小盘价值优选组合2，绝对收益60.33%，超额收益-21.31%，跟踪误差8.80%，最大相对回撤32.77%[9] 12. 小盘成长组合，绝对收益75.28%，超额收益-6.37%，跟踪误差12.35%，最大相对回撤28.00%[9] 因子的回测效果 （数据时间范围：2025年以来，即2024年12月31日至2025年12月31日[43][48][54]） 1. 市值因子，全市场多空收益45.24%，沪深300多空收益3.29%，中证500多空收益-6.19%，中证1000多空收益12.09%[43] 2. PB因子，全市场多空收益-12.78%，沪深300多空收益-33.06%，中证500多空收益-41.63%，中证1000多空收益-15.97%[43] 3. PE_TTM因子，全市场多空收益11.50%，沪深300多空收益-8.56%，中证500多空收益-23.58%，中证1000多空收益-9.82%[43] 4. 反转因子，全市场多空收益5.47%，沪深300多空收益-51.31%，中证500多空收益-8.74%，中证1000多空收益-1.28%[48] 5. 换手率因子，全市场多空收益31.00%，沪深300多空收益-49.68%，中证500多空收益-31.71%，中证1000多空收益-0.37%[48] 6. 波动率因子，全市场多空收益7.82%，沪深300多空收益-45.34%，中证500多空收益-33.22%，中证1000多空收益-9.32%[48] 7. ROE因子，全市场多空收益2.82%，沪深300多空收益38.99%，中证500多空收益-5.83%，中证1000多空收益-10.07%[54] 8. SUE因子，全市场多空收益24.62%，沪深300多空收益64.12%，中证500多空收益18.09%，中证1000多空收益23.50%[54] 9. 预期净利润调整因子，全市场多空收益17.09%，沪深300多空收益24.10%，中证500多空收益19.11%，中证1000多空收益-2.85%[54]