根据提供的金融工程周报内容，该报告主要描述了大类资产和基金市场的表现概况，并未涉及任何量化模型或量化因子的构建、测试与分析。报告内容集中于市场数据统计和业绩回顾[6][11][12][27][32][39][45][46][47][48][53][54][55][57]，未包含模型或因子的构建思路、具体过程、评价及测试结果。 因此，本次总结无相关量化模型或因子内容可提供。

证券研究报告 | 2025年09月28日 金融工程专题研究 兴证全球基金申报首只ETF，公募基金规模突破 36 万亿 上周市场回顾。上周A股市场主要宽基指数走势出现分化，科创 50、创 业板指、中小板指收益靠前，收益分别为 6.47%、1.96%、1.75%，中 证 1000、上证综指、中证 500 收益靠后，收益分别为-0.55%、0.21%、 0.98%。 从成交额来看，除深证成指、中小板指和科创 50 指数外，上周主要宽 基指数成交额均有所下降。行业方面，上周电子、有色金属、电力设备 及新能源收益靠前，收益分别为 3.67%、3.24%、3.21%，消费者服务、 商贸零售、轻工制造收益靠后，收益分别为-6.71%、-3.92%、-2.80%。 截至上周五，央行逆回购净投放资金 6406 亿元，逆回购到期 18268 亿 元，净公开市场投放 24674 亿元。除 1 年期和 5 年期外，不同期期限的 国债利率有所上行，利差扩大 0.54BP。上周中证转债指数上涨 0.94%， 累计成交 1627 亿元，较前一周减少 125 亿元。 风险提示：市场环境变动风险，本报告基于客观数据，不构成投资建议。 证券分析 ...

2025 年 09 月 28 日 罄， 推荐关注化工 ETF》2025-09-22 投资要点 ▌本周建议一览 核心观点： 大类资产继续演绎"高风偏但高脆弱，增加保护"的配置 逻辑，本周公布的美国经济数据较好，印证了"预防式降 息"性质。GDP 终值和当周初请失业人数均大超预期，数 据公布后市场交易降息预期略有回摆，美元指数走强，美 股、港 A 科技股均承压。 高风偏但高脆弱，"慢牛"中仍需耐心 分析师：吕思江 S1050522030001 lvsj@cfsc.com.cn 分析师：马晨 S1050522050001 machen@cfsc.com.cn 相关研究 1、《基本面、资金面、情绪面三维 共振，积极看多港股市场》2025- 09-23 2、《降息一周后对大类资产怎么 看？》2025-09-22 3、《第二批科创债 ETF 首日即售 我们仍然强调本轮是非典型的"预防式降息"：硬数据不 差，流动性不太可能立刻大幅度宽松；经济景气度不低， 意味着股债性价比仍然偏向权益。自四月初以来，风险资 产仓位在本周第一次出现存量流出，值得注意。总之是一 个"高风偏但是高脆弱，增加保护"的格局。 国内资产的增量流动性在十 ...

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：PB估值分化度[12] * **因子构建思路**：通过计算截面市净率（PB）的离散程度来衡量市场观点的分歧度，分歧度高时看多市场，反之则需谨慎[12] * **因子具体构建过程**：计算全市场股票的PB中位数（median）以及平均绝对偏差（mad），最终的因子值为mad与median的比值。公式为： $$ \text{PB估值分化度} = \frac{\text{mad}(PB)}{\text{median}(PB)} $$ 当该因子上行时，表明市场观点分歧大，可看多市场；下行时则需谨慎[12] 2. **因子名称**：主题投资交易情绪[13] * **因子构建思路**：通过统计每日涨幅显著的行业数量占比，来逆向衡量市场情绪的集中度与观点分化程度，情绪集中（分化度低）时看空，情绪分散（分化度高）时看多[13] * **因子具体构建过程**：首先，计算当日涨幅超过5%的申万三级行业的数量（Unique Count）。然后，计算该数量占所有申万三级行业总数量的比例。最后，用1减去该比例，得到主题投资交易情绪因子。公式为： $$ \text{主题投资交易情绪} = 1 - \frac{\text{当日涨幅} > 5\% \text{的申万三级行业数量}}{\text{申万三级行业总数量}} $$ 信号构建上，当该因子上行时，表明市场观点分化度下降，需谨慎；下行时，表明观点分化度上行，可看多[13] 因子的回测效果 1. **PB估值分化度因子**，年化收益21.07%[15]，年化超额收益率15.82%[15]，最大回撤34.24%[15]，夏普比率1.0212[15]，收益回撤比0.6154[15]，年化信息比率(IR)0.8186[15]，平均换手间隔（交易日）9[15]，胜率（按交易）56.93%[15]，择时赔率（按交易）1.4422[15] 2. **主题投资交易情绪因子**，年化收益17.21%[15]，年化超额收益率11.96%[15]，最大回撤43.73%[15]，夏普比率0.8585[15]，收益回撤比0.3936[15]，年化信息比率(IR)0.6079[15]，平均换手间隔（交易日）10[15]，胜率（按交易）50.53%[15]，择时赔率（按交易）1.7791[15] 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：短期量化择时模型[16][17][18][19] * **模型构建思路**：从宏观基本面、估值面、情绪面、流动性四个维度选取多个指标，通过各指标在历史分位上的表现综合判断，生成看多或看空的择时信号[16][17][18][20] * **模型具体构建过程**： * **基本面**：综合制造业PMI（>50为乐观）、信贷脉冲环比变化分位数（高分位数乐观）、M1同比增速（HP滤波去趋势）分位数（高分位数乐观）三个二级指标的信号，得出基本面总信号[16] * **估值面**：综合A股整体PE分位数（高分位数谨慎）、A股整体PB分位数（高分位数谨慎）两个二级指标的信号，得出估值面总信号[17] * **情绪面**：综合A股整体Beta离散度分位数（高分位数谨慎）、A股整体量能情绪分位数（高分位数乐观）、A股整体波动率分位数（中性）三个二级指标的信号，得出情绪面总信号[17] * **流动性**：综合货币利率指标分位数（低分位数乐观）、汇率预期指标分位数（低分位数乐观）、沪深净融资额5日均值分位数（高分位数谨慎）三个二级指标的信号，得出流动性总信号[18] * 最终的总仓位信号由上述四个维度的总信号综合判断得出[20] 2. **模型名称**：成长价值风格轮动模型[25][26] * **模型构建思路**：从基本面、估值面、情绪面三个维度选取特定指标，判断当前环境下应超配成长风格还是价值风格[25] * **模型具体构建过程**： * **基本面**：综合盈利斜率周期水平（斜率大利好成长）、利率综合周期水平（水平高利好价值）、信贷综合周期变化（走强利好成长）三个二级指标的信号，得出基本面总信号（例如，超配成长或价值）[25] * **估值面**：综合成长价值PE差分位数（低分位数利好成长）、成长价值PB差分位数（低分位数利好成长）两个二级指标的信号，得出估值面总信号[25] * **情绪面**：综合成长价值换手差分位数（低分位数利好价值）、成长价值波动差分位数（高分位数利好均衡）两个二级指标的信号，得出情绪面总信号[25] * 最终结合三个维度的总信号，给出超配成长或超配价值的建议[25] 3. **模型名称**：小盘大盘风格轮动模型[29][30] * **模型构建思路**：基于11个有效指标构建综合信号，判断应超配小盘风格还是大盘风格[29][30] * **模型具体构建过程**：报告提及该模型基于11个指标构建，但未详细列出所有指标的具体构建公式。明确提到的指标包括：主题投资交易情绪[30]、Beta离散度[30]、R007[30]、PB分化度[30]等。模型通过综合这些指标的信号（例如，指标利空小盘或利好大盘），最终生成看多小盘或看多大盘的综合信号[29][30] 模型的回测效果 1. **短期量化择时模型**，年化收益率17.13%[19]，年化波动率14.84%[19]，最大回撤15.49%[19]，夏普比率1.0052[19]，收益回撤比1.1057[19]，月度胜率66.23%[19]，季度胜率61.54%[19]，年度胜率78.57%[19] * **2024年以来表现**：年化收益率34.75%[23]，年化波动率16.88%[23]，最大回撤11.04%[23]，夏普比率1.7345[23]，收益回撤比3.1478[23]，月度胜率77.27%[23] 2. **成长价值风格轮动模型**，年化收益率13.41%[26]，年化波动率20.79%[28]，最大回撤43.07%[28]，夏普比率0.6136[28]，收益回撤比0.3112[28]，月度胜率58.82%[28] * **2025年以来表现**：策略收益率32.00%[26]，基准收益率21.89%[26]，超额收益率10.11%[26] 3. **小盘大盘风格轮动模型**，综合信号年化收益20.49%[33]，年化超额收益率13.34%[33]，最大回撤40.70%[33]，平均换手间隔（交易日）21[33]，胜率（按交易）50.65%[33] * **2025年以来表现**：超额收益率6.60%[30]

经过仔细阅读研报内容，发现该报告主要侧重于市场行情回顾、技术走势分析和行业轮动观察，并未涉及具体的量化模型或量化因子的构建、测试及评价过程[7][10][13][36][45]。报告内容以描述性分析和统计展示为主，不包含模型或因子构建的公式、步骤及回测指标[8][11][47][49]。 因此，根据任务要求，本次总结无相关量化模型或因子内容可进行提取和展示。

根据提供的金融工程市场跟踪周报内容，以下是总结的量化模型与因子详情： 量化模型与构建方式 1. 量能择时模型 - **模型名称**：量能择时模型 - **模型构建思路**：通过分析市场交易量能变化来判断市场趋势和情绪，为宽基指数提供择时信号[23] - **模型具体构建过程**：基于主要宽基指数（上证指数、上证50、沪深300等）的量能指标进行计算和信号生成，具体方法未在报告中详细披露，但涉及对交易量数据的监测和阈值判断[23] 2. 沪深300上涨家数占比情绪指标 - **因子名称**：沪深300上涨家数占比 - **因子构建思路**：通过计算指数成分股中近期收益为正的股票数量占比，来捕捉市场情绪和行情拐点[24] - **因子具体构建过程**： 计算沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比，公式为： $$ \text{上涨家数占比} = \frac{\text{过去N日收益大于0的个股数}}{\text{沪深300成分股总数}} $$ 其中N为参数，报告中未明确具体取值[24] 3. 动量情绪指标（基于上涨家数占比） - **模型名称**：动量情绪指标择时策略 - **模型构建思路**：通过对上涨家数占比指标进行不同窗口期的移动平均，捕捉情绪变动趋势并生成交易信号[28] - **模型具体构建过程**： 对沪深300上涨家数占比序列进行两次平滑计算： - 快线 = 移动平均(上涨家数占比, N2) - 慢线 = 移动平均(上涨家数占比, N1) 其中N1=230（长期窗口），N2=35（短期窗口），N=50（计算上涨家数占比的窗口）[28] 交易规则：当快线 > 慢线时，看多市场；当快线 < 慢线时，对市场持中性态度[28] 4. 均线情绪指标 - **模型名称**：八均线情绪指标 - **模型构建思路**：通过判断价格与多条移动平均线的位置关系来评估市场趋势状态和情绪[31] - **模型具体构建过程**： 1. 计算沪深300收盘价的8条移动平均线，参数分别为：8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233[31] 2. 统计当日收盘价大于各均线值的数量[32] 3. 信号生成规则：当超过5条均线被价格突破时，看多沪深300指数[32] 5. 横截面波动率因子 - **因子名称**：横截面波动率 - **因子构建思路**：通过计算指数成分股收益率的截面标准差，来衡量市场分化程度和Alpha环境[36] - **因子具体构建过程**： 对于每个宽基指数（沪深300、中证500、中证1000），每日计算成分股收益率的横截面标准差： $$ \sigma_{cross} = \sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^{N} (r_i - \bar{r})^2} $$ 其中$r_i$为个股收益率，$\bar{r}$为成分股平均收益率，N为成分股数量[36] 6. 时间序列波动率因子 - **因子名称**：时间序列波动率 - **因子构建思路**：通过计算指数成分股加权时间序列波动率，评估市场波动环境和Alpha机会[38] - **因子具体构建过程**： 计算各宽基指数成分股的加权时间序列波动率，具体方法未详细披露，但涉及对个股收益率时间序列的标准差计算和市值加权[38] 7. 基金抱团分离度指标 - **因子名称**：基金抱团分离度 - **因子构建思路**：通过计算抱团基金截面收益的标准差来衡量基金抱团程度，标准差小表示抱团程度高[84] - **因子具体构建过程**： 构建抱团基金组合，计算该组合截面收益率的标准差： $$ \text{分离度} = \sqrt{\frac{1}{M-1} \sum_{j=1}^{M} (R_j - \bar{R})^2} $$ 其中$R_j$为单只抱团基金收益率，$\bar{R}$为抱团基金平均收益率，M为抱团基金数量[84] 模型的回测效果 量能择时模型 - 上证指数：看空信号[24] - 上证50：看空信号[24] - 沪深300：看空信号[24] - 中证500：看空信号[24] - 中证1000：看空信号[24] - 创业板指：看空信号[24] - 北证50：看空信号[24] 动量情绪指标 - 快线开始拐头向下、慢线向上，快线位于慢线之上，预计维持乐观态度[28] 均线情绪指标 - 短期内沪深300指数处于情绪景气区间[34] 因子的回测效果 横截面波动率因子 - 沪深300近一季度平均值：2.04%，占近两年分位：73.50%[38] - 中证500近一季度平均值：2.19%，占近两年分位：67.46%[38] - 中证1000近一季度平均值：2.40%，占近两年分位：66.14%[38] 时间序列波动率因子 - 沪深300近一季度平均值：0.63%，占近两年分位：61.70%[41] - 中证500近一季度平均值：0.45%，占近两年分位：74.60%[41] - 中证1000近一季度平均值：0.24%，占近两年分位：59.76%[41] 基金抱团分离度指标 - 基金抱团分离度环比上周下降[84] - 最近一周抱团股和抱团基金超额收益小幅上升[84]

高频选股因子周报（20250922- 20250926） 高频因子表现分化，深度学习因子依然强势。AI 增强组合 分化，500 增强依然大幅回撤，1000 增强回撤收窄。 本报告导读： 上周（特指 20250922-20250926，下同）高频因子表现分化，深度学习因子依然强势。 AI 增强组合分化，500 增强依然大幅回撤，1000 增强回撤收窄。 投资要点： 金融工程 /[Table_Date] 2025.09.28 金 | [Table_Authors] | 郑雅斌(分析师) | | --- | --- | | | 021-23219395 | | | zhengyabin@gtht.com | | 登记编号 | S0880525040105 | | | 余浩淼(分析师) | | | 021-23185650 | | | yuhaomiao@gtht.com | | 登记编号 | S0880525040013 | [Table_Report] 相关报告 国内权益资产震荡，资产配置策略整体回调 2025.09.26 绝对收益产品及策略周报（250915-250919） 2025.09.24 大额买入与资金 ...

量化择时和拥挤度预警周报（20250928） [Table_Authors] 郑雅斌(分析师) 市场下周或出现震荡 本报告导读： 考虑到下周将迎来国庆假期，我们认为，节前避险情绪或将加强，市场下周或出现 震荡。 投资要点： [Table_Summary] 下周（20250929-20250930，后文同）市场观点：市场下周或出现震 荡。从量化指标上看，基于沪深 300 指数的流动性冲击指标周五为 1.86，高于前一周（1.33），意味着当前市场的流动性高于过去一年 平均水平 1.86 倍标准差。上证 50ETF 期权成交量的 PUT-CALL 比 率震荡下降，周五为 0.91，低于前一周（1.14），投资者对上证 50ETF 短期走势谨慎程度下降。上证综指和 Wind 全 A 五日平均换手率分 别为 1.27%和 1.91%，处于 2005 年以来的 75.73%和 81.47%分位点， 交易活跃度有所下降。从宏观因子上看，1. 上周人民币汇率震荡， 在岸和离岸汇率周涨幅分别为-0.31%、-0.3%。事件驱动上，1. 上周 美股市场震荡下行。道琼斯工业指数、标普 500 指数和纳斯达克指 数周收益率分别为- ...

量化周报 需求主导的高位再吸筹 2025 年 09 月 28 日 ➢ 择时观点：需求主导的高位再吸筹。当下流动性处于下行趋势，分歧度继续 扩大，景气度保持回升趋势，三维择时框架保持震荡下跌判断。从技术形态来看， 沪深 300 处上涨中继再吸筹阶段，高换手状态和多次 VSB（垂直供应柱）说明存 在较强派发力量，但每次供应都被需求吸收，需求仍掌控全局叠加回调大多较浅， 后市中期整体看涨。 ➢ 指数监测：恒生港股通新经济指数大幅流入。近 1 周上证 380、科创半导体 材料设备、恒生港股通汽车主题、半导体材料设备等大幅流入。近 1 周科创材料、 科创新能、创业软件、500 现金流、绿色能源指数份额流出最多。我们在报告《ETF 的聚类优选与热点趋势策略构建》中构建了 ETF 的热点趋势策略，本周策略中主 要包括半导体、有色、国企改革、碳中和等行业、以及成长风格等 ETF。 ➢ 资金共振：推荐通信、国防军工、交通运输、建筑。我们监控两融与大单资 金的共振情绪，选择两类资金都看好的行业。两融资金流上周在电子中净流入最 多，净流入 115.0 亿元；大单资金上周在银行中净流入最多，净流入 5.5 亿元。 根据融资融券净流入 ...

量化因子与构建方式 1 因子名称：估值因子[10]；因子构建思路：基于公司估值水平构建的因子，衡量股票价格相对于其基本面价值的偏离程度[10]；因子具体构建过程：包含多个细分因子，包括估值-EP（市盈率倒数）、估值-BP（市净率倒数）、估值-SP（市销率倒数）和股息率因子[11][12][13][14] 2 因子名称：成长因子[10]；因子构建思路：基于公司成长性指标构建的因子，衡量公司业务和盈利的增长能力[10]；因子具体构建过程：包含多个细分因子，包括营业收入增长率、净利润增长率和ROE增长率[11][12][13][14] 3 因子名称：盈利因子[10]；因子构建思路：基于公司盈利能力指标构建的因子，衡量公司创造利润的效率[10]；因子具体构建过程：包含多个细分因子，包括ROE（净资产收益率）、ROA（总资产收益率）、毛利率和净利率[11][12][13][14] 4 因子名称：小市值因子[10]；因子构建思路：基于公司市值规模构建的因子，衡量小市值股票的溢价效应[10]；因子具体构建过程：直接使用公司市值作为因子指标[11][12][13][14] 5 因子名称：反转因子[10]；因子构建思路：基于股票价格反转效应构建的因子，衡量过去表现差的股票未来可能出现的反弹[10]；因子具体构建过程：包含多个细分因子，包括1个月反转、3个月反转、衰减换手率加权3个月反转和衰减换手率加权6个月反转[11][12][13][14] 6 因子名称：波动率因子[10]；因子构建思路：基于股票价格波动性构建的因子，衡量股票风险水平[10]；因子具体构建过程：包含多个细分因子，包括1个月波动率、3个月波动率、FF三因子残差1个月波动率和FF三因子残差3个月波动率[11][12][13][14] 7 因子名称：换手率因子[10]；因子构建思路：基于股票交易活跃度构建的因子，衡量市场关注度和流动性[10]；因子具体构建过程：包含多个细分因子，包括1个月日均换手率、3个月日均换手率和近1个月/近2年的日均换手率[11][12][13][14] 8 因子名称：超预期因子[10]；因子构建思路：基于公司业绩超预期程度构建的因子，衡量市场预期与实际业绩的差异[10]；因子具体构建过程：包含多个细分因子，包括SUR（收入超预期）和SUE（盈利超预期）[11][12][13][14] 9 因子名称：预期估值因子[10]；因子构建思路：基于分析师一致预期构建的估值因子，衡量未来预期估值水平[10]；因子具体构建过程：包含多个细分因子，包括预期EP_FY1（预期市盈率倒数）、预期PEG倒数_FY1和预期BP_FY1（预期市净率倒数）[11][12][13][14] 10 因子名称：预期净利润复合增速FY1[10]；因子构建思路：基于分析师一致预期构建的成长因子，衡量未来预期盈利增长能力[10]；因子具体构建过程：使用分析师预测的未来一年净利润复合增长率作为因子指标[11][12][13][14] 因子的回测效果 1 估值因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为-11.02%[11]，中证500为6.54%[12]，中证1000为3.07%[13]，全A股为6.04%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为-3.96%[11]，中证500为0.40%[12]，中证1000为-0.39%[13]，全A股为3.08%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为-1.07%[11]，中证500为-0.51%[12]，中证1000为0.19%[13]，全A股为2.85%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为4.40%[11]，中证500为4.96%[12]，中证1000为4.88%[13]，全A股为6.24%[14] 2 成长因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为9.19%[11]，中证500为4.10%[12]，中证1000为-0.22%[13]，全A股为-1.70%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为4.73%[11]，中证500为2.79%[12]，中证1000为5.34%[13]，全A股为3.95%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为6.31%[11]，中证500为3.59%[12]，中证1000为3.49%[13]，全A股为4.49%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为1.31%[11]，中证500为3.92%[12]，中证1000为3.81%[13]，全A股为2.96%[14] 3 盈利因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为10.78%[11]，中证500为4.79%[12]，中证1000为3.27%[13]，全A股为0.25%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为5.04%[11]，中证500为-1.37%[12]，中证1000为2.22%[13]，全A股为2.28%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为5.45%[11]，中证500为1.99%[12]，中证1000为0.84%[13]，全A股为3.83%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为1.73%[11]，中证500为3.46%[12]，中证1000为3.55%[13]，全A股为3.13%[14] 4 小市值因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为4.17%[11]，中证500为-6.83%[12]，中证1000为3.48%[13]，全A股为-4.98%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为3.04%[11]，中证500为-8.50%[12]，中证1000为-1.55%[13]，全A股为-7.88%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为1.39%[11]，中证500为3.01%[12]，中证1000为5.76%[13]，全A股为9.04%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为-1.84%[11]，中证500为1.12%[12]，中证1000为4.92%[13]，全A股为4.36%[14] 5 反转因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为-9.98%[11]，中证500为4.28%[12]，中证1000为2.81%[13]，全A股为8.41%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为-3.64%[11]，中证500为3.02%[12]，中证1000为5.33%[13]，全A股为9.00%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为4.57%[11]，中证500为6.05%[12]，中证1000为7.87%[13]，全A股为9.77%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为4.06%[11]，中证500为4.97%[12]，中证1000为7.82%[13]，全A股为8.90%[14] 6 波动率因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为-2.63%[11]，中证500为2.97%[12]，中证1000为9.77%[13]，全A股为12.12%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为-4.45%[11]，中证500为1.60%[12]，中证1000为5.79%[13]，全A股为9.97%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为0.36%[11]，中证500为1.84%[12]，中证1000为6.07%[13]，全A股为8.30%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为4.68%[11]，中证500为6.81%[12]，中证1000为8.22%[13]，全A股为9.22%[14] 7 换手率因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为1.30%[11]，中证500为5.45%[12]，中证1000为16.37%[13]，全A股为16.55%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为-4.42%[11]，中证500为0.99%[12]，中证1000为8.49%[13]，全A股为12.22%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为-0.68%[11]，中证500为3.23%[12]，中证1000为8.04%[13]，全A股为10.33%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为3.84%[11]，中证500为6.98%[12]，中证1000为9.17%[13]，全A股为9.55%[14] 8 超预期因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为6.11%[11]，中证500为-6.38%[12]，中证1000为-3.40%[13]，全A股为-4.17%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为6.11%[11]，中证500为2.28%[12]，中证1000为2.63%[13]，全A股为1.95%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为6.14%[11]，中证500为3.21%[12]，中证1000为3.25%[13]，全A股为2.94%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为2.69%[11]，中证500为2.58%[12]，中证1000为2.90%[13]，全A股为2.58%[14] 9 预期估值因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为-12.20%[11]，中证500为1.83%[12]，中证1000为1.27%[13]，全A股为-3.28%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为-3.75%[11]，中证500为-1.35%[12]，中证1000为-4.51%[13]，全A股为-2.78%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为-2.62%[11]，中证500为0.16%[12]，中证1000为-1.23%[13]，全A股为-1.25%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为-0.80%[11]，中证500为0.42%[12]，中证1000为-0.28%[13]，全A股为0.42%[14] 10 预期净利润复合增速FY1因子，本月以来Rank IC均值：沪深300为4.61%[11]，中证500为-0.66%[12]，中证1000为3.40%[13]，全A股为0.97%[14]；近一季度Rank IC均值：沪深300为-2.29%[11]，中证500为1.08%[12]，中证1000为2.14%[13]，全A股为4.16%[14]；今年以来Rank IC均值：沪深300为1.09%[11]，中证500为1.38%[12]，中证1000为1.80%[13]，全A股为1.33%[14]；2015年以来Rank IC均值：沪深300为-0.27%[11]，中证500为0.58%[12]，中证1000为1.36%[13]，全A股为1.16%[14]