根据提供的研报内容，以下是关于量化模型与因子的总结。报告主要对宽基指数的市场表现和各类指标进行跟踪分析，并未涉及具体的量化交易模型或用于选股的阿尔法因子。报告内容侧重于市场指标的描述和比较。 量化模型与构建方式 报告未涉及具体的量化交易模型或阿尔法因子的构建。 量化因子与构建方式 报告未构建用于选股或组合优化的阿尔法因子，但详细描述并计算了多个用于评估宽基指数状态的市场指标，这些指标可被视为宏观或市场风格因子。其构建方式如下： **1. 因子名称：风险溢价** - **因子的构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率的参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，以衡量其相对投资价值和偏离情况[26] - **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为指数的收益率减去十年期国债即期收益率。报告中的具体计算过程未明确给出收益率计算窗口，但展示了当前风险溢价及其历史分位值等统计量[26][28][30] - **因子评价**：各跟踪指数的风险溢价有明显的均值复归现象，其中中证1000和中证2000的风险溢价波动率相对较大[27] **2. 因子名称：市盈率（PE-TTM）** - **因子的构建思路**：观察各指数的滚动市盈率作为估值参考，衡量各指数在当前时点的投资价值[38] - **因子具体构建过程**：PE-TTM为指数总市值除以指数成分股归母净利润总额。报告计算了当前PE-TTM值，并统计了其近1年、近5年及全历史的分位值[38][39][41] **3. 因子名称：股债性价比** - **因子的构建思路**：以各指数PE-TTM的倒数（即盈利收益率）与十年期国债即期收益率之差作为股债性价比的衡量指标[43] - **因子具体构建过程**：股债性价比 = (1 / 指数PE-TTM) - 十年期国债即期收益率。报告通过对比该指标与其历史分位值（如80%分位值为机会值，20%分位值为危险值）来判断市场位置[43] **4. 因子名称：股息率** - **因子的构建思路**：股息率反映现金分红回报率，红利投资是一种投资风格，跟踪该指标以观察其走势和变化趋势[45] - **因子具体构建过程**：股息率 = 指数成分股现金分红总额 / 指数总市值。报告计算了各指数的当前股息率及其历史分位值[45][46][50] **5. 因子名称：破净率** - **因子的构建思路**：破净意味着股票价格跌破公司每股净资产值，反映市场的估值态度，破净数和占比越高，低估的情况越普遍[50][52] - **因子具体构建过程**：指数破净率 = 指数成分股中市净率（股价/每股净资产）小于1的股票数量 / 指数总成分股数量。报告计算了各宽基指数的当前破净率[50][52] **6. 因子名称：均线相对位置** - **因子的构建思路**：通过比较指数收盘价与不同周期移动平均线（MA）的位置，判断指数短期和长期的趋势强度[13][14] - **因子具体构建过程**：计算指数收盘价相对于MA5、MA10、MA20、MA60、MA120、MA250的偏离幅度，公式为：(收盘价 / MA_n - 1) * 100%。例如，vsMA5 = (收盘价 / MA5 - 1) * 100%[14] **7. 因子名称：收益分布形态（偏度与峰度）** - **因子的构建思路**：通过分析指数日收益率的分布形态（偏度和峰度）及其与历史均值的偏离，来描述市场收益分布的特征变化[23][24] - **因子具体构建过程**：计算近5年（基准期）和当前（观测期）日收益率序列的偏度和峰度。报告中注明了峰度计算中减去了3（正态分布峰度），即计算超额峰度。偏度衡量分布的不对称性，峰度衡量分布的陡峭度[24] 模型的回测效果 报告未涉及量化模型的回测。 因子的回测效果 报告展示了上述市场指标因子在特定时点（2025年10月20日）的取值情况。 **1. 风险溢价因子取值** - 上证50：当前风险溢价0.23%，近5年分位值62.22%[30] - 沪深300：当前风险溢价0.52%，近5年分位值72.86%[30] - 中证500：当前风险溢价0.76%，近5年分位值76.19%[30] - 中证1000：当前风险溢价0.74%，近5年分位值72.70%[30] - 中证2000：当前风险溢价1.42%，近5年分位值85.08%[30] - 中证全指：当前风险溢价0.78%，近5年分位值78.49%[30] - 创业板指：当前风险溢价1.97%，近5年分位值88.81%[30] **2. 市盈率（PE-TTM）因子取值** - 上证50：当前值11.99，近5年分位值87.69%[41] - 沪深300：当前值14.22，近5年分位值85.12%[41] - 中证500：当前值33.75，近5年分位值98.26%[41] - 中证1000：当前值46.30，近5年分位值94.79%[41] - 中证2000：当前值157.76，近5年分位值82.89%[41] - 中证全指：当前值21.33，近5年分位值95.62%[41] - 创业板指：当前值42.66，近5年分位值58.02%[41] **3. 股息率因子取值** - 上证50：当前值3.20%，近5年分位值34.79%[50] - 沪深300：当前值2.66%，近5年分位值35.12%[50] - 中证500：当前值1.36%，近5年分位值16.61%[50] - 中证1000：当前值1.14%，近5年分位值50.66%[50] - 中证2000：当前值0.79%，近5年分位值24.13%[50] - 中证全指：当前值2.00%，近5年分位值35.04%[50] - 创业板指：当前值1.03%，近5年分位值71.07%[50] **4. 破净率因子取值** - 上证50：20.0%[52] - 沪深300：15.67%[52] - 中证500：11.6%[52] - 中证1000：7.4%[52] - 中证2000：3.3%[52] - 中证全指：5.99%[52] - 创业板指：1.0%[52] **5. 均线相对位置因子取值（以vsMA5为例）** - 上证50：-0.3%[14] - 沪深300：-0.6%[14] - 中证500：-1.3%[14] - 中证1000：-1.3%[14] - 中证2000：-0.8%[14] - 中证全指：-0.8%[14] - 创业板指：0.1%[14] **6. 收益分布形态因子取值（当前vs近5年）** - **峰度偏离**： - 上证50：-1.62[24] - 沪深300：-1.21[24] - 中证500：-2.26[24] - 中证1000：-1.19[24] - 中证2000：-1.71[24] - 中证全指：-1.96[24] - 创业板指：-2.54[24] - **偏度偏离**： - 上证50：-0.43[24] - 沪深300：-0.28[24] - 中证500：-0.59[24] - 中证1000：-0.39[24] - 中证2000：-0.46[24] - 中证全指：-0.51[24] - 创业板指：-0.64[24]

文章核心观点 - 文章介绍螺丝钉开发的指数地图工具，该工具系统梳理并分类展示A股及海外市场主要股票指数，提供指数代码、选股规则、行业分布、成分股市值等关键数据，方便投资者快速查询和比较不同指数特征 [1][2][45][46] 指数分类体系 - A股市场指数主要分为宽基指数、策略指数、行业指数和主题指数四大类，此外还涵盖海外指数 [4][9][10][15][27][34] - 宽基指数按市值规模选股，覆盖多个行业，例如沪深300、中证500、中证1000和中证2000分别代表大盘、中盘、小盘和微盘股 [9][11] - 策略指数应用特定投资策略选股，如红利指数筛选高股息率股票，价值指数筛选低估值股票，低波动指数筛选股价波动率低的股票，基本面指数筛选营收、现金流等基本面指标突出的股票 [10][12][13] - 行业指数覆盖11个一级行业，包括消费、医药、金融、能源等，每个行业都是社会经济不可或缺的组成部分 [16] - 主题指数横跨多个行业，聚焦特定主题如新能源、人工智能、科技、养老等，但主题指数数量多且可能随时间推移而过时 [27][28] 主要指数数据摘要 - 策略指数示例：中证红利指数成分股100只，市值平均数1,959.37亿元，中位数303.41亿元；基本面50指数成分股50只，市值平均数5,633.82亿元，中位数2,828.60亿元 [14] - 消费行业指数示例：中证消费指数成分股40只，市值平均数1,189.52亿元，中位数351.15亿元；消费龙头指数成分股50只，市值平均数1,038.22亿元，中位数347.05亿元 [6][22] - 医药行业指数示例：医药100指数成分股100只，市值平均数453.73亿元，中位数266.53亿元；中证医疗指数成分股50只，市值平均数347.02亿元，中位数172.58亿元 [6][22] - 主题指数示例：恒生科技指数成分股30只，市值平均数5,798.70亿元，中位数1,935.73亿元；国证芯片指数成分股30只，市值平均数1,295.71亿元，中位数688.14亿元 [23][29] 指数叠加策略 - 不同类型指数可叠加构成新指数，例如消费红利指数是红利策略与必需消费行业的叠加，消费龙头指数是龙头策略与消费行业的叠加 [23][24][25] - 策略指数与宽基指数叠加案例如300价值指数，将价值策略应用于沪深300指数 [26] 海外指数覆盖 - 海外指数涵盖多个市场，如纳斯达克100指数代表美股科技股，标普500指数代表美股大盘宽基，标普科技指数代表美股信息科技行业龙头 [34][35] - 全球主要市场指数包括越南、印度、韩国、日本、德国、英国、法国、澳大利亚等宽基指数，例如印度指数市盈率24.72，市净率3.68，股息率1.18% [44] 投资配置建议 - 普通投资者可优先考虑宽基、行业和策略指数，这些指数是股票市场基石，具备长期存续特性 [31] - 主题指数需确保其长期存在性，且估值低、盈利能力强时才考虑投资，单个行业或主题配置比例建议控制在15%-20%以内，以管理波动风险 [17][18][32][33] - 行业指数波动风险较大，年均波动可达30%-50%，而宽基指数如沪深300年波动通常在20%-25%左右 [17] 工具更新与扩展 - 螺丝钉指数地图定期更新，覆盖全球主流指数数百只，并提供美股和全球指数估值表，暂定每周更新一次 [37][38][40] - 投资者可通过公众号回复"指数地图"查询工具，并可反馈希望增加的指数品种以完善覆盖范围 [39][46][47]

市场传言与竞争背景 - 市场传言上交所和深交所预计各选1只中证A500ETF纳入期权标的 引发市场热议和基金公司规模竞争 [2] - 当前已上市A500相关ETF超40只 上交所和深交所上市产品各占半壁江山 [2] - 纳入期权标的被视为ETF规模的“加速器” 历史案例显示纳入后对应ETF份额短期内可增长40%至60% [9] 整体市场规模与集中度 - 40只中证A500ETF及增强ETF最新总规模为1928.24亿元 较历史最高峰2700亿元缩水明显 [3][6] - 产品规模差距拉大 已有12只ETF规模不足2亿元 同时有3只ETF规模超过200亿元 [3][6] - 头部产品集中度高 成交额前五的A500ETF合计成交213亿元 占全部A500ETF总成交额274亿元的近8成 [4] 头部产品规模与流动性排名 - 华泰柏瑞A500ETF规模238.96亿元 位居行业第一且在上交所上市 [3][7] - 国泰中证A500ETF规模218.83亿元和易方达A500ETF规模211.73亿元紧随其后 均在深交所上市 [3][7] - 10月20日A500ETF成交活跃 华夏A500ETF成交额50.81亿元领跑 国泰和华泰柏瑞A500ETF成交额均超40亿元 [4] 纳入期权标的的潜在候选者分析 - 当前有17只A500ETF产品符合纳入期权标的的资格条件 几乎涵盖首批A500ETF [10][12] - 上交所潜在候选者中 华泰柏瑞A500ETF规模238.96亿元且年内净流入31.87亿元 华夏A500ETF规模160.59亿元也具有竞争力 [10] - 深交所竞争激烈 国泰A500ETF规模218.83亿元且持有人户数10.6万户领先 易方达A500ETF规模211.73亿元呈现追赶之势 [10] 纳入期权标的的规则与影响 - ETF纳入期权标的需满足四大条件 包括属于融资融券标的 成立时间不少于6个月 最近6个月日均持有账户数不低于4000户等 [9] - 纳入期权标的后 因对冲组合和波动率交易策略需求 机构投资者会更倾向于选择相关ETF交易 从而显著推动规模增长 [9]

股票型ETF发行概况 - 截至10月18日，2025年共有257只股票型ETF成立，发行总规模达1460.14亿元 [3] - 年度发行规模为近10年较高水平，仅次于2021年 [4] - 单只ETF平均发行规模为5.68亿元，平均认购户数约4800户 [13] ETF发行与市场行情关联性 - ETF发行规模与数量同市场行情高度相关，年初“DeepSeek时刻”后2月发行规模达261.93亿元，单只平均规模近12亿元，为年度高点 [7] - 四月份市场波动导致5月、6月发行陷入低谷，发行规模分别为110.68亿元和107.28亿元 [7] - 后续慢牛行情促使发行回暖，8月发行规模回升至189.69亿元 [7][8] ETF指数类型分布 - 从跟踪指数风格看，主题行业类指数ETF在发行数量上占比超40% [10] - 规模指数与综合指数类ETF发行数量占比为37.7% [10] - 科技主题及“反内卷”板块轮动是主题行业ETF发行的主要驱动力 [10] 主要跟踪指数表现 - 中证A500指数被16只ETF跟踪，今年以来涨幅为17.01% [11] - 科创价格指数被7只ETF跟踪，今年以来涨幅达62.40% [11] - 科创AI指数被9只ETF跟踪，今年以来涨幅为48.72% [11] - 中证现金流与自由现金流指数共有13只ETF跟踪，策略指数门面得到支撑 [11][12] 新发ETF业绩与规模变动 - 若从发行认购并持有至10月18日，新发ETF获得正收益的概率接近80% [13] - 257只新发ETF整体规模相比发行时缩水71亿元，其中184只规模减少，占比超七成 [15] - 部分ETF表现亮眼，例如广发基金港股通科技ETF规模增长40.15亿元，成立以来回报13.83% [16] - 科技主题行业ETF显示出较强的资金吸引力 [18] 宽基指数ETF规模收缩 - 宽基指数成为规模缩水主力，科创综指ETF规模减少118.96亿元，中证A500ETF规模减少76.36亿元 [19] - 科创价格ETF规模减少46.11亿元，中证A50ETF规模减少17.95亿元 [19] - 宽基ETF规模扩张难度较大 [19] 基金公司新发ETF表现 - 在41家发行ETF的基金公司中，仅9家实现新发ETF整体规模净增长 [22][24] - 中直其等公司新发ETF规模增量达87.66亿元，涉及17只基金 [22] - 广发基金通过7只新发ETF实现54.85亿元规模增量，其中两只产品吸金超60亿元 [22][23] - 多数基金公司面临新发ETF规模收缩问题，发行性价比受到挑战 [21][24]

根据研报内容，以下是其中涉及的量化模型与因子的总结： 量化因子与构建方式 1. **因子名称：风险溢价因子**[25] * **因子构建思路**：以十年期国债即期收益率为无风险利率参考，计算各宽基指数相对于无风险利率的风险溢价，以衡量其相对投资价值和偏离情况[25] * **因子具体构建过程**：风险溢价的计算公式为宽基指数的收益率减去十年期国债即期收益率。报告中具体展示了各指数的当前风险溢价值及其历史分位值[26][27][29] $$风险溢价 = 指数收益率 - 无风险利率$$ 其中，无风险利率采用十年期国债即期收益率[25][26] 2. **因子名称：股债性价比因子**[42] * **因子构建思路**：通过比较股票估值收益（使用PE-TTM的倒数）与债券收益率（十年期国债即期收益率）的差异，来衡量股债两类资产的相对吸引力[42] * **因子具体构建过程**：股债性价比的计算公式为各宽基指数PE-TTM的倒数与十年期国债即期收益率之差[42] $$股债性价比 = \frac{1}{PE-TTM} - 十年期国债即期收益率$$ 报告中通过对比该因子当前值与近5年历史分位值（如80%分位值为机会值，20%分位值为危险值）进行分析[42] 3. **因子名称：破净率因子**[49][51] * **因子构建思路**：破净率指市净率低于1的个股在指数成分股中的占比，用于反映市场的整体估值态度和悲观情绪[49][51] * **因子具体构建过程**：破净率因子计算公式为指数成分股中破净个股数量除以指数总成分股数量[51] $$破净率 = \frac{指数成分股中破净个股数量}{指数总成分股数量}$$ 报告中计算并列出了各宽基指数在特定时点的破净率[51] 4. **因子名称：股息率因子**[44][49] * **因子构建思路**：股息率反映现金分红回报率，是红利投资风格的重要指标，尤其在市场低迷或利率下行期受到关注[44] * **因子具体构建过程**：股息率通常计算为每股股息除以每股股价。报告中直接给出了各宽基指数的当前股息率及其历史分位值等统计信息[49] 5. **因子名称：指数换手率因子**[16] * **因子构建思路**：换手率用于衡量指数的交易活跃度[16] * **因子具体构建过程**：指数换手率的计算方式为指数成分股的换手率按其流通股本加权的平均值[16] $$指数换手率 = \frac{\sum(成分股流通股本 \times 成分股换手率)}{\sum(成分股流通股本)}$$ 报告中列出了各宽基指数在特定日期的换手率[16] 6. **因子名称：收益分布形态因子（偏度与峰度）**[22][23] * **因子构建思路**：通过分析指数日收益率的分布形态（偏度和峰度）来刻画其收益特征和极端风险情况[22][23] * **因子具体构建过程**：计算指数日收益率序列的偏度（衡量分布不对称性）和峰度（衡量分布尖峭程度，报告中计算时减去了正态分布的峰度值3）[23] 报告中对比了各指数当前收益分布的偏度、峰度与其近5年历史均值的差异[22][23] 因子的回测效果 1. **风险溢价因子**[29] * 当前风险溢价：上证50 (-0.21%), 沪深300 (-1.20%), 中证500 (-2.47%), 中证1000 (-1.96%), 中证2000 (-1.58%), 中证全指 (-1.60%), 创业板指 (-4.00%) * 近5年分位值：上证50 (42.06%), 沪深300 (9.76%), 中证500 (2.62%), 中证1000 (8.25%), 中证2000 (12.46%), 中证全指 (7.46%), 创业板指 (1.19%) 2. **PE-TTM因子（估值因子）**[39][40] * 当前PE-TTM值：上证50 (11.84), 沪深300 (14.15), 中证500 (34.36), 中证1000 (47.10), 中证2000 (160.09), 中证全指 (21.41), 创业板指 (42.33) * 近5年历史分位值：上证50 (84.79%), 沪深300 (84.21%), 中证500 (99.01%), 中证1000 (95.04%), 中证2000 (84.88%), 中证全指 (96.53%), 创业板指 (57.36%) 3. **股债性价比因子**[42] * 近5年分位值比较：没有指数高于其80%分位（机会值），中证500低于其20%分位（危险值） 4. **股息率因子**[49] * 当前股息率：上证50 (3.29%), 沪深300 (2.67%), 中证500 (1.33%), 中证1000 (1.11%), 中证2000 (0.78%), 中证全指 (1.99%), 创业板指 (1.01%) * 近5年历史分位值：上证50 (35.79%), 沪深300 (35.70%), 中证500 (15.21%), 中证1000 (43.80%), 中证2000 (19.17%), 中证全指 (34.55%), 创业板指 (69.67%) 5. **破净率因子**[51] * 当前破净率：上证50 (24.0%), 沪深300 (16.67%), 中证500 (11.0%), 中证1000 (7.3%), 中证2000 (3.35%), 中证全指 (6.01%), 创业板指 (1.0%) 6. **指数换手率因子**[16] * 当前换手率：上证50 (0.51), 沪深300 (1.14), 中证500 (2.45), 中证1000 (3.14), 中证2000 (4.2), 中证全指 (2.21), 创业板指 (3.32) 7. **收益分布形态因子**[23] * 当前峰度 vs 近5年峰度差值：上证50 (-1.68), 沪深300 (-1.22), 中证500 (-1.91), 中证1000 (-1.17), 中证2000 (-1.55), 中证全指 (-1.97), 创业板指 (-2.06) * 当前偏度 vs 近5年偏度差值：上证50 (-0.44), 沪深300 (-0.29), 中证500 (-0.48), 中证1000 (-0.37), 中证2000 (-0.44), 中证全指 (-0.51), 创业板指 (-0.51)

大盘指数表现 - A股三大指数集体下跌，沪指维持在3900点以上 [1] - 中证A600指数午间收盘下跌1.6% [1] - 沪深300指数午间收盘下跌1.3% [1] - 创业板指数午间收盘下跌3.4% [1] - 上证科创板50成份指数午间收盘下跌4.6% [1] - 恒生中国企业指数午间收盘下跌1.2% [1] 行业板块涨跌 - 燃气、纺织制造、电网设备、煤炭板块涨幅居前 [1] - 贵金属、固态电池、光伏设备、算力硬件等热门赛道股跌幅靠前 [1] - 港股娱乐、饮料板块涨幅靠前 [1] - 港股金属与采矿板块跌幅靠前 [1] 主要指数构成与估值 - 沪深300指数由规模大、流动性好的300只股票组成，覆盖11个中证一级行业，滚动市盈率14.4倍 [3] - 中证A500指数由各行业市值较大、流动性较好的500只证券组成，覆盖93个三级行业中的91个，滚动市盈率17.1倍 [3] - 创业板指数由创业板中市值大、流动性好的100只股票组成，战略新兴产业占比较高，电力设备、医药生物、电子行业合计占比超55%，滚动市盈率45.8倍 [3] - 上证科创板50成份指数由科创板中市值大、流动性好的50只股票组成，"硬科技"龙头特征显著，半导体占比超60%，与医疗器械、软件开发、光伏设备行业合计占比超75%，滚动市盈率197.0倍 [4] - 恒生中国企业指数由在港上市中国内地企业中50只市值大、成交活跃的股票组成，可选消费、金融、信息技术、能源行业合计占比超85%，滚动市盈率10.9倍 [4]

指数基金投资策略 - 指数基金主要分为宽基指数、策略指数、行业指数和主题指数四大类 [6] 宽基指数投资要点 - 投资需注意大小盘搭配 A股存在大小盘轮动特点 [7] - 2024年沪深300等大盘股表现好 小盘股低迷 2025年以来小盘股强势 大盘股低迷 [8] - 长期看大小盘股回报基本一致 [8] - 经典搭配为沪深300加中证500 可进一步加入中证1000覆盖更小盘股 中证2000基金规模仍较小 [9] 策略指数投资要点 - 投资需注意成长与价值风格的搭配 [9] - 策略指数按风格可分为成长组（龙头、成长、质量）和价值组（红利、价值、低波动） [10][11] - A股存在成长价值风格轮动 例如2019-2020年成长风格强势 2021-2024年价值风格强势 2025年又转为成长风格强势 [12] - 从两种风格的低估品种中挑选投资可使组合更稳定 [12] 行业与主题指数投资要点 - 投资需注意控制比例 行业和主题指数波动较大 [12] - 宽基指数如沪深300年波动常见为20%-30% 而行业指数波动可达30%-50% 部分品种波动超50% [13] - 单个行业配置比例控制在15%-20%以内较稳妥 多个行业分散配置可大幅降低波动风险 [13] - 主题投资应挑选长期存在的主题指数 避免短期流行主题 [13]

A股宽基指数前三季度表现 - 创业板指和科创50指数前三季度双双上涨51.2%，并列宽基指数涨幅榜首 [3] - A股前三季度主要宽基指数普遍上涨 [4] - 北证50指数今年以来上涨47.29%，与榜首差距不足4个百分点 [3] 创业板指具体数据 - 市盈率45.4倍，处于近三年99.3%分位点、近五年61.2%分位点、近十年52.8%分位点 [5] - 第三季度上涨50.4%，区间振幅53.9%，贡献前三季度几乎所有涨幅 [7] - 9月30日成交金额5805亿元，跟踪基金97只，合并规模1608亿元 [7] 科创50指数具体数据 - 市盈率193倍，处于近三、五年100%分位点 [8] - 第三季度上涨49%，几乎贡献前三季度全部涨幅 [9] - 9月30日成交金额998亿元，不足创业板指两成 [9] 北证50指数具体数据 - 市盈率71.8倍，处于近三年93.7%分位点 [11] - 第三季度上涨5.63%，振幅19.09%，9月30日成交金额161亿元 [11] - 跟踪基金规模113亿元，自924行情启动以来区间累计涨幅超过1.5倍 [11] 指数行情特征对比 - 创业板指和科创50指数第三季度突然启动，贡献前三季度主要涨幅 [7][9] - 北证50指数第三季度表现相对滞涨，但今年以来整体涨幅接近榜首 [3][11] - 北证50指数动辄10%以上的涨跌幅，与榜首4个百分点的差距可能在一个交易日内抹平 [3]

根据您提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。报告主要对宽基指数进行多维度跟踪分析，并未涉及传统意义上的预测型量化模型或选股因子，而是包含了一系列用于评估市场状态和指数特征的量化指标。这些指标可被视为用于构建市场监测模型的“因子”。 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：指数均线比较因子 **因子构建思路**：通过比较指数价格与不同周期移动平均线的关系，判断当前价格在短期和长期趋势中的相对位置[13] **因子具体构建过程**：计算指数收盘价与MA5、MA10、MA20、MA60、MA120、MA250等移动平均线的差值百分比。公式为： $$ \text{vsMA}_n = \frac{\text{Close} - \text{MA}_n}{\text{MA}_n} \times 100\% $$ 其中，$Close$代表当日指数收盘价，$MA_n$代表n日移动平均线[15] 2. **因子名称**：指数相对高位低位因子 **因子构建思路**：通过计算指数当前价格相对于近期历史高点和低点的位置，衡量市场的超买超卖程度[13] **因子具体构建过程**：选取近250个交易日的最高价和最低价，计算当前收盘价相对于该高点和低点的偏离幅度。公式为： $$ \text{vs近250日高位} = \frac{\text{Close} - \text{High}_{250}}{\text{High}_{250}} \times 100\% $$ $$ \text{vs近250日低位} = \frac{\text{Close} - \text{Low}_{250}}{\text{Low}_{250}} \times 100\% $$ 其中，$High_{250}$和$Low_{250}$分别代表近250交易日的最高价和最低价[15] 3. **因子名称**：交易金额占比因子 **因子构建思路**：计算特定指数成交额在全市场成交额中的占比，反映资金在不同板块间的流向和关注度[18] **因子具体构建过程**：以中证全指的交易金额作为市场总金额基准，计算各宽基指数成分股当日总成交金额与其比值。公式为： $$ \text{交易金额占比} = \frac{\sum \text{指数成分股成交金额}}{\text{中证全指成交金额}} \times 100\% $$ [18] 4. **因子名称**：指数换手率因子 **因子构建思路**：衡量指数整体交易的活跃程度[18] **因子具体构建过程**：采用流通市值加权平均的方式计算指数换手率。公式为： $$ \text{指数换手率} = \frac{\sum (\text{成分股流通股本} \times \text{成分股换手率})}{\sum \text{成分股流通股本}} $$ [18] 5. **因子名称**：收益分布峰度因子 **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的峰度，衡量收益率分布的尖峰肥尾特性，反映收益的集中程度和极端风险[23][25] **因子具体构建过程**：基于指数日收益率序列，计算其超额峰度（Excess Kurtosis），即计算出的峰度值减去正态分布的峰度值3。报告中显示的是当前峰度与近5年历史峰度的偏离值（当前vs近5年）[25] 6. **因子名称**：收益分布偏度因子 **因子构建思路**：通过计算指数日收益率分布的偏度，衡量收益率分布的不对称性，反映正负极端收益出现的概率差异[23][25] **因子具体构建过程**：基于指数日收益率序列，计算其偏度（Skewness）。报告中同时展示了当前偏度值与近5年历史偏度值的偏离情况（当前vs近5年）[25] 7. **因子名称**：风险溢价因子 **因子构建思路**：计算股票指数收益率与无风险收益率之差，衡量投资股票市场所要求的额外风险补偿[28][30] **因子具体构建过程**：以十年期国债即期收益率作为无风险利率的代理变量，风险溢价为指数收益率减去无风险利率。报告中计算了当前风险溢价在近1年和近5年历史数据中的分位值[30][32] $$ \text{风险溢价} = \text{指数收益率} - \text{无风险利率} $$ 8. **因子名称**：PE-TTM估值因子 **因子构建思路**：使用滚动市盈率（PE-TTM）及其历史分位值来评估指数的估值水平[38][40] **因子具体构建过程**：计算指数的总市值与其成分股最近12个月净利润总和的比值，得到PE-TTM。进一步计算该值在近1年及近5年历史数据中的分位值，以判断当前估值所处的位置[42][43] 9. **因子名称**：股债性价比因子 **因子构建思路**：比较股票市场收益率与债券收益率的相对吸引力，又称FED模型或股息率差模型[45] **因子具体构建过程**：计算股票市场盈利收益率（即PE-TTM的倒数）与十年期国债收益率的差值。公式为： $$ \text{股债性价比} = \frac{1}{\text{PE-TTM}} - \text{十年期国债收益率} $$ 报告中通过该因子的历史分位值（如80%和20%）来判断投资机会与风险[45] 10. **因子名称**：股息率因子 **因子构建思路**：计算指数成分股的现金分红回报率，是价值投资和红利策略的重要参考指标[47][52] **因子具体构建过程**：计算指数成分股最近12个月现金分红总额与指数总市值的比值。公式为： $$ \text{股息率} = \frac{\sum \text{成分股近12个月现金分红}}{\text{指数总市值}} \times 100\% $$ 报告中计算了该因子的当前值及其在近1年和近5年历史中的分位值[52] 11. **因子名称**：破净率因子 **因子构建思路**：计算指数中市净率（PB）小于1的个股占比，反映市场总体的悲观程度和估值洼地情况[54] **因子具体构建过程**：统计指数中所有成分股，计算其中市净率（股价/每股净资产）低于1的股票数量，再计算其占指数总成分股数量的百分比。公式为： $$ \text{破净率} = \frac{\text{市净率} < 1 \text{的成分股数量}}{\text{指数总成分股数量}} \times 100\% $$ [54] 因子的回测效果 报告未提供基于这些因子的量化策略回测结果，如年化收益率、夏普比率、信息比率（IR）或最大回撤等传统回测绩效指标。报告的核心是对各宽基指数在不同因子上的当前状态和历史分位进行静态展示和对比分析[10][15][32][43][52]。

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 今年累计收益表现最好的三个指数是微盘股指数（+65.84%）、创业板指数（+47.16%）和科创50指数（+46.71%），最弱的是中证红利（-2.27%）、上证指数（+14.21%）和沪深300（+15.63%）[10][12] - 期权情绪维度显示中证1000、沪深300、中证500情绪上看跌，叠加机构出金等或预示市场调整，投资者短期需做好风险应对[10] - 股票多头策略整体维持中等偏低仓位，中性策略节前进一步减仓到中低仓位[10] - 短期对股票多头策略持中性偏谨慎态度，对股票对冲策略持中性态度，国庆长假建议短期降低仓位防范基差风险[10] 权益市场回顾 因子日历总览 - 本周权益市场多数上升，中证A500、沪深300、中证500、中证全指上涨，中证红利、中证1000、中证2000下跌[14][15] - 本周收益最好的3个风格因子为大小盘、成长、动量，最差的为价值、BETA、残差波动率[15] 主要宽基指数回顾 - 本周宽基指数多数上升，波动率普跌，市场活跃度处于中高位置但边际下降[17][20] - 中证全指口径5日滚动日均成交额2.26万亿元，20日滚动日均成交额2.39万亿元，各宽基指数成交额占比有不同变化[22][25] 权益行业指数回顾 - 本周有19.4%的行业获得正收益，电力设备板块领跑，收益率最高的三个行业为电力设备、有色金属、电子，最低的为商贸零售、综合、社会服务[26] 权益风格因子回顾 - Barra风格因子中，本周收益率最高的为大小盘、成长、动量，最低的为价值、BETA、残差波动率[30] - 巨潮风格指数多数上升，收益率最高的为大盘成长、中盘成长、小盘成长，最低的为中盘价值、大盘价值、小盘价值[34] 股指期货市场回顾 - 本周贴水收敛，波动率普跌，IM、IF、IC基差均收敛，各合约对冲预估影响中性产品平均收益分别为-0.320%、-0.280%、-0.270%[36][39] 期权市场回顾 - 本周隐波普跌，预计不利于买权和套利策略，隐波最高的为易方达上证科创板50ETF、华夏上证科创板50ETF、易方达创业板ETF，最低的为沪深300指数、上证50指数、华夏上证50ETF[41][42] 策略环境监控 中性及指增策略日内Alpha环境监控 - 流动性微幅上升，波动率微幅下降，预计对日内Alpha积累无显著影响[46] - 本周股票市场日均净流出516亿元，资金净流出不利于日内Alpha积累[49] 中性及指增策略交易型Alpha环境监控 - 本周股票市场周均成交额和周换手率处于极高区间，周截面波动率处于较高区间，有利于交易型Alpha积累[50][52] - 股票规模指数超额收益显示大盘风格为主，整体能打败基准指数的股票数量较低且周边际下降，不利于交易型Alpha积累[55] - 截至2025-09-25，融资余额为2.43万亿元，处于极高区间，有利于交易型Alpha积累[57] 中性及指增策略持有型Alpha显著性环境监控 - 近20日细分宽基指数收益率多数周边际下降，市场整体收益月度边际下降，不利于持有型Alpha积累[59] - 近20日部分因子趋势流畅度绝对值大，股票风格为大盘风格，个股涨停跌停数量正常但能打败指数的个股比例偏低，不利于持有型Alpha积累[62][64][65] - 月换手率处于极高区间，个股截面波动率处于正常区间，整体对Alpha积累不利[68] 中性及指增策略持有型Alpha稳定性环境监控 - 风格收益差的波动率下降，行业相关性系数处于正常区间[71] - 近20日Barra因子和行业轮动速度处于较低水平，预计对持有型Alpha稳定性不利[74] 中性策略对冲环境监控 - 本周IF、IC、IM年化贴水率及近1月波动率情况不同，基差波动处于正常偏高区间，对成本管控有一定挑战[77][80] 未来策略研判 收益表现 - 20日滚动收益显示，中证1000、中证2000、中证500相对沪深300收益及沪深300收益均处于正常区间[84] 衍生品期权情绪 - 衍生品期权情绪维度显示中证1000情绪稳定，沪深300、中证500情绪上看跌[88] 衍生品期货情绪 - 衍生品期货情绪维度显示IC、IF、IM基差均收敛，总体情绪分化[92] 风险偏好 - 截至2025-09-25，融资余额为2.43万亿元，处于极高区间，风险偏好较高[95] 交易热度 - 本周沪深300、中证500、中证1000、中证2000交易热度及市场交易额分位数不同[97] 风格关注倍数 - 中证1000处于正常区间，中证500处于较高区间，中证2000处于极低区间[100] 盈利利差 - 中证1000、中证500、中证2000、沪深300盈利利差均处于较低或极低区间[103] 股息利差 - 中证1000、中证500、中证2000、沪深300股息利差均处于正常区间[105] 交易拥挤度 - TMT板块交易热度处于较高区间，小微盘等板块处于正常区间，全市场交易额处于极高区间[111]