量化模型与构建方式 1. 模型名称：三维择时框架 * **模型构建思路**：通过构建分歧度、流动性、景气度三个维度的指标，综合判断市场走势，当三个维度趋势一致时给出明确的上涨或下跌判断[9]。 * **模型具体构建过程**：模型基于三个核心指标进行判断[9]。 1. **分歧度**：衡量市场参与者观点的离散程度，当前处于下行趋势[9]。 2. **流动性**：衡量市场资金面的松紧程度，当前处于下行趋势[9]。 3. **景气度**：衡量上市公司基本面的繁荣程度，当前处于上行趋势[9]。 当三个指标的趋势方向一致时，框架转为一致的上涨或下跌判断。例如，当前分歧度下行、流动性下行、景气度上行，框架转为一致上涨判断[9]。 2. 模型名称：热点趋势ETF策略 * **模型构建思路**：结合价格形态（支撑阻力）和市场短期关注度（换手率变化）来筛选ETF，构建风险平价组合[30]。 * **模型具体构建过程**： 1. **形态筛选**：根据K线的最高价与最低价的上涨或下跌形态，先选出最高价与最低价同时为上涨形态的ETF[30]。 2. **构建支撑阻力因子**：根据最高价与最低价近20日回归系数的相对陡峭程度，构建支撑阻力因子[30]。 3. **关注度筛选**：在支撑阻力因子的多头组中，选择近5日换手率/近20日换手率最高的ETF，即短期市场关注度明显提升的品种[30]。 4. **组合构建**：最终选择10只ETF，采用风险平价方法构建组合[30]。 3. 模型名称：ETF三策略融合轮动模型 * **模型构建思路**：将基于基本面、质量低波、困境反转三种不同逻辑的行业轮动策略进行等权融合，实现因子与风格的互补，降低单一策略风险[35]。 * **模型具体构建过程**： 1. **策略构成**：模型融合了三个子策略[35]。 * **行业轮动策略**：核心因子包括超预期景气度、行业龙头效应、行业动量、拥挤度、通胀beta，旨在覆盖行业多维度特性[36]。 * **个股风格驱动策略**：核心因子包括个股动量、个股质量、个股波动率，聚焦个股质量与低波，防御性突出[36]。 * **困境反转策略**：核心因子包括PB_zscore、分析师长期预期、短期筹码交换，旨在捕捉估值修复与业绩反转机会[36]。 2. **融合方式**：将三个子策略的选股结果进行等权组合[35]。 4. 模型名称：融资-主动大单资金流共振策略 * **模型构建思路**：利用融资融券资金流和主动大单资金流两个维度，通过取交集（在主动大单因子头部行业中剔除融资融券因子头部行业）的方式，筛选出具有资金共振效应的行业，以提高策略稳定性[44][45]。 * **模型具体构建过程**： 1. **构建行业融资融券资金因子**：定义为经过Barra市值因子中性化后的（融资净买入-融券净买入）个股加总值，取最近50日均值后的两周环比变化率[44]。 2. **构建行业主动大单资金因子**：定义为行业最近一年成交量时序中性化后的净流入排序，并取最近10日均值[44]。 3. **策略逻辑**：研究发现融资融券因子的多头端在不同市场状态下有稳定的负向超额收益，而主动大单因子剔除极端多头行业后有稳定正向超额收益。因此，策略在主动大单因子的头部打分行业内，剔除融资融券因子的头部行业[45]。 4. **行业剔除**：进一步剔除大金融板块[45]。 5. 因子名称：风格因子（盈利收益率、市值、价值） * **因子构建思路**：报告跟踪了多个风格因子的表现，本周市场呈现“高盈利高市值高价值”的特征[50]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细描述具体构建公式，但提及了因子的表现方向。盈利收益率因子代表高盈利个股，市值因子代表高市值个股，价值因子代表高价值个股[50]。 6. 因子名称：Alpha因子（动量、研发收入类等） * **因子构建思路**：从多维度（时间、指数、行业）观察不同因子的表现趋势，计算其多头超额收益（前1/5组）[52]。除规模因子外，均进行了市值、行业中性化处理[52]。 * **因子具体构建过程**：报告列出了多个因子的近期表现和释义，例如： * **一年期动量因子 (pb_roe)**：近一周多头超额收益1.13%，定义为“1年-1个月的收益率”[55]。 * **研发销售收入占比因子 (safexp_operrev)**：近一周多头超额收益1.04%[55]。 * **销售费用因子 (ep_q_adv)**：近一周多头超额收益0.96%，定义为“管理费用/总销售收入”[55]。 7. 模型名称：多风格增强策略（质量增强、红利增强等） * **模型构建思路**：在多风格策略的基础上叠加增强因子，通过在其他风格端增厚收益，抑制单一风格波动，实现在不同周期下的稳定超额[58]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细描述具体增强因子的构建方法，但展示了基于不同风格（质量、红利、长期成长、价值、低波、短期动量、长期动量）的增强策略及其绩效[62]。 模型的回测效果 1. 热点趋势ETF策略 * 今年以来收益率：34.49%[30] * 相比沪深300指数的超额收益：19.58%[30] 2. ETF三策略融合轮动模型 * 截至2025年12月12日组合收益率：12.11%[39] * 夏普率：0.73[39] * 今年以来组合收益率：25.60%[39] * 信息比率 (IR)：1.09 (All)[40] * 最大回撤：-24.55% (All)[40] * 分年度绩效详见报告表4[40] 3. 融资-主动大单资金流共振策略 * 2018年以来费后年化超额收益：14.3%[45] * 信息比率 (IR)：1.4[45] * 策略上周（截至报告期）绝对收益：-0.27%[45] * 策略上周（截至报告期）超额收益（相对行业等权）：0.37%[45] 4. 多风格增强策略（截至2025年12月12日） * **质量增强策略**：本周超额收益率2.00%，本年超额收益率-0.01%，最近一年年化收益率18.89%，夏普率1.54，区间最大回撤-5.73%[62] * **红利增强策略**：本周超额收益率0.62%，本年超额收益率13.71%，最近一年年化收益率17.45%，夏普率1.45，区间最大回撤-5.88%[62] * **长期成长增强策略**：本周超额收益率-0.97%，本年超额收益率4.29%，最近一年年化收益率24.26%，夏普率1.40，区间最大回撤-12.76%[62] * **价值增强策略**：本周超额收益率-1.97%，本年超额收益率-12.03%，最近一年年化收益率8.76%，夏普率0.54，区间最大回撤-11.34%[62] * **低波增强策略**：本周超额收益率-2.08%，本年超额收益率4.30%，最近一年年化收益率22.72%，夏普率1.73，区间最大回撤-8.73%[62] * **短期动量增强策略**：本周超额收益率-1.86%，本年超额收益率-15.35%，最近一年年化收益率6.46%，夏普率0.46，区间最大回撤-9.14%[62] * **长期动量增强策略**：本周超额收益率-1.20%，本年超额收益率-16.31%，最近一年年化收益率7.55%，夏普率0.55，区间最大回撤-9.53%[62] 量化因子与构建方式 （注：报告中提及的Alpha因子和风格因子，其具体构建方式已在上述“量化模型与构建方式”部分的第5、6点中说明，此处不再重复列出。） 因子的回测效果 1. 风格因子（本周表现） * 盈利收益率因子：正收益2.04%[50] * 市值因子：正收益1.51%[50] * 价值因子：正收益1.37%[50] 2. Alpha因子（近一周多头超额收益，截至2025年12月12日） * 一年期动量因子 (pb_roe)：1.13%[55] * 研发销售收入占比因子 (safexp_operrev)：1.04%[55] * 销售费用因子 (ep_q_adv)：0.96%[55] 3. 分指数Alpha因子表现（上周多头超额收益，截至2025年12月12日，前20因子示例） * **单季度ROA同比差值（考虑快报、预告）因子 (roa_q_delta_adv)**：在沪深300中超额收益25.52%，在中证500中10.16%，在中证800中17.88%，在中证1000中21.98%[57] * **单季度ROE同比差值（考虑快报、预告）因子 (roe_q_delta_adv)**：在沪深300中超额收益24.15%，在中证500中11.37%，在中证800中19.46%，在中证1000中20.24%[57] * **一致预期净利润变化（FY1）因子 (mom1_np_fy1)**：在沪深300中超额收益14.41%，在中证500中18.54%，**在中证800中21.49%**，在中证1000中15.27%[57] * **研发总资产占比因子 (tot_rd_ttm_to_assets)**：在沪深300中超额收益11.41%，**在中证500中20.25%**，在中证800中19.65%，在中证1000中16.88%[57] * **单季度净利润同比增速（考虑快报、预告）因子 (yoy_np_q_adv)**：在沪深300中超额收益22.25%，在中证500中9.56%，在中证800中15.85%，**在中证1000中22.74%**[57]