基本面增强策略 - 超配盈利能力较强且受基金经理看好的股票 要求基金公司具备较强个股研究实力 [3] - 多配置优秀行业如消费和医药 多配置高ROE及长期盈利能力强的股票 多配置有龙头效应行业的龙头公司 [4] - 优秀行业及龙头公司可容纳更大资金量 [5] 量化增强策略 - 采用估值因子、基本面因子、股价相关因子和情绪因子等量化因子构建增强模型 考验基金公司量化团队能力 [6] - 量化模型通常包含"好"和"便宜"两类因子 即挑选质量优秀股票并在估值低位买入 [7] - 基金规模较小时量化增强效果显著 能保持长期超额收益 但规模增大会导致单份基金超额收益减少 [7] 其他收益增强方式 - 可通过打新等方式增强收益 规模2亿元以上基金即可参与打新 [7]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：扩散指数模型** - **模型构建思路**：通过监测微盘股成分股未来N天股价涨跌幅的扩散指数临界点，判断市场变盘信号[5][19] - **模型具体构建过程**： 1. 横轴设定未来N天股价相对涨跌幅（1.1至0.9代表涨10%至跌10%） 2. 纵轴设定回顾窗口期长度T天（T从20到10对应未来N=0到10天） 3. 计算扩散指数值（例：横轴0.95和纵轴15天值为0.21，表示未来5天若成分股均跌5%，扩散指数为0.21）[40] 4. 结合三种交易信号方法（首次阈值法、延迟阈值法、双均线法）生成交易信号[5][19] 2. **模型名称：首次阈值法（左侧交易）** - **模型构建思路**：基于扩散指数提前触发空仓信号[5] - **模型具体构建过程**：当扩散指数首次跌破阈值（如2025年5月8日收盘0.9850）时触发空仓[45] 3. **模型名称：延迟阈值法（右侧交易）** - **模型构建思路**：在扩散指数确认趋势后触发信号[5] - **模型具体构建过程**：延迟观察扩散指数变化（如2025年5月15日收盘0.8975触发空仓）[49] 4. **模型名称：双均线法（自适应交易）** - **模型构建思路**：结合均线交叉动态调整仓位[5] - **模型具体构建过程**：短期均线下穿长期均线时翻空（如2025年8月4日信号）[50] 5. **模型名称：小市值低波50策略** - **模型构建思路**：在微盘股成分股中优选小市值和低波动股票[7][37] - **模型具体构建过程**： 1. 筛选微盘股成分股市值最小的50只股票 2. 计算历史波动率并选择低波动标的 3. 每双周调仓一次，费用双边千三[37] - **模型评价**：策略在2025年YTD收益73.21%，但本周超额-1.25%，受市场风格影响较大[37] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：对数市值因子** - **因子构建思路**：捕捉市值对收益的影响[4][18] - **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \ln(\text{总市值}) $$ - **因子评价**：本周rankic 0.206（历史平均-0.033），近期有效性显著提升[4][18] 2. **因子名称：非线性市值因子** - **因子构建思路**：捕捉市值非线性的收益贡献[4] - **因子具体构建过程**：通过分段函数或多项式拟合市值与收益的非线性关系 - **因子评价**：本周rankic 0.206（历史平均-0.033），与对数市值因子表现一致[4] 3. **因子名称：未复权股价因子** - **因子构建思路**：利用股价绝对值筛选标的[4] - **因子具体构建过程**：直接取股票未复权价格 - **因子评价**：本周rankic 0.15（历史平均-0.014），短期有效性增强[4] 4. **因子名称：盈利因子** - **因子构建思路**：衡量公司盈利能力[4] - **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{净利润}}{\text{总资产}} $$ - **因子评价**：本周rankic 0.141（历史平均0.022），基本面因子表现稳定[4] 5. **因子名称：单季度净资产收益率因子** - **因子构建思路**：聚焦短期ROE变化[4] - **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{单季度净利润}}{\text{净资产}} $$ - **因子评价**：本周rankic 0.137（历史平均0.022），与盈利因子相关性较高[4] 6. **因子名称：非流动性因子** - **因子构建思路**：衡量股票流动性风险[4] - **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{日均换手率}^{-1}}{\text{市值}} $$ - **因子评价**：本周rankic -0.128（历史平均0.04），流动性差的股票近期表现不佳[4] 7. **因子名称：动量因子** - **因子构建思路**：捕捉历史收益率延续性[4] - **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \text{过去10天收益率} $$ - **因子评价**：本周rankic -0.027（历史平均-0.005），反转效应明显[4] --- 模型的回测效果 1. **扩散指数模型** - 首次阈值法：2025年5月8日触发空仓信号[45] - 延迟阈值法：2025年5月15日触发空仓信号[49] - 双均线法：2025年8月4日触发空仓信号[50] 2. **小市值低波50策略** - 2024年收益7.07%，超额-2.93%[37] - 2025年YTD收益73.21%，本周超额-1.25%[37] --- 因子的回测效果 1. **对数市值因子**：本周rankic 0.206，历史平均-0.033[4] 2. **非线性市值因子**：本周rankic 0.206，历史平均-0.033[4] 3. **未复权股价因子**：本周rankic 0.15，历史平均-0.014[4] 4. **盈利因子**：本周rankic 0.141，历史平均0.022[4] 5. **单季度ROE因子**：本周rankic 0.137，历史平均0.022[4] 6. **非流动性因子**：本周rankic -0.128，历史平均0.04[4] 7. **动量因子**：本周rankic -0.027，历史平均-0.005[4]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：宏观择时策略** - **模型构建思路**：基于动态宏观事件因子构建股债轮动策略，通过经济增长和货币流动性信号动态调整权益仓位[27] - **模型具体构建过程**： 1. 经济增长信号强度计算：综合工业增加值、PMI等指标，6月信号强度为100%[28] 2. 货币流动性信号强度计算：基于SHIBOR、DR007等利率指标，6月信号强度为0%[28] 3. 权益仓位配置：信号加权后输出中性偏多观点，7月推荐仓位50%[28] - **模型评价**：2025年初至今收益率1.34%，跑赢Wind全A（1.04%）[27] 2. **模型名称：微盘股轮动模型** - **模型构建思路**：结合相对净值、动量和风险指标监控微盘股风格切换[31] - **模型具体构建过程**： 1. 相对净值计算：微盘股/茅指数相对净值2.00倍，高于243日均线1.48倍[31] 2. 动量指标：20日收盘价斜率微盘股0.5%，茅指数0.4%[31] 3. 风险监控：波动率拥挤度同比-13.56%（阈值55%），十年国债利率同比-21.85%（阈值30%）[35] 模型的回测效果 1. **宏观择时策略**：2025年初至今收益率1.34%，超额收益0.30%[27][29] 2. **微盘股轮动模型**：相对净值年化优势持续，波动率风险指标未触发预警[31][35] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：价值因子** - **构建思路**：基于估值指标筛选低估股票[38] - **具体构建**： - BP_LR：最新年报账面净资产/最新市值[44] - EP_FTTM：未来12个月一致预期净利润/最新市值[44] - 沪深300池IC 12.36%，多空收益3.05%[38] 2. **因子名称：成长因子** - **构建思路**：捕捉企业盈利增长能力[38] - **具体构建**： - NetIncome_SQ_Chg1Y：单季度净利润同比增速[44] - 中证500池IC -14.01%，多空收益-1.46%[38] 3. **因子名称：技术因子** - **构建思路**：量价指标反映短期市场行为[44] - **具体构建**： - Volume_Mean_20D_240D：20日成交量均值/240日成交量均值[44] - 全部A股池IC 16.53%，多空收益1.86%[38] 4. **转债估值因子** - **构建思路**：平价底价溢价率衡量转债估值[41] - **具体构建**： - 上周多空收益-0.68%，正股成长因子（1.25%）表现最佳[41] --- 因子的回测效果 1. **价值因子**：沪深300池IC 12.36%，多空收益3.05%[38] 2. **成长因子**：中证500池IC -14.01%，多空收益-1.46%[38] 3. **技术因子**：全部A股池IC 16.53%，多空收益1.86%[38] 4. **转债估值因子**：周度多空收益-0.68%[41] （注：部分因子如质量、波动率等构建细节参见附录分类表[44]）

量化因子与构建方式 1. 估值类因子 1. **bp** - 构建思路：衡量公司净资产与市值的相对关系[13] - 构建过程：$$ bp = \frac{当前净资产}{当前总市值} $$[13] - 评价：正向因子，反映低估潜力 2. **bp三年分位数** - 构建思路：评估当前bp在历史分位水平[13] - 构建过程：计算股票当前bp在最近三年的分位数[13] 3. **季度ep** - 构建思路：衡量季度净利润与净资产的关系[13] - 构建过程：$$ 季度ep = \frac{季度净利润}{净资产} $$[13] 4. **季度sp** - 构建思路：反映营业收入与净资产的比率[13] - 构建过程：$$ 季度sp = \frac{季度营业收入}{净资产} $$[13] 2. 盈利类因子 1. **季度资产周转率** - 构建思路：评估公司资产运营效率[13] - 构建过程：$$ 季度资产周转率 = \frac{季度营业收入}{总资产} $$[13] 2. **季度毛利率** - 构建思路：衡量毛利润占销售收入的比例[13] - 构建过程：$$ 季度毛利率 = \frac{季度毛利润}{季度销售收入} $$[13] - 评价：近期IC表现突出（7.04%）[9] 3. **季度roa/roe** - 构建思路：分别反映总资产和净资产的盈利能力[13] - 构建过程： - $$ 季度roa = \frac{季度净利润}{总资产} $$ - $$ 季度roe = \frac{季度净利润}{净资产} $$[13] 3. 成长类因子 1. **标准化预期外盈利** - 构建思路：量化业绩超预期程度[13] - 构建过程： $$ \frac{当前季度净利润 - (去年同期单季净利润 + 过去8季度单季净利润同比增长均值)}{过去8季度单季净利润同比增长标准差} $$[13] - 评价：多头组合近期超额收益显著（最近一周0.92%）[11] 2. **一致预期净利润复合增速** - 构建思路：反映分析师对未来盈利增长的共识[13] - 构建过程：直接采用一致预期三年复合增长率[13] - 评价：最近一周IC达7.50%[9] 4. 换手率类因子 1. **1个月换手率与均价的相关性** - 构建思路：捕捉价量背离现象[13] - 构建过程：计算过去20日换手率与均价的相关系数[13] - 评价：反向因子，近期IC表现最佳（10.17%）[9] 2. **1个月换手率波动** - 构建思路：衡量换手率稳定性[13] - 构建过程：过去20日换手率标准差[13] - 评价：一年累计超额收益达13.93%[11] 5. 波动率类因子 1. **1月特异度** - 构建思路：评估收益不可被三因子解释的部分[13] - 构建过程：$$ 1 - R^2_{Fama-French三因子回归} $$[13] - 评价：近一年IC均值3.23%[9] 6. 其他因子 1. **小市值** - 构建思路：捕捉规模效应[13] - 构建过程：对数市值[13] - 评价：一年累计超额收益15.02%[11] 2. **Beta** - 构建思路：衡量系统性风险暴露[13] - 构建过程：490日个股与市场收益回归系数[13] --- 因子回测效果 IC表现（%）[9] | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月均值 | 最近一年均值 | |------------------------|----------|--------------|--------------| | 1个月换手率与均价相关性 | 10.17 | 2.65 | 2.75 | | 季度毛利率 | 7.04 | 0.06 | 0.49 | | 一致预期净利润复合增速 | 7.50 | 1.74 | 0.44 | | bp | -7.07 | 0.84 | 1.37 | 多头组合超额收益（%）[11] | 因子名称 | 最近一周 | 最近一月 | 最近一年 | |------------------------|----------|----------|----------| | 标准化预期外盈利 | 0.92 | 2.09 | -0.37 | | 小市值 | 0.35 | 1.71 | 15.02 | | 1个月换手率波动 | 0.38 | 0.59 | 13.93 | | bp三年分位数 | -0.60 | -2.29 | -0.76 | --- 数据处理方法 - 因子值转为行业内排序分位数 - 对非规模/bp因子进行市值、bp与行业中性化处理[7] - 多头组合构建：前10%股票按√流通市值加权[10]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：宏观择时策略** - **模型构建思路**：基于动态宏观事件因子进行股债轮动配置，通过经济增长和货币流动性两个维度的信号强度综合判断权益仓位[26][27] - **模型具体构建过程**： 1. 经济增长信号：综合PMI、工业增加值等指标，当前信号强度50%[27] 2. 货币流动性信号：结合SHIBOR、国债收益率等，当前信号强度40%[27] 3. 权益仓位计算：加权平均信号强度生成推荐仓位（当前45%）[27] - **模型评价**：2025年初至今收益率1.06%，略低于Wind全A指数（1.90%），但风险控制稳健[26][28] 2. **模型名称：微盘股轮动与择时模型** - **模型构建思路**：通过相对净值、动量斜率及风险指标监控微盘股风格持续性[29][33] - **模型具体构建过程**： 1. 相对强度指标：微盘股/茅指数相对净值（当前1.93倍）需高于243日均线（1.41倍）[29][33] 2. 动量指标：20日价格斜率（微盘股0.00257 vs 茅指数-0.00019）[29][35] 3. 风险指标： - 波动率拥挤度同比需低于0.55%（当前-0.415%）[29][36] - 十年期国债收益率同比需低于0.30%（当前-0.27%）[29][31] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：市值因子（LN_MktCap）** - **构建思路**：捕捉小盘股超额收益效应，方向为低市值[49] - **具体构建**：取流通市值的自然对数$$ \text{LN\_MktCap} = \ln(\text{流通市值}) $$[49] 2. **因子名称：成长因子（NetIncome_SQ_Chg1Y）** - **构建思路**：通过单季度净利润同比增速筛选高成长性标的[49] - **具体构建**：$$ \text{NetIncome\_SQ\_Chg1Y} = \frac{\text{当期单季度净利润} - \text{去年同期单季度净利润}}{\text{去年同期单季度净利润}} $$[49] 3. **因子名称：反转因子（Price_Chg20D）** - **构建思路**：利用短期价格反转效应[49] - **具体构建**：计算20日收益率$$ \text{Price\_Chg20D} = \frac{P_t - P_{t-20}}{P_{t-20}} $$[49] 4. **转债估值因子（平价底价溢价率）** - **构建思路**：衡量可转债估值偏离程度[45][48] - **具体构建**：$$ \text{溢价率} = \frac{\text{转债价格} - \text{转换价值}}{\text{转换价值}} \times 100\% $$[48] --- 模型回测效果 | 模型/因子 | IC均值（全A股） | 多空收益（周） | 年化IR | |--------------------|----------------|---------------|---------| | 宏观择时策略 | - | - | 1.06%[26] | | 市值因子 | 23.47%[41] | +3.00%[41] | 39.13%[41] | | 成长因子 | 1.80%[41] | +0.15%[41] | 11.10%[41] | | 转债成长因子 | - | +0.72%[45] | - | --- 因子回测效果（分股票池） | 因子 | 沪深300 IC | 中证500 IC | 中证1000 IC | |---------------|------------|------------|-------------| | 一致预期因子 | 3.15%[41] | -3.56%[41] | 0.64%[41] | | 质量因子 | -6.93%[41] | -8.58%[41] | -8.37%[41] | | 技术因子 | -12.64%[41]| -2.86%[41] | 1.14%[41] | （注：表格数据均取自最新周度统计[41][45][49]）

根据提供的研报内容，以下是量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：宏观择时模型** - **模型构建思路**：基于动态宏观事件因子构建股债轮动策略，通过经济增长和货币流动性两个维度生成权益配置信号[26][27] - **模型具体构建过程**： 1. 经济增长信号：综合中采/财新PMI、工业增加值等指标，计算标准化得分 2. 货币流动性信号：结合SHIBOR、国债收益率、M1同比等数据，通过阈值判断生成强度信号 3. 权益仓位计算：$$仓位\% = 50\% \times (经济增长信号 + 货币流动性信号)$$ - **模型评价**：中期配置工具，对政策变化敏感[26] 2. **模型名称：微盘股择时模型** - **模型构建思路**：结合交易情绪与基本面指标监控微盘股风险[30][35] - **模型具体构建过程**： 1. 波动率拥挤度指标：计算市场波动率分位数与历史阈值比较 2. 十年国债利率同比：$$利率同比 = \frac{当期利率 - 上年同期利率}{上年同期利率}$$ 3. 风险预警：当波动率拥挤度>阈值或利率同比>0.3%时触发风控[30] 模型的回测效果 1. **宏观择时模型** - 2025年初至今收益率：1.06%（Wind全A基准1.90%）[26] - 4月权益仓位建议：25%（货币流动性信号强度50%）[26][27] 2. **微盘股择时模型** - 波动率拥挤度同比：-50.09%（未触发阈值）[31] - 十年国债利率同比：-28.69%（未触发0.3%阈值）[31] 量化因子与构建方式 1. **因子分类体系**（八大类）[51]： - **市值因子**：LN_MktCap（流通市值对数） - **价值因子**：BP_LR（账面净资产/市值）、EP_FTTM（预期净利润/市值） - **成长因子**：NetIncome_SQ_Chg1Y（单季度净利润同比） - **质量因子**：ROE_FTTM（预期ROE）、OCF2CurrentDebt（经营现金流/流动负债） - **一致预期因子**：EPS_FTTM_Chg3M（预期EPS变化率） - **技术因子**：Volume_Mean_20D_240D（成交量比率） - **波动率因子**：IV_CAPM（CAPM残差波动率） - **反转因子**：Price_Chg60D（60日收益率） 2. **转债因子构建**： - 正股成长因子：基于正股净利润增速 - 转债估值因子：平价底价溢价率[45] 因子的回测效果 1. **选股因子IC均值（上周）**[41]： | 因子类型 | 全部A股 | 沪深300 | 中证500 | 中证1000 | |---|---|---|---|---| | 市值因子 | 35.37% | -9.73% | 13.63% | 17.13% | | 反转因子 | 11.17% | 17.06% | 30.80% | 31.65% | | 波动率因子 | 2.14% | 5.04% | 16.85% | 15.33% | 2. **多空收益表现**[41][47]： - 市值因子（全部A股）：周度多空收益8.09% - 波动率因子（中证1000）：年内多空收益9.34% - 转债正股成长因子：上周多空收益显著[45] 关键公式说明 - 利率同比计算：$$利率同比 = \frac{r_t - r_{t-12}}{r_{t-12}}$$[35] - CAPM残差波动率：$$IV\_CAPM = \sqrt{\frac{\sum(\epsilon_i^2)}{n}}$$，其中$$\epsilon_i = r_i - (\alpha + \beta \cdot r_m)$$[51]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： --- 量化模型与构建方式 1. **模型名称：微盘股择时模型** - **模型构建思路**：通过监测十年国债利率同比和波动率拥挤度同比两个指标，判断微盘股的投资风险[29] - **模型具体构建过程**： 1. **利率同比指标**：计算十年国债利率的同比变化，阈值设为0.3%，超过则触发风险预警 $$ \text{利率同比} = \frac{\text{当前十年国债利率} - \text{去年同期十年国债利率}}{\text{去年同期十年国债利率}} $$ 2. **波动率拥挤度指标**：衡量市场交易情绪，阈值设定为0%，低于则解除风险信号 $$ \text{波动率拥挤度} = \text{当前波动率} - \text{历史波动率均值} $$ - **模型评价**：结合基本面与市场情绪，提供中期风险预警[29] 2. **模型名称：宏观择时模型** - **模型构建思路**：基于经济增长和货币流动性信号动态调整权益仓位[25] - **模型具体构建过程**： 1. **经济增长信号**：通过PMI等经济指标计算，当前信号强度为50%[26] 2. **货币流动性信号**：通过SHIBOR、DR007等利率指标计算，当前信号强度为40%[26] 3. **权益仓位**：综合信号强度加权得出（如5月推荐仓位25%）[25] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：市值因子（LN_MktCap）** - **构建思路**：捕捉小市值股票的溢价效应[51] - **具体构建**：取流通市值的自然对数 $$ \text{LN\_MktCap} = \ln(\text{流通市值}) $$ - **因子评价**：近期在沪深300中表现突出[41] 2. **因子名称：价值因子（BP_LR）** - **构建思路**：低估值股票长期超额收益[51] - **具体构建**：账面净资产与市值的比率 $$ \text{BP\_LR} = \frac{\text{最新年报账面净资产}}{\text{最新市值}} $$ 3. **因子名称：反转因子（Price_Chg20D）** - **构建思路**：短期价格反转效应[51] - **具体构建**：计算20日收益率 $$ \text{Price\_Chg20D} = \frac{P_t - P_{t-20}}{P_{t-20}} $$ - **因子评价**：在中证500和中证1000中表现显著[41] 4. **因子名称：转债估值因子（平价底价溢价率）** - **构建思路**：衡量可转债的估值偏离度[46] - **具体构建**：通过正股价格与转债价格关系计算溢价率 --- 模型的回测效果 1. **微盘股择时模型** - 十年国债利率同比：-20.45%（未触发阈值）[29] - 波动率拥挤度同比：-50.09%（风险解除）[30] 2. **宏观择时模型** - 2025年初至今收益率：1.06%（Wind全A同期1.90%）[25] --- 因子的回测效果 1. **市值因子** - IC均值（沪深300）：-9.73%[42] - 多空收益（全部A股）：30.54%[42] 2. **反转因子** - IC均值（中证1000）：31.65%[42] - 多空收益（中证1000）：4.84%[42] 3. **转债估值因子** - 多空收益（正股成长因子）：正收益[46] --- 以上内容严格依据研报中的模型、因子定义及测试结果整理，未包含无关信息[1][2][3][4]。

量化模型与构建方式 1. **模型名称：宏观择时策略** - **模型构建思路**：基于动态宏观事件因子构建股债轮动策略，通过经济增长和货币流动性两个维度信号确定权益配置比例[26] - **模型具体构建过程**： 1. **经济增长信号**：监测工业增加值、PMI等指标，信号强度为0%时表示经济疲软，50%为中性[26][27] 2. **货币流动性信号**：跟踪SHIBOR、国债收益率等，信号强度50%对应适度宽松[26][27] 3. **权益仓位计算**：综合两维度信号加权得出，4月推荐仓位25%（经济增长0% + 流动性50%）[26][27] - **模型评价**：策略年初收益率1.06%，略低于Wind全A的1.90%，适合稳健配置场景[26][27] 2. **模型名称：微盘股择时模型** - **模型构建思路**：结合交易情绪与基本面指标监控微盘股风险[30] - **模型具体构建过程**： 1. **波动率拥挤度指标**：衡量市场交易情绪，阈值突破触发预警（当前-50.09%低于阈值）[30][31][33] 2. **十年国债利率同比指标**：反映基本面环境，阈值0.3%（当前-28.69%未触发）[30][31][32] 3. **轮动信号**：微盘股/茅指数相对净值上穿243日均线（2024年10月14日触发）[30][34] 模型的回测效果 1. **宏观择时策略**： - 年初至今收益率1.06%[26] - 同期Wind全A收益率1.90%[26] - 4月经济增长信号强度0%，流动性信号强度50%[27] 2. **微盘股择时模型**： - 波动率拥挤度同比-50.09%（安全）[31][33] - 十年国债利率同比-28.69%（安全）[31][32] - 微盘股20日斜率持续为正[34] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：八大类选股因子** - **构建思路**：覆盖市值、价值、成长、质量等维度，在不同股票池中测试有效性[37][47] - **具体构建过程**： - **市值因子**：$$LN\_MktCap = \ln(流通市值)$$[47] - **价值因子**：$$BP\_LR = \frac{账面净资产}{市值}$$，$$EP\_FTTM = \frac{预期净利润}{市值}$$[47] - **成长因子**：$$NetIncome\_SQ\_Chg1Y = \frac{单季度净利润同比增速}{}$$[47] - **技术因子**：$$Skewness\_240D = 240日收益率偏度$$[47] 2. **因子名称：转债择券因子** - **构建思路**：通过正股关联指标与转债估值指标筛选标的[41][42] - **具体构建过程**： - **正股一致预期因子**：基于正股目标价收益率构建 - **转债估值因子**：平价底价溢价率 因子的回测效果 1. **选股因子IC均值（上周）**： - 一致预期因子（全部A股）：7.01%[38] - 市值因子（中证1000）：-1.84%[38] - 成长因子（沪深300）：19.41%[38] 2. **转债因子多空收益**： - 正股一致预期因子：正收益[42] - 正股成长因子：正收益[42] 附录：因子分类体系 | 大类因子 | 细分指标示例 | 计算公式参考 | |----------------|-----------------------------|---------------------------| | 价值(↑) | BP_LR | 账面净资产/市值 | | 技术(↓) | Volume_Mean_20D_240D | 20日成交量/240日成交量均值| [47]