根据提供的量化市场追踪周报内容，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. **行业轮动模型** - 模型构建思路：基于绩优基金持仓倾向的边际变化构建行业轮动信号，捕捉机构资金流向变化[37] - 具体构建过程： 1. 筛选绩优基金样本（近3月回报排名前30%） 2. 计算行业超配比例：$$超配比例 = \frac{基金行业持仓市值}{全市场行业市值} - 基准权重$$ 3. 生成周度轮动信号：对超配比例变化率排名，前5行业为多头组合[37][38] - 模型评价：对机构重仓行业变化敏感，但存在滞后性 2. **主动权益基金仓位测算模型** - 模型构建思路：通过持股市值加权计算主动权益基金整体仓位暴露[22][23] - 具体构建过程： 1. 样本筛选：成立满两季度、规模>5000万、历史平均仓位>60% 2. 仓位计算：$$仓位 = \frac{股票持仓市值}{基金净资产}$$ 3. 风格分解：按大盘/中盘/小盘+成长/价值六分位统计[29][30] - 模型评价：能有效跟踪市场风险偏好变化 量化因子与构建方式 1. **资金流因子** - 因子构建思路：根据主力资金净流入方向构建行业/个股强弱信号[60][64] - 具体构建过程： 1. 划分资金类型（特大单>100万/大单30-100万/中小单<30万） 2. 计算净流入额：$$净流入=主动买入额-主动卖出额$$ 3. 生成多空组合：主力净流入&中小单净流出的标的[60] 2. **ETF资金流向因子** - 因子构建思路：跟踪宽基/行业ETF资金流动反映配置需求[42][43] - 具体构建过程： 1. 按类型分类统计净申购金额 2. 计算资金集中度：$$集中度=\frac{TOP5 ETF净流入}{同类总净流入}$$ 3. 结合规模变化构建趋势指标[68] 模型的回测效果 1. **行业轮动模型** - 年化超额收益：12.7%（vs 中证800）[39] - 信息比率(IR)：1.35[39] - 最大回撤：8.2%（2024Q4）[39] 2. **主动权益仓位模型** - 仓位变动与中证全指相关性：0.62[23] - 风格仓位预测准确率：73.5%（周频）[30] 因子的回测效果 1. **资金流因子** - 电子行业因子IC：0.32（近1年）[67] - 多空组合周胜率：68.4%[64] 2. **ETF资金流向因子** - 宽基ETF净流入与指数收益相关性：0.41（滞后1周）[42] - 行业ETF资金因子RankIC：0.28[68] 注：所有测试结果均基于2024/6-2025/6样本区间[39][68]

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. **量能择时模型** - 模型构建思路：通过监测宽基指数的交易量能变化来判断市场趋势[23] - 模型具体构建过程： 1) 实时跟踪上证指数、上证50等7大宽基指数的成交量 2) 当量能指标突破阈值时生成看多信号，反之则为谨慎信号 3) 当前所有宽基指数均触发空头信号[23][24] 2. **沪深300上涨家数占比情绪指标** - 模型构建思路：利用成分股上涨比例捕捉市场情绪拐点[25][28] - 模型具体构建过程： 1) 计算N日（默认230日）内沪深300成分股收益为正的比例 2) 对指标进行双平滑处理： - 快线：35日移动平均 - 慢线：50日移动平均 3) 当快线>慢线且指标值>64%时看多[28] - 模型评价：对上涨行情敏感但易错失持续上涨机会，当前快线低于慢线呈谨慎状态[25][29] 3. **均线情绪指标** - 模型构建思路：通过8条均线（8/13/21/34/55/89/144/233日）判断趋势强度[34] - 模型具体构建过程： 1) 计算沪深300收盘价与各均线的关系 2) 统计收盘价高于均线的数量 3) 当超过5条均线被突破时看多[34] - 模型评价：当前处于情绪景气区间[36] 量化因子与构建方式 1. **横截面波动率因子** - 因子构建思路：衡量成分股间收益离散度，反映Alpha机会[39][41] - 因子具体构建过程： 1) 每日计算个股收益率与指数收益率的偏离度 2) 加权计算截面标准差： $$ \sigma_{cross} = \sqrt{\frac{\sum w_i(r_i - r_{index})^2}{\sum w_i}} $$ 3) 当前沪深300截面波动率1.66%（近半年66.11%分位）[41] 2. **时间序列波动率因子** - 因子构建思路：捕捉个股历史波动特征[42][44] - 因子具体构建过程： 1) 计算20日滚动年化波动率： $$ \sigma_{time} = \sqrt{252} \times std(\ln(P_t/P_{t-1})) $$ 2) 当前沪深300时序波动率0.53%（近半年65.49%分位）[44] 模型的回测效果 1. **量能择时模型** - 当前信号：7大宽基指数均为空头信号[24] 2. **沪深300情绪指标** - 快线位置：低于慢线[29] - 上涨家数占比：64%[25] 3. **均线情绪指标** - 突破均线数量：5条[36] 因子的回测效果 1. **横截面波动率因子** - 沪深300：1.66%（近半年66.11%分位）[41] - 中证500：1.94%（近半年39.68%分位）[41] - 中证1000：2.32%（近半年54.58%分位）[41] 2. **时间序列波动率因子** - 沪深300：0.53%（近半年65.49%分位）[44] - 中证500：0.41%（近半年57.14%分位）[44] - 中证1000：0.25%（近半年54.98%分位）[44] 其他量化指标 1. **抱团基金分离度指标** - 构建方法：计算抱团基金组合截面收益标准差[84] - 当前状态：分离度环比下降，抱团股超额收益上升[84]

报告行业投资评级 - 看好（维持）[6] 报告的核心观点 - 6月4日国家能源局发布开展新型电力系统建设第一批试点工作通知，聚焦前沿方向依托典型项目试点，先期围绕构网型技术等七个方向开展工作[9] - “电力AI Agent”应用逐步落地，算电协同等环节试点落地有望带来行业新成长机遇[9] - AI与电力双向深度耦合协同发展可期，AI助力电力行业多方面优化，电力系统智能化为AIDC建设打基础[9] - 建议关注“电力AI Agent”应用环节的东方电子、国能日新等，AI服务器电源环节的麦格米特、中恒电气等，AIDC电力配套环节的金盘科技、明阳电气等[9] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 6月4日国家能源局发布关于组织开展新型电力系统建设第一批试点工作的通知，文件制发于2025年5月23日[9] 新型电力系统试点 - 依托典型城市开展多方向综合试点，探索新技术、新模式，推动建设取得突破，先期围绕七个方向开展试点工作[9] “电力AI Agent”应用 - 广义指AI Agent在电力行业应用，可提升电力系统效率等，算电协同等环节试点落地有望带来成长机遇[9] AI与电力耦合 - AI深度介入电力行业多场景优化，电力系统智能化为AIDC建设提供支撑，推动“能源 - 算力”生态协同演进[9] 关注标的 - “电力AI Agent”应用环节：东方电子、国能日新等[9] - AI服务器电源环节：麦格米特、中恒电气等[9] - AIDC电力配套环节：金盘科技、明阳电气等[9]

报告行业投资评级 - 看好（维持）[6] 报告的核心观点 - 6月4日国家能源局发布开展新型电力系统建设第一批试点工作的通知，聚焦前沿方向依托典型项目试点，先期围绕构网型技术等七个方向开展工作[9] - “电力AI Agent”应用逐步落地，算电协同、虚拟电厂、电力AI应用等环节有望带来成长，其可提升电力系统效率、可靠性和稳定性，实现多种功能管理[9] - AI与电力双向深度耦合，协同发展未来可期，AI助力电力行业多方面优化，电力系统智能化迭代为AIDC建设构筑底座，推动“能源 - 算力”生态协同演进[9] - 建议关注“电力AI Agent”应用环节相关企业，如东方电子、国能日新等；AI服务器电源环节相关企业，如麦格米特、中恒电气等；AIDC电力配套环节相关企业，如金盘科技、明阳电气等[9] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 6月4日国家能源局发布关于组织开展新型电力系统建设第一批试点工作的通知，文件制发日期为2025年5月23日[9] 新型电力系统试点 - 依托典型城市开展多方向综合试点，探索新技术、新模式，推动新型电力系统建设取得突破，先期围绕构网型技术等七个方向开展试点工作[9] “电力AI Agent”应用 - 广义上指AI Agent在电力行业中的应用，可实时监测、分析、控制电力系统运行，优化各环节，实现多种功能管理，其在算电协同等环节的试点落地有望带来行业新成长机遇[9] AI与电力耦合 - AI通过智能算法深度介入电力行业，在市场化交易、虚拟电厂、智能巡检等领域发挥作用，电力系统智能化迭代为AIDC建设提供支撑，推动“能源 - 算力”生态协同发展[9] 关注环节及企业 - 建议关注“电力AI Agent”应用环节的东方电子、国能日新等企业；AI服务器电源环节的麦格米特、中恒电气等企业；AIDC电力配套环节的金盘科技、明阳电气等企业[9]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：成交量模型 - **模型构建思路**：基于市场成交量变化判断短期市场情绪[12] - **模型评价**：对市场流动性敏感，但易受异常交易干扰 2. **模型名称**：低波动率模型 - **模型构建思路**：通过计算标的指数波动率分位数判断市场风险偏好[12] - **模型评价**：防御性较强，适用于震荡市 3. **模型名称**：特征龙虎榜机构模型 - **模型构建思路**：跟踪龙虎榜机构买卖行为构建资金流向因子[12] - **模型评价**：对机构主导行情有效性较高 4. **模型名称**：智能沪深300/中证500模型 - **模型构建思路**：结合量价特征与机器学习算法优化宽基指数择时[12] - **模型评价**：智能化程度高，但存在过拟合风险 5. **模型名称**：涨跌停模型 - **模型构建思路**：统计涨停/跌停股票比例反映市场极端情绪[13] - **模型评价**：对市场转折点敏感 6. **模型名称**：长期动量模型 - **模型构建思路**：计算宽基指数12个月动量筛选趋势性机会[14] - **模型评价**：在单边市中表现优异 7. **模型名称**：成交额倒波幅模型（港股） - **模型构建思路**：$$ \text{信号}=\frac{\text{成交额}}{\text{波动率}} $$ 捕捉港股资金效率[16] - **模型评价**：适用于高流动性市场 模型的回测效果 1. 成交量模型：当前信号中性[12] 2. 低波动率模型：当前信号中性[12] 3. 智能沪深300模型：当前信号中性[12] 4. 智能中证500模型：当前信号看多[12] 5. 涨跌停模型：当前信号看多[13] 6. 长期动量模型：全宽基中性[14] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：杯柄形态因子 - **因子构建思路**：识别杯柄形态突破个股，计算形态长度与突破幅度[44][45] - **因子具体构建**： - A点（左杯沿）、B点（杯底）、C点（右杯沿）价格序列 - 突破条件：$$ P_{\text{break}} > \max(P_A, P_C) \times (1+\theta) $$ - **因子评价**：对成长股趋势延续性捕捉较好 2. **因子名称**：双底形态因子 - **因子构建思路**：捕捉W底形态突破个股[49][51] - **因子具体构建**： - A点（左底）、B点（颈线）、C点（右底）价格序列 - 突破条件：$$ P_{\text{break}} > P_B \times (1+\lambda) $$ - **因子评价**：在反弹市中表现突出 因子的回测效果 1. 杯柄形态因子：本周组合超额收益1.16%，年内累计超额40.69%[43] 2. 双底形态因子：本周组合超额收益2.29%，年内累计超额30.19%[43] 特殊指标监控 1. VIX指数：当前值14.78，较上周下降[41] 2. 基金仓位：股票型基金仓位90.12%（-71bps），混合型75.70%（+203bps）[23][29]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 本周权益市场表现分化，北证50领涨，小盘价值风格占优；综合金融、国防军工、医药、农林牧渔等行业表现较好；债市整体下跌，可转债市场上行 [1][2][6] - 全市场主动权益基金平均回报 -0.41%；短债基金收益均值为 -0.01%，中长债基金收益均值为 -0.03%；含权债基平均负收益；可转债基金平均正收益 [1][2] - 本周有1只新股上市，无破发；样本内打新基金本周平均回报为 -0.18%；8亿账户打新收益率为 0.004% [2] - 统计区间内低、中、高风险FOF近一周平均回报分别为 -0.28%、-0.88%、-1.45% [2] - 统计区间内另类型、债券型QDII平均上涨 0.02%、0.37%，偏股型、指数型QDII平均下跌 0.71%、0.83%；本周REITs平均下跌 0.02% [2] 根据相关目录分别进行总结 市场回顾 - 权益市场分化，北证50领涨，沪深300、上证指数、深证成指、创业板指等均下跌；港股恒生指数和恒生科技指数也下跌 [6] - 行业方面，综合金融涨幅超10%领先，国防军工、医药等表现较好，汽车、有色金属等跌幅超2% [8] - A股市场5413只股票中3228只上涨，北证、创业板、科创板、主板上涨个股数量分别为194只、816只、343只、1875只；医药、机械等行业上涨个股多，综合金融、煤炭等行业上涨个股少 [11][15] 重点基金跟踪 主动权益 - 基金业绩表现：样本内4028只全市场基金平均回报 -0.41%，收益较优基金重仓医药、有色金属等行业；医药板块基金平均收益领先，中游制造、周期板块基金相对落后 [17][20] - 仓位测算：普通股票型基金仓位上升0.22个百分点，偏股混合型基金仓位下降0.60个百分点；主动偏股基金增配周期、稳定，减配金融、消费、成长；细分行业上，电力设备等行业配置上升，电子等行业配置下降 [23] 债券型基金 - 债券市场表现：债市整体下跌，中债总财富等指数下降；含权债基整体负收益；中证转债上涨0.46%，成交额2771亿元；可转债市价中位数和转股溢价率有变动 [29][31] - 基金业绩概览：短债基金收益均值 -0.01%，中长债基金收益均值 -0.03%；一级债基收益均值0%，二级债基收益均值 -0.02%；偏债混合基金收益均值 -0.03%，低仓位灵活配置基金收益均值 -0.07%；可转债基金收益均值0.28% [34][37][38][40] 打新基金 - 新股概况：本周1只新股上市，募集资金6.04亿元，上市首日无破发，入围预期收益3.54万元 [41] - 打新收益测算：假设参与网下打新并入围，计算8亿账户周度打新收益率序列 [42] - 基金公司打新概况：筛选出8家有2只以上打新基金的基金公司，本周8亿账户打新收益率为0.004%，周度和年度打新最佳规模均为4亿元 [44] - 打新基金业绩表现：36只打新基金本周平均回报 -0.18% [46] FOF基金业绩表现 - 低、中、高风险FOF近一周平均回报分别为 -0.28%、-0.88%、-1.45% [48] QDII基金 - 偏股型和指数型QDII分别平均下跌0.71%、0.83%，另类型和债券型QDII分别平均上涨0.02%、0.37% [2][49] REITs基金 - 本周REITs平均下跌0.02%，华夏特变电工新能源REIT涨幅靠前，华泰苏州恒泰租赁住房REIT流动性最强 [51]

根据提供的量化周报内容，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. **A股景气指数模型** - 模型构建思路：以上证指数归母净利润同比为Nowcasting目标构建高频指数，用于观测A股景气周期[46] - 模型具体构建过程：通过历史下行周期持续天数与平均趋势对比判断底部区域，2023年四季度被识别为景气底部，当前指数呈震荡上行趋势[46][47] - 模型评价：有效捕捉景气拐点，当前指数值20.57（较2023年底上升15.14）显示处于上升周期[47][48] 2. **A股情绪指数模型** - 模型构建思路：基于波动率与成交额变化方向划分四个象限，构造见底预警与见顶预警信号[50] - 模型具体构建过程： - 波动率上行+成交额下行区间为显著负收益 - 其他象限均为显著正收益[50] - 模型评价：当前信号组合为"波动率下行（看多）+成交额下行（看空）"，综合输出看多观点[53][55] 3. **中证500/沪深300增强组合模型** - 模型构建思路：通过多因子选股构建超额收益组合[60][67] - 模型具体构建过程：未披露具体因子权重，但持仓显示行业分散（如中证500组合含长江证券4.43%、甘李药业3.36%等）[64][70] - 模型评价：中证500组合2020年至今超额41.95%，最大回撤-4.99%；沪深300组合超额26.69%，最大回撤-5.86%[60][67] 量化因子与构建方式 1. **BARRA风格因子体系** - 因子名称：市值(SIZE)、BETA、动量(MOM)、残差波动率(RESVOL)、非线性市值(NLSIZE)、估值(BTOP)、流动性(LIQUIDITY)、盈利(EARNINGS_YIELD)、成长(GROWTH)、杠杆(LVRG)[72] - 因子构建思路：参照BARRA模型对A股市场风险收益特征进行归因[72] - 因子评价：近期动量因子超额显著，Beta/残差波动率呈负收益；高杠杆股表现优异，市值/成长因子弱势[73][75] 2. **行业因子** - 因子构建过程：相对市场市值加权组合计算行业纯因子收益[75] - 因子评价：本周医药/汽车/煤炭行业因子超额显著，证券/计算机/机械因子回撤明显[73][75] 模型回测效果 1. **A股景气指数模型** - 当前指数值：20.57（2025年5月23日）[47] - 周期位置：较2023年底上升15.14，处于上升周期[47] 2. **增强组合模型** - 中证500增强组合：本周超额0.62%，2020年至今累计超额41.95%，最大回撤-4.99%[60] - 沪深300增强组合：本周超额0.11%，2020年至今累计超额26.69%，最大回撤-5.86%[67] 因子回测效果 1. **风格因子近一周表现** - 动量因子：正向超额收益[73] - Beta因子：显著负向超额收益[73] - 残差波动率因子：显著负向超额收益[73] 2. **行业因子近一周表现** - 医药/汽车/煤炭：较高超额收益[73] - 证券/计算机/机械：明显回撤[73] （注：部分模型如情绪指数、行业轮动的具体构建公式未在报告中披露[50][72]）

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 本周（2025.05.19 - 2025.05.23）A股缩量震荡，主要宽基指数周度收跌，量能指标维持谨慎观点，主题轮动快，贵金属、汽车周度占优 [1] - 4月以来“红利 + 微盘”显著占优，本周创出年内高点后短线快速调整，短期警惕交易偏好下降，中长期流动性宽松和风险偏好上行将驱动A股震荡上涨，短线调整结束后“红利 + 小盘”杠铃组合是配置优选 [1] 根据相关目录分别进行总结 本周核心观点与市场复盘 本周核心观点 - A股缩量震荡，主要宽基指数周度收跌，量能指标维持谨慎观点，主题轮动快，贵金属、汽车周度占优 [1] - “红利 + 微盘”创出年内高点后短线快速调整，短期警惕交易偏好下降，中长期A股震荡上涨，“红利 + 小盘”是配置优选 [1] 主要指数表现与热点复盘 - 上证综指下跌0.57%，上证50下跌0.18%，沪深300下跌0.18%，中证500下跌1.10%，中证1000下跌1.29%，创业板指下跌0.88%，北证50指数下跌3.68% [1][13] - 中信一级行业涨幅较高的前5个为综合、医药、汽车、有色金属、家电，表现较差的为综合金融、计算机、电子、机械、通信，振幅最高的前5大行业为综合金融、汽车、综合、医药、计算机 [15] - 热点概念中表现最好的前5大概念为黄金珠宝指数、CRO指数、新冠特效药指数、仿制药指数、创新药指数，表现最差的5大概念为PEEK材料指数、减速器指数、光模块(CPO)指数、AI算力指数、光通信指数 [15] 宽基指数和行业指数估值 - 截至2025年5月23日，创业板指处于估值分位数“安全”等级，其余宽基指数处于“适中”等级 [19] - 中信一级行业分类中，建材、轻工制造、电力设备及新能源、国防军工、计算机、综合金融处于“危险”等级；有色金属、电力及公用事业、家电、食品饮料、农林牧渔、非银行金融、交通运输处于“安全”等级 [19] 量化情绪跟踪 - 量能择时：截至2025年5月23日，各大宽基指数量能择时信号均为谨慎观点 [2][22] - 沪深300上涨家数占比情绪指标：该指标可捕捉上涨机会，但判断下跌市场有缺陷，最近一周震荡，上涨家数占比在56%左右 [23][24] - 沪深300上涨家数占比择时跟踪：沪深300指数当前未处于情绪景气区间，动量情绪指标快线和慢线均向下，预计未来维持谨慎态度 [26] - 均线情绪指标：短期内沪深300指数处于情绪景气区间 [34] 市场赚钱效应观察 - 横截面波动率：最近沪深300和中证500指数成分股横截面波动率下降，短期Alpha环境变差；中证1000指数成分股横截面波动率上升，短期Alpha环境变好。近一季度，沪深300和中证1000指数横截面波动率处于近半年中上分位点，Alpha环境较好；中证500指数处于中等分位点，Alpha环境一般 [35] - 时间序列波动率：沪深300、中证500和中证1000指数成分股时间序列波动率下降，短期Alpha环境变差。近一季度，三者时间序列波动率处于近半年中上分位点，Alpha环境较好 [38] 资金面跟踪 机构调研跟踪 - 本周机构调研活动累计379场，沪市上市公司累计被调研115次，深市253次，北证11次 [42] - 市值小于等于100亿、100亿 - 200亿、200亿 - 500亿以及大于500亿的上市公司累计被调研230次、77次、42次和30次 [42] - 特定对象调研和其他为本周主要调研类型，占比分别为78.36%和8.71%；投资公司、基金公司和证券公司的调研次数占比依次为6.0%、24.3%和55.4% [42] - 中信一级行业中，本周机械、基础化工和电子行业被调研次数较多，涨跌幅依次为 - 1.96%、 - 1.16%和 - 2.10% [49] - 本周受机构关注程度最高的前5大个股依次为汇川技术（352家）、富创精密（109家）、博众精工（106家）、博思软件（102家）和盛美上海（101家） [3][51] 股指期货跟踪 - 本周IF当月合约下跌0.01%，IH当月合约下跌0.01%，IC当月合约下跌0.86%，IM当月合约下跌1.29% [56] - 沪深300、上证50、中证500和中证1000指数期货主力合约贴水率环比上一交易周下降。IF、IH当月合约近一季度平均每周基差变化与近半年相比环境不变，IC当月合约环境变差 [58] 南向资金跟踪 - 本周（2025.05.19 - 2025.05.23）南向资金净流入189.59亿港元，其中沪市港股通净流入190.55亿港元，深市港股通净流出0.97亿港元 [3][68] 融资规模变化跟踪 - 截至2025年5月22日，融资余额为17968.54亿元，较5月16日增加19.98亿元 [69] ETF市场跟踪 - 股票型ETF本周收益中位数为 - 0.40%，资金净流出113.43亿元；港股ETF本周收益中位数为1.13%，资金净流出45.47亿元；跨境ETF本周收益中位数为 - 1.50%，资金净流出12.95亿元；商品型ETF本周收益中位数为3.74%，资金净流出4.70亿元 [3][72] - 宽基ETF中，本周科创板主题ETF资金净流入17.18亿元；行业ETF中，本周军工主题ETF资金净流入27.09亿元 [74] 抱团基金分离度跟踪 - 截至2025年5月23日，基金抱团分离度环比上周下降，最近一周抱团股和抱团基金超额收益上升 [3][78]

报告行业投资评级 - 看好（维持）[5] 报告的核心观点 - 4月电新出口整体企稳，逆变器、变压器和电表均环比增长，风机出口同比高速增长；逆变器4月出口区域分化，亚非欧市场改善积极；变压器、电表和风机出口呈现修复态势，海外市场有望稳步向好 [1][9] 各细分产品出口情况 组件 - 4月出口161.58亿元，环比-1.07%，同比-20.33%；1 - 4月累计出口607.50亿元，累计同比-28.29% [1][11] 逆变器 - 4月出口58.17亿元，环比+28.17%，同比+17.95%；1 - 4月累计出口180.19亿元，累计同比+9.94%；4月出口区域分化，亚非欧市场改善积极，非洲提升显著，欧洲同比+26%、亚洲同比+18%保持稳健增长，美洲市场承压，南美同比-26%、北美同比-22% [1][9][13] 变压器 - 4月出口47.77亿元，环比+9.27%，同比+33.86%；1 - 4月累计出口178.29亿元，累计同比+38.30% [1][15] 电表 - 4月出口9.80亿元，环比+28%，同比+34%；1 - 4月累计出口35.32亿元，累计同比+14.82% [1][16] 风机 - 4月出口1.34亿美元，环比-7.84%，同比+49.31%；1 - 4月累计出口4.43亿美元，累计同比+43.84% [1][17] 投资建议与投资标的 - 建议关注德业股份(605117，买入)、阳光电源(300274，未评级)、禾迈股份(688032，买入)、三星医疗(601567，未评级)、海兴电力(603556，未评级)、金盘科技(688676，买入)、正泰电器(601877，未评级)、金风科技(002202，未评级)、明阳智能(601615，未评级)、运达股份(300772，未评级)、日月股份(603218，未评级) [2]

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**：沪深300上涨家数占比情绪指标 **模型构建思路**：通过计算指数成分股近期正收益的个数来判断市场情绪，正收益股票增多可能预示行情底部，大部分股票正收益可能预示过热风险[23] **模型具体构建过程**： - 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：$$ \text{上涨家数占比} = \frac{\sum_{i=1}^{300} I(r_i > 0)}{300} $$ 其中$r_i$为第i只成分股N日收益率，$I(\cdot)$为指示函数[23] **模型评价**：能较快捕捉上涨机会，但对下跌市场判断存在缺陷[24] 2. **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平滑处理来捕捉情绪变动趋势[26] **模型具体构建过程**： - 对上涨家数占比进行N1=50和N2=35日的移动平均（慢线和快线） - 当快线>慢线时看多市场，反之持中性态度[26] 3. **模型名称**：均线情绪指标 **模型构建思路**：利用八均线体系判断指数趋势状态，通过价格与均线的关系划分情绪区间[31][32] **模型具体构建过程**： - 计算沪深300收盘价的8条均线（参数：8,13,21,34,55,89,144,233） - 统计收盘价大于各均线的数量，超过5时看多[31][32] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：横截面波动率 **因子构建思路**：衡量指数成分股间收益离散程度，反映Alpha机会丰富程度[35] **因子具体构建过程**： - 计算指数成分股日收益率的横截面标准差 - 公式：$$ \sigma_{cross} = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(r_i - \bar{r})^2} $$ 其中$r_i$为个股日收益率，$\bar{r}$为截面均值[35] 2. **因子名称**：时间序列波动率 **因子构建思路**：衡量个股收益波动幅度，反映市场风险水平[38] **因子具体构建过程**： - 计算个股滚动N日收益率的标准差 - 对指数成分股进行市值加权平均[38] 模型的回测效果 1. **动量情绪指标**： - 当前快线回落至慢线之下，维持谨慎态度[26] - 近期上涨家数占比震荡在56%水平[24] 2. **均线情绪指标**： - 短期内沪深300处于情绪景气区间[34] 因子的回测效果 1. **横截面波动率**： - 沪深300近一季度值1.75%，处于近两年46.27%分位[38] - 中证1000近一季度值2.41%，处于近半年63.75%分位[38] 2. **时间序列波动率**： - 沪深300近一季度值0.56%，年化波动率54.15%分位[41] - 中证500近一季度值0.44%，年化波动率57.94%分位[41] 3. **抱团基金分离度**： - 近期分离度环比下降，抱团程度上升[78] - 抱团组合超额收益近期回升[78]