量化模型与构建方式 1. **模型名称：250日新高距离模型**[11] * **模型构建思路**：该模型基于动量效应和趋势跟踪理论，通过计算当前价格与过去一段时间内最高价格的相对距离，来衡量股票、指数或行业接近其历史高点的程度，以此作为市场趋势强弱的指标[11]。 * **模型具体构建过程**：对于任意标的（个股、指数、行业指数等），在时间点t，计算其250日新高距离。具体公式如下： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Close_t}{ts\_max(Close, 250)}$$ 其中，\(Close_t\) 代表最新收盘价，\(ts\_max(Close, 250)\) 代表过去250个交易日收盘价的最大值[11]。若最新收盘价创出新高，则分子分母相等，该值为0；若价格从高点回落，则该值为正，数值越大表示回落幅度越大[11]。 2. **模型名称：平稳创新高股票筛选模型**[26][28] * **模型构建思路**：该模型旨在从创新高的股票中，进一步筛选出具备更强动量持续性的股票。其思路结合了分析师关注度、股价相对强度，并特别强调了股价路径的平稳性（平滑动量）和创新高的持续性，以过滤掉波动剧烈或动量可能衰竭的标的[26][28]。 * **模型具体构建过程**：该模型是一个多步骤的筛选流程，具体步骤如下： 1. **初选股票池**：筛选出上市满15个月，且在过去20个交易日内创出过250日新高的股票[19]。 2. **分析师关注度筛选**：要求过去3个月内，获得“买入”或“增持”评级的分析师研报不少于5份[28]。 3. **股价相对强弱筛选**：要求过去250日涨跌幅位于全市场前20%[28]。 4. **股价平稳性与创新高持续性综合筛选**：在满足上述条件的股票池内，使用两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票[28]。 * **价格路径平滑性指标**：股价位移路程比。计算公式为：过去120日涨跌幅的绝对值 / 过去120日日涨跌幅绝对值加总[26]。该值越小，表明价格路径越平滑。 * **创新高持续性指标**：过去120日的250日新高距离在时间序列上的均值[28]。该值越小，表明在考察期内越持续地接近或创出新高。 5. **趋势延续性筛选**：对经过上一步筛选的股票，计算其过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，并选取该值排序靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[28]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：250日新高距离因子**[11] * **因子构建思路**：作为动量因子的一种具体形式，该因子通过度量价格接近历史高点的程度，来捕捉资产的趋势强度。理论基础包括George (2004)的52周高价效应、欧奈尔CANSLIM体系中的“领头羊”原则以及米勒维尼对“52周新高”的关注[11]。 * **因子具体构建过程**：与上述模型构建过程相同，对于单个股票i，在时间点t，计算其因子值： $$250日新高距离_i = 1 - \frac{Close_{i,t}}{ts\_max(Close_i, 250)}$$ 其中，\(Close_{i,t}\) 是股票i在t时刻的收盘价，\(ts\_max(Close_i, 250)\) 是股票i过去250个交易日收盘价的最大值[11]。该因子值为0表示创出新高，为正值表示从高点回落。 2. **因子名称：价格路径平滑性因子**[26] * **因子构建思路**：该因子基于“温水煮青蛙”效应和平滑动量收益更高的研究结论，通过比较股价的净位移与总波动路程，来刻画股价上涨过程的平稳程度，避免选择那些通过短期剧烈波动（类似彩票型股票）实现上涨的标的[26]。 * **因子具体构建过程**：对于股票i，在时间点t，计算过去120个交易日的价格路径平滑性。公式表达为： $$价格路径平滑性_i = \frac{|R_{i, t-119:t}|}{\sum_{k=t-119}^{t} |r_{i,k}|}$$ 其中，\(R_{i, t-119:t}\) 表示股票i从t-119日到t日的累计涨跌幅（位移），\(r_{i,k}\) 表示股票i在第k日的日收益率。分母是过去120日每日收益率绝对值的总和（路程）[26]。因子值越小，表明股价路径越平滑。 3. **因子名称：创新高持续性因子**[28] * **因子构建思路**：该因子用于衡量一只股票在较长时间窗口内维持强势（接近新高）的状态是否具有持续性，而不仅仅是短暂突破。持续的强势可能意味着更稳固的趋势。 * **因子具体构建过程**：对于股票i，在时间点t，计算其过去120个交易日内每日的250日新高距离，然后求这些距离值的时序均值。 $$创新高持续性_i = \frac{1}{120} \sum_{k=t-119}^{t} (1 - \frac{Close_{i,k}}{ts\_max(Close_i, 250)_{截至k日}})$$ 该均值越小，说明股票在考察期内越持续地保持在历史高点附近[28]。 4. **因子名称：趋势延续性因子**[28] * **因子构建思路**：该因子用于捕捉股票在近期（短期）内维持强势趋势并可能继续向上的状态，是动量效应的短期度量。 * **因子具体构建过程**：对于股票i，在时间点t，计算其过去5个交易日内每日的250日新高距离，然后求这些距离值的时序均值。 $$趋势延续性_i = \frac{1}{5} \sum_{k=t-4}^{t} (1 - \frac{Close_{i,k}}{ts\_max(Close_i, 250)_{截至k日}})$$ 该均值越小，说明股票在近期越持续地接近或创出新高，短期趋势延续性越强[28]。 模型的回测效果 *注：本报告未提供基于历史数据的模型回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告主要展示了截至特定时点（2025年12月5日）的模型应用结果和截面数据[12][19][29]。* 因子的回测效果 *注：本报告未提供因子IC、IR、多空收益等历史回测绩效指标。报告主要展示了截至特定时点（2025年12月5日）的因子截面计算和应用结果[12][19][29]。*

市场新高趋势追踪 - 核心观点：触及新高的个股、行业和板块是市场的风向标，动量与趋势跟踪策略被证明有效，通过跟踪创新高情况可以追踪市场趋势、把握市场热点 [4] - 截至2025年12月5日，主要指数距离其250日新高均有一定距离，其中科创50指数距离最远为13.84%，中证2000指数距离最近为2.50% [1][6] - 在中信一级行业中，家电、轻工制造、有色金属、通信、建材行业指数距离250日新高较近，其中家电行业距离为0.00%，轻工制造为0.21% [1][10] - 食品饮料、综合金融、银行、医药、商贸零售行业指数距离250日新高较远 [1][10] - 在概念指数中，卫星互联网、卫星导航、家用电器、家居用品、林木、黄金等概念指数距离250日新高较近 [1][12] 创新高个股市场监测 - 核心观点：通过跟踪不断创新高的“领头羊”股票可以见微知著，感知行业和市场动向 [14] - 截至2025年12月5日，共有965只股票在过去20个交易日创出250日新高 [2][15] - 从行业看，创新高个股数量最多的是基础化工（156只）、电力设备及新能源（84只）、机械行业（81只） [15] - 创新高个股数量占行业股票数量比例最高的是煤炭（36.11%）、纺织服装（34.34%）、石油石化（34.00%）行业 [15] - 从板块看，周期、制造板块创新高股票数量最多，分别有326只和250只，占板块股票数量比例分别为29.00%和16.03% [17] - 从指数分布看，中证2000、中证1000、沪深300指数中创新高个股占成份股比例较高，分别为17.80%、17.90%和17.67% [2][17] 平稳创新高股票筛选 - 核心观点：研究表明，遵循平滑价格路径的高动量股收益相较遵循跳跃价格路径的更高，因此需关注动量的时间序列特点 [19] - 筛选方法综合了分析师关注度、股价相对强弱、趋势延续性、股价路径平稳性及创新高持续性等多个维度 [19][21] - 分析师关注度要求：过去3个月买入或增持评级的分析师研报不少于5份 [21] - 股价相对强弱要求：过去250日涨跌幅位于全市场前20% [21] - 截至2025年12月5日当周，通过上述方法筛选出41只平稳创新高的股票，包括中际旭创、光库科技、亚翔集成等 [3][22] - 从板块分布看，周期板块和制造板块入选股票数量最多，分别为17只和13只 [3][22] - 在周期板块中，有色金属行业创新高股票最多；在制造板块中，机械行业创新高股票最多 [3][22]

银行板块投资展望 - 核心观点为2026年银行核心业绩将恢复增长 是十五五规划第一年 银行股将“再出发” [2] - 投资策略首选“新动能组合” [2] - 分析将涵盖基本面展望 银行股投资价值的策略思维 以及具体的板块投资观点和选股方法 [2] 北交所2026年投资策略 - 核心观点为在北交所估值修复、折价减少的背景下 应锚定三大投资主线把握投资新机遇 [5] - 科技成长、高端制造、新材料等契合国家战略性新兴产业方向 被视为兼具成长性与确定性的“新蓝海” [5] - 北交所汇聚了一批技术扎实、细分领域领先的优质企业 为投资者提供了捕捉长期价值的方向 [5] 科技、资源与能源行业2026年投资主线 - 计算机行业关注AI+智控能否引爆新一轮升浪 [7] - 有色金属行业探讨“稀金”周期是否迎来起飞前夜 [7] - 电力设备及新能源行业研究如何破局内卷 开启零碳新纪元 [7] 医药行业2026年投资逻辑 - 创新药领域关注出海能否再破新局 [9] - 生物科技领域探讨是否迎来反转拐点 [9] - 医疗器械领域关注业绩改善的成色 [9] - 消费医疗与生物制品领域探讨如何掘金结构性机会 [9]

风格轮动模型信号 - 2025年第四季度大小盘风格轮动模型综合分数为-1，发出小盘配置信号[3] - 2025年第四季度价值成长风格轮动模型综合分数为-3，发出成长配置信号[4] 行业轮动模型表现与观点 - 11月复合因子策略超额收益为-0.58%，单因子多策略超额收益为-0.83%[4] - 12月单因子多策略推荐配置多头行业为银行、建筑、有色金融、非银行金融、电力设备及新能源[4] - 12月复合因子策略推荐配置多头行业为通信、综合金融、计算机、电力设备及新能源、电力及公用事业[4] 核心配置观点 - 第四季度风格轮动模型整体发出小盘、成长信号[1][2] - 电力设备及新能源行业在12月单因子策略和复合因子策略中均被推荐为多头配置行业[1][2][4]

风格及行业轮动观点 - 2025年第四季度风格轮动模型发出小盘、成长配置信号 其中双驱轮动策略综合分数为-1（小盘）和-3（成长）[2][3][4] - 2025年11月行业轮动策略表现 复合因子策略超额收益为-0.58% 单因子多策略超额收益为-0.83%[4] - 2025年12月行业轮动模型推荐配置多头行业 单因子多策略推荐银行、建筑、有色金融、非银行金融、电力设备及新能源 复合因子策略推荐通信、综合金融、计算机、电力设备及新能源、电力及公用事业[2][4] 医药板块市场表现 - 2025年11月A股医药板块表现弱于大盘 SW医药生物指数下跌3.6% 同期上证综指下跌1.7% 医药板块在申万一级行业中涨跌幅排名第23位[7] - A股医药板块内部表现分化 医药商业上涨1.3% 中药下跌0.6% 化学原料药下跌0.8% 个股涨幅前三为合富中国(+143.3%)、金迪克(+58.4%)、富祥药业(+55.1%)[7] - 2025年11月港股医药板块表现与大盘基本持平 恒生医疗保健指数下跌0.1% 恒生生物科技指数上涨0.4% 同期恒生指数下跌0.2%[7] - 2025年11月美股医药板块表现强于大盘 标普医疗保健精选行业指数上涨9.1% 同期标普500指数上涨0.1% 成分股礼来(ELI LILLY)上涨25%[7][8] 其他行业报告精粹 - 固收领域观点为在数据真空期采取中久期高评级策略[11] - 海外科技领域关注Gemini 3、TPU及端侧AI应用更新 认为模型多模态升级加速端侧AI落地 TPU冲击算力格局[11] - 建材领域发布水泥出海国别研究 关注刚果（金）市场[11]

好的，作为资深研究分析师，我已仔细研读这份策略研报，并总结关键要点如下。 核心观点 报告核心观点为在2025年12月推荐重点配置价值和质量风格，并详细跟踪了六大选股策略的近期表现、持仓配置及历史业绩，其中“科创板策略”和“红利+优选股票策略”在11月表现突出[1][2] 市场回顾 - 11月A股市场整体下跌，主要宽基指数均录得负收益：沪深300指数收益率为-2.46%，中证1000收益率为-2.30%，中证500收益率为-4.08%，创业板收益率为-4.23%[14] - 在报告跟踪的6个选股策略中，11月有4个策略（极致风格高BETA组合、“红利+”优选股票策略、均线趋势策略和科创板策略）相对其业绩基准创造了正超额收益，其中科创板策略表现最佳，相对中证全指超额收益达5.86%[16] 多策略选股 - 策略构建：该策略融合价值股、成长股、质量选股和出清选股四个子策略，采用风险平价并结合动量优化进行权重配置[19] - 12月配置：对质量选股策略的权重配置最高，约38.84%，对成长股选股策略的权重配置最小，约7.64%[2][19] - 11月业绩：策略绝对收益为-3.72%，相对中证全指超额收益为-1.48%[2] - 历史业绩：自2017年初至2025年11月28日，策略年化超额收益为13.15%，信息比为1.49[38][40] 极致风格高BETA选股策略 - 策略构建：将个股按市值（大盘/小盘）和风格（价值/成长）交叉分为四组，并为每个象限构建风格增强策略[42][45] - 12月配置：在大盘价值策略上的权重占比最高，为50%，在小盘价值策略上的权重占比最小，为14.17%[4][46] - 11月业绩：策略绝对收益为-0.76%，相对中证全指超额收益为1.56%[4] - 历史业绩：自2011年5月31日至2025年11月28日，策略年化超额收益达21.13%，信息比为2.28[67][76] “红利+”优选股票策略 - 策略构建：在红利策略基础上，结合波动、ROE、估值和盈利增长等因子，从中证800和1000成分股中筛选出30只股票构建组合[79][81] - 持仓特征：最新持仓股票平均市值658.36亿元，行业分布上银行占比最高，达40%，其次为轻工制造，占6.67%[5][81] - 11月业绩：策略绝对收益1.99%，相对中证全指指数超额收益4.38%，相对红利收益指数超额收益2.22%[5][86] - 历史业绩：自2011年5月3日至2025年11月28日，策略年化超额收益为11.38%，信息比为1.10[94][99] 均线趋势策略 - 策略构建：以中证800为基础股票池，利用“（20日均线-240日均线）/20日均线”作为趋势强度因子，在低趋势组中结合质量因子选股[99] - 持仓特征：最新持仓股票平均市值2150.99亿元，行业主要集中在石油石化（占比42.31%）和通信（占比18.43%）[99][100] - 11月业绩：策略绝对收益为1.81%，相对中证全指超额收益为4.19%[6][106] - 今年以来业绩：绝对收益为22.14%，相对中证全指超额收益为1.22%[6][117] 情绪价量策略 - 策略构建：结合价量共振因子和市场情绪评分（LWMA240）进行择时，并综合波动、流动性等多因子打分，选取top50或top100股票[125][126] - 持仓特征：12月推荐组合含50只股票，平均市值429.83亿元，行业集中在电子（22%）、机械（10%）和汽车（10%）[131][135] - 11月业绩：情绪价量策略top50组合绝对收益-2.52%，相对中证全指指数超额收益-0.25%[6][139] - 历史业绩：自2014年9月3日至2025年11月28日，top50组合年化超额收益为17.67%，信息比为1.12[148] 科创板策略 - 11月业绩：科创板策略组合绝对收益-0.75%，但相对中证全指指数取得了5.86%的超额收益[7] - 今年以来业绩：表现极为突出，绝对收益高达75.29%，相对中证全指超额收益达30.62%[7] - 持仓特征：策略持仓合计选入30支股票，主要分布在电子行业，权重占比31.02%[7]

券商12月金股行业配置 - 截至12月1日，共有41家券商发布12月金股，去重后总计264只A股 [2][3] - 电子、基础化工、有色金属、电力设备及新能源等行业配置比例较高 [2][3] - 食品饮料、传媒、消费者服务行业增配较多，而汽车、建材、煤炭行业减配较多 [3] 高关注度个股 - 海光信息、恒立液压、恺英网络等均有5家以上券商推荐 [3] - 安井食品、立讯精密等有4家券商推荐 [3] 11月金股表现回顾 - 国联民生证券金股组合以3.31%的月度收益率位列第一 [8][9] - 中信建投金股组合收益率为1.05%，中邮证券金股组合收益率为0.52%，分列第二、三位 [8][9] - 个股方面，东北证券推荐的蓝色光标11月涨幅达45.99% [9][10] - 天风证券推荐的延江股份上涨37.59%，中邮证券推荐的苏州天脉上涨28.59% [10] 机构对年末行情观点 - 部分机构态度偏谨慎，认为市场短期可能缺乏强力催化剂，叠加年末投资者行为趋于稳健，A股或进入震荡蓄势阶段 [2][11] - 另一部分机构则认为，前期扰动因素正逐步缓解，在流动性环境支撑下，跨年乃至春季行情有望提前布局 [2][10] - 银河证券认为A股市场仍处于向上态势，短期行情预计呈现震荡结构特征 [10] - 东吴证券指出年底宏观流动性有望保持合理投放，为资金入市创造有利环境，市场资金博弈可能促使春季行情提前演绎 [10]

核心观点 - 报告对CANSLIM行业轮动策略进行样本外跟踪，并从多维度解析行业景气度，给出2025年12月的月度行业配置建议[1][14] - 借鉴CANSLIM体系，从行业拥挤度、分析师预期、基本面景气度、聪明资金、价格动量、机构资金和宏观视角下的动态估值七个维度构建复合得分因子[4][13][26][27] - 本期得分排名靠前的五个行业为钢铁、银行、建筑、电力及公用事业和电力设备及新能源行业[4][24] 行业轮动因子表现 - 上月以来（20251103-20251128），超大单资金净流入金额占比和券商金股行业变动因子表现较好，SUE、PB和单季度ROE增速因子表现较差[2][16] - 今年以来（20250102-20251128），公募重仓股动量、SUE和分析师认可度因子表现较好，成交量调节动量、公募基金持仓行业变动和超大单资金净流入金额占比因子表现较差[2][16] 上月组合绩效回顾 - 上月以来（20251103-20251128），行业轮动组合收益率-1.09%，同期中信一级行业等权指数收益率-1.16%，组合超额收益率0.08%[3][21] - 今年以来（20250102-20251031），行业轮动组合收益率20.48%，同期中信一级行业等权指数收益率20.20%，组合超额收益率0.28%[3][21] - 2025年11月中信一级行业中，纺织服装（+3.53%）、石油石化（+3.19%）、银行（+3.16%）收益率排名靠前，综合金融（-7.32%）、计算机（-5.64%）、汽车（-5.61%）收益率排名靠后[17][20] 本月组合推荐情况 - 基于CANSLIM复合得分因子，2025年12月推荐配置得分最高的五个行业：钢铁（总分131）、银行（总分124.5）、建筑（总分109）、电力及公用事业（总分104.5）、电力设备及新能源（总分102）[4][24][25] - 各行业得分基于七个维度：基本面、机构观点、分析师预期、资金面、拥挤度、估值和动量，其中煤炭行业因触及拥挤度条件，在拥挤度维度得分为-999[24][25] CANSLIM行业轮动策略构建及绩效表现 - CANSLIM复合因子自2013年以来RankIC均值达11.6%，月胜率64.7%，年化RankICIR达1.44，多头年化超额收益10.75%，空头年化超额收益-10.41%[5][32][33][34] - 策略组合自2013年以来年化收益22.94%，相对行业等权基准年化超额收益13.80%，相对最大回撤23.75%，信息比1.29，收益回撤比0.58，月度胜率73%[5][38][40] - 组合构建方式为每月末调仓，选取CANSLIM复合因子得分最高的5个行业等权配置，若第五名出现平分则全部纳入[36][37]

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： 量化模型与构建方式 1. **模型名称：券商金股业绩增强组合**[37][42] * **模型构建思路**：该模型以券商金股股票池为选股空间，旨在通过多因子优选的方式，构建一个能够稳定战胜偏股混合型基金指数的投资组合[12][42] * **模型具体构建过程**：模型采用组合优化的方式进行构建，具体过程包括：以券商金股股票池作为选股范围和约束基准；采用组合优化方法，控制投资组合与基准券商金股股票池在个股和风格因子上的偏离；以全体公募基金的行业分布作为行业配置基准，进行优化[42] * **模型评价**：该模型结合了券商总量分析师自上而下的配置能力和行业分析师自下而上的选股能力，历史表现稳健，能够有效捕捉券商金股股票池中的Alpha潜力[12][42] 模型的回测效果 1. **券商金股业绩增强组合**[43][46] * 全样本年化收益（考虑仓位）：19.34%[46] * 相对偏股混合型基金指数年化超额收益：14.38%[46] * 在主动股基中排名（2025年截至11月28日）：35.37%分位点（1227/3469）[5][41] * 本月（2025年11月）绝对收益：-1.06%[5][41] * 本月相对偏股混合型基金指数超额收益：1.39%[5][41] * 本年（2025年截至11月28日）绝对收益：33.65%[5][41] * 本年相对偏股混合型基金指数超额收益：4.42%[5][41] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：总市值**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月及今年以来，总市值因子在券商金股股票池中均表现较好[3][27] 2. **因子名称：单季度超预期幅度**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月，单季度超预期幅度因子在券商金股股票池中表现较好[3][27] 3. **因子名称：SUR**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月及今年以来，SUR因子在券商金股股票池中均表现较好[3][27] 4. **因子名称：单季度营收增速**[3][27] * **因子表现**：报告指出，今年以来，单季度营收增速因子在券商金股股票池中表现较好[3][27] 5. **因子名称：日内收益率**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月，日内收益率因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 6. **因子名称：分析师净上调幅度**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月，分析师净上调幅度因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 7. **因子名称：分析师净上调比例**[3][27] * **因子表现**：报告指出，最近一个月，分析师净上调比例因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 8. **因子名称：EPTTM**[3][27] * **因子表现**：报告指出，今年以来，EPTTM因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 9. **因子名称：预期股息率**[3][27] * **因子表现**：报告指出，今年以来，预期股息率因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 10. **因子名称：BP**[3][27] * **因子表现**：报告指出，今年以来，BP因子在券商金股股票池中表现较差[3][27] 因子的回测效果 （报告中未提供具体因子分组的回测指标数值，仅进行了定性描述，故此部分略）

量化模型与构建方式 1. **模型名称：CANSLIM行业轮动策略**[1][4][13] * **模型构建思路**：借鉴CANSLIM体系，从行业拥挤度（C）、分析师预期（A）、基本面景气度（N）、聪明资金（S）、价格动量（L）、机构资金（I）和宏观视角下的动态估值（M）七个维度构建复合因子，用于进行行业轮动配置[4][13][26]。 * **模型具体构建过程**： * **调仓频率**：每月月末最后一个交易日调仓[36]。 * **回测区间**：2013年1月4日至2025年9月30日[36]。 * **样本选择**：28个中信一级行业（剔除综合金融、综合行业）[36]。 * **业绩基准**：中信一级行业等权组合[36]。 * **组合构建方式**：根据CANSLIM复合因子值对行业从高到低进行排序，选择得分最高的5个行业等权构建组合；若得分第五的行业出现平分，则相同得分的行业全部纳入[37]。 模型的回测效果 1. **CANSLIM行业轮动策略**，年化收益22.94%，相对行业等权基准年化超额收益13.80%，相对最大回撤23.75%，信息比1.29，收益回撤比0.58，月度胜率73%[5][38][40]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：CANSLIM复合因子**[4][5][32] * **因子构建思路**：综合行业拥挤度（C）、分析师预期（A）、基本面景气度（N）、聪明资金（S）、价格动量（L）、机构资金（I）和宏观视角下的动态估值（M）七个维度的多个子因子，构建一个综合得分因子用于评估行业未来表现[4][26][27]。 * **因子具体构建过程**：该复合因子由以下七个维度的子因子综合计算得出，各子因子的具体计算方式如下[26][27][32]： * **Crowd (拥挤度)**：$$ \text{拥挤度} = \frac{(\text{创新高股票数量} - \text{创新低股票数量})}{\text{行业内"成交活跃股"股票数量}} $$[32] * **Analyst (分析师预期)**：包含两个子因子： * 分析师认可度：$$ \text{分析师认可度} = \frac{(\text{分析师认可股票数量} - \text{分析师不认可股票数量})}{\text{成分股数量}} $$[32] * 分析师净上调比例：过去三个月分析师净上调比例[32]。 * **NotableProfit (基本面景气度)**：包含三个子因子： * SUE：标准化预期外盈利[32]。 * DeltaROEQ：单季度ROE同比增速[32]。 * 工业企业经济效益：工业企业利润累计同比[32]。 * **Smart (聪明资金)**：超大单资金净流入金额占比：$$ \text{超大单资金净流入金额占比} = \frac{\text{超大单资金净流入}}{\text{行业自由流通市值}} $$[32] * **Leader (价格动量)**：包含两个子因子： * 公募重仓股动量：成分股内公募重仓股收益率 - 成分股内所有股票收益率[32]。 * 成交量调节动量：日成交量调节动量均值 / 日成交量调节动量标准差[32]。 * **Institution (机构资金)**：包含两个子因子： * 公募基金行业变动：公募基金相对中证800指数行业超低配相对上期变动[32]。 * 券商金股行业变动：券商金股行业相对上月变动[32]。 * **MacroPB (宏观视角下的动态估值)**：在"信贷+货币"框架下引入趋势变量，形成多维度动态估值调节方法[27][32]。 2. **因子名称：券商金股行业变动因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：从卖方视角探知机构资金的最新观点，反映券商金股推荐组合的行业配置变化[27][32]。 * **因子具体构建过程**：计算券商金股行业相对上月的变动情况[32]。 3. **因子名称：超大单资金净流入金额占比因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：通过超大单资金的动向观察聪明资金的市场偏好[26][32]。 * **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{超大单资金净流入}}{\text{行业自由流通市值}} $$[32] 4. **因子名称：SUE因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：使用标准化预期外盈利衡量基本面景气度[26][32]。 * **因子具体构建过程**：计算标准化预期外盈利[32]。 5. **因子名称：PB因子**[2][16] * **因子构建思路**：使用市净率作为估值衡量指标。 6. **因子名称：单季度ROE增速因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：使用单季度ROE同比增速衡量盈利能力边际改善[26][32]。 * **因子具体构建过程**：计算单季度ROE同比增速[32]。 7. **因子名称：公募重仓股动量因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：通过公募重仓股相对于行业内其他股票的表现来刻画行业价格强势程度[27][32]。 * **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \text{成分股内公募重仓股收益率} - \text{成分股内所有股票收益率} $$[32] 8. **因子名称：分析师认可度因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：从分析师认可度观察行业景气度持续性[26][32]。 * **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{(\text{分析师认可股票数量} - \text{分析师不认可股票数量})}{\text{成分股数量}} $$[32] 9. **因子名称：成交量调节动量因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：结合成交量信息来刻画动量[27][32]。 * **因子具体构建过程**：$$ \text{因子值} = \frac{\text{日成交量调节动量均值}}{\text{日成交量调节动量标准差}} $$[32] 10. **因子名称：公募基金持仓行业变动因子**[2][16][32] * **因子构建思路**：从买方视角探知机构资金的最新观点[27][32]。 * **因子具体构建过程**：计算公募基金相对中证800指数行业超低配相对上期的变动[32]。 因子的回测效果 1. **CANSLIM复合因子**，RankIC均值11.6%，月胜率64.7%，年化RankICIR 1.44，多头年化超额收益10.75%，空头年化超额收益-10.41%[5][32][34]。