量化模型与构建方式 量化模型 中证500增强组合 - 模型构建思路：通过量化策略模型构建增强组合，以期跑赢中证500指数[5][430] - 模型具体构建过程： 1. 选取中证500指数成分股作为初始股票池 2. 应用量化策略模型进行选股和权重分配 3. 根据策略模型动态调整组合持仓 4. 组合持仓明细如图表30所示，包括大族激光、申能股份等[443][444] - 模型评价：本周中证500增强组合表现尚可，跑赢基准0.14%[5][430] 沪深300增强组合 - 模型构建思路：通过量化策略模型构建增强组合，以期跑赢沪深300指数[5][448] - 模型具体构建过程： 1. 选取沪深300指数成分股作为初始股票池 2. 应用量化策略模型进行选股和权重分配 3. 根据策略模型动态调整组合持仓 4. 组合持仓明细如图表32所示，包括新和成、兴业银行等[463][464] - 模型评价：本周沪深300增强组合表现不佳，跑输基准0.18%[5][448] 量化因子 市值因子 - 因子的构建思路：通过市值因子衡量股票的市值大小，作为选股和权重分配的依据[6][466] - 因子具体构建过程： 1. 计算每只股票的市值 2. 根据市值大小进行排序和分组 3. 计算市值因子的超额收益 - 因子评价：市值因子在近一周表现优异，超额收益较高[6][467] Beta因子 - 因子的构建思路：通过Beta因子衡量股票相对于市场的波动性，作为选股和权重分配的依据[6][466] - 因子具体构建过程： 1. 计算每只股票的Beta值 2. 根据Beta值进行排序和分组 3. 计算Beta因子的超额收益 - 因子评价：Beta因子在近一周表现不佳，呈现显著的负向超额收益[6][467] 残差波动率因子 - 因子的构建思路：通过残差波动率因子衡量股票的非系统性风险，作为选股和权重分配的依据[6][466] - 因子具体构建过程： 1. 计算每只股票的残差波动率 2. 根据残差波动率进行排序和分组 3. 计算残差波动率因子的超额收益 - 因子评价：残差波动率因子在近一周表现不佳，呈现显著的负向超额收益[6][467] 模型的回测效果 - 中证500增强组合： - 收益率：-1.73%[430] - 超额收益：36.65%（2020年至今）[430] - 最大回撤：-4.99%[430] - 沪深300增强组合： - 收益率：-0.34%[448] - 超额收益：18.87%（2020年至今）[448] - 最大回撤：-5.86%[448] 因子的回测效果 - 市值因子： - 超额收益：较高[6][467] - Beta因子： - 超额收益：显著负向[6][467] - 残差波动率因子： - 超额收益：显著负向[6][467]