量化模型与构建方式 1. 模型名称：综合配置策略 - 模型构建思路：根据各细分行业的景气度信号，结合拥挤度指标，动态调整行业配置权重，形成综合配置策略[4][66] - 模型具体构建过程： 1. 每月调仓时，首先根据各行业的景气度信号，筛选出景气上行和景气持平的行业[66] 2. 对景气持平行业的权重设置为景气上行行业的一半，以降低风险[66] 3. 排除拥挤度较高的行业，优先配置拥挤度较低的行业[66] 4. 最终形成综合配置策略[66] - 模型评价：通过动态调整权重，综合策略在一定程度上规避了高拥挤度行业的波动风险，同时捕捉了景气上行行业的超额收益机会[66] --- 模型的回测效果 综合配置策略 - 最近1个月（2024/7/8-2024/8/6）：收益1.2%，相对行业等权指数和中证800的超额收益分别为2.4%和2.7%[66][70] - 最近3个月（2024/5/7-2024/8/6）：收益-7.8%，相对行业等权指数和中证800的超额收益分别为3.6%和2.2%[70] - 最近6个月（2024/2/7-2024/8/6）：收益8.1%，相对行业等权指数和中证800的超额收益分别为6.4%和7.7%[70] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：行业景气度因子 - 因子的构建思路：通过行业内关键指标的边际变化，评估行业景气度的变化趋势[11][28][33][38][43][48][54][58] - 因子具体构建过程： 1. 收集各行业的核心指标数据，如出口增速、营收增速、价格差等[11][28][33][38][43][48][54][58] 2. 计算指标的边际变化率，判断行业景气度的上行、持平或下行趋势[11][28][33][38][43][48][54][58] 3. 将景气度因子分为三类：景气上行、景气持平、景气下行[11][28][33][38][43][48][54][58] - 因子评价：景气度因子能够较好地反映行业的基本面变化趋势，为行业配置提供了有效的量化依据[11][28][33][38][43][48][54][58] 2. 因子名称：行业拥挤度因子 - 因子的构建思路：通过监测行业内资金流入和持仓集中度，评估行业的拥挤程度[62][64] - 因子具体构建过程： 1. 计算行业内资金流入量和持仓集中度[62][64] 2. 将拥挤度水平与历史数据进行对比，确定当前拥挤度的分位水平[62][64] 3. 标记拥挤度处于滚动3年95%分位阈值以上的行业为高拥挤度行业[62][64] - 因子评价：拥挤度因子能够有效识别高风险行业，帮助投资者规避潜在的波动风险[62][64] --- 因子的回测效果 行业景气度因子 - 家用电器：景气度指标边际上行[31] - 光伏：景气度指标边际上行[35] - 农林牧渔：景气度指标边际上行[40] - 消费电子：景气度指标边际上行[45] - 半导体：景气度指标边际回升[50] - 建筑材料：水泥景气度指标边际上行[56] - 通信：通信设备综合景气指标边际上行[60] 行业拥挤度因子 - 交通运输：拥挤度处于滚动3年95%分位阈值以上[62][64] - 国防军工：拥挤度处于滚动3年95%分位阈值以上[62][64] - 银行：拥挤度处于滚动3年95%分位阈值以上[62][64]