量化模型与构建方式 1. 模型名称：全天候择时模型 - 模型构建思路：通过分析市场多空趋势力量，捕捉市场的多头或空头信号，辅助投资者进行择时决策[10][16] - 模型具体构建过程： 1. 该模型基于市场多空趋势力量的综合因子指标进行信号判断 2. 当综合因子指标达到一定阈值时，触发多头或空头信号 3. 在本期中，模型未触发新的信号，但综合因子指标从前期低位开始回升，表明市场多头力量有企稳迹象[10][16] - 模型评价：模型能够较好地反映市场趋势力量的变化，为投资者提供择时参考[10][16] 2. 模型名称：四轮驱动行业轮动模型 - 模型构建思路：通过行业轮动信号捕捉潜在的投资机会，结合市场风险偏好和行业基本面逻辑，优化行业配置[11][18] - 模型具体构建过程： 1. 该模型基于行业的历史表现、信号类型（如低位金叉、赚钱效应异动等）以及市场风险偏好进行分析 2. 通过对行业的信号类型和拥挤度进行分类，识别潜在的投资机会 3. 在本期中，模型建议关注汽车、机械设备、煤炭、银行、石油石化、通信、传媒等板块[11][18] - 模型评价：模型能够结合市场风险偏好和行业信号，提供均衡配置建议，适合当前市场环境[11][18] --- 模型的回测效果 1. 全天候择时模型 - 综合因子指标：从前期低位开始回升，表明市场多头力量企稳[10][16] 2. 四轮驱动行业轮动模型 - 行业信号类型： - 汽车：赚钱效应异动（潜在机会） - 机械设备：低位金叉（潜在机会） - 银行：低位金叉（潜在机会） - 石油石化：低位金叉（潜在机会） - 传媒：弱势行业反转（潜在机会） - 通信：强势上涨中重（潜在机会）[11][18] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：综合因子指标 - 因子构建思路：通过综合市场多空趋势力量，反映市场整体的多头或空头力量变化[10][16] - 因子具体构建过程： 1. 该因子基于市场多空趋势的多个子指标进行加权计算 2. 当因子值达到一定阈值时，触发多头或空头信号 3. 在本期中，因子值从前期低位开始回升，表明市场多头力量企稳[10][16] - 因子评价：因子能够较好地捕捉市场趋势力量的变化，为择时模型提供重要参考[10][16] --- 因子的回测效果 1. 综合因子指标 - 因子值：从前期低位开始回升，表明市场多头力量企稳[10][16]