量化模型与构建方式 1. 量能择时模型 - 模型名称：量能择时模型 - 模型构建思路：通过量能信号判断市场趋势，量能信号看多时，市场趋势向好 - 模型具体构建过程： - 计算各指数的量能信号 - 量能信号为“多”时，表示市场看多 - 量能信号为“空”时，表示市场看空 - 模型评价：该模型能够较好地捕捉市场趋势变化，适用于短期市场趋势判断[26][27] 2. 沪深300上涨家数占比情绪指标 - 模型名称：沪深300上涨家数占比情绪指标 - 模型构建思路：通过计算沪深300指数成分股的上涨家数占比，判断市场情绪 - 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 - 进行两次不同窗口期的平滑处理，分别称为慢线和快线 - 当快线大于慢线时，看多市场；当快线小于慢线时，看空市场 - 公式：沪深300指数N日上涨家数占比 = 沪深300指数成分股过去N日收益大于0的个股数占比 - 模型评价：该指标能够较快捕捉上涨机会，但在市场过热阶段可能会错失部分上涨收益[27][28][29] 3. 均线情绪指标 - 模型名称：均线情绪指标 - 模型构建思路：通过八均线体系判断市场趋势 - 模型具体构建过程： - 计算沪深300收盘价的八均线数值，均线参数为8，13，21，34，55，89，144，233 - 将八均线区间值处于1/2/3时赋值为-1，处于4/5/6时赋值为0，处于7/8/9时赋值为1 - 当前价格大于八均线指标值的数量超过5时，看多沪深300指数 - 模型评价：该指标能够较好地反映市场情绪变化，适用于中短期市场趋势判断[35][36][37] 模型的回测效果 1. 量能择时模型 - 沪深300指数：量能择时信号为“多”[27] - 上证50指数：量能择时信号为“多”[27] - 中证500指数：量能择时信号为“多”[27] - 中证1000指数：量能择时信号为“多”[27] - 创业板指：量能择时信号为“多”[27] - 北证50指数：量能择时信号为“多”[27] 2. 沪深300上涨家数占比情绪指标 - 沪深300指数：上涨家数占比高于50%，看多市场[29][30][31] 3. 均线情绪指标 - 沪深300指数：当前处于情绪景气区间，看多市场[35][36][37] 量化因子与构建方式 1. 横截面波动率因子 - 因子名称：横截面波动率因子 - 因子的构建思路：通过计算指数成分股的横截面波动率，判断市场Alpha环境 - 因子具体构建过程： - 计算沪深300、中证500和中证1000指数成分股的横截面波动率 - 统计近两年、近一年、近半年和近一季度的平均值及分位点 - 因子评价：该因子能够较好地反映市场的Alpha环境变化，适用于短期市场环境判断[39][40][41] 2. 时间序列波动率因子 - 因子名称：时间序列波动率因子 - 因子的构建思路：通过计算指数成分股的时间序列波动率，判断市场Alpha环境 - 因子具体构建过程： - 计算沪深300、中证500和中证1000指数成分股的时间序列波动率 - 统计近两年、近一年、近半年和近一季度的平均值及分位点 - 因子评价：该因子能够较好地反映市场的Alpha环境变化，适用于短期市场环境判断[43][44][45] 因子的回测效果 1. 横截面波动率因子 - 沪深300指数：近一季度平均值为2.02%，占近两年分位点71.22%[43] - 中证500指数：近一季度平均值为2.08%，占近两年分位点80.16%[43] - 中证1000指数：近一季度平均值为2.28%，占近两年分位点77.29%[43] 2. 时间序列波动率因子 - 沪深300指数：近一季度平均值为0.75%，占近两年分位点89.65%[46] - 中证500指数：近一季度平均值为0.51%，占近两年分位点86.51%[46] - 中证1000指数：近一季度平均值为0.29%，占近两年分位点90.44%[46]